MD4模型：跨本体概念相似度的深化研究与扩展

本研究论文聚焦于跨本体的语义相似度计算方法，由丁政建和张路两位作者完成，发表在兰州理工大学计算机与通信学院。论文的核心贡献是基于MD3模型，这是一种无需构建集成共享本体的系统性概念间相似度计算方法。MD3模型原本设计用于处理单个本体内的概念相似度，但该研究在此基础上进一步发展，着重探讨了如何处理跨本体概念间的非层次关系相似度，从而创建了MD4模型。这种扩展使得跨本体概念间的相似度计算更为全面和精确。 本体在元数据模型中的应用促进了领域知识共享和语义表达，但在不同领域中概念使用不同的术语，这就需要通过本体映射确保信息的一致性。本体映射算法的关键步骤之一就是概念相似度提取，这直接影响了语义信息检索的质量。传统方法大多关注单个本体内的概念相似度计算，而MD3模型作为跨本体方法的典型代表，具有重要意义。 当前，研究者们已经提出了多种计算本体间概念相似度的方法。这些方法涉及的概念相似度考量因素包括名称、属性、结构，以及概念的距离、非上下位关系、语义重合度、语义距离、层次深度等。文献[2]、[3]和[4]分别从不同角度探讨了概念相似度的计算策略，试图提高准确性和全面性。 因此，论文的主要内容围绕以下几个知识点展开： 1. **MD3模型概述**：介绍MD3模型的基本原理和在跨本体概念相似度计算中的作用，以及其优点在于无需整合多个本体。 2. **跨本体挑战与扩展**：强调跨本体情况下概念间相似度计算的复杂性，以及如何通过MD4模型解决非层次关系的处理问题。 3. **本体映射与相似性提取**：讨论本体映射在整合异构本体中的关键作用，以及如何通过计算概念相似度来支持映射过程。 4. **现有方法综述**：回顾并分析了其他学者关于概念相似度计算的现有工作，对比MD3模型的独特之处。 5. **贡献与创新**：阐述了研究在跨本体语义相似度计算上的新方法和改进，以提升整体的计算精度和实用性。 通过这篇论文，读者可以深入了解跨本体语义相似度计算的关键技术和方法，及其在实际应用中的价值和潜力。