La fonctionnalité de recherche est en construction.
La fonctionnalité de recherche est en construction.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

Visual Knowledge Structure Reasoning with Intelligent Topic Map Raisonnement visuel sur la structure des connaissances avec une carte thématique intelligente

Huimin LU, Boqin FENG, Xi CHEN

  • Vues en texte intégral

    0

  • Citer

Résumé:

Cet article présente une méthode de raisonnement sur la structure des connaissances visuelles utilisant la carte thématique intelligente qui étend la structure de la carte thématique conventionnelle et améliore ses fonctions de raisonnement. La méthode de raisonnement visuel sur la structure des connaissances intègre deux types de raisonnement : le raisonnement par relation logique des connaissances et le raisonnement sur la structure des connaissances. Le raisonnement par relation logique de connaissances met en œuvre la vérification de la cohérence des connaissances et le raisonnement par associations implicites entre les points de connaissance. Nous proposons une stratégie de recherche de cercle d’unités de connaissances pour le raisonnement sur la structure des connaissances. Il implémente l'extension d'implication sémantique, l'extension sémantique pertinente et la confirmation d'appartenance à une classe sémantique. De plus, les résultats du raisonnement sur la structure des connaissances sont visualisés à l'aide d'ITM Toolkit. Un système prototype de raisonnement visuel sur la structure des connaissances a été mis en œuvre et appliqué à l'organisation, à la gestion et aux services massifs de connaissances pour l'éducation.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.10 pp.2805-2812
Date de publication
2010/10/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2805
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Intelligence artificielle, exploration de données

Auteurs

Mots-clés

Table des matières