改进的本体映射：概念相似度计算新方法

本文主要探讨了本体映射中概念相似度计算的改进方法，作者周生宝和俊芳来自山西大同大学数学与计算机学院。他们针对现有本体映射方法中存在的问题，提出了一种新的策略，该策略充分考虑了概念的名称、实例、属性和关系对相似度计算的影响，旨在提高相似度计算的全面性和准确性。 在计算机领域，本体被定义为对共享概念的明确、形式化的规范说明，对于知识结构化至关重要。随着本体应用的普及，异构本体之间的互操作成为一个挑战。本体映射成为解决这一问题的有效途径，通过概念层面上的语义转换来建立不同本体之间的关联。核心任务是计算概念相似度并构建相似矩阵，当相似度超过一定阈值时，认为两个概念之间存在映射关系。 现有的本体映射方法主要包括基于语法和基于概念实例的方法。基于语法的方法，如编辑距离、汉明距离和N-gram距离，虽然能简单比较字符串，但忽视了语义关系，导致如"father"和"feather"这类例子的误判。另一方面，基于实例的方法也不能完全捕捉到概念的深度语义。因此，作者提出的改进方法旨在克服这些局限性，通过更全面地考虑概念的各个方面来提高相似度计算的精确性。 文章未提供具体的改进算法细节，但可以推断，它可能结合了概念的语义信息，如上下文、语义网络和关系路径，以更准确地度量概念之间的相似性。这种方法可能对处理同义词、多义词和近义词的问题更有优势，从而提升本体映射系统的性能和实用性。 在实际应用中，这种改进的本体映射技术对于数据集成、知识发现和跨领域信息检索等领域具有重要意义。它可以促进不同知识库之间的信息共享，提高自动化处理的准确性和效率，降低人工干预的需求。此外，该方法可能也有助于改进人工智能系统和自然语言处理应用的理解能力。 本文的研究旨在通过改进概念相似度计算，推动本体映射技术的发展，解决异构本体互操作中的关键问题。通过更深入地理解概念的语义和上下文，可以期待未来在知识表示和智能系统中有更广泛的应用。