3、语义数据挖掘与搜索引擎查询扩展技术探索

语义数据挖掘与搜索引擎查询扩展技术探索

在数据挖掘和搜索引擎技术领域，不断有新的方法和系统被提出以提升效率和效果。本文将介绍语义数据挖掘系统 g - SEGS 和 Aleph 的应用，以及利用归纳逻辑编程（ILP）改进搜索引擎查询扩展技术的相关内容。

语义数据挖掘系统 g - SEGS 和 Aleph

随着语义网的发展，语义数据（如本体和带注释的数据集合）的数量迅速增长，数据挖掘领域面临着范式转变，即从挖掘由背景知识支持的大量经验数据，转向挖掘领域本体中编码的大量知识。为了应对这一挑战，研究人员开发了 g - SEGS 系统。

相关工作回顾

使用层次结构的想法并非新鲜事物。早在 1983 年，Michalski 就提出了一种利用层次结构进行归纳规则学习中术语泛化的方法。Garriga 等人在 2008 年研究了分类法在古生物学数据上的应用。Aronis 等人在 1996 年使用标准继承网络符号表示背景知识，并通过 KBRL 算法进行启发式搜索以找到满足用户定义规则评估标准的规则集。SEGS 系统则是一个特定领域的系统，它使用本体和其他层次结构作为背景知识来分析微阵列数据，寻找差异表达基因的富集基因集。

与这些相关方法相比，g - SEGS 具有以下优势：
1. 使用标准的 OWL 本体格式，而不是非标准格式。
2. 是通用目的的语义数据挖掘系统，而非特定领域系统。
3. 不进行非符号分类任务。

g - SEGS 系统介绍

g - SEGS 是一个原型语义数据挖掘系统，可用于发现标记或排名数据的子组描述，它使用输入的 OWL 本体作为背景知识。
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