改进的本体映射方法：基于概念格与信息熵

本文主要探讨了"基于概念格模型的本体映射"这一主题，发表在2008年12月的《南京师范大学学报(工程技术版)》第8卷第4期。作者盛艳、李云、李拓和宋莺来自扬州大学信息工程学院，他们针对现有的本体映射方法提出了创新性的改进策略。 首先，他们利用形式概念分析（Formal Concept Analysis, FCA）这一工具，对属性语义相似性进行了深入研究。通过信息熵（Information Entropy），作者构建了一种度量方法，用于统一描述本体概念属性的表示，这是为了克服传统方法可能存在的语义模糊性或不一致问题。信息熵作为一种量化信息不确定性的工具，被巧妙地应用于本体映射领域，提高了属性之间语义相似度的精确度。 接着，作者提出了一个新的算法来完善形式背景（Formal Background）。这个步骤是确保在形式化处理过程中，本体的结构和语义能得到准确而全面的表达。通过这种方式，可以增强本体之间的关系推理能力，使得算法能够更有效地处理复杂的本体结构。 核心部分，他们通过完善的形式背景计算本体概念之间的相似度，这超越了简单的二元关系，引入了更为精细的多维度评估。这种计算方法不仅考虑了已知的关系，还能挖掘出隐藏在概念格（Concept Lattice）中的潜在联系，从而增加了本体映射的丰富性和准确性。 最后，"关键词"部分揭示了论文的核心关注点，包括"本体映射"、"形式概念分析"、"信息熵"以及"语义相似度量"，这些关键词突出了论文的技术路径和理论贡献。本文的研究成果对于提升本体工程（Ontology Engineering）的效率和精确度具有重要意义，尤其是在处理大规模和复杂本体时，基于概念格模型的方法展示了其在自动化和智能化方面的潜力。 这篇文章将形式概念分析与信息熵结合，为本体映射提供了新颖且有效的解决方案，推动了该领域的技术进步。通过改进本体的概念表示和关系发现，它为实际应用中的本体融合和知识发现提供了理论支持。