本体稀疏向量衰减迭代计算策略

摘要：

在生物学和医学等领域的工程应用中,往往涉及海量数据的处理和计算.在此背景下,稀疏向量学习算法被引入到这些计算中,旨在提取重要的特性信息,减少计算量.随着本体在基因学等领域的广泛应用,发现本体概念数学化后,其对应向量的维度会异常的高,再加上本体图庞大的规模使得计算量大大增加.出于有效解答此类工程计算问题的需要,考虑本体框架下的稀疏向量学习优化算法.用分解本体稀疏向量的方法得到可求导的新优化模型,通过核参数γ递减过程中断点的估计,以及衰减率的调节得到对应的本体稀疏向量迭代求解算法.通过实验验证了新算法可用于本体相似度计算和本体映射的构建.

关键词：本体、相似度计算、本体映射、稀疏向量

所属期刊栏目：39

分类号：TP393.092(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61262071;云南省教育厅科学研究基金资助项目2014C131Y

在线出版日期：2019-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：47-54