本體映射中概念相似度計算方法的研究.pdf

1、本體作為解決網(wǎng)絡(luò)資源語義異構(gòu)問題的重要途徑，其構(gòu)建方法沒有統(tǒng)一規(guī)范和標準，人們在開發(fā)新本體同時，也帶來了本體異構(gòu)的問題。本體映射便是解決本體異構(gòu)問題的手段之一，其關(guān)鍵過程就是計算概念之間的相似度，以此來衡量兩個概念之間的相似程度，建立語義聯(lián)系。目前已出現(xiàn)很多本體映射方法和概念相似度計算方法，這些方法存在一些問題，如計算量大、映射效果差等。圍繞這些問題，本文的主要工作如下：
　　首先，本文對本體映射相關(guān)技術(shù)及概念相似度算法進行了研究

2、和介紹，在此基礎(chǔ)上，針對常用相似度算法中影響因素考慮不全面、計算復(fù)雜等問題，介紹了一種基于語義距離、語義重合度和節(jié)點層次差的語義相似度計算方法，并分析了該算法中語義距離計算不精確的問題，提出了一種依據(jù)節(jié)點密度、節(jié)點深度和節(jié)點間邊的類型分配權(quán)值的改進算法，提高相似度準確性。同時引入WordNet語義詞典，提出了一種將異構(gòu)本體兩個概念在詞典中定位的方法，并利用改進的語義相似度算法計算概念在WordNet中的相似度。
　　隨后，本文針對

3、現(xiàn)有映射方法中存在的相似度計算概念特征考慮不全面、計算量大導(dǎo)致映射效率低以及通用性不高等問題，提出一種基于綜合相似度計算的本體映射模型。該模型首先利用基于WordNet的改進的語義相似度算法而得出的名稱相似度結(jié)果提取候選映射對，減少計算量，接著計算候選映射對基于屬性、結(jié)構(gòu)和實例的相似度，進行加權(quán)綜合后輸出最終映射對。
　　最后，利用OAEI(Ontology Alignment Evaluation Initiative)組織提供