基于免疫匹配规则的本体语义匹配

本文通过对免疫系统匹配规则的介绍,以及对已有的本体语义匹配规则的分析,提出了将免疫系统中的连续r位匹配规则应用到本体语义匹配当中去,并研究及实现其具体的算法,分析了匹配的概率。数学分析表明,其在语义匹配方面提高了匹配效率和准确度。同时,本文提出了今后的改进方法,使得免疫算法在语义匹配方面充分发挥出其自身的优势,为人工免疫系统和本体领域找到新的结合点和研究领域。     

基于信息理论的启发式本体匹配框架

介绍了一种新的半自动的启发式本体匹配框架的设计和实现。系统利用人类专家在前期确定的高精度锚匹配对(Anchor Pairs),根据启发式规则对系统计算出来的匹配候选对的相似度进行修正。已设计并实现了基于信息理论的启发式本体匹配框架IHOMF(Information theory based Heuristic Ontology Matching Framework)。该框架较好地平衡了复杂语义匹配和繁重的人类劳动之间的矛盾,在实验数据集上获得了较好的结果。     

基于信息理论的启发式本体匹配框架

介绍了一种新的半自动的启发式本体匹配框架的设计和实现。系统利用人类专家在前期确定的高精度锚匹配对（Anchor Pairs），根据启发式规则对系统计算出来的匹配候选对的相似度进行修正。已设计并实现了基于信息理论的启发式本体匹配框架IHOMF（ Information theory based Heuristic Ontology Matching Framework）。该框架较好地平衡了复杂语义匹配和繁重的人类劳动之间的矛盾，在实验数据集上获得了较好的结果。     

语义Web中的本体匹配研究

随着本体应用的快速发展,本体数量大幅增长,这些本体描述的内容存在重复和关联,但在本体模式上却表现各异。本体匹配旨在识别异构本体中存在语义关联的实体,并建立它们之间匹配关系。它对于消除本体异构、实现本体集成和数据融合等具有重要作用。形式化定义了语义Web中的本体匹配问题,并从本体匹配方法、本体匹配挑战和本体匹配原型系统3个方面调研了最新研究进展,旨在为进一步研究指明方向。     

关系数据库管理系统中支持基于本体的语义匹配

在关系数据库管理系统(RDBMS)中支持基于本体的语义匹配,引入一组SQL操作(即ONT_RELATED, ONT_EXPAND, ONT_DISTANCE和ONT_PATH)来完成基于本体的语义匹配,提供系统定义表存储用OWL表示的本体.使用户直接从SQL(使用语义操作)中引用本体数据,从而与其他操作相结合,使本体驱动的应用易于开发和有效率.相反,其他方法只是使用RDBMS存储本体,本体数据的查询需借助APIs.     

基于语义的网格服务匹配研究*

随着网格技术的发展,网格服务匹配成为了新的研究热点。服务匹配是有效提高网格资源利用的关键技术。分析了服务匹配中广泛存在的服务提供方与服务请求方往往无法做到事先沟通的原因,提出了将语义引入服务描述语言以及服务匹配算法的基于语义的网格服务匹配技术,并结合服务匹配的具体应用,提出了相应的解决方案。     

一种基于本体的语义匹配方法

探讨了Web服务及本体,介绍了本体描述语言OWL及本体开发工具protégé,提出了一种基于本体的语义匹配方法,通过与其它方法进行比较,分析了该方法的优点。     

基于映射的树的相似度算法及其在本体匹配中的应用

本体创建和使用的自治性和主观性导致了本体异构现象的大量产生。本体匹配正是解决本体异构问题的最有效途径。传统的利用本体结构信息进行匹配的方法并未充分利用本体的树形结构特点,这导致本体匹配过程具有大量的冗余计算。论文提出了一种基于映射的匹配算法,将两棵本体树的节点之间的相似度预先得出,然后使用基于编辑操作的映射理论将两棵树转换成同构树,最终得到两个本体之间的最大相似度和最佳匹配对。实验表明,算法在本体匹配中具有较高的可行性和有效性。     

一种基于本体的语义匹配方法

探讨了Web服务及本体,介绍了本体描述语言OWL及本体开发工具protégé,提出了一种基于本体的语义匹配方法,通过与其它方法进行比较,分析了该方法的优点。     

一种基于本体的语义匹配方法

探讨了Web服务及本体,介绍了本体描述语言OWL及本体开发工具protégé,提出了一种基于本体的语义匹配方法,通过与其它方法进行比较．分析了该方法的优点。     

一种基于人工免疫的本体匹配算法

针对目前本体匹配算法存在运行效率低和匹配准确度不高等问题,提出一种基于人工免疫的动态本体匹配算法,用来快速地从现有本体中筛选出用户所需的子本体。该算法根据用户行为信息构建抗原本体模型,利用情景匹配确定其领域上下文环境,然后通过结构匹配获得匹配度最高的本体,最后对本体执行语义匹配得到最终需要的子本体。实验表明,该算法提高了本体匹配的准确度和效率。     

