کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7379050 1480131 2016 16 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Statistical mechanics of ontology based annotations
ترجمه فارسی عنوان
مکانیک آماری حاشیه نویسی مبتنی بر هستی شناسی
ترجمه چکیده
ما یک نظریه مکانیکی آماری از روند تکثیر یک شی را با شرایطی که از هستی شناسایی انتخاب شده است ارائه می دهیم. فرآیند انتخاب اصطلاح به عنوان یک مدل گازسوز ایده آل فرموله شده است، اما در یک میدان غیر همجوار بسیار ساختار یافته. این مدل ما را قادر می سازد توضیحات الگوهای اخیرا در مجموعه داده های حاشیه نویسی دنیای واقعی را از لحاظ ساختار گراف تحت عنوان هستی شناسی بررسی کنیم. با مرتبط کردن نقاط قوت خارجی به محتوای اطلاعات هر گره در نمودار هستی شناسی، مدل مکانیکی آماری نیز ما را قادر می سازد تا تعدادی از معیارهای عملی را برای ارزیابی کیفیت هستی شناسی و حاشیه نویسی که از استفاده آن بوجود می آید، پیشنهاد کنیم. با استفاده از فرمالیزم آماری مکانیکی، ما همچنین مجموعه ای از هستی شناسایی های اندازه و پیچیدگی های مختلف را مطالعه می کنیم؛ تجزیه و تحلیل به آسانی انجام نمی شود با استفاده از داده های واقعی به تنهایی. با تمرکز بر نمودارهای هستی شناختی درختی ما یک مجموعه غنی از قوانین پوسته پوسته شدن را نشان می دهیم که توصیف رشد در اندازه های هستی مطلوب را به عنوان تعداد اشیاء حاشیه نویسی افزایش می یابد. در انجام این کار ما یک ارزیابی ممکن دیگر برای ارزیابی هستی شناسی ها ارائه می دهیم.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات فیزیک ریاضی
چکیده انگلیسی
We present a statistical mechanical theory of the process of annotating an object with terms selected from an ontology. The term selection process is formulated as an ideal lattice gas model, but in a highly structured inhomogeneous field. The model enables us to explain patterns recently observed in real-world annotation data sets, in terms of the underlying graph structure of the ontology. By relating the external field strengths to the information content of each node in the ontology graph, the statistical mechanical model also allows us to propose a number of practical metrics for assessing the quality of both the ontology, and the annotations that arise from its use. Using the statistical mechanical formalism we also study an ensemble of ontologies of differing size and complexity; an analysis not readily performed using real data alone. Focusing on regular tree ontology graphs we uncover a rich set of scaling laws describing the growth in the optimal ontology size as the number of objects being annotated increases. In doing so we provide a further possible measure for assessment of ontologies.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica A: Statistical Mechanics and its Applications - Volume 442, 15 January 2016, Pages 284-299
نویسندگان
, ,