基于概念上下文的本體匹配算法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和人們對信息需求的迅速增加，語義網(wǎng)（Semantic Web，又稱語義Web）作為研究和處理海量信息的先進技術成為Web信息研究領域的主要目標之一。語義Web改進了傳統(tǒng)Web的信息獲取和表現(xiàn)形式，更為廣泛且具體地利用了知識庫，突破了傳統(tǒng)Web中過度依賴文本字符串匹配的挖掘方法造成的瓶頸。
　　本體（ontology）是語義Web體系中建立語義信息模型的核心部分，是一種利用信息化手段描述人們對客觀世界認識的方法。

2、然而，由于單一的本體沒有辦法對事物進行全面描述，也沒有任何描述方法得到領域內(nèi)的一致認可，導致存在大量意義相近但表示語言和表示模型具有一定差異的本體，這稱之為本體異構問題。解決該問題的最有效方法是本體映射，其核心過程是本體匹配，即尋找兩個不同實體間語義關聯(lián)的過程。目前本體匹配算法的主要研究成果大多基于文本或基于結構，在應用中具有一定的不足。
　　本文綜合了基于文本和基于結構的算法特點，提出一種基于概念上下文的本體匹配算法。該算法核心

3、思想是：構建文檔的概念上下文結構，利用概念自身的信息及其上下文環(huán)境信息（包括邏輯限制和解釋信息）建立虛擬文檔，然后計算文檔間的相似度，得到概念的最佳匹配對信息。
　　文章最后在Eclipse+Jena環(huán)境下用Java語言實現(xiàn)基于該算法的本體匹配系統(tǒng)，利用OAEI2009標準測試用例作為數(shù)據(jù)源進行實驗測試，獲得本體相似度、準確率、召回率和F-Measure等性能指標，并與其他已知算法的實驗結果進行對比。
　　對比結果表明，相比