一种基于RDF图的本体匹配方法

本体匹配是建立两个本体之间映射关系的过程,一个高效、严格的相似度计算方法是本体匹配的前提条件,为此提出了一种基于RDF图匹配的方法。该方法用RDF图表示本体,使本体间的匹配问题转化为RDF图的匹配问题,并利用匹配树表示匹配的状态,通过匹配树计算出两个本体中各实体之间的相似度,进而得到两个本体之间的映射关系。实验结果表明,该方法在查全率和查准率方面都有很好的表现。     

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。     

一种基于特征信息组合的本体匹配流程

在串行和并行的多策略本体匹配流程中,存在重复计算、匹配效率不高和多个相似度矩阵难以聚合等问题。为此,提出一种基于本体特征信息组合的混合多策略本体匹配流程。利用本体的名称、注释、实例等元素级信息进行初始匹配,并直接确定一部分实体的匹配关系,对于无法确定匹配关系的实体,则再利用本体的内外部结构特征迭代计算其相似度进行判断。实验结果证明,该方法能有效减少匹配的计算量,同时特定信息的组合能保证匹配准确度,具有较好的匹配效果和效率。     

基于多属性的本体实例匹配算法

提出一种基于多属性的本体实例匹配算法,利用关键性属性获得待匹配本体实例间的相似度,使用Similarity Flooding算法,依据由对象属性构成的有向图对实例间的相似度进行修正,并获得初始匹配结果,根据必要性属性过滤初始匹配中的错误匹配。实验结果表明,该算法可提高本体实例匹配的查准率与查全率。     

一种基于子图近似同构的e-Learning学习资源本体匹配方法

针对e-Learning学习资源本体异构问题, 提出一种基于子图近似同构的本体匹配方法。该方法对现有本体匹配方法进行扩展, 综合编辑距离、层次关系等特征, 计算本体的结构级相似性, 以点、边有序交替匹配来判断实体的有向图近似同构问题, 实现本体匹配判定。演示算法处理过程, 给出算法时间复杂度理论分析, 说明其有效性。     

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。     

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。     

改进的本体匹配算法

传统的利用本体结构信息对本体做匹配的方法,并未充分利用本体的树形结构特点,致使整个本体匹配的匹配过程具有大量的冗余计算。因此,提出一种改进的基于本体树形结构的本体匹配算法TARA。该方法首先严格地以本体的树形结构为依据进行本体匹配,然后通过二次匹配来解决由于严格按照树形结构进行匹配而产生的不可避免的不足。实验结果表明,TARA方法的查全率和准确率都有较好的表现。     

道路网约束下的多尺度面状要素自动匹配

为解决多尺度空间数据库关联更新中自动识别匹配同名地理要素的问题,以多尺度面状目标为研究对象,提出先根据小比例尺道路网约束对面状实体集进行粗匹配,再对中间结果进行几何分析和属性匹配的处理方法,建立起针对多尺度数据的关联匹配数据库,确立多尺度数据同名实体的对应关系,为多尺度数据库的一致性维护提供技术保障。实验表明,此方法的匹配效率和查全率都比传统匹配方法有了显著提升,证明了其有效性。     

一种基于结构相似的本体匹配方法

本体匹配对于本体映射与集成、本体的检索和重用、信息集成、语义Web服务的匹配以及基于本体的软件需求工程等是不可缺少的重要环’节。针对领域中存在不同的本体的问题,讨论了一种基于分型、迭代的结构匹配方法,并通过实验检验了该方法的有效性。     

基于语义相似度的Web服务匹配研究

现有的语义Web服务匹配算法没有考虑到本体概念间的多元关系,导致概念的语义不能被完整地反映出来,从而影响了算法的匹配性能。利用本体概念间的多元关系定义了一种语义距离,并通过该语义距离给出了概念间的语义相似度计算方法,在此基础上提出基于语义相似度的Web服务匹配算法。该算法通过本体概念间的语义相似度来反映Web服务的匹配程度。最后,通过对比实验验证了该算法的可行性和有效性。     

本体映射综述

作为不同本体之间知识共享和互操作的一种方法,本体映射受到越来越多的重视。根据本体映射过程将本体映射系统划分为五大功能组件,总结了本体映射系统中常用的相似度算法。通过梳理本体映射领域的最新发展成果,从不同层次、不同维度构建本体映射系统分类体系。 介绍并比较了一些经典的本体映射系统,并对这些本体映射系统进行评价。最后指出本体映射将面临的挑战。     

Ontology matching with semantic verification

Automated Semantic Matching of Ontologies with Verification (ASMOV) is a novel algorithm that uses lexical and structural characteristics of two ontologies to iteratively calculate a similarity measure between them, derives an alignment, and then verifies it to ensure that it does not contain semantic inconsistencies. In this paper, we describe the ASMOV algorithm, and then present experimental results that measure its accuracy using the OAEI 2008 tests, and that evaluate its use with two different thesauri: WordNet, and the Unified Medical Language System (UMLS). These results show the increased accuracy obtained by combining lexical, structural and extensional matchers with semantic verification, and demonstrate the advantage of using a domain-specific thesaurus for the alignment of specialized ontologies.     

