基于本体语义映射的数据集成机制研究

数据集成的难点是如何解决数据之间的语义异构问题,本文利用本体在语义集成上的优点,提出了一种基于本体语义映射的数据集成框架。根据本体概念的定义及其结构,给出了一种本体语义映射算法,该算法通过属性集合间的比较确定概念语义关系,在计算概念相似度时,考虑了概念名称、概念属性集合和相关概念的语义信息。最后通过概念的属性集映射算法和概念映射算法实现了本体语义映射,从而重点解决了数据集成中的语义映射问题。     

一种新的基于相似度计算的本体映射算法*

领域本体在知识的共享和重用方面起着重要的作用。本体映射是解决本体异构,在不同本体间建立语义关联的一种有效的方法。针对不同本体间的本体概念映射提出了一种新的概念相似度的综合计算方法,从本体概念名称、属性、结构和实例四个方面讨论本体概念的相似度,同时提出在涉及概念名称和属性名称时,使用其同义词扩展集参加计算,计算综合相似度时,分别用手工和自动的方法赋予权值。实验证明改进的算法提高了本体概念映射的查全率。     

相似本体间属性映射方法的研究

在以往的本体映射技术的研究中，大多数的研究都集中于本体中的概念间的映射，而很少有人从事概念间属性映射的研究工作。然而对于一些复杂的嘘用，仅仪是概念之间的映射是不充分的。例如通过指定属性的约束条件来检索实例，就需要发现属性间的映射关系。另一方面，目前的很多本体映射方法都存在准确率低，启发信息少的问题，而属性间的映射关系可以被应用在辅助概念映射上边。所以希望能够将属性映射同概念映射集成，以达到更好的映射效果。因此该文对相似本体间的属性关系进行了研究，并在此基础上提出一种基于本体的属性映射方法。     

本体映射中相似度计算的改进

本体映射是一种常用的解决本体异构的方法,在本体映射过程中,概念相似度计算是重要的环节。针对目前概念相似度计算方法存在的不足,采用一种综合的方法进一步改善计算的过程,从本体概念的语义相似度、属性、实例、结构等方面计算概念的相似度。通过引入概念相关度以及属性论方法,寻找更加有效的概念相似度计算方法。最后的实验证明,此方法能适应不同规模的本体,并能提高概念对相似度的准确性。     

改进的多策略的概念相似度计算方法

本体映射是解决本体异构的有效手段,而概念相似度计算是本体映射的关键环节。针对目前本体映射中概念相似度计算存在的问题,提出一种改进的多策略的概念相似度计算方法。首先根据两个概念的名称相似度进行初始映射判断,然后基于概念的属性、结构、实例计算概念相似度,并选取适当的权值进行加权综合。最后采用OAEI提供的标准数据测试集benchmark进行实验。实验结果表明,该方法在保证映射效率和通用性的同时,提高了映射结果的查全率和查准率。     

本体映射中一种改进的概念相似度计算方法

本体映射是实现不同本体之间共享和交流的基础性工作。目前本体映射方法研究的重点主要集中在以自动化或半自动化方式实现映射和提高概念相似度计算的精度。本体映射的关键是不同本体概念间相似度的计算,单一的概念相似度计算方法往往不利于提高相似度的精度。针对以上不足提出了一种改进的概念相似度计算方法,并对其进行详细的描述,其中属性语义相似度计算方法改进了现有的基于属性计算语义相似度的方法,综合了数据类型属性和对象类型属性的语义相似度。经实例验证该方法有效且具有较高的精度。     

本体映射中的概念相似度计算

本体是概念、属性和关系的集合．本体映射是解决本体异构的最好方法。文中针对目前本体映射过程中概念相似度计算存在的问题,提出一种综合的相似度计算方法。先根据本体中两个概念名称的相似性,选出最相关的概念,减少相似度的计算,然后分别基于概念的属性、实例和关系来计算概念相似度,并进行综合得到概念相似度。在计算属性相似度时,先通过计算属性的信息增益来确定各个属性的优先级,最后只选取几个信息增益大的属性进行相似度的计算,从而减小计算量。     

本体映射中的概念相似度计算

本体是概念、属性和关系的集合,本体映射是解决本体异构的最好方法.文中针对目前本体映射过程中概念相似度计算存在的问题,提出一种综合的相似度计算方法.先根据本体中两个概念名称的相似性,选出最相关的概念,减少相似度的计算,然后分别基于概念的属性、实例和关系来计算概念相似度,并进行综合得到概念相似度.在计算属性相似度时,先通过计算属性的信息增益来确定各个属性的优先级,最后只选取几个信息增益大的属性进行相似度的计算,从而减小计算量.     

