基于片段的大本體分塊與映射.pdf

1、隨著語義Web的快速發(fā)展,近幾年來本體的數(shù)目越來越多,本體規(guī)模也不斷增大,大規(guī)模本體的集成、重用、維持以及共享逐漸成為亟待解決的重要問題。本文就大規(guī)模本體分塊與映射問題進行了研究。
　　 首先,本文簡單介紹了課題的研究背景,總結(jié)了當前常用的本體映射技術(shù)以及部分本體映射系統(tǒng),并對大規(guī)模本體映射問題做了簡單分析和介紹。
　　 其次,針對當前現(xiàn)有的語義相似度計算方法沒有充分利用本體的語義信息及其它方面的不足,提出了基于本體特征

2、的語義相似度計算方法。該方法首先將概念的特征信息量化為一個集合形式,集合中的元素稱為特征屬性,然后通過計算兩個集合間的相似度值得到概念的相似度,再引入深度和寬度影響因素,得出最終的相似度計算公式。理論和實驗證明,該方法計算簡便,結(jié)果準確。
　　 再次,針對現(xiàn)有大規(guī)模本體映射方法所存在的自動化程度不高,分塊大小不均勻等問題,提出了一種基于片段映射的大規(guī)模本體分塊映射方法。該方法采用分治法的思想,將整個本體映射過程分為本體分塊、片段

3、映射以及片段內(nèi)映射發(fā)現(xiàn)三個部分。首先,采用凝聚的層次聚類算法,將本體劃分成大小合適的小規(guī)模本體片段集合;然后采用一種基于參考點的啟發(fā)式方法,通過分析參考點的分布,對本體片段進行匹配,找到正確的片段映射。最后,采用多種策略相結(jié)合的方法,進一步發(fā)現(xiàn)源本體和目標本體中各個實體元素之間的映射。
　　 最后,根據(jù)上述研究,本文設(shè)計并實現(xiàn)SLOM大規(guī)模本體映射系統(tǒng)。按照OAEI的評價方法,和已有大規(guī)模本體映射系統(tǒng)相比,具有更好的分塊結(jié)果和片