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。     

基于本体的异构数据集成框架

针对电力系统数据集成中存在的语义异构问题,提出一种基于本体的数据集成框架。依据电力参数估计系统的数据需求模型,分析数据集成存在的语义冲突类型,在传统数据集成框架的数据集成中间件模块中加入本体语义描述模块。采用本体描述信息资源域中的概念,通过实现语义冲突主动发现并构建语义映射关系。实验结果表明,该框架能有效解决数据集成过程中的语义异构问题。     

基于本体的异构数据集成方法及其实现

分析了传统异构数据集成中存在的困难,给出一个改进的基于本体的异构数据集成方法.该方法采用本体描述信息源领域中的概念,通过构建语义映射关系,解决数据集成中存在的语义异构问题.     

异构图形数据的近似语义匹配技术研究

以流程工厂协同设计应用为背景,提出基于允许误差的最大语义图匹配（MSMGE）算法的异构图形数据近似语义匹配模型。利用类无向图来描述2D和3D异构图形数据的工程属性和拓扑关系,消除了图形信息的异构性,并建立各种类实体的属性标签词典来消除2D和3D属性信息的异构性,用语义表达式来表示类无向图顶点和边的语义关系,将异构图形匹配转化为近似语义图匹配。通过基于工程语义对类无向图进行语义分割和基于最大公共序列算法的语义表达式比较、语义规整和语义裁剪等方法,降低了匹配搜索空间,提高了近似语义图匹配效率,实现了近似语义图匹配判断。该研究已经在流程工厂设计软件中得到较好地应用。     

基于语义网格的OWL-S服务本体的语义匹配研究

研究了本体、本体匹配、NBC文本分类和OWL-S.OWL-S把网格中的资源组织为服务,并用服务本体来表示和描述,不但可以描述服务的语义,而且还能够进行适当的推理.针对OWL-S服务本体的异构性,利用OWL、OWL-S的元素值和文本内容,从本体结构、功能和文本信息等多个维度分析本体间的语义匹配问题,并给出了相应的语义等价匹配规则和基于NBC的文本分类式语义相似匹配算法,为语义网格中的服务本体共享、交互和集成等技术的实现提供了基础.     

基于本体的多源异构数据集成方法研究

本体是描述概念及概念之间关系的概念模型,通过概念之间的关系来描述概念的语义.作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型,本体在异构数据集成中得到广泛的应用.文章提出一种利用本体进行异构数据集成的方案,给出了集成系统的总体设计框架,对本体创建、本体映射等关键技术进行了研究和设计,并使用OWL描述本体及进行推理.     

基于属性实例集合语义相似的模式匹配

近年来,模式匹配作为Web信息集成管理与应用中的重要问题,得到了广泛关注和研究。已有模式匹配方法大多是基于模式信息的,对数据实例信息利用则较少。针对数据集成环境下模式信息不全或存在冲突的模式信息导致模式匹配结果不正确的问题,给出了计算属性间语义相似性的方法以提高模式匹配的性能,分析了模式内语义相近多属性间的语义差别,进一步给出了基于带权二分图最大化算法的模式匹配方法。通过实验,说明基于实例集合语义相似的模式匹配方法能在模式信息不全面或存在冲突的情况下,得到更完整、更准确的模式匹配。     

基于数据元的数据模型语义映射技术研究

各企业在进行数据共享之前,首要考虑的是数据模型的数据映射关系,然而数据模型在不断的更替与升级,给数据集成带来了很大困难。文中设计了一种对数据源结构进行统一描述的数据字典元模型,利用数据元来规范数据项,将编辑距离算法思想应用其中,实现数据项与数据元字典中数据元的相似度匹配。应用语义树的表示方法来描述数据元结构,利用语义相似度算法进行数据元间的相似性、一致性检查,寻找数据元间的关联关系,间接地定位数据项间的语义关系,为数据映射奠定良好基础。以中石化标准数据元规范油田企业搜索引擎数据项,确保研究的实用价值。     

基于语义对象模型的无结构化数据集成的研究

数据集成是为了屏蔽数据的异构性,以一种统一的接口访问数据源中的数据。由于无结构化数据没有外在的模式定义,因此基于模式的集成不能适用于流媒体、图形、图像等无结构化数据的集成。该文借鉴面向对象建模方法的思想,提出了语义对象模型的概念,并基于该模型描述了一个集成应用系统的体系结构。     

基于动态信任语义库的Web服务匹配算法

针对传统基于语义的Web服务匹配算法无法解决模糊语义下匹配的问题,提出一种基于动态信任语义库的Web服务匹配算法。将交互实体对服务提供者的评价行为进行灰色聚合,筛选出可信实体;依据可信实体对服务提供者的服务描述,提取语义信息,构建动态的语义库,对于Web服务描述中的模糊语义概念,从可信实体的服务描述中抽取相应概念并替换;计算服务请求向量与服务描述向量的语义相似度,衡量Web服务的匹配程度。实验结果表明,在存有模糊语义的情况下,该算法具有更好的匹配效果。