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。     

一种快速高效的本体匹配方法

本体匹配是解决本体异构问题的主要方法之一,一个高效、精确的相似度计算方法是本体匹配的前提条件,针对目前本体匹配时计算复杂以及计算不精确的问题,提出了一种改进的本体匹配方法,该方法首先通过对本体库分类来确定候选匹配集,减少了相似度计算的工作量;进而根据本体的定义模型,从概念实例、概念属性和概念结构等方面来综合计算概念相似度,提高了相似度计算的精确度。实验表明该方法能在较少的时间复杂度上达到较好的匹配效果。     

Axiom-based ontology matching

Abstract: Managing multiple ontologies is now a core question in most of the applications that require semantic interoperability. The semantic web is surely the most significant application of this report: the current challenge is not to design, develop and deploy domain ontologies but to define semantic correspondences among multiple ontologies covering overlapping domains. In this paper, we introduce a new approach of ontology matching named axiom-based ontology matching. As this approach is founded on the use of axioms, it is mainly dedicated to heavyweight ontologies, but it can also be applied to lightweight ontologies as a complementary approach to the current techniques based on the analysis of natural language expressions, instances and/or taxonomical structures of ontologies. This new matching paradigm is defined in the context of the conceptual graphs model, where the projection (i.e. the main operator for reasoning with conceptual graphs which corresponds to homomorphism of graphs) is used as a means to semantically match the concepts and the relations of two ontologies through the explicit representation of the axioms in terms of conceptual graphs. We also introduce an ontology of representation, called MetaOCGL, dedicated to the reasoning of heavyweight ontologies at the meta-level.     

动态分块调节机制下的大规模解剖学本体匹配

传统的匹配系统采用固定分块的方式处理大规模解剖学本体,普遍存在语义信息的丢失,影响了匹配效果。为此,提出一种动态分块调节机制,将按匹配情况确定的实体不断地重新分配到目标块中,动态地调节各个分块,从而尽可能地保留语义完整性。此外,针对该问题计算复杂度高的特点,引入了紧凑进化算法对子匹配任务中的阈值以及进行实体重新分配的块标志位优化,并设计了一种精英解参与的概率向量更新方式对该算法进行改进。实验在OAEI(ontology alignment evaluation initiative)的Anatomy测试集上进行,验证了所提方法对匹配结果质量的提升。此外,和其他匹配系统的对比也展示了所构建匹配系统的先进性。     

基于遗传规划和主动学习的本体实例匹配

针对现有实例匹配方法存在的准确率和学习效率不高的问题,提出了一种新的基于遗传规划和主动学习的链接规则学习方法,并用于本体实例匹配。设计了更合理的链接规则表示,并针对链接规则的特点,对遗传规划的初始种群产生、适应度函数和进化算子进行了详细设计。提出了一种考虑样本相关性的主动学习采样策略,使得稀有样本被优先训练。实验结果表明,该方法不仅学习效率更高,而且能够学习出高质量的链接规则,取得了较好的本体实例匹配结果。     

本体匹配的网格服务发现模型研究

如何从大规模网格服务集合中快速而准确地发现满足用户请求的服务,是语义环境下网络应用的一个重要方面。针对传统的基于关键字匹配的Web服务发现方法无法准确描述网格服务服务能力和应用领域的问题,提出了一种基于输入和输出领域本体的语义网格服务描述模型和基于本体匹配的语义网格服务发现流程,构造了基于本体匹配语义相似度计算的语义网格服务发现算法。实验结果表明,基于本体匹配的语义网格发现方法能够获得很好的查全率和查准率。     

本体映射中结构策略改进算法

相似度传播是本体映射中结构策略的实质内容。然而,目前的相似度传播算法却没有对相似度传播值进行合理的定量分析。针对此问题,提出了基于概念信息量的相似度传播算法,该算法根据已匹配节点的概念信息量大小来判断其子父节点匹配概率大小,通过匹配概率大小调整相似度传播值,从而进行更精确的相似度传播,提高结构策略的可信度。理论分析与实验结果证明了该算法是有效的。     

基于本体的网格服务匹配算法的研究与实现

针对目前网格服务匹配机制的不足,引入服务质量本体QosOn对OWL S规范进行扩展,并在此基础上基于本体论语义给出了对网格服务能力的描述和匹配方法,并分析了它相对于GT4中现有网格发现机制的优势。