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本体匹配:搭桥异构本体

语义网数据集成与$$管理的重要途径$$在过去近10年时间里,随着工作的深入,语义网已经越来越受到关注,并蓬勃发展起来。$$本体(ontology)是语义网中数据的主要表达方式。现实世界中,本体已经无处不在,并在诸如数据库集成、P2P系统、电子商务、Web服务、社会网络等众多应用中扮演着至关重要的角色。$$但是由于Web具有分散性(decentralization),所以对于相交领域(甚至是相同领域),总会存在多个本体,导致不同本体之间存在差异,称为异构性(heterogeneity)。对于使用异构本体的互联网应用程序而言,本体匹配(ontology matching)为它们之间的交互提供了一种互操作性(interoperability)。这种互操作性使得这些应用程序间可以实现诸如信息集成和分布式查询处理等功能。$$本体匹配对于实现数据的互联网(语义网)而言是至关重要的,它是未来互联网环境下的数据集成与管理的有...  (本文共2页) 阅读全文>>

《福建电脑》2009年08期
福建电脑

基于机器学习的本体匹配的研究

1.前言本体是共享概念的显式形式化说明[1],本体匹配是通过使用匹配算法发现两个本体之间映射关系的过程。本体匹配问题可以分为语法和语义匹配两种,他们之间的区别在于对于需要匹配的节点如何计算以及概念关系如何体现。语法匹配是对标签的映射、基于字符的分析;语义匹配是对含义(概念)的映射。目前,本体匹配案例较少,究其原因有以下几个方面:⑴不同的词汇具有相同的含义;⑵各种语言的文化背景造成本体匹配困难,例如:在中国都是以姓放在前面,名放在后面,而英语中恰恰和中文是相反;⑶建立领域本体本身是一个复杂的过程,需要相关领域专家参与,由于领域专家的知识背景不同,看待问题的角度不同,导致一个概念的定义不同,给本体匹配带来困难[2]。当前通常解决本体匹配的是一种规则性的算法,但该算法在匹配过程中的结构比较复杂,过程比较烦琐,匹配的精确度不高,本文提出了把机器学习的方法用于本体匹配中,从理论和实践上达到一种可满足的效果。2.基于机器学习的匹配算法2.1...  (本文共2页) 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

基于文本分类的本体匹配及其应用研究

语义Web不是一种全新的Web,而是对当前Web的扩展,其中的信息被赋予明确的含义,使机器和人能更好地的协同工作。语义Web的基础之一是本体,为了让机器能够理解Web的内容,需要建立本体,并利用本体中定义的概念作元数据来标记Web的内容。语义概念的相似性度量一直以来都是人工智能领域的研究热点。人工智能领域的相似性度量模型致力于从特定的知识表述中计算出概念间的相似性。本论文以文本分类的机器学习理论为基础,提出了本体概念匹配的整体框架,借助改进的贝叶斯(Bayes)分类器和支持向量机分类器分析本体中的个体实例特征,建立了一个基于实例的本体概念相似性度量模型,给出了基于文本分类的概念相似性度量算法,并提出了概念匹配后概念的可满足性和本体一致性的检测策略。最后,本文将提出的本体匹配理论用于网络教育的概念型知识学习系统,使论文的研究成果体现在该系统中。现将论文的主要研究内容概括如下:①介绍和综述论文的理论基础。主要包括语义网、本体论、文本...  (本文共177页) 本文目录 | 阅读全文>>

中南大学
中南大学

基于语义模块的本体匹配框架的研究与实现

随着互联网的迅速发展,WWW已经成为人们交换储存信息的一大媒介。然而由于web页面的无结构性、超链接的无序性、以及Web内容的多样性,从大量信息中搜索到信息变得越来越困难。语义Web是对下一代互联网的称谓,在语义Web中的资源不再只是各种简单相连的字符串,还包括其信息的真正含义。从而提高了计算机处理信息的自动化和智能化。本体是实现语义网的核心部分之一,通过定义一组概念以及概念之间的关系,基于相同本体的信息处理系统能够更好的相互理解,协作。然而,目前大部分的本体都是由不同的个人或组织建造的,因此如何解决异质本体间的互操作问题引起了广泛的关注。本体匹配是用来解决异质本体间互操作问题的一种技术手段。目前,在已有的本体匹配方法中。基于模块的本体匹配特别适合对于大规模本体间的匹配工作,本文在分析传统的本体匹配流程的基础上,对如何在进行大规模本体匹配过程中保证匹配质量的同时提高匹配效率进行了研究。这些研究包括了基于信息理论的本体评价模型的提...  (本文共47页) 本文目录 | 阅读全文>>

《计算机工程》2017年02期
计算机工程

基于路径特征的复杂本体匹配

中文引用格式:王汉博,孙启霖.基于路径特征的复杂本体匹配[J].计算机工程,2017,43(2):227-233,240.英文引用格式:Wang Hanbo,Sun Qilin.Complex Ontology Matching Based on Path Feature[J].Computer Engineering,2017,43(2):227-233,240.0概述近年来,链接开放数据(Linked Open Data,LOD)[1]繁荣发展,构建了大量本体,推动了语义网技术的发展。这些本体包含海量RDF三元组并且覆盖了许多领域如人类、科学出版、电影、音乐等。显著的成果包括DBpedia[2],YAGO[3]等知识库。然而许多描述交叉领域甚至是相同领域的本体在不同层面存在异构性,如语法层面、结构层面和语义层面[4],这阻碍了本体所标注信息的互操作。针对该问题,本体匹配研究如何建立不同本体之间实体(类class、属性prop...  (本文共8页) 阅读全文>>

《信息技术》2009年04期
信息技术

粗糙集理论在本体匹配预处理中的应用

0引言作为一种知识组织与描述的方式,本体(Ontology)在语义网中的核心地位被确立之后,越来越多的学者加入到本体研究的行列中。时至今日,本体的表示语言、建模规则等还未形成标准,并且由于本体是对客观世界的主观描述,不同的设计者对本体持有不同的观点,不同的应用对本体的要求也不相同,因此,本体异质(Heterogeneity)问题是难以避免的。本体异质是语义通信和本体互操作的主要障碍。本体匹配(Matching)是解决本体异质问题,实现语义通信与信息共享的根本方法,是本体映射与集成等本体互操作的基础。国外学者非常重视本体匹配研究,20世纪90年代就已经开始进行这方面的研究工作,如美国斯坦福大学等许多机构开发出了本体匹配或映射系统,还有许多项目诸如欧盟的“语义驱动知识技术(SemanticallyEnabled Knowledge Tech-nologies,SEKT)”与“知识网(KnowledgeWeb,KW)”等开展了相关研究...  (本文共3页) 阅读全文>>