Finding Important Concepts within Ontology
محل انتشار: اولین کنفرانس بین المللی وب پژوهی
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 997
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IRANWEB01_037
تاریخ نمایه سازی: 29 شهریور 1394
چکیده مقاله:
The increasing popularity and extension of semantic web applications have led to myriad amounts of RDF data and ontologies. The large-scale ontology and complex RDF datasets are associated by several sorts of complexities. It is so difficult for users to understand these data sets even if using visualization tools. In order to promote the process and make large-scale ontologies more understandable, ranking algorithms have been used. To this end, in this paper, we introduce a Neural Network-based ranking approach which exploits centrality measures, number of children, and hierarchy level among ontology concepts. The evaluation shows higher performance compared to existing methods.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammad Javad Kargar
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Science and Culture, Tehran
Samira Babalou
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Science and Culture, Tehran
Seyyed Hashem Davarpanah
Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Science and Culture, Tehran
Pazir Sarafraz
Faculty of Computer Science and Engineering, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :