Memetic算法提升实例共指解析效率

"使用Memetic算法进行实例共指解析"是一篇由Xingsi Xue和Yuping Wang（IEEE高级会员）撰写的科研论文。在当前的语义网研究中，实例共指解析是一个至关重要的问题，它对于构建Web of Data以及未来对语义数据的整合与应用具有重要意义。该论文旨在提出一种新颖的方法，利用Memetic Algorithm (MA) 来解决实例共指问题，通过分阶段进行处理：首先进行Schema-level（模式级别）匹配，然后在此基础上进行instance-level（实例级别）匹配。 作者首先定义了Schema-level匹配的优化模型，这是整个过程的基础。他们假设Schema-level和instance-level的黄金对齐方式是一对一的，并在此前提下设计了相应的相似度度量方法，如基于属性或结构的profile（特征向量）相似度计算。为了确保精确性，他们还提出了详尽的评估指标来衡量匹配的准确性。 论文的核心部分深入探讨了Memetic Algorithm的应用。MA是一种启发式搜索和遗传算法的结合，它通过局部搜索的迭代和适应性策略，能够在大规模数据集上找到高质量的解，尤其适合处理复杂的问题空间，如实例共指解析中的多个可能匹配候选。 实验部分是论文的关键部分，作者将他们的方法与现有的最先进的系统在OAEI（Ontology Alignment Evaluation Initiative）基准和真实世界数据集上进行了对比。结果显示，他们的方法表现出显著的优势，证明了使用Memetic算法进行实例共指解析的有效性和实用性。 这篇研究论文提供了一种创新的解决方案，利用Memetic算法在实例共指解析中实现了高效且准确的匹配，对于提高语义数据处理的效率和精度具有重要的理论和实践价值。