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。     

基于机器学习的本体匹配的研究

随着语义Web的不断发展,本体数量日益增加。本体匹配作为本体映射、比较和集成的基础,具有重要的实际意义。本文提出了基于机器学习的本体匹配的算法,对其特点进行了分析,与其他算法相比,该算法具有较好的准确率。     

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。     

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。     

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。     

本体化可信完整性度量策略匹配模型

通过对可信网络接入完整性度量的分析,结合本体的思想,建立了一个基于本体的可信网络完整性度量模型。该模型对终端接入可信网络的完整性参数进行本体化建模,确定对象关联规则,通过基于免疫的本体匹配算法实现了完整性度量策略的自适应选择分发。分析结果表明,该算法能够有效地对完整性度量参数进行策略的优化匹配。该模型的提出为可信网络下完整性度量的策略授权分发提供了一个新的研究思路     

基于语义Web的仿真服务动态发现机制

仿真服务的动态发现是进行基于Web的可组合可扩展仿真研究的首要步骤。首先,基于OWL-S本体规范建立了仿真服务描述模型,对仿真服务与仿真需求进行了形式化表示;然后,研究了网格和Web服务技术支撑下的仿真服务动态发现系统结构,以及基于语义Web和领域本体的动态发现机制;进而,提出了基于本体的服务匹配算法,包括领域定位算法和服务定位算法两部分,领域定位算法大大降低了进行服务定位时候选服务集合的大小,有效地保证了服务匹配精度和效率;最后,通过模拟的实验数据对基于本体的匹配算法的性能进行了分析。     

基于本体的构件聚类研究

为了消除自然语言对构件文本信息描述的二义性以及增强术语间的语义关系,文中采用领域本体的思想,给出了一个基于人工智能领域本体的软件构件聚类模型和基于该模型的聚类算法。该模型通过分析领域的共同概念,形成领域本体知识库,提供领域内一致认可的术语,用于匹配对构件文本描述所使用的自然语言。给出的算法通过与基于传统空间向量的K—Means算法分析比较,验证了该算法是有效的,实现了对软件构件更合理的聚类,提高了构件检索的效率和准确性。     

基于本体的通用匹配机制OGMM研究

针对海量信息的检索与维护问题,本文提出了一套基于本体的通用匹配机制OGMM。该机制通过统一的领域本体增强信息的语义特性与共享性,通过以知识推理和相容性为特征的本体匹配算法实现信息的智能匹配,最后通过提供适用不同应用域的本体操作接口实现服务的个性化。该机制具有通用、智能和便捷等特性,易于高效实现Web信息管理与智能检索服务。     

基于本体的Web服务发现算法研究

随着Web服务数目的增长,基于关键字的发现机制已不能满足Web服务的需要。引入领域本体概念,提出一种基于领域本体的Web服务发现匹配算法WSDA。该算法采用Web服务本体描述语言（OWL-S）描述Web服务,采用改进的基于几何距离的语义匹配方法,将概念关系图映射到数据库中,方便了Web服务间相似度的计算和比较。通过实验验证算法的可行性和有效性。     

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。     

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Floyd算法的网页与多领域本体的匹配算法

基于多领域本体信息检索的主要问题之一是如何将网页准确地划分到本体,即判断网页与本体的关系。笔者提出了基于Floyd算法的网页与多领域本体的匹配算法,主要思路是先利用Rough集理论对从网页中抽取的关键字进行属性约简,得到最小属性集合,再查找该集合所有元素的同近义词集合且匹配出两者的共同关键字,得到最终的关键字集合,并将其映射到本体无向图上,接着利用Floyd算法计算出共同关键字与多本体的最短路径及其加权值,最后通过相关度与初始阈值的大小关系判断网页与本体的归属情况。笔者通过与其他算法进行对比实验验证了本算法的可行性和合理性,且时间和空间复杂度相对较小。     

一种基于本体的主体服务快速匹配算法

分析了目前主体服务匹配中存在的问题，研究了目前主体服务匹配算法效率低的原因。为了提高主体服务匹配的效率，提出了主体服务本体的概念，研究了如何根据主体服务本体来组织主体服务，提出了一种基于本体的主体服务快速匹配算法，从理论上分析了该服务匹配算法的性能特点，并用仿真实验验证了该服务匹配算法的有效性。     

网格服务本体匹配算法研究

由于网格具有动态异构等特点,传统的基于属性的精确匹配方法不够灵活,并且扩展性差.将本体论的思想和方法引入到网格服务集成环境中,建立了基于本体的网格服务匹配系统结构,分析了基于语义上下文的领域匹配算法和领域内的服务匹配算法,从而实现了一种应用本体、基于语义的服务匹配机制.实验结果表明,提出的算法具有可接受的服务匹配时间、较高的匹配成功率和较强的获取网格服务的能力.     

语义Web本体匹配算法研究

随着语义Web不断发展,本体数量不断增加。由于不同领域专家构建的本体存在不匹配的问题,需要对本体进行匹配、合并和比较。本体匹配作为其他工作的基础,具有十分重要的意义。本文提出了一种基于实例的本体相似度计算方法,该方法为每个概念结点增加虚拟实例,并综合考虑了本体的结构特点,使用Word．Net调整相似度。我们把该方法运用到PROMPT本体匹配算法中,通过实验得到了较好的准确率和查全率。     

基于混合本体方法的集成算法研究

本文提出了一种基于混合本体的集成算法。该方法充分利用了领域知识模型以及局部本体之间存在的语义相关性，从语义匹配的角度探讨了构造新的全局本体的可能。本文还重点讨论了n个局部本体如何构造全局本体的算法；最后介绍了一个本体构造系统，并结合项目给出了具体实例。     

基于本体的服务管理代理的研究与实现

在服务管理代理应用模型中应用本体理论和相关技术,设计内部UDDI保存软件系统所适用的Web服务信息,通过匹配引擎的匹配算法实现Web服务本体和服务请求本体的匹配,应用反射技术实现动态调用被选的Web服务并将结果返回给服务请求者,从而提高了基于面向服务结构的软件系统的灵活性、稳定性和可靠性,进而满足服务请求的要求。     

基于本体相似度的构件查询算法研究

为了解决语义网环境下构件查询的查全查准率问题,本文提出了基于本体相似度构件查询算法。首先介绍了本体的形式化定义和构件的刻面描述方法,用本体语言(OWL)对构件本体进行形式化的描述;然后针对本体的概念相似度理论和构件刻面匹配度公式存在的不足,用构件本体的概念相似度代替公式中的匹配度,对构件刻面匹配度公式进行改进和分析,提出了本体相似度构件查询算法;算法通过计算查询树和构件树各子刻面本体概念的RDF描述相似度和RDF图结构相似度,再由构件本体相似度匹配公式进行相似度的比较,检索出相似度高的构件。实验结果表明,该算法具有理想的查全查准率。