基于多策略概念相似度计算的本体匹配研究

发布时间：2023-03-24 02:58

　　随着大数据时代的到来,互联网上的数据呈爆发性地增长。为了更好的运用和共享这些知识,本体在存储和描述知识的优秀性能而被引入语义网。但另一方面本体在开发过程中具有主观性,加上互联网具有分布式的特点,即便是在构建同一个领域本体,不同组织和个人建立的本体也不尽相同,所以出现了在同一领域的本体也不尽相同,这就是所谓的本体异构现象。它们之间通常不能相互操作,不同用户之间也不能够相互理解。为了更加充分的利用这些本体来完成互联网上知识的集成和交流的任务,有必要找出这些本体之间的匹配关系,即使用本体匹配技术消除本体异构现象。本体匹配是解决不同本体之间交互式操作和寻找不同实体之间的匹配关系的重要技术,对实现不同本体的之间的交互非常重要。在大数据的今天,随着本体数量的增长,因此迫切需要一些方法能够自动或半自动地进行本体匹配任务,进一步改进本体匹配系统的匹配效果。单一的本体匹配方法考虑的仅是本体特定的元素,匹配效果不尽如意。本文采用从多个角度对本体进行本体匹配,利用复合匹配方式实现了本体匹配方法。本文主要包含以下内容:?(1)对本体的名称进行概念相似度计算。对于给定的两个本体进行基于字符串公式和WordNet...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 相关研究现状
    1.3 主要研究内容
    1.4 论文的组织结构
第二章 本体匹配概述
    2.1 本体
        2.1.1 本体的概念
        2.1.2 本体描述性语言
        2.1.3 本体异构
        2.1.4 本体匹配
    2.2 本体匹配中的概念相似度计算方法
    2.3 基于机器学习的本体匹配相关技术
    2.4 本章小结
第三章 本体匹配中的概念相似度计算方法
    3.1 基于名称的概念相似度计算方法
        3.1.1 基于字符串的相似度计算
        3.1.2 基于WordNet的语义相似度算法
        3.1.3 基于注释的相似度算法
        3.1.4 基于名称的概念相似度结合策略
    3.2 基于实例的概念相似度计算
    3.3 基于属性的概念相似度计算
    3.4 基于结构的概念相似度计算
    3.5 概念相似度算法设计
        3.5.1 基于名称的相似度算法计算过程
        3.5.2 基于属性的概念相似度算法计算过程
        3.5.3 基于实例的相似度算法计算过程
        3.5.4 基于结构的相似度算法计算过程
    3.6 基于多策略概念相似度的结合策略
    3.7 本章小结
第四章 实验的实现与分析
    4.1 本体匹配方法的设计
    4.2 实验数据
    4.3 本体预处理
        4.3.1 本体特征的解析
        4.3.2 本体匹配预处理
    4.4 本体匹配结果评价指标
    4.5 实验结果分析
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 研究成果
    5.2 展望与不足
参考文献
作者攻读硕士学位期间的科研成果
致谢



本文编号：3769303