意味的類似性ネットワーク

意味類似性ネットワーク( SSN )は、意味ネットワークの特殊な形式です。^{[ 1 ]}概念とその意味的類似性を表現するように設計されています。その主な貢献は、意味的距離の計算の複雑さを軽減することです。Bendeck (2004、2008) は、オントロジー表現から意味的類似性を測定するための意味ネットワークの特殊化として、意味類似性ネットワーク(SSN) の概念を導入しました。 ^{[ 2 ]}実装には、遺伝情報処理が含まれます。^{[ 3 ] [ 4 ]}

この概念は正式には有向グラフとして定義され（Bendeck 2008） 、概念はノードとして、意味的類似性関係はエッジとして表されます。^{[ 5 ]}関係は関係タイプにグループ化されます。概念と関係には、概念間の意味的類似性を評価するための属性値が含まれています。 ^{[ 6 ]} SSN の意味的類似性関係は、標準セマンティック ネットワークの一般的な関係タイプのいくつかを表し、意味の計算のための（通常は非常に大きい）ネットワークの複雑さを軽減します。SSN は、同じタイプの関係に共通する意味的類似性属性のテンプレート（および関係の分類）として関係タイプを定義します。SSN 表現により、伝播アルゴリズムは、指定された閾値内の停止条件を含め、意味的類似性をより速く計算できます。これにより、計算に必要な計算時間とパワーが削減されます。

セマンティックマッチングとセマンティック類似性ネットワークに関するより最近の出版物は、（Bendeck 2019）^{[ 7 ]で見つけることができます。}

医療分野における特定の意味類似性ネットワークの応用は、2019年の医療情報交換フォーマット（FHIR欧州会議）で発表された。^{[ 8 ] [ 9 ]}