综合本体相似度计算方法及其应用

"本文介绍了一种综合的本体相似度计算方法，旨在解决本体映射过程中的相似度计算问题，通过考虑实例、关系、属性和结构等多个因素，从语义和概念层面进行比较，提高相似度计算的准确性。" 本体在语义网和知识表示中扮演着核心角色，它们提供了形式化的结构来描述和组织特定领域的知识。本体相似度计算是将不同源的本体进行融合或映射的关键步骤，对于信息集成、数据互操作性和知识发现至关重要。现有的本体映射方法在计算相似度时可能面临各种挑战，如忽视了本体的复杂结构信息或者过度依赖单一的比较指标。 该方法首先评估不同本体之间的相关性。这是通过分析和比较它们的实例、关系、属性以及结构来实现的。实例比较有助于理解实体的共现和关联，关系比较揭示了概念间的连接方式，属性比较可以揭示概念的共同特性，而结构比较则关注本体的层次结构和组织模式。这些因素的综合考虑有助于更全面地理解本体的相似性。 在确定相关性之后，该方法从语义层面和概念层面进行深度比较。语义层面的比较涉及概念的定义、类的层次结构和属性值的语义相似性。概念层面的比较则关注概念的抽象度、覆盖面和重叠程度。通过这种方式，方法试图捕捉到本体间深层次的相似性，而不仅仅是表面的结构匹配。 为了验证其有效性，该方法使用两组测试数据进行了实验，并与GLUE系统（一个基于概率统计的本体映射工具）进行了对比。实验结果证实了该综合相似度计算方法能显著提高计算的准确性，从而为本体映射提供更为精确的基础。 关键词涉及的领域包括本体工程、语义网技术、数据挖掘和人工智能。本体映射是这些领域中的核心技术，而提出的综合方法为改善映射质量和效率提供了新的视角。这种方法的应用可能涵盖从跨域信息整合到智能推荐系统等多个场景，有助于提升知识管理系统的能力和灵活性。 这种综合的本体相似度计算方法通过全面考虑本体的各种特征，为解决本体映射中的相似度计算难题提供了新的策略，有望在实际应用中提高知识处理的准确性和效率。