基于相似度计算的本体映射优化方法

在基于相似度计算的本体映射中,相似度计算量大的主要原因是待映射概念和待计算属性过多。该文采用过滤策略,利用候选映射策略和信息增益策略减少待映射概念和待计算属性数量。该过滤策略充分利用本体特点和数据挖掘思想,有效滤除没有计算意义的概念和属性,减少了相似度计算量。实验结果证明,滤除的概念和属性对映射效果的影响很小。     

本体映射过程中概念相似度计算方法的改进

针对本体映射中概念相似度计算中存在的一些不足之处,提出了一种改进的方法。首先根据本体概念树的特点以及数据挖掘的思想,提出了一种改进的侯选映射集设置的方法,减少了相似度计算的工作量。进而根据本体和本体中概念的特点,综合概念名称、概念实例、概念的属性、结构、关系等因素。设计了一种改进的相似度的计算方法。改善了相似度计算中存在的片面性和不完善性问题,提高了本体映射的查全率和查准率。初步实验表明该算法在计算复杂度、查全率和查准率上都要优于Glue方法。     

改进的本体中概念相似度计算方法

随着本体的增多,本体异构是本体间互操作的主要障碍,阻碍了本体信息共享,解决本体异构最好的方法是本体映射。本体映射的关键是概念相似度的计算,但现今的计算模型考虑的影响因素比较单一。结合距离语义相似度和属性语义相似度,提出了一种综合语义相似度计算方法。实验证明,该方法可以提高计算结果的精确度。     

一种改进的本体相似度综合映射方法研究

为了解决本体映射方法中计算量大、方法单一的问题,提出本体相似度综合映射方法。首先分解合适的本体,将规模比较大的本体分解为小本体,以降低映射计算的时间复杂度;然后根据本体映射的启发规则筛选出候选概念集,对候选概念集进行基于世界知识体系的本体概念相似度计算,再进行语义相似度和结构相似度计算,并把这3种不同算法得到的相似度值进行加权综合,给出最终的本体概念相似度值,再根据该值进行本体映射;最后通过设计实验来验证算法的正确性与有效性,结果表明本方法能在提高映射效率的同时保证良好的查询效果。     

基于模块化的大规模本体映射方法

映射效率对于动态映射的应用至关重要,因此文中提出基于模块化的大规模本体映射方法。通过加权的基于距离和基于信息量的方法计算本体概念的相似度,利用改进的凝聚层次聚类算法对概念进行聚类,并以此抽取子本体,最后设计基于信息检索的技术发现异构本体中的相关子本体。该方法有效缩小候选匹配的搜索空间,达到减少时间复杂度的目的。实验表明,文中方法可在保证映射结果质量的同时提升映射效率。     

语义相似度计算在语义标注中的应用

提出了一种词汇和本体概念间的语义相似度计算方法。该方法利用编辑距离和维基百科从语法和语义两方面综合考虑词汇和概念间的语义相似度。在领域本体的指导下,将方法应用于语义标注过程,建立词汇与本体概念之间的映射。在标注过程中建立知识库,提高算法性能,实验结果说明该方法是行之有效的。     

Variable weight semantic graph‐based ontology mapping method

The mapping method that is based on the name and structure of the ontology elements is the strategy used in most mapping methods. Methods using the name often only use the similarity between the individual elements in the ontology to predict the semantic relations between two ontologies, while the latter measure the mapping between two ontologies by means of the structural relations between the elements. The effects of these two kinds of mapping strategies are not ideal. Addressing this issue, the work presented in this paper proposes an ontology mapping approach, in which the ontology element name and structure are combined. It uses the approaches based on linguistics and distance to generate a variable weight semantic graph. On this graph, the similarity of element names and structure are calculated through iterative computation. In the process of iteration, similarity result values are constantly adjusted. The approach avoids the problem of single methods that cannot use the entire amount of ontology information; therefore, it provides a more ideal mapping result. For making full use of the message of ontology, our implementation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the mapping approach.     

基于模糊概念格的语义Web服务匹配

针对不同本体领域语Web服务匹配问题,提出基于模糊概念格模型的语义Web服务匹配方法。将不同本体映射成统一形式背景,进而形成模糊概念格结构,最后在模糊概念格结构的基础上,提出了服务的相似度计算方法。实验结果表明该服务匹配方法的有效性。     

电子商务环境下产品本体构建技术研究

产品本体通过构建产品类层次及其属性描述为交易双方提供了对产品共享的通用的理解。针对目前电子商务中标准产品本体缺乏产品属性描述的问题，根据电子商务网站中产品信息多以表格形式组织和描述的特点，提出以联合国标准产品与服务分类代码（UNSPSC）为核心本体，结合表格处理技术的半自动产品本体构建方法。以Web表格为对象，对Web表格的识别、表格规范化、单元产品本体及全局产品本体建立进行了研究。这种半自动的本体建立方法可以解决电子商务中的产品信息模型因缺乏标准化的属性描述而产生不一致性，实现对核心产品本体的扩展和补充。