基于相似度計算的本體匹配方法研究.pdf

1、隨著語義Web技術的不斷發(fā)展,作為語義Web的核心,本體及其相關研究也得到了很大的進步。同時,作為一種清晰表達語義和知識共享的方式,本體在生物醫(yī)學信息學、電子商務等方面也得到的廣泛地應用。但是由于本體自身的自治性、分布性和演化性致使大量的異構本體的出現(xiàn),阻礙了不同本體之間及基于本體的應用之間的知識共享和語義交互。本體匹配被普遍認為是解決本體異構的有效途徑。通過本體匹配所建立本體之間的語義關聯(lián)使異構的本體之間可以相互溝通,實現(xiàn)語義交互。然

2、而,如何有效的匹配大規(guī)模本體、如何設計恰當?shù)南嗨贫扔嬎惴椒ㄒ蕴岣咂ヅ涞木?、如何提高本體匹配系統(tǒng)的效率等問題是本體匹配中的難點。圍繞這些難點問題,本文就本體匹配策略的設計、相似度計算方法的設計、相似度計算方法的結果融合、匹配結果的抽取等本體匹配研究中的關鍵問題進行了深入的探討和研究。主要內容包括如下:
　　(1)基于雙視角的本體匹配方法設計策略研究。提出基于雙視角的本體匹配設計策略:本體的主要構成實體為概念和概念間的關系,概念的層

3、次結構構成了本體最基本的結構;本體的構建總是先要確定領域中的概念并將其組織為層次結構,然而再確定概念間的其他關系以進一步豐富概念的層次結構。根據(jù)上述結論,提出基于雙視角的本體匹配策略,分別從概念的層次結構(視角)和概念間的其他關系(O’’視角)兩個視角順序匹配本體中的概念和關系,并利用概念的匹配的結果對關系進行匹配,從而避免了計算相似度時概念和關系之間的相互依賴,提高了關系匹配的準確率。
　　(2)大規(guī)模本體的匹配方法的研究?；?/p>

4、采用雙視角的本體匹配策略,提出了基于子本體的本體匹配方法。該方法借鑒分治的思想,通過將原本體分解為更小規(guī)模的分塊之后再進行匹配,以提高處理大規(guī)模本體匹配的效率。本文提出的方法根據(jù)錨點概念首先分別在兩個原本體中抽取子本體,并將所抽取的子本體按照深度大小進行排序之后再對所有子本體按照深度值自底向上的進行匹配。由于子本體之間相互重疊,在匹配深度小的子本體時可以重用其所包含的深度大的子本體的匹配結果。同時提出了基于語義指導的相似度傳播算法對所有

5、子本體進行匹配,與一般的相似度傳播算法相比,本文中的方法利用錨點構造相似度傳播圖并指導相似度的傳播,提高了相似度傳播算法的準確度。最后,利用已經(jīng)匹配的概念對關系進行匹配,從而提高了關系匹配的準確率。
　　(3)本體匹配結果的融合方法研究。提出了基于區(qū)分度(differentor)的相似度融合方法。當匹配系統(tǒng)采用并行的方式對多種相似度計算方法進行組合時,需要對不同相似度方法的結果進行融合。本文提出一種基于 differentor的相

6、似度自動融合方法,根據(jù)不同相似度計算方法的性能為不同實體對分配不同的權重。通常,一種相似度計算方法會產生一個相似度矩陣,而 differentor則反映的是在一個相似度矩陣的一行中發(fā)現(xiàn)最佳的一對一匹配的可能性。也就是說,一個相似度矩陣將對應多個differentor。因此,通過differentor可以為相似度方法在不同實體對上分配不同的權重。
　　(4)高效率本體匹配方法研究?，F(xiàn)實中的應用往往要求本體匹配系統(tǒng)在保證匹配質量的前提

7、下盡快的完成匹配。本文提出的增量式本體匹配方法采用順序組合的方式,根據(jù)相似度計算方法的匹配準確率和運行時間兩個因素決定不同相似度計算方法調用順序。通過恰當順序組合的方式以提高匹配的準確率和效率。同時,在NDE匹配結果抽取算法的基礎上提出RCG抽取算法。與NDE算法不同,RCG算法通過考慮原相似度矩陣中具有每行或每列最大值的單元作為候選匹配,提高了所抽取的匹配結果的準確率。
　　本文在上述工作的基礎上,實現(xiàn)了一個實用的基于相似度的本