自适应本体匹配算法的研究与优化

"本文主要探讨了大数据环境下的本体匹配算法，着重研究了如何提升匹配效率和准确性。作者张悦在导师凌兴宏的指导下，针对本体匹配的挑战提出了三种创新性的解决方案。" 在大数据时代，本体作为共享概念的规范化表达，对于解决不同分布式应用间的语义异构问题至关重要。然而，由于本体创建和使用的主观性，导致了大量异构本体的存在，这成为本体应用的一大难题。本体匹配技术旨在解决这一问题，通过在不同本体间建立语义关联。 首先，文章提出了一种自适应融合多策略的方法。这种方法能够根据本体的特性和相似度矩阵的差异，动态评估和选择合适的匹配策略。通过分析匹配策略的协调度、丰富度和偏差度，可以自适应地筛选出可信的匹配器，并确定它们在相似度合并时的权重。同时，对匹配器进行语义层面上的优化，以修正高可信度匹配对的相似度，从而提高匹配的准确性和可靠性。 其次，文章介绍了一种基于图结构的高效本体匹配算法。该算法扩展了相似度传播的概念，仅允许可信的相似对传播相似度，减少了计算量。在相似度迭代过程中，仅调整种子对和可能匹配对的相似度，并通过综合元素特征来计算相似度，使得计算结果更为精确。 第三，文章提出了一种候选匹配对的调试和提取技术。通过构建匹配对之间的桥梁，可以识别和诊断错误的匹配对导致的异常推断。通过找出这些冲突匹配对，进一步优化提取匹配对的降序贪心算法，确保提取出一致性高的匹配对，提高匹配结果的一致性和质量。 最后，作者使用Java语言和Jena API实现了这三个算法，并将其集成到本体匹配系统中。通过OAEI数据集和评估方法的实验验证，这些算法在保持高查全率的同时显著提高了查准率，从而提升了整体匹配结果的质量。 总结起来，这篇研究深入探讨了大数据环境下本体匹配算法的挑战，提出了自适应融合策略、图结构的相似度传播以及匹配对调试与提取等关键技术，为解决本体异构问题提供了新的思路和实用工具。