本体摘要综述：度量与方法
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2018-01-09 v1 人工智能
摘要
语义网正成为一个大规模框架，使数据能够以本体的形式发布、共享和重用。被视为语义网基本构建块的本体由数据和模式两层组成。随着当前本体在数据规模和模式复杂程度上的指数式发展，在本体工程、本体学习等不同任务中发挥重要作用的本体理解正变得愈发困难。本体摘要作为一种从本体中提取知识并生成精简版本以促进更好理解的方法，近来受到更多关注。现有多种本体摘要方法，它们关注不同的度量以生成给定本体的恰当摘要。在本文中，我们主要关注用于本体摘要的常用度量，并综述本体摘要的最新进展。
引用
@article{arxiv.1801.01937,
title = {A Comprehensive Survey of Ontology Summarization: Measures and Methods},
author = {Seyedamin Pouriyeh and Mehdi Allahyari and Krys Kochut and Hamid Reza Arabnia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01937},
year = {2018}
}