《数据挖掘技术》语义网络挖掘及其应用.ppt

第3章语义网络挖掘及其应用3.1语义网络概念3.1.2知识的表示3.1.3搜索原理3.1.4语义网络及其特性一个最简单的语义网络是如下一个三元组（节点1，孤，节点2）它可以用一个有向图表示，如图3-2所示，称为一个基本网元。其中，A、B分别表示两个节点，表示A与B之间的某种语义联系。有向孤的方向是有意义的，由节点间的语义关系确定。当把多个基本网元用相应语义联系关联在一起时，就得到一个语义网络。下面给出语义网络的BNF描述<语义网络>=（<基本网元><基本网元>，）基本网元=<节点><语义联系><节点>节点=（<属性-值>，）<属性-值>=<属性名><属性值><语义联系>=<系统预定义的语义联系>︱<用户自定义的语义联系>其中，︱是一个合并过程，它把括号中的所有基本网元关联在一起，即把相同的节点合并为一个节点，从而构成一个语义网络。例如，如图3-4所示的三个基本网元，经合并后构成一个语义网络。1．用语义网络表示事实小信使在语义网络中，一个节点可以有一组向外的有向孤，用于指出这个节点与多个节点的语义联系，这在表示稍微复杂一点的事实性知识中是常用的，例如，我们来看如下事实“小信使”这只鸽子从春天到秋天占有一个窝2．用语义网络表示事物间的关系语义网络可以方便地描述事物之间的多种语义关系，下面给出常用的几种关系。1)分类关系2)聚集关系图3-7聚集关系示例图3-8推论关系示例图3-9具有全称量词的语义网络示例一图3-10具有全称量词的语义网络示例二例如，对如下事实每个学生都背诵了一首唐诗例如，对如下事实每个学生都背诵了“静夜思”这首唐诗4．常用的语义联系语义联系反映了节点之间的语义关系，鉴于事物之间语义关系的复杂性，所以可以定义多种多样的语义联系。在框架表示法中，给出了一些系统预定义槽名用以指明用框架表示的事物之间的联系，这些系统预定义槽名，如ISA、Subclass。下面给出另外一些常用的系统预定义语义联系。李明李明【例3.1】由给出的系统预定义联系画出下述知识的语义网络每位住在金山公寓3号楼的人都是金山公司的程序员用语义网络表示上述知识的语义网络图如图3-17所示。语义网络的推理主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题。用语义网络表示知识的问题求解系统称为语义网络系统。该系统主要由两部分组成：一是由语义网络表示的知识库；二是利用语义网络求解问题的程序，称为语义网络推理机。1．语义网络系统的推理语义网络系统求解问题的基本过程为：1)把待求解的问题构造为一个问题网络片断，其中有些节点或有向孤的标识是空的，反映待求解的问题。2)在搜寻过程中，可根据需要进行继承推理和网络演绎。3)当问题网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则由此可匹配的语义网络片断得到问题的解。语义网络的推理主要包括网络匹配、继承推理和网络演绎三个方面的问题。用语义网络表示知识的问题求解系统称为语义网络系统。该系统主要由两部分组成：一是由语义网络表示的知识库；二是利用语义网络求解问题的程序，称为语义网络推理机。1.语义网络系统的推理语义网络系统求解问题的基本过程为：1)把待求解的问题构造为一个问题网络片断，其中有些节点或有向孤的标识是空的，反映待求解的问题。2)在搜寻过程中，可根据需要进行继承推理和网络演绎。3)当问题网络片断与知识库中的某语义网络片断匹配时，则由此可匹配的语义网络片断得到问题的解。2.继承推理继承推理是指推理机利用ISA和AKO等具有继承性的语义联系对网络片断中并不显式存在的结构进行匹配。3.语义网络演绎语义网络演绎就是在推理网络上进行的搜索匹配过程。语义网络表示法主要有以下特点：(1)结构性(2)自然性语义网络表示法的主要局限性有以下几点：非严格性复杂性3.2语义网络挖掘原理2.环境与知识库中的信息环境中包含系统的工作对象，也可以包括外界条件。环境提供给系统的信息的水平和质量对学习过程有很大影响。3.2.2实例学习2.实例空间与规则空间在实例学习中，环境提供给学习环节的正例和反例是低水平的信息，学习环节归纳出的规则是高水平的信息。全部示教例子的集合被称为“实例空间”，全部规则的集合被称为“规则空间”。实例学习系统应在规则空间中搜索要求的规则，还应从实例空间中选出一些示教例子，以便解决规则空间中某些规则的二义性，最终找到要求的规则。3.系统工作过程系统在工作时，首先由教师提供实例空间中的一些初始示教例子，由系统对例子进行解释。搜索实例空间的目的一般是选择适当的例子，以便证实或否决规则空间中的某个假设规则集合H。解释示教例子的目的是从例子中提取出用于搜索规则空间的信息，也就是把示教例子变换成易于进行符号归纳的形式。3.2.3类比学习类比学习过程可以描述为4个主要步骤采用学习搜索空间模型的问题求解方法在这个空间中的问题求解是下列的标准中间状态分