基于可信度预测多策略本体映射地研究

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时间:2019-02-03

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1、摘要语义Web的目标是使得Web上的信息具有计算机可以理解的语义,随着语义Web中本体数量的不断增加,本体的重用和共享逐渐成为亟待解决的重要问题。在不同本体间进行映射是解决本体相互协作问题的实质任务,本文将着重对此进行研究。首先,本文对语义W

2、eb的研究背景、SNAX系统的研发目的和当前本体映射方法的研究现状进行了详细介绍,并描述了SNAX系统的体系结构和本体映射子系统LpMapping的模块结构。其次,针对当前多策略本体映射系统存在的问题,提出了多策略本体映射的改进算法,该算法充分考虑了各个策略自身的

3、特征以及策略所处的语义环境,以此为基础,从语言级、结构级、属性级、实例级等多种角度进行相似度计算,使得语义价值较高的信息更加突出,而干扰信息或重复信息则被削弱或排除。在进行多策略的结合时,文章提出了一种基于可信度预测的多策略结合方式。最后,根据上述研究,本文设计并实现了LpMapping本体映射子系统。并利用国际组织OAEI提供的标准测试数据集benchmarks对系统进行了测试,同时利用查准率和查全率作为衡量标准对映射结果进行了统计分析。从实验结果来看,该方法在保证查全率的同时可以明显提高查准率,进而

4、获得更准确的映射结果。关键词本体,SNAX,本体映射,多策略,可信度预测ABSTRACTThegoalofsemanticWebistomakewebdatamachinereadable.Asthenumberofontologieskeepsgrowing,ontologysharingandreusebecomeurgentproblems.Mappingbetweendifferentontologiesisthekeytosolvetheproblemsofontologycommunicat

5、ionandinteroperation.Thethesisfocusesonresearchontheseissues.Firstly,backgroundofSemanticWebresearchdomain,thepurposeofresearchinganddevelopingSNAXandcurrentresearchsituationofOntologyMappinghavebeendeeplyintroduced.ThenthearchitectureofSNAXsystemandthem

6、odulestructureofontologymappingsub—systemLpMappingaredescribed.Secondly,aimingtotheproblemexistinginthemulti-strategiesontologymappingsystem,thispaperproposesanovelmethodofmulti—strategiesontologymapping,whichgreatlyconsidersthecharacteristicsandsemantic

7、contextsofstrategies.Themethodcomputessemanticsimilaritiesbymakinguseoftheontologyinformationofnamelevel,structurallevel,attributelevel,instancelevelandSOon.SoitiSabletohighlightthosemoresemanticallyvaluableinformationandfilterthosenoisyorrepetitiveinfor

8、mation.Thenanewmulti.strategycombinationalgorithmbasedonreliabilityforecastingisproposed.Finally,basedontheresearchabove,ontologymappingsub—systemLpMappinghasbeendesignedandimplemented.‘‘benchmarks”,astandardtestdatasetforontologymappingprovidedbyOAEI,is

9、usedtotestthesystem.Experimentresultshowsthatthissystemimprovestheprecisionwhilemaintainingrecall,thesystemthusgetsabettermappingresultKEYWORDSontology,SNAX,ontologymapping,multi-strategies,reliabilityforecasting原创性声明本人声明,

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