21、个性化本体概念学习与赞助搜索市场的复杂动态

个性化本体概念学习与赞助搜索市场的复杂动态

在当今数字化时代，概念学习和在线广告市场都是备受关注的领域。概念学习有助于实现个性化本体，而赞助搜索市场则是在线广告的重要组成部分。下面将深入探讨这两个方面的相关内容。

概念学习实现个性化本体

在概念学习中，传统的教师驱动方法和一种新提出的方法有着不同的表现。

新方法的学习流程

新方法在学习概念时，学习者首先会在其本体中定义该概念的父概念。然后，将学习该概念简化为将其与父概念的其他子概念区分开来。这种方式简化了原始问题，因为无需将该概念与本体中的其他所有概念进行区分。因此，新方法在学习概念时所需的负面示例数量更少。

例如，在学习“平板电视”概念时，如果使用教师驱动方法，学习者可能会将“显示器”和“平板电视”的实例混淆。因为教师提供的负面示例中，来自“显示器”的示例很少，不足以让学习者准确区分这两个概念。只有当教师提供了145个负面示例，且其中只有5个来自“显示器”时，学习者才学会区分“平板电视”和“显示器”这两个概念。

不同概念学习方法对比

• Sen和Kar的方法 ：教师向学习者提供预定义的概念的正面和负面示例，学习者使用这些示例训练分类器来学习概念。但该方法中学习的概念并非来自本体，且学习者完全被动。
• Afsharchi等人的方法 ：在点对点环境中，当一个代理遇到未知概念时，会从其邻域中选择教师代理，教师通过提供概念的正面和负面示例来教授该概念。教师选择的负面示例大多来自概念层次结构中与要教授的概念相近的实例（如同级概念）。不过，学习者未