基于神经网络的自适应本体映射:_PRIOR_方法的深度探索
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更新于2024-07-09
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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。
2019-09-08 上传
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