基于多策略的本體匹配的研究.pdf

1、語義網(wǎng)(Semantic Web)是對現(xiàn)有Web的擴展，其目標(biāo)是使Web上的信息具有計算機可以理解的語義。而本體(Ontology)則描述了其中的語義，本體在語義網(wǎng)中起到了重要的作用。由于語義網(wǎng)分布式的特點，語義網(wǎng)中的很多數(shù)據(jù)不可避免的來自于多個不同的本體。為了實現(xiàn)異構(gòu)本體互操作，我們需要找到本體術(shù)語間的匹配關(guān)系，即本體匹配是實現(xiàn)異構(gòu)本體互操作的解決方法之一。目前已經(jīng)存在很多不同的匹配策略，但是對用戶來說，很難決定采用哪個策略來匹配本體

2、，很難判斷哪個策略是最有效的。本文主要研究的內(nèi)容是為輸入的本體對象推薦本體匹配策略。首先將源本體對片段化，選擇其中幾個本體片段對，然后半自動或人工提供正確的本體片段對的映射關(guān)系。然后用不同的匹配策略匹配，得到評估結(jié)果。最后，根據(jù)估算的結(jié)果來提供推薦。由于本體片段只是源本體的一小部分，同整個本體相比，為它添加映射關(guān)系所需要的工作量和復(fù)雜程度都是相對很小的。 本文是基于多策略的本體匹配的研究，主要采用了學(xué)習(xí)策略實現(xiàn)本體匹配。首先，本