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。     

一种基于本体概念相似度的语义Web服务匹配算法

通过定义本体中概念之间的语义距离来计算本体概念之间的相似度,提出一种基于该相似度的Web服务的精确匹配算法,新的算法与传统的经典匹配算法(OWL-S/UDDI算法)比较,不仅在等级上保持一致,而且使同一等级或不同等级之间的服务匹配都达到精确的程度.     

一种基于语言学特征的本体匹配改进算法

本体匹配通过发现领域内不同本体间元素的映射关系来解决本体异构的问题。该文主要通过对基于语言学特征的本体匹配相关算法展开研究与讨论后,提出了一种基于编辑距离、I-Sub算法和WordNet的综合性本体匹配算法,并设计了一个匹配框架对该算法进行实验验证。     

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。     

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。     

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。     

基于词汇相似度的元素级本体匹配

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。由第3届国际语义Web大会(3th ISWC)主办的本体匹配竞赛(EON2004)对多种本体匹配工具进行比较和评估。该文提出了一种元素级本体匹配算法LANA(Lexical Analyzer)，该算法通过计算词汇相似度得到两本体间的元素匹配对。与EON2004中的其它元素级本体匹配方法相比，LANA在没有增加匹配复杂度的基础上，具有较好的准确率和召回率。     

一种基于本体概念语义距离的服务相似度度量方法

随着语义Web服务及语义网格服务应用的不断深入,对服务资源的需求日益增长,服务匹配在服务发现和服务组合研究中的地位也日渐重要.在服务使用OWL-S描述的前提下,服务匹配通常认为是本体概念的匹配,概念匹配的目的是发现概念间的语义相似度.概念的语义相似度不但与概念间的距离有关系,而且还受概念在本体中层次深度的影响.综合考虑这两个因素,提出了一种基于语义距离的概念相似度度量方法,给出了语义距离的定义,明确了语义距离与语义相似度的关系.最后,通过与其他方法的实验比较,验证了该方法的有效性.     

基于WordNet的本体概念匹配算法改进

本体（Ontology）是共享概念模型的明确的形式化规范说明。本文首先介绍了斯坦福大学的半自动本体合并工具Prompt在本体概念匹配方面的缺点：忽略了概念的语义信息,无法识别同义词。对Thanh Dao提出的基于WordNet的概念语义相似度算法进行改进,并将其用于Prompt,弥补了其无法进行语义匹配的缺陷。     

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。     

基于概念图匹配的语义相似性算法研究

本文针对传统搜索技术查全率和查准率不能满足用户日益增长的需求这一突出问题,提出一种基于概念图语义匹配的方法来计算两个本体中类之间的相似性,文中提到的本体是由实体类、这些类之间的语义关系和描述这些类的不同特征组成的.该模型首先将用户的查询信息转变为一个概念图,然后和已有的资源概念图进行匹配计算语义的相似性,实例表明该方法可以满足用户的需求,提高了检索效率.     

基于语义相似性的Web服务匹配算法

随着互联网应用的不断丰富,如何高效而准确地发现用户所需的Web服务已成为重要的挑战。传统基于关键字和语义匹配的方法存在查全率低和效率低下的问题,无法满足实际应用。提出基于语义相似性的服务匹配算法,实现了基于层次本体的概念相似性计算,并改进了原有二分图最优匹配算法的不足。根据该算法实现了一个Web服务发现原型系统。经实验证明,该方法不仅具有较高的查全率,且算法效率是满足目前服务发现需要的。     

非ISA关系在本体概念相似度计算中的度量方法研究

在本体概念相似度计算过程中,关于本体概念间非ISA关系的处理方法较少。针对本体中存在非ISA概念关系的情况,总结了一些传统的概念相似度计算方法,提出了一种新的适应于非IS八概念关系的相似度计算方法。此方法利用Tversky模型计算本体有向无环概念图的信息量覆盖程度,并结合语义距离方法,再进行权值求和。实验表明,提出的方法可以有效地度量ISA关系,对非ISA关系具有适用性。     

基于本体的语义相似度和相关度计算研究综述

语义相似度和相关度计算广泛应用于自然语言处理中,已有大量语义相似度和相关度算法被提出。分析总结了树和图结构中影响概念相似度或相关度的因素,综述了基于本体的英文语义相似度和相关度计算方法,明确了语义相似度和相关度的区别与联系,系统地对算法进行了分类,最后对每类算法进行了详细的比较。     

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。     

基于本体映射的MDA模型转换研究

模型转换是MDA框架中的重要环节之一,以往的模型转换方法可能会因为缺乏语义保证而出现错误。本文通过本体映射来研究MDA模型转换,提出实现MDA模型语义层转换的方法,并提高模型转换的效率和准确率。