11、社区驱动的本体演化:基因本体案例研究

社区驱动的本体演化:基因本体案例研究

1. 引言

社区驱动的本体构建已在多个领域的案例研究中得到应用,如支持组织工作、娱乐社交的环境,以及语义维基的基础设施等。语义网方法和知识门户的发展为社区驱动的本体演化提供了知识表示和共享的技术基础。随着在线社区的发展,理解社区如何随时间推进共享知识、测量和预测本体演化速率,以及这些速率与社区成功或协作成果的关联变得日益重要。

生命科学领域是社区驱动语义网应用的重要领域,因为生命科学家之间需要交换大量领域相关信息和数据。基因本体(GO)项目是社区驱动本体创建和演化的典型案例。GO 联盟提供了涵盖分子生物学多个领域的结构化、受控词汇和分类,供社区免费用于基因、基因产物和序列的注释。GO 社区在本体的共识构建和协作方面领先于其他社区,其本体规模大、动态变化率高、发展历程长且参与人数众多,是社区驱动语义应用的重要案例。

本文旨在观察社区驱动的本体演化在实际中的实施情况,识别该方法的成功之处和面临的挑战。通过分析 GO 社区的本体构建过程、跟踪 GO 随时间的动态变化,以及确定社区参与与 GO 演化、时效性和表示之间的关联,我们将探讨如何进一步推动本体演化以更好地满足用户需求。

2. 社区的目标与活动

许多社区的创建是为了实现特定目标,GO 社区也是如此。然而,社区网络环境运行后,其实际用途可能与创建者设定的目标不同,“用途”甚至可能重新定义社区“目标”。例如,软件开发者可能发现社区以产品未设计的方式使用其功能,从而将满足这些意外用途作为进一步开发的目标。

在社区环境中,目标和用途的主要交互层次包括:
- 个人用户层面:“使用”,即人们如何使用社区环境。
- 社区层面

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)与标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发与应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作与算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试与对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新与论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块与WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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