I Beskrivning Logik (DLs), begrepp likhet åtgärder (CSMs) syftar till att identifiera en grad av gemensamhet mellan två givna begrepp och betraktas ofta som en generalisering av den klassiska resonemang problemet med likvärdighet. Det vill säga, två begrepp är likvärdiga om deras likhetsgrad är ett, och vice versa. När två begrepp inte är likvärdiga varierar graden av likhet inte bara beroende på de objektiva faktorerna (dvs. begreppsbeskrivningar) men också på de subjektiva faktorerna (dvs. agentens preferenser). Detta arbete presenterar begreppet allmän preferensprofil som ska användas i befintliga likhetsåtgärder och exemplifierar dess tillämplighet med likhetsmåttet för DL ELH, som kallas sim π. Vi visar att vår åtgärd är uttrycklig för alla aspekter av preferensprofilen och bevisar att sim π är preferensinvariant w.r.t. Likvärdighet, dvs. Likheten mellan två likvärdiga begrepp är alltid en oavsett agenternas preferenser. Agenternas preferenser används i en mängd olika relaterade, men inte identiska, sätt i deras dagliga liv: att uttrycka vad de vill och ogillar, att uttrycka sina önskade mål när man väljer rutter för resor (Son et al., 2003), etc. I psykologin kan preferenser uppfattas som en agents inställning till en uppsättning objekt när man fattar beslut (Lichtenstein och Slovic, 2006). Alternativt kan preferenser tolkas som en dom i en känsla av att gilla eller ogilla ett objekt (Scherer, 2005). I Beskrivning Logik (DLs), begrepp likhet åtgärder (CSMs) syftar till att identifiera en grad av gemensamhet mellan två givna begrepp namn och betraktas ofta som en generalisering av den klassiska resonemang problemet med likvärdighet. Det vill säga, två begrepp är likvärdiga om deras likhetsgrad är ett, och vice versa. Hittills har många semantiska CSM utvecklats (jfr. Avsnitt 4). Denna utveckling kan leda till effektiva likhetsorienterade DL-resonemang, dvs. att mäta om två begrepp är liknande, att kontrollera om en viss instans är en avslappnad instans av ett koncept, och att hämta dessa fall liknande en viss instans. Det har dock gjorts relativt begränsade ansträngningar för att ta itu med likhetstjänster i verkligheten som utförs av en användaragent, dvs. att hitta likheter med w.r.t. En agents behov och preferenser. Dessa frågor kan illustreras med följande exempel: Exempel 1.1. Anta att Bob, en doktorand, vill besöka en plats för aktiva aktiviteter, och han känner sig som en plats där han kan njuta av promenader. Enligt hans värld kan en terminologi ha modellerats i DL enligt följande: Med tanke på endast de objektiva aspekterna av världen, är det rimligt att dra slutsatsen att både Mangrove och Beach är lika lik begreppet ActivePlace. Med hänsyn också till Bobs preferenser, verkar Mangrove mer lämplig för sin uppfattning av ActivePlace. Exemplet visar att en agents preferenser spelar en avgörande roll i valet av alternativ. Därför måste vi kunna finjustera graden av likhet genom att använda aspekter bortsett från de objektiva faktorerna (dvs. själva begreppsbeskrivningarna). Det är värt att observera att, med några få undantag som 480 Racharak, T., Suntisrivaraporn, B. och Tojo, S.
För att underlätta en sådan undersökning infördes ett allmänt begrepp som kallas begreppsliknande åtgärd under preferensprofil i REF med den utvecklade åtgärden sim π för DL ELH.
simπ: A Concept Similarity Measure under an Agent’s Preferences in Description Logic ELH
{'venue': 'ICAART', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}