大规模本体分块与映射研究

针对当前在大规模本体映射方面存在的不足,提出一种新的基于遗传算法的大规模本体分块与映射方法.首先,对本体进行预处理,把本体表示成有向无环图,将本体分块问题转换成图分割问题.然后采用基于遗传算法的GPO( Genetic-Partition-Ontology)算法对有向无环图进行分块,该算法不需要输入分块个数;最后利用基于本体块结构和基于参考点相结合方法找到正确的块映射.理论分析和实验结果表明,本文提出的映射方法能取得很好的结果.     

改进的大规模本体分块与映射方法

针对当前大规模本体映射分块结果不精确的问题,提出一种改进的大规模本体分块与映射方法。对本体进行预处理,把本体表示为有向无环图,将本体分块问题转换为图分割问题。采用基于遗传算法的GPO算法对有向无环图进行分块,利用基于本体块结构和参考点相结合的策略找到正确的块映射。实验结果表明,改进映射方法的分块与映射质量较优。     

一种新的基于树分割的本体映射算法

在进行本体映射时,由于现有映射算法的不足和本体固有的复杂性,映射的效率仍然不高.本文提出一种基于树分割的本体映射算法,首先根据本体的结构将本体树分割成不同粒度的子树集,然后在各子树之间运用子树映射算法进行映射.理论分析和实验结果证明,本文提出的映射算法在保证映射查准率和查全率的同时,较之现有的映射算法在效率方面有了很大改进.     

基于参考点的大规模本体扩散映射算法

目前针对大规模本体映射大多采用先分块,再在分得的小块间进行块内映射.但是,对大本体进行分块,以及对相关小块的映射操作会增加很大的开销.本文采用基于参考点的扩散映射算法,通过小模块快速获得参考点(在名称上相似的概念),利用访问局部性原理,通过比较参考点附近的邻居概念,逐渐向其邻居扩散映射.根据邻居概念的映射情况检查参考点是否为错误映射,且映射的邻居概念成为新的参考点.然后对新的参考点迭代进行扩散映射,直到所有概念都扩散完毕或者找不到新的参考点为止.显然,该方法把候选映射概念集始终限制在参考点附近,极大的减少了映射的时间复杂度.本文算法支持从目标本体到源本体的1:n映射;支持参考点的自动生成;带冲突避免的映射操作能同时提高映射效率和质量.     

基于覆盖聚类的大本体分块映射研究

在本体映射的研究中,本体分块映射是完成大规模本体映射任务的主要方法。但是目前本体分块方法存在以下不足：分块大小不适合映射,分块质量依赖于预先给定的参数。针对这些问题,综合分块的内聚与耦合程度,作为分块指标指导分块过程,改善分块及映射的质量,并重新设计了基于覆盖聚类的本体分块映射的方法,使分块不依赖于参数。实验结果显示,改进的方法对大本体分块映射问题是行之有效的。     

基于Top-k映射的本体匹配方法

针对本体之间的异构问题,提出一种基于Top-k映射的本体匹配方法。该方法是对现有匹配方法的一种扩展,它以相似度计算为基础,从元素级和结构级计算2个概念之间的相似度,并在匹配过程中同时产生k个映射而不是一个最佳映射。实验结果表明,该算法在查全率和查准率方面都有很好的表现,并且其查准率要优于GLUE方法。     

面向Web零件库的零件簇本体映射研究

时零件本体的异构问题进行讨论,给出零件本体的定义和映射过程模型.提出一种结构--特性本体映射算法来解决零件本体异构问题,该映射算法由结构相似性算法和零件特性相似性算法组合而成.以查全率和查准率为目标.通过实例分析说明该方法的有效性.     

基于GRA本体映射研究

基层用户产生的本体映射关系蕴含着相关领域内的类层次结构,利用这部分知识可用于新映射关系的产生.但是现有系统存在以下缺点:类层次复杂性考虑不足,矛盾知识不完全删除和效率低下.针对这些问题,文章提出将基层本体映射的相似和等价关系进行不同处理的方法,并重新设计了类层次知识库的前向推理规则.实验表明,改进的系统使效率得到提高,在保证查全率的同时可以明显改善查准率,而且能较好支持本体复合映射.     

本体复合映射研究

已有的本体复合映射算法中,绝大部分都只能发现基于字符串比较的简单类型的复合映射,查准率和查全率不高。提出一种基于结点间包含关系和等价关系发现复合映射的方法。实验证明,该方法可以发现本体中包含的绝大部分复合映射,较之现有的复合映射发现算法在查准率和查全率方面有了很大改进。     

大规模本体分块与映射中一种新的块映射策略

现有的大规模本体分块与映射系统中大多采用基于参考点的块映射策略,映射策略比较单一,块映射质量不高.因此,提出一种新的基于本体块结构的块映射策略,通过重建本体块结构图来获取块与决之间在结构上的相似度,并将其和基于参考点的策略相结合,通过加权求和得到总的相似度.理论分析和实验结果表明,本文的方法块映射准确率高.     

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。     

基于二部图模型的大本体分块与映射方法

针对当前大本体分块与映射方法中的块边界信息丢失严重、块间匹配计算复杂等问题,提出一种基于二部图模型的大本体分块与映射方法。根据本体概念相似度在2个本体间建立带权二部图模型,对该二部图进行分割,实现本体的关联分块,在子图中求解得到二部图的最佳匹配,并通过映射修正获得块内实体映射。实验结果表明,该方法的分块质量与映射效率均较优。     

动态多策略本体映射与集成方法研究

针对目前多策略本体映射中各种映射策略不能根据待映射本体间的差异进行不同的映射处理、多策略集成时也没有充分利用本体包含的语义信息等问题。提出了一种动态多策略本体映射与集成方法,该方法首先对部分关键策略进行了动态地改进,然后利用层次分析法对不同的映射策略进行集成,从而得到最终的映射结果。实验结果表明,该方法在保证通用性和稳定性的同时,提高了映射结果的查全率和查准率。     

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。     

基于概念集群的本体映射方法研究

本体异构是目前本体应用的一大瓶颈,而本体映射则是解决本体异构性的基础。基于概念集群的本体映射方法(CCOM)将概念间的语义结构关系引入映射过程中,用概念集群相似度代替概念相似度进行映射规则推导。实验证明本方法具有较好的查全率与查准率。     

基于数据场的大规模本体映射

针对已有的本体映射方法在处理大规模本体映射任务时效率和有效性较低的问题,文中提出了一个基于数据场的本体映射算法.该算法首先使用高效的相似度算法,建立本体中元素对另一本体的初始相关度;然后,利用数据场势函数引入周围本体元素对当前元素的影响,修正初始相关度,并最终确定本体间的相关子本体;最后,利用针对性的方法对上述相关子本体进行更有效的映射.实验结果表明,该算法可以在提高映射结果质量的同时保证较高的映射效率.