本文選題：知識(shí)庫(kù) + 分類體系匹配　； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年01期

【摘要】：近年來(lái),分類體系匹配由于其在知識(shí)庫(kù)構(gòu)建和融合等方面的廣泛應(yīng)用,已成為國(guó)內(nèi)外工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn).然而,隨著網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,分類體系變得越來(lái)越龐大和復(fù)雜,構(gòu)造一種通用有效的分類體系匹配器以適應(yīng)大規(guī)模、異構(gòu)分類體系匹配的擴(kuò)展性仍然面臨很大的挑戰(zhàn).為此,提出了一種基于復(fù)合結(jié)構(gòu)的分類體系匹配方法 BiMWM,該方法利用分類體系中分類的復(fù)合結(jié)構(gòu)信息:微觀結(jié)構(gòu)和宏觀結(jié)構(gòu),將分類體系匹配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二部圖上的優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解.首先,創(chuàng)建賦權(quán)的二部圖建模分類體系之間候選的匹配類對(duì)關(guān)系;然后,通過(guò)計(jì)算二部圖上的最大權(quán)匹配剪枝選擇最優(yōu)的分類體系的匹配類對(duì).BiMWM方法可以在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)為2個(gè)分類體系產(chǎn)生最優(yōu)匹配.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與當(dāng)前先進(jìn)的基準(zhǔn)方法相比,該方法能夠有效提升大規(guī)模、異構(gòu)分類體系匹配的性能.
[Abstract]:In recent years, classification system matching has become a research hotspot in industry and academia because of its wide application in knowledge base construction and fusion. However, with the continuous development of network big data, the classification system becomes more and more large and complex. To construct a general and effective classification system matching machine to adapt to large scale, the scalability of heterogeneous classification system matching is still facing a great challenge. In this paper, BiMWM, a matching method of classification system based on compound structure, is proposed. The method uses the information of composite structure in classification system: microstructure and macroscopic structure. The matching problem of classification system is transformed into an optimization problem on bipartite graph. First, create candidate matching class pairs between weighted bipartite graph modeling classification systems; then, By calculating the maximum weight matching pruning on bipartite graphs and selecting the matching class pairs of the optimal classification system, the BiMWM method can generate the optimal matching for the two classification systems in polynomial time. The experimental results show that this method can effectively improve the performance of large-scale heterogeneous classification system matching compared with the current advanced benchmark method.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所;中國(guó)科學(xué)院網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)科學(xué)與技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所);
【基金】：國(guó)家“九七三”重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012CB316303,2013CB329602) “核高基”國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2013ZX01039-002-001-001) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61303056,61402464,61402442,61572469,61502478) 北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目(4154086)~~
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1845522