一种基于混合模型的农业领域本体知识云维度优选方法

摘要

本发明公开了一种基于混合模型的农业领域本体知识云维度优选方法，通过聚类个数的优选，对属性与类属性之间进行相关性测度，通过相关性值的大小对数据进行过滤获得相关属性集，同时对相关属性集进行冗余性测度，删除其中相互冗余的属性得到最相关属性集，并通过对最相关属性集的准确性测试，获得分类准确性最佳的子集作为相应的云维度的信息。本发明所提出的基于混合模型的云维度优选方法能够实现农业领域数据库中的带类标识属性数据和无类标识属性数据的云维度优选，去除其中的不相关、弱相关、冗余的属性，达到精简云本体规模的效果，从而提高构建领域云本体的质量，为农业领域知识服务、共享和重用做出了贡献。