[論文レビュー] A Qualitative Representation and Similarity Measurement Method in Geographic Information Retrieval

Yong Gao, Lei Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 19, 2013

Geographic Information Systems Studies参考文献 25被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、ドメインおよび地理的知識ベースを介して文書および照会におけるテーマ的および空間的意味を命題論理で表現する定性的地理的情報検索手法を提案する。重み付き距離およびファジィ論理を用いてテーマ的、概念的、空間的類似度を計算し、証拠理論を統合することで、幾何計算を伴わず、人間の認知的推論と整合する統一された類似度スコアを生成する。これにより、意味的マッチングが向上する。

ABSTRACT

The modern geographic information retrieval technology is based on quantitative models and methods. The semantic information in web documents and queries cannot be effectively represented, leading to information lost or misunderstanding so that the results are either unreliable or inconsistent. A new qualitative approach is thus proposed for supporting geographic information retrieval based on qualitative representation, semantic matching, and qualitative reasoning. A qualitative representation model and the corresponding similarity measurement method are defined. Information in documents and user queries are represented using propositional logic, which considers the thematic and geographic semantics synthetically. Thematic information is represented as thematic propositions on the base of domain ontology. Similarly, spatial information is represented as geo-spatial propositions with the support of geographic knowledge base. Then the similarity is divided into thematic similarity and spatial similarity. The former is calculated by the weighted distance of proposition keywords in the domain ontology, and the latter similarity is further divided into conceptual similarity and spatial similarity. Represented by propositions and information units, the similarity measurement can take evidence theory and fuzzy logic to combine all sub similarities to get the final similarity between documents and queries. This novel retrieval method is mainly used to retrieve the qualitative geographic information to support the semantic matching and results ranking. It does not deal with geometric computation and is consistent with human commonsense cognition, and thus can improve the efficiency of geographic information retrieval technology.

研究の動機と目的

• 地理的照会および文書における意味的意味を捉えるのに定量的モデルの限界を是正すること。
• テーマ的および空間的意味を定性的にモデル化することで、より信頼性が高く一貫性のある地理的情報検索を支援すること。
• 論理とファジィ推論を用いてテーマ的、概念的、空間的類似度を統合する類似度測定フレームワークを開発すること。
• 複雑な幾何計算を回避することで、検索結果を人間の一般的な認知と一致させること。
• 地理的情報検索システムにおける意味的マッチングと結果ランク付けを向上させること。

提案手法

• ドメインオントロジーに基づくテーマ的情報をテーマ命題として表現する。
• 地理的知識ベースを用いて空間的情報を地理的空間命題として表現する。
• ドメインオントロジー内の命題キーワード間の重み付き距離を用いてテーマ的類似度を計算する。
• 空間的類似度を概念的類似度および空間的類似度の2つの構成要素に分割し、それぞれを命題表現を用いて測定する。
• ファジィ論理と証拠理論を適用して、部分類似度を統合し、最終的な全体類似度スコアを生成する。
• 幾何演算を伴わず、命題論理を用いて意味的および空間的情報を統一し、類似度計算を行う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 地理的文書および照会におけるテーマ的および空間的意味を、定性的手法を用いて効果的に表現する方法は何か？
• RQ2 ドメインオントロジーに基づく重み付きキーワード距離を用いたテーマ的類似度の測定において、最も効果的な方法は何か？
• RQ3 空間的類似度を定性的推論のために、概念的および幾何的構成要素に分解する方法は何か？
• RQ4 ファジィ論理と証拠理論をどのように組み合わせて、地理的情報検索のための頑健な類似度スコアを生成できるか？
• RQ5 提案手法は、定量的モデルと比較して、どの程度検索の信頼性と一貫性が向上するか？

主な発見

• 提案手法は、論理的表現を用いてテーマ的および空間的意味を統合することで、意味的マッチングが向上する。
• ドメインオントロジーにおける重み付き距離の使用により、テーマ的類似度の効果的計算が可能になる。
• 概念的類似度および空間的類似度の構成要素が、定性的命題を用いて効果的に分離され、測定された。
• 証拠理論とファジィ論理が、部分類似度を統一された最終類似度スコアに効果的に統合する。
• 幾何計算を回避することで、人間の一般的な認知とより整合し、検索効率が向上する。
• 意味的損失を低減することで、地理的情報検索におけるより一貫性があり信頼性の高い結果を実現する。