改進的基于實例本體匹配算法研究.pdf

1、本體論在增強系統(tǒng)之間的互操作性，基于語義的相互訪問，以及推動下一代互聯(lián)網(wǎng)“語義 Web”等方面扮演著極其重要的角色?，F(xiàn)今大量的本體分散于互聯(lián)網(wǎng)各處的大型信息系統(tǒng)，知識管理系統(tǒng)，電子商務(wù)系統(tǒng)中，這些本體建立時沒有遵循統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，造成本體間存在著難以集成，共享困難，互操作性差等缺點。本體匹配旨在充分共享本體，突破本體異質(zhì)的瓶頸，提高信息一致性和可重用性，促進系統(tǒng)之間的互操作性和知識共享，是本體研究領(lǐng)域中的難點和關(guān)鍵問題。
　　 本文

2、提出了一種改進的基于實例本體匹配算法IOMABI，算法首先將RDF結(jié)點序列化，將本體中的各結(jié)點用帶權(quán)重的文檔化單詞序列表示；根據(jù)鄰居發(fā)現(xiàn)算法，計算結(jié)點的語義鄰居以及結(jié)點間的語義距離；然后利用結(jié)點的文檔化單詞序列以及結(jié)點的語義鄰居和語義距離，結(jié)合K-M(Kuhn-Munkres)算法，計算結(jié)點之間的相似矩陣；最后，IOMABI從相似矩陣中選擇部分子集作為最終的匹配結(jié)果。
　　 相比于現(xiàn)有的基于實例本體匹配算法，IOMABI通過引入

3、語義鄰居發(fā)現(xiàn)算法(SND)，搜索結(jié)點的語義鄰居，并計算結(jié)點間的語義距離，有機地結(jié)合了元素級匹配方法和結(jié)構(gòu)級匹配方法，從而克服了現(xiàn)有基于實例本體匹配算法的匹配效果嚴(yán)重依賴實例數(shù)量的缺點；另外，IOMABI還將K-M算法引入到屬性結(jié)點與屬性結(jié)點之間的匹配，彌補了現(xiàn)有的基于實例匹配算法只能匹配類結(jié)點的缺陷。
　　 算法在本體匹配公開測試數(shù)據(jù)集(OAEI2009)上進行了驗證，并和傳統(tǒng)的基于實例算法GLUE以及最新的本體匹配算法進行了比