2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、本體是概念、關(guān)系及其相關(guān)要素的規(guī)范化描述。本體被廣泛用來(lái)表達(dá)領(lǐng)域知識(shí)并成為不同應(yīng)用系統(tǒng)間信息集成和互操作的基礎(chǔ)。然而,由于本體設(shè)計(jì)者對(duì)領(lǐng)域概念、關(guān)系及相關(guān)要素理解和抽象的差異,導(dǎo)致了領(lǐng)域本體之間的異構(gòu)特性,這種.異構(gòu)阻礙了信息系統(tǒng)之間的互操作。
   為促進(jìn)不同應(yīng)用之間的互操作,需要建立異構(gòu)本體之間的映射模型,即找到對(duì)應(yīng)元素之間的映射關(guān)系。近年來(lái),研究者提出了許多映射方法,主要包括Cupid、COMA、Glue、Rondo、S-

2、Match等。這些方法可大致分為三類(lèi):術(shù)語(yǔ)的方法、結(jié)構(gòu)的方法和邏輯的方法。術(shù)語(yǔ)的方法簡(jiǎn)單易行,但當(dāng)概念術(shù)語(yǔ)之間缺乏先驗(yàn)知識(shí)時(shí),該方法往往難以取得好的效果。結(jié)構(gòu)的映射方法很難處理結(jié)構(gòu)異構(gòu)和語(yǔ)義約束較多的情況。邏輯的方法,則由于推理?xiàng)l件太嚴(yán)格,往往會(huì)丟棄許多可能正確的映射?,F(xiàn)有映射方法的另一個(gè)共性問(wèn)題是效率較低,遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足大規(guī)模本體映射的要求。
   本文重點(diǎn)研究?jī)蓚€(gè)問(wèn)題:
   1.綜合利用有助于本體映射的各種信息,提高

3、本體映射的準(zhǔn)確度;
   2.提高本體映射效率并探索更具普遍性的新方法,解決大規(guī)模本體映射的問(wèn)題。
   本文的主要工作和創(chuàng)新如下:
   1.提出了一個(gè)基于解析圖的本體映射算法OPM,該算法分別構(gòu)造了兩個(gè)待處理本體的本體解析圖,將兩個(gè)異構(gòu)本體的映射問(wèn)題轉(zhuǎn)化成為兩個(gè)本體解析圖的最優(yōu)匹配問(wèn)題;再通過(guò)動(dòng)態(tài)更新本體解析圖中頂點(diǎn)元素的迭代相似度,迭代計(jì)算兩個(gè)圖的最優(yōu)匹配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,OPM算法能夠適用于各種類(lèi)型的本體數(shù)

4、據(jù),其平均查準(zhǔn)率和查全率(0.95,0.90)比現(xiàn)有方法中最好的結(jié)果Fujitsu(0.89,0.84)均有約6%的提高。
   2.為進(jìn)一步提高查準(zhǔn)率,本文提出了一種基于公理的本體映射校正方法ARevision。本體中某些恒真的約束關(guān)系可以用一些公理來(lái)描述,并通過(guò)對(duì)這些公理的模式校驗(yàn)來(lái)識(shí)別和消除錯(cuò)誤的映射。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過(guò)這樣的校正,OPM方法的查準(zhǔn)率又有2-3%的提高。
   3.提出了一種面向大規(guī)模本體的模塊化映

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