王万齐，马宝睿，李 倩，卢文龙，刘玉身

基于属性相似性度量的BIM构件聚类

王万齐1，马宝睿2，李 倩2，卢文龙1，刘玉身2

(1. 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所，北京 100081；2. 清华大学软件学院，北京信息科学与技术国家研究中心，北京 100084)

近年来，随着建筑信息模型(BIM)构件库资源在互联网上迅猛增长，对大量BIM构件资源的聚类和检索应用变得日益迫切。现有方法还缺乏对BIM构件所承载的领域信息提取，基于BIM构件所承载的领域信息，对BIM构件库资源开展聚类研究：①针对BIM构件，提出了一种基于属性信息量的BIM构件相似性度量算法，以充分利用BIM构件属性信息。通过与传统的Tversky相似性度量算法以及几何形状相似匹配算法相比，其在相似性度量上效果更好。②基于BIM构件间的相似性度量算法，提出了一种BIM构件库聚类方法。并在BIMSeek检索引擎中集成了BIM构件的关键字检索功能以及分类器查看功能，为用户提供更丰富的检索和查看方式。通过与传统的K-medoids和AP聚类算法相比，其聚类方法效果更好。

建筑信息模型；工业基础类；信息检索；相似性度量；聚类

近几十年来，继声音、图像、视频之后，三维模型作为第四代多媒体资源，已被广泛地应用于机器学习、虚拟现实等领域，大量可共享的三维模型在互联网上迅猛增加[1]。由于采用多媒体检索技术可以提高开发效率、缩短开发周期、节省开发成本，因此得到了众多研究人员的重视，特别是在CAD工程制图设计领域。

随着BIM在AEC领……