基于多策略的本體匹配的研究.pdf

1、語(yǔ)義網(wǎng)(Semantic Web)是對(duì)現(xiàn)有Web的擴(kuò)展，其目標(biāo)是使Web上的信息具有計(jì)算機(jī)可以理解的語(yǔ)義。而本體(Ontology)則描述了其中的語(yǔ)義，本體在語(yǔ)義網(wǎng)中起到了重要的作用。由于語(yǔ)義網(wǎng)分布式的特點(diǎn)，語(yǔ)義網(wǎng)中的很多數(shù)據(jù)不可避免的來(lái)自于多個(gè)不同的本體。為了實(shí)現(xiàn)異構(gòu)本體互操作，我們需要找到本體術(shù)語(yǔ)間的匹配關(guān)系，即本體匹配是實(shí)現(xiàn)異構(gòu)本體互操作的解決方法之一。目前已經(jīng)存在很多不同的匹配策略，但是對(duì)用戶(hù)來(lái)說(shuō)，很難決定采用哪個(gè)策略來(lái)匹配本體

2、，很難判斷哪個(gè)策略是最有效的。本文主要研究的內(nèi)容是為輸入的本體對(duì)象推薦本體匹配策略。首先將源本體對(duì)片段化，選擇其中幾個(gè)本體片段對(duì)，然后半自動(dòng)或人工提供正確的本體片段對(duì)的映射關(guān)系。然后用不同的匹配策略匹配，得到評(píng)估結(jié)果。最后，根據(jù)估算的結(jié)果來(lái)提供推薦。由于本體片段只是源本體的一小部分，同整個(gè)本體相比，為它添加映射關(guān)系所需要的工作量和復(fù)雜程度都是相對(duì)很小的。 本文是基于多策略的本體匹配的研究，主要采用了學(xué)習(xí)策略實(shí)現(xiàn)本體匹配。首先，本