基于OWL本体的UML类图推理

分析UML模型一致性检测的研究意义,以及UML类图推理的研究现状,提出一种基于OWL本体的UML类图推理方案.研究UML类图向OWL本体转换的映射规则,给出UML类图包含关系、可满足性、等价关系和相离关系的判断方法及其推理规则.利用Jena推理机制实现了UML类图包含关系、可满足性、等价关系和相离关系的推理.     

一种基于Swoogle 本体映射的改进算法

基于Swoogle 的本体映射关键步骤在于通过本体搜索引擎动态的获取多个背景本体。然而,目前该步骤却存在无法找到与某些概念相关联的背景本体,以及由于词义的模糊性搜集了错误的背景本体的问题。针对第一个问题,提出利用基于虚拟文档的映射技术,提取在WordNet 中与概念同义的同义词,把原先的对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,进而提高本体搜索面,获取更多背景本体;针对第二个问题,提出基于语义环境的动态本体映射的新映射方法,采用该方法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验显示改进后的方法有效的提     

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。     

基于语义Web的本体及本体映射研究概述

本体在语义Web中具有重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。文中介绍了本体的基本概念、描述语言及其在语义Web中的应用、本体映射的基本知识并综述了相关本体映射工程中的具体思想和方法。     

一种基于ORM的OWL本体与关系数据库映射模型

如何使现有的关系数据库具有语义特征,如何对面向对象中的对象模型进行语义描述,是语义网应用过程中的两个重要问题。提出了一种Ontology-Object-Relational映射模型,提出了相关的映射规则及算法,基于映射元数据实现了本本、对象以及关系数据库间的映射与相互转换。实现了基于该模型的实验系统,并对关系数据库与本体实例间的相互转换进行了实验,实验结果表明本文所提出的映射模型、映射规则及算法是正确与可行的。     

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。     

OWL本体构建方法的研究

通过分析语义网的特点和对本体构建方法以及本体表示语言的要求,提出了一种新的使用OWL构建本体的方法.该方法分4步详细论述了构建本体的过程,解决了现实领域知识到计算机可以理解的形式化编码的转化问题.最后采用该方法构建食物链本体验证了该方法的有效性.     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式，随着语义Web研究的深入．研究者们构建了越来越多的本体．如何实现本体之间的知识共享和重用，成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究，系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预，实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

语义集成:本体映射方法研究

本体是客观世界知识的表现形式,随着语义Web研究的深入,研究者们构建了越来越多的本体,如何实现本体之间的知识共享和重用,成为了语义Web发展的关键。文中对本体映射的方法进行了研究,系统阐述了本体及本体映射的定义、本体映射中的相似度计算和本体映射框架等。如何减少本体映射中的人工干预,实现本体的半自动化或自动化映射将是该领域的发展方向。     

语义网中基于相似度计算的本体映射研究

随着本体的应用越来越广泛,本体异构等问题也逐渐浮出水面。而语义网的基础就来自本体,成为当下自动处理大量信息的重要途径。本体的相似度计算也是语义映射等应用的基础。本文基于对本体的描述,进行对相似度计算的研究,对现存问题进行分析,对现有算法进行改良,并通过实例进行验证。     

利用共用本体构造本体映射

一些代理机语言使得代理机能够理解代理机之间传递的信息的内容和潜在含义。交互中用到的信息载体是本体,由于本体是多种多样的,而且不同的本体对于同一个事物的描述是不一样的,这就阻碍了代理机之间的交互,这个问题被称作交互问题。文中提出共用本体的概念,建立通用的本体体系,首先建立本体与通用本体之间的映射,然后构建两个或两个以上异构本体之间的映射。实验表明,此方法不仅能够解决结构异构问题,也能解决语义异构问题。     

语义Web中的本体自动映射

分布式语义信息集成足语义Web面临的六大挑战之一．本体映射是语义集成的关键．文章基于贝叶斯决策理论提出最小风险的本体映射模型;RiMOM（Risk Minimization based Ontology Mapping）．RiMOM将映射发现问题转换成风险最小化问题,提供了一个多策略的本体映射方法．该方法不仅在1：1的映射上取得了较好的效果,还实现了n：1映射,实验表明在几个公开的数据集上,RiMOM可以取得比同类方法更高的查准率和查全率．     

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。     

OWL本体到软件代码模型映射的研究

OWL本体在知识工程中有着广泛应用,人们考虑用它来解决软件开发中的问题。该文分析OWL本体和Java面向对象模型问的差别,指出直接映射存在的问题,阐述OWL本体映射到面向方面模型的特点,并提出OWL本体向AspectJ面向方面模型映射的具体方法,较好实现OWL本体向软件代码模型的映射。     

UML和OWL在本体建模中的比较研究

作为语义Web的基础,提供共享概念模型的本体扮演了重要的角色。然而目前的本体开发工具和技术是建立在AI领域KIF和KL-ONE的基础上,难以理解和掌握。通过介绍UML和OWL的基本概念和建模原语,结合建模实例分析它们在本体建模中的开发原理,并对两者在本体建模过程的方法进行分析评价,可以看出将UML应用于本体的开发,能提供标准直观的统一建模过程,提供方便的沟通和理解途径,对本体开发有较高的现实意义和理论价值。     

OWL本体关系数据库构建方法

随着本体种类和资源的增加,本体的结构越来越复杂,为了合理地存储各种结构类型的本体、支持高效的本体查询,本文提出了一种基于关系数据库的OWL本体存储方法。该方法通过细致考虑OWL的基本元素,采用与传统的本体分解存储模式不同的构词分类方法,将OWL本体中的类、属性、实例、属性特征和属性约束分别存储在一张二维表中,从而解决了资源与属性值之间的复杂关系问题,并保证了OWL本体存储到关系数据库后语义信息的完整性。最后,利用关系数据库管理系统高效的检索和匹配速度以及SQL语言的高度非过程化,将检索和匹配OWL本体转换成检索关系数据库,弥补了OWL本体数据查询效率低的不足之处。