基于形式概念分析的模式匹配算法

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1、第39卷第1期东南大学学报(自然科学版)Vo1．39No．12009年1月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Jan．2009基于形式概念分析的模式匹配算法王峰李小平王茜(东南大学计算机科学与工程学院，南京210096)(东南大学计算机网络与信息集成教育部重点实验室，南京210096)摘要：提出了一种基于形式概念分析的模式匹配的FCABSM方法，该方法由3部分组成：首先，以朴素贝叶斯文本分类算法为基础设计名称分类算法及描述分类算法，分类目标模式与待匹配模式的

2、元素名以及元素描述，为模式间元素的匹配提供初始依据．其次，利用形式概念分析技术整合分类结果、元素类型信息以及约束信息，提高匹配精度．该阶段为待整合信息创建形式上下文、获取形式上下文中蕴涵的概念、确立概念问偏序关系及构建概念格．最后，以第二阶段的概念格为计算依据，引入基于结构的相似评估模型来计算出最终的匹配结果．实验表明，基于FCA的模式匹配方法的平均性能优于缺少FCA整合的直接匹配方法．关键词：模式匹配；形式概念分析；朴素贝叶斯分类器；相似评估中图分类号：TP39l文献标识码：A文章编号：1001—0505(2009)01

3、-0034-06FormalconceptanalysisbasedschemamatchingWangFengLiXiaopingWangQian(SchoolofComputerScienceandEngineering，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China)(KeyLaboratoryofComputerNetworkandInformationIntegrationofMinistryofEducation，SoutheastUniversity，Nanjing210096

4、，China)Abstract：Anewschemamatchingapproachbasedonformalconceptanalysis(FCA)isintroduced．Theprocedurecontainsthreesteps．Firstly，theevidenceabouteachelementbeingmatchedisinitial—izedbyapplyingnameclassifieranddescriptionclassifierwhicharebuiltonNaiveBayesTextClas—si

5、ftertoclassifythenamesanddescriptionsoftheelements．Secondly，FCAisappliedtointegratetheclassifiedresultsaswellastypemessagesandconstrainstoincreasetheevidence．Thisstepisde—signedtocreateformalcontextforvailOUSinformationtobeintegrated．acquiretheconceptcon．tained，fi

6、gureoutthepartialorderbetweenconceptsandconstructtheconceptlattice．Atlast，astructuralsimilaritymeasureisintroducedtocalculatethefinalmatches．Experimentalresultsdemon-stratethatFCA—basedmatchingoutperformsdirectmatching(withoutthebenefitofFCA)．Keywords：schemamatchi

7、ng；formalconceptanalysis；naiveBayesclassifier；similaritymeasure模式是通过结构联系的一系列元素的结合．模模式内部信息的模式配有Clio法、Similarity式匹配是数据交换的核心，以2个模式s，T作为Flooding法一、Cupid、ProbabilisticLogic法pj、输入，产生匹配对，每个配对的一部分元素来自ContextualSchemaMatching和基于字典的配S，另一部分元素来自T，通过配表达式指出两部方法，其优点在于整合模式内聚信息；其局

8、限性分元素如何关联。‘．m于准确的语义信息只有模在于模式自身语义的不完备．基于大规模数据以及式设计者才能真正掌握，不能存模式中完全表达，背景知识的模式匹配有：SemInt法、Duplicates所以模式配的自动实现足一个难以解决的问题．法、MutualEnhancement法和Corpus法，目前主要有