探索 RDF 图相似度度量的加权属性方法
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2024-05-01 v1 信息检索
摘要
衡量 RDF 图之间的相似性对于各种应用至关重要，包括知识发现、语义网分析和推荐系统。然而，传统相似性度量常常将所有属性视为等重要，可能忽略不同上下文中不同属性的重要性差异。因此，探索 RDF 图相似度度量的加权属性方法颇具探索价值。因此，本文提出了一种用于 RDF 图相似度度量的加权属性方法，以解决这一局限。我们的 methods 将属性的相对重要性纳入相似性计算，从而实现更细致和情境感知的相似性度量。我们通过在车辆领域的 RDF 图数据集上进行全面实验来评估我们的方法。我们的结果表明，所提方法实现了有希望的准确性，有效地反映了 RDF 图之间的感知相似性。
引用
@article{arxiv.2404.19052,
title = {Exploring Weighted Property Approaches for RDF Graph Similarity Measure},
author = {Ngoc Luyen Le and Marie-Hélène Abel and Philippe Gouspillou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.19052},
year = {2024}
}