高斯随机场模型与NSGA-II在本体元匹配中的应用

"使用比对预筛选方法和高斯随机场模型辅助的NSGA-II进行有效的本体元匹配" 本文是一篇研究论文，发表在《信息隐藏与多媒体信号处理》期刊2017年9月第8卷第5期上，作者是Xingsi Xue，来自福建工业大学信息科学与工程学院大数据挖掘与应用福建省重点实验室。文章探讨了如何利用多目标进化算法（Multi-Objective Evolutionary Algorithm, MOEA）解决本体元匹配问题，特别是关注在动态应用中的效率、运行时间和内存消耗。 本体元匹配是语义网领域的一个关键问题，旨在发现不同本体之间的相似概念或实体，以促进数据集成和互操作性。NSGA-II（非支配排序遗传算法第二代）是一种常用的多目标优化算法，常用于解决复杂优化问题，包括本体元匹配。然而，在动态环境中，除了匹配质量外，匹配过程的时间效率和内存效率也至关重要。 论文提出了一种基于NSGA-II的高效本体元匹配技术，该技术引入了比对预筛选方法和高斯随机场模型。比对预筛选方法首先自动过滤掉那些不太可能产生高质量匹配的本体对，从而减少后续计算的负担。这一步骤可以显著降低算法的计算复杂度，提高整体运行速度。 接着，高斯随机场模型被用来辅助优化过程。高斯随机场是一种概率图模型，能够捕获空间或结构上的依赖关系。在本体元匹配中，它可以帮助识别和量化本体实体之间的潜在关联，增强匹配的准确性。通过将高斯随机场模型与NSGA-II相结合，算法能够更智能地探索解决方案空间，同时保持良好的匹配性能和效率。 此外，论文可能还涉及了实验设计，对比了提出的算法与其他现有方法在匹配精度、运行时间和内存占用方面的表现，以证明其优越性。可能还包括了对算法参数的选择和调整策略，以及对不同场景适应性的分析。 这篇研究为解决本体元匹配问题提供了一个新颖且高效的框架，结合了预筛选策略和高斯随机场模型，以适应动态环境下的需求，同时兼顾了匹配质量和资源效率。这一工作对于语义网技术的发展和实际应用具有重要意义。