基于神经网络的自适应本体映射：_PRIOR_方法的深度探索

本研究论文探讨了"基于神经网络的约束满足的自适应本体映射方法"（Adaptive Ontology Mapping Approach with Neural Network based Constraint Satisfaction，简称PRIOR+）。在构建语义Web的过程中，本体映射是一项关键任务，旨在发现不同本体中相似概念间的语义对应关系，从而实现跨域的语义互操作性。传统的本体映射方法往往受限于固定策略，而本文作者通过结合传播理论、信息检索技术及人工智能，提出了一个创新的通用且自适应的解决方案。 论文的核心内容分为三个模块：首先，利用信息检索技术（IR）为基础的相似度生成器，通过向量空间模型来评估本体在语言和结构上的相似度。这种方法强调的是概念的语义关联度。接着，引入自适应相似度滤波器，该模块根据上下文动态调整相似度计算，以提高映射的精确性，同时也作为相似性性能的估计器，通过一种称为和声（Harmony）的机制来衡量和优化聚合过程。 最后，神经网络的约束满足求解器在必要时被激活，通过互动激活和竞争（Interactive Activation and Competition, IAC）网络，寻找能够满足本体间约束条件的最佳映射。这种方法的目的是解决传统方法可能忽视的复杂性和灵活性问题，确保找到最优的映射方案。 实验结果表明，基于和声的自适应聚合策略显著优于传统的静态聚合方法，它能更好地捕捉到本体间的潜在联系。而神经网络的介入进一步提升了整体性能，使得PRIOR+在2007年OAEI（Ontology Alignment Evaluation Initiative）竞赛中表现出色，尤其是在实际案例中的应用中，证明了其在解决复杂本体映射问题上的优势。 这项研究不仅提供了一种新颖的本体映射框架，还展示了神经网络在处理约束满足问题上的潜力，对于推动语义Web的发展和实现更深层次的语义互操作性具有重要意义。