隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)呈爆發(fā)性地增長。為了更好的運用和共享這些知識,本體在存儲和描述知識的優(yōu)秀性能而被引入語義網(wǎng)。但另一方面本體在開發(fā)過程中具有主觀性,加上互聯(lián)網(wǎng)具有分布式的特點,即便是在構建同一個領域本體,不同組織和個人建立的本體也不盡相同,所以出現(xiàn)了在同一領域的本體也不盡相同,這就是所謂的本體異構現(xiàn)象。它們之間通常不能相互操作,不同用戶之間也不能夠相互理解。為了更加充分的利用這些本體來完成互聯(lián)網(wǎng)上知識的集成和交流的任務,有必要找出這些本體之間的匹配關系,即使用本體匹配技術消除本體異構現(xiàn)象。本體匹配是解決不同本體之間交互式操作和尋找不同實體之間的匹配關系的重要技術,對實現(xiàn)不同本體的之間的交互非常重要。在大數(shù)據(jù)的今天,隨著本體數(shù)量的增長,因此迫切需要一些方法能夠自動或半自動地進行本體匹配任務,進一步改進本體匹配系統(tǒng)的匹配效果。單一的本體匹配方法考慮的僅是本體特定的元素,匹配效果不盡如意。本文采用從多個角度對本體進行本體匹配,利用復合匹配方式實現(xiàn)了本體匹配方法。本文主要包含以下內容:?(1)對本體的名稱進行概念相似度計算。對于給定的兩個本體進行基于字符串公式和WordNet...

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 相關研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內容
    1.4 論文的組織結構
第二章 本體匹配概述
    2.1 本體
        2.1.1 本體的概念
        2.1.2 本體描述性語言
        2.1.3 本體異構
        2.1.4 本體匹配
    2.2 本體匹配中的概念相似度計算方法
    2.3 基于機器學習的本體匹配相關技術
    2.4 本章小結
第三章 本體匹配中的概念相似度計算方法
    3.1 基于名稱的概念相似度計算方法
        3.1.1 基于字符串的相似度計算
        3.1.2 基于WordNet的語義相似度算法
        3.1.3 基于注釋的相似度算法
        3.1.4 基于名稱的概念相似度結合策略
    3.2 基于實例的概念相似度計算
    3.3 基于屬性的概念相似度計算
    3.4 基于結構的概念相似度計算
    3.5 概念相似度算法設計
        3.5.1 基于名稱的相似度算法計算過程
        3.5.2 基于屬性的概念相似度算法計算過程
        3.5.3 基于實例的相似度算法計算過程
        3.5.4 基于結構的相似度算法計算過程
    3.6 基于多策略概念相似度的結合策略
    3.7 本章小結
第四章 實驗的實現(xiàn)與分析
    4.1 本體匹配方法的設計
    4.2 實驗數(shù)據(jù)
    4.3 本體預處理
        4.3.1 本體特征的解析
        4.3.2 本體匹配預處理
    4.4 本體匹配結果評價指標
    4.5 實驗結果分析
    4.6 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 研究成果
    5.2 展望與不足
參考文獻
作者攻讀碩士學位期間的科研成果
致謝



本文編號：3769303