CroMatcher: An ontology matching system based on automated weighted aggregation and iterative final alignment

In order to perform ontology matching with high accuracy, while at the same time retaining applicability to most diverse input ontologies, the matching process generally incorporates multiple methods. Each of these methods is aimed at a particular ontology component, such as annotations, structure, properties or instances. Adequately combining these methods is one of the greatest challenges in designing an ontology matching system. In a parallel composition of basic matchers, the ability to dynamically set the weights of the basic matchers in the final output, thus making the weights optimal for the given input, is the key breakthrough for obtaining first-rate matching performance. In this paper we present CroMatcher, an ontology matching system, introducing several novelties to the automated weight calculation process. We apply substitute values for matchers that are inapplicable for the particular case and use thresholds to eliminate low-probability alignment candidates. We compare the alignments produced by the matchers and give less weight to the matchers producing mutually similar alignments, whereas more weight is given to those matchers whose alignment is distinct and rather unique. We also present a new, iterative method for producing one-to-one final alignment of ontology structures, which is a significant enhancement of similar non-iterative methods proposed in the literature. CroMatcher has been evaluated against other state-of-the-art matching systems at the OAEI evaluation contest. In a large number of test cases it achieved the highest score, which puts it among the state-of-the-art leaders.     

流程可定制本体匹配框架:RiMOM2

本体作为语义Web中的语义表示形式,是语义Web体系结构中的核心元素,是实现知识共享、协同工作的关键。然而现实世界中本体自身与生俱来的分布性和异构性,又极大地限制了数据的共享与集成。为了实现知识的共享、数据的集成,近年来针对本体匹配方法的研究得到了广泛的重视。随着本体匹配研究的深入,许多有效的本体匹配方法被提出。RiMOM2正是一种集成了多种有效本体匹配方法的多策略本体匹配框架。它尽可能地向初级用户隐藏不必要的阂值设定和参数设置,而向高级用户提供匹配流程的可定制功能,以期针对不同用户实现一种既能适用于普遍本体匹配任务,操作简易,又能达到具有针对性匹配效果的本体匹配工具。同时该框架具有匹配方法组件的易扩展性。     

本体构建研究综述

本体是目前信息处理领域研究热点.通过对本体构建方法和工具的综述,对其研究中的关键问题进行了讨论,并在此基础上分析比较了各种本体构建方法和工具,最后,对研究现状中存在的瓶颈问题进行了总结,并提出了未来的研究方向.     

一种基于语义的Web服务匹配算法

概要:在当前Web服务发现过程中,采用基于数据类型和关键词的搜索匹配算法,而忽略了人类语言表达的多样性。通常服务请求者对需求描述不能很好符合Web服务匹配算法的要求,是造成服务匹配率较低的主要原因。本文探讨一种基于语义的Web服务匹配算法,分别对服务提供者注册Web服务,服务请求者提交Web服务请求以及服务注册中心进行Web服务匹配等三个过程提出了改进算法,从而可提高服务匹配率。     

一种基于语义词典的本体对齐框架

提出一种基于语义词典的本体对齐框架.首先抽取出代表本体元素的字符串,这些字符串包括本体中的概念、实例、关系等,并利用现有的词典和语义资源将字符串变为词的集合;然后将本体对齐转换为单词集合间的映射,通过多相似度的匹配算法来进行相似度计算,从而实现本体对齐.实验结果表明,所提出的方法是有效的且较之以前的对齐方法有一定的提高.     

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。     

基于语义的Web信息检索系统的研究

提出了对含有自由文本和丰富语义标记的网络文档资源的一种检索方法.通过对现有的三种语义检索系统原型的分析,提出了一个改进后的实现框架,在此框架中文档资源和查询都可用Web本体语言描述.这些描述提供了关于文档和其内容结构化或半结构化的信息.当这些文档被索引后执行语义查询时或者查询结果处理时,它可以对这些信息进行语义推理,从而将极大地提高检索效果.