模块化本体匹配框架：大规模语义互操作的解决方案

“模块化思想在大规模本体匹配中的应用” 本文主要探讨了在解决大规模本体匹配问题时，如何利用模块化思想来提高匹配效率。本体匹配是语义网络和知识库集成的关键技术，旨在识别不同源的相似概念，以实现数据的互操作性和共享。随着物联网的发展，大量异构数据的出现使得本体匹配的重要性日益凸显。 面对大规模本体，传统的匹配方法面临着计算复杂度高、效率低下的挑战。为了解决这一问题，研究者提出了一种基于模块化的本体匹配框架。首先，他们采用了预处理算法，将复杂的本体转换为更易于处理的概念图形式。这种转化有助于简化后续的匹配过程，降低了计算的复杂性。 接下来，研究者对转换后得到的概念图应用了改进的ROCK聚类算法。ROCK算法是一种用于社区检测的方法，其目标是将概念图分割成多个具有高内聚度和低耦合度的块。这种分块策略减少了匹配的空间，因为只需要在块之间进行比较，而不是在所有概念之间进行全连接匹配。通过优化算法，确保了每个块内部的概念紧密相关，而不同块之间的联系较少，从而提高了匹配的效率。 在块划分完成后，研究者采用Tversky模型来计算块之间的匹配度。Tversky模型考虑了概念的父、子、兄弟以及内涵关系，以全面评估块的相似性。通过这种方式，不仅考虑了概念的直接关系，还考虑了其上下文信息，提高了匹配的精确度。此外，他们还识别出每个块中重要的概念，这有助于在n:m匹配中更好地理解和处理复杂的语义关系。 实验结果显示，采用该模块化匹配框架能够有效地平衡本体分块的大小，显著提高了匹配效率。这一框架对于处理大规模本体匹配问题具有实际应用价值，特别是在物联网环境下，需要处理大量异构数据的场景。 本文的研究得到了国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项资金、辽宁省自然科学基金以及大连外国语大学等多个项目的资助。作者们在智能信息处理领域有着深入的研究，他们的工作为理解和解决大规模本体匹配问题提供了新的视角和方法。