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。     

一种综合的概念相似度计算方法

本体映射可以用来解决本体异构问题，也是本体结盟、本体集成、本体合并、本体翻译等的技术基础。本文针对目前本体映射中概念相似度计算所存在的问题，提出了一种综合的相似度计算方法。首先根据两个概念名称相似性过滤出最相关的概念，减少相似度的计算；然后基于概念实例、基于概念属性、基于概念关系计算概念相似度，并进行综合；最后对其性能进行了简单分析。     

一种本体概念的语义相似度计算方法

概念语义相似度已广泛应用于 Web 服务发现、本体映射等领域, 但现有的概念语义相似度计算方法对概念间语义相似程度的区分不够细致. 本文从本体结构出发, 首先提出了自底向上的本体概念出现概率计算方法, 并在此基础上改进了基于节点信息量的概念语义相似性度量方法; 然后又设计了基于边计算的本体概念语义相似度计算方法; 最后对上述两种方法线性加权, 提出了一种加权的本体概念语义相似度计算方法. 实验结果表明该方法能进一步正确区分本体中父子概念及兄弟概念间的相似程度.     

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。     

基于树结构的本体概念相似度计算方法

随着本体在数据集成方面的广泛应用,面向本体的概念相似度计算成为人们关注的热点问题.针对当前领域本体概念相似度的计算过程都比较复杂的问题,提出一种基于树结构的本体概念相似度的计算方法.该方法通过添加和重组虚拟节点重构本体树,再通过属性比较映射对象,最后通过计算,得到本体概念的语义相似度结果.实验结果表明,该方法有效利用了本体概念的语义信息,得到了合理的计算结果,并简化了计算过程.     

本体映射中一种综合的概念相似度计算方法

本体映射是实现异构本体间互操作的有效方法,其核心环节是概念相似度的计算。针对传统概念相似度计算方法中存在的不足之处,提出了一种综合的概念相似度计算方法——DISS模型。该算法从概念定义、概念实例、概念结构三个方面计算相似度。实验证明,该算法改善了传统计算方法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。     

基于领域本体加权树的语义相似度算法研究

本体映射的核心在于语义相似度算法,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。本文针对机械零部件领域本体(MPO)提出一种基于本体加权树的语义相似度算法OWSTS,利用MPO提取领域知识文档标题信息中的核心概念,并结合OWSTS算法来确定文档信息与查询式间的语义关联程度。该方法在GB_MPO智能信息检索系统中得到较好的应用。实验表明,该方法与基于TF*IDF的信息检索方法相比,检索性能有较大提高。     

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。     

本体中概念相似度的计算

本体是概念、属性和关系的集合。本体异构是本体间互操作的主要障碍,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,但计算时一般不考虑关系和属性对相似度的影响,计算结果存在误差。论文从两个方面对概念的相似度进行计算。首先计算概念的语义相似度,然后计算概念描述相似度。实验表明该计算方式可以提高计算结果的精确度。     

基于相似度综合计算的本体映射方法的研究

语义异构问题已成为目前异构数据集成领域的研究热点,本体由于其自身的优势而被用于解决语义异构。该文讨论了基于相似度的本体映射方法．着重介绍了基于语法距离、基于WordNet语义字典以及基于结构的相似度计算,最后提出了本体映射生成算法,旨在解决语义异构中本体映射问题。     

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。     

一种基于语义的本体概念相似度的计算方法

本体映射是实现异构本体互操作的有效方法,其关键技术在于概念相似度的计算.本文提出了一种概念相似度的计算方法,主要从概念名称、概念属性、概念关系来计算概念相似度,通过引入候选概念集和信息增益,提高了相似度的准确率,简化了相似度的计算过程.     

语义集成中的不确定性本体映射模型

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征,解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式,增强了Web的语义信息。因此,为了解决语义异构性,实现数据间的互操作,必须建立异构本体间的映射关系。然而,为庞大的异构本体建立完全精确的本体映射是不现实的,本体映射中存在一定的不确定性。提出了一种新型的本体映射框架——语义集成中的不确定性本体映射。从不同方面研究本体特征,集合了多种映射策略,并引入了各映射策略中不确定性匹配的解决方案。实验证明,该方法具有可靠的实验性能,并且具有很好的通用性和可扩展性。     

一种基于语义网的本体映射改进算法

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word—Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体。提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率。     

本体相似度研究

不同本体之间的交互成为语义Web的首要任务,其中本体相似度计算是本体映射的关健环节。在以往的研究中,本体相似度计算通常专注于模式及其结构的匹配。目前研究朝着进一步考虑本体内部语义信息方向努力。本文描述了语义相似度栈的各个层次,依据各个层次的语义特征对目前本体相似度方法进行分类,并对每种方法进行了详细描述。最后对现有一些主要的本体间相似度计算方法进行归纳总结。这项研究工作将为人们提出新的相似度方法或者组合的计算方法作一个参考。     

基于匿名消息广播的电子选举方案

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word-Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体.提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确.实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率.     

基于图卷积网络的多源本体相似度计算方法

在信息时代,数据量呈指数式增长,而不同数据源存在难以统一表示的异构问题,给数据共享、重用造成不便。语义网络的迅速发展,使本体映射成为解决该问题的有效手段,其核心是本体相似度计算,提出了一种基于图卷积网络的计算方法。将本体建模为异构图网络,再使用图卷积网络学习文本嵌入规则,得到全局统一表示,完成多源数据的融合。实验结果表明,所提方法计算准确性高于其他传统方法,有效地提高了多源数据融合的准确度。     

基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配研究

构建了一个遥感信息领域本体,基于领域本体和WordNet词典对遥感信息服务进行语义扩展,提出了一种基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法,并对Leacock和Chodorow语义相似度计算模型进行改进。实验结果表明,该改进模型比距离模型和信息量模型都有提高,基于本体概念相似度的遥感信息服务匹配方法的查全率和查准率都能达到70%以上,较关键字匹配方法有显著提高。     

一种综合的本体相似度计算方法

本体相似度计算是本体映射的关键环节.本体的实例、关系、属性、结构等信息是相似度计算需要考虑的重要因素.针对目前本体映射过程中相似度计算所存在的问题,提出了一种综合的相似度计算方法.首先判断不同本体之间是否存在相关性.若相关,则充分考虑各种相关因素,从语义和概念两个层面来进行比较,然后给出了本体的综合相似度计算方法.最后采用了两组测试数据对该方法进行实验,并与GLUE系统的概率统计方法进行了实验对比.实验结果表明,该方法能够有效确保相似度计算的准确性.