基于改进协同训练的本体映射方法

发布时间：2019-01-28 13:33

【摘要】：针对基于机器学习的本体映射方法存在的人工标记代价高和样本不平衡问题,将本体映射建模为二视图上的协同训练问题,分别从本体模式层和数据层提取特征集。通过对本体概念对进行预匹配,缩小样本不平衡度。分析了传统协同训练方法的局限性,结合主动学习思想,设计了一种考虑样本价值的改进协同训练算法,在每轮迭代中选择更有价值的未标记样本更新训练集。实验结果表明,该方法学习效率更高,同时能取得较好的本体映射结果。
[Abstract]:In order to solve the problem of high cost of artificial marking and sample imbalance in the ontology mapping method based on machine learning, ontology mapping is modeled as a cooperative training problem on two views, and feature sets are extracted from ontology pattern layer and data layer respectively. By pre-matching the ontology concept pairs, the sample unbalance degree is reduced. This paper analyzes the limitation of the traditional collaborative training method, and designs an improved collaborative training algorithm considering the value of the samples, and selects more valuable unlabeled samples to update the training set in each iteration. Experimental results show that this method is more efficient and can obtain better ontology mapping results.
【作者单位】： 海军工程大学电子工程学院;中国人民解放军91635部队;海军工程大学装备经济管理系;
【基金】：国家部委基金资助课题
【分类号】：TP181

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2417107