优化NSGA-II驱动的本体对齐技术效率提升策略

本文主要探讨了如何提高基于非支配排序遗传算法II（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, NSGA-II）的本体对齐技术效率。本体对齐是知识图谱领域中的关键任务，它旨在识别和建立不同本体之间实体之间的对应关系，以促进跨源数据融合和知识共享。然而，由于Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI) 的研究表明，不同的本体匹配器可能得出不同的正确对应结果，这表明单一匹配器可能存在局限性。 在当前的研究背景下，一个挑战是如何有效地选择多个匹配器的对齐结果，并且在应用多组候选对齐时，提高整个过程的效率。为了应对这个挑战，本文提出了一种新的方法，它结合了动态候选对齐选择策略、元模型和NSGA-II的优化能力。动态候选对齐选择机制允许系统根据每一对实体的特性实时调整匹配器的选择，以最大程度地提高正确匹配的可能性。 首先，文章构建了一个元模型，用于抽象和概括不同本体之间的共性和差异，这有助于减少匹配空间并降低计算复杂性。然后，通过NSGA-II算法，该模型能够优化候选对齐的多样性与精度之间的权衡，确保在多个匹配器的结果中找到一个既包含高质量对齐又具有广泛代表性的最优解集。 NSGA-II算法在此过程中扮演了关键角色，它的多目标优化特性使得算法能够在寻找全局最优解的同时，兼顾多个性能指标。通过适应性地调整算法参数，例如种群大小、交叉和变异概率等，可以进一步提升对齐效率，尤其是在大规模本体对齐问题中。 本文的主要贡献包括： 1. 提出一种动态的候选对齐选择策略，结合了元模型和NSGA-II，以提高本体对齐的准确性和效率。 2. 阐述了如何通过调整NSGA-II的参数来优化对齐过程，适应不同规模和复杂性的本体对齐任务。 3. 提供了实验验证，展示了新方法相对于传统方法在OAEI基准上的改进，证明了其在实际应用中的价值。 总结来说，这篇文章为本体对齐领域的效率优化提供了一个创新的解决方案，通过结合多目标优化技术和智能候选对齐策略，有望改善现有工具在处理大规模、多源本体对齐问题上的表现，为知识图谱集成和信息检索带来实质性的提升。