异构本体概念相似度计算的多因素方法

"这篇论文探讨了基于多因素的异构本体概念相似度计算方法，由作者于春霞提出。文章指出，随着信息技术的发展，本体在知识表示和管理中的应用日益广泛，但由于专家的不同知识结构和视角，可能导致对同一领域的知识描述存在差异，形成异构本体。为了解决这一问题，论文主要关注异构本体间的相似度计算，尤其是针对现有算法的不足进行了改进，提出了动态权重分配的综合相似度计算方法。实验验证了新方法的可行性和有效性。关键词包括本体、异构本体和相似度。" 本文主要涉及以下几个知识点： 1. **本体（Ontology）**：本体是知识工程、语义Web和人工智能等领域的核心工具，用于描述和组织领域知识，促进知识的共享和重用。它是形式化的、结构化的知识表示，包含了概念、属性和关系。 2. **异构本体（Heterogeneous Ontologies）**：由于不同专家的理解、描述方式或关注点不同，同一领域的本体可能有不同的结构和内容，导致异构现象。这给本体间的互操作和知识共享带来了挑战。 3. **本体相似度计算**：计算两个本体概念的相似度是解决异构问题的关键步骤，有助于实现本体的互操作和知识融合。现有的计算方法有基于名称、实例和结构的算法，各有优缺点。 4. **基于名称的相似度算法**：主要依赖于概念名称的相似性，但无法处理一词多义和同义词问题，需要依赖特定领域的词典。 5. **基于实例的相似度算法**：利用实例的共性来评估相似度，但在实例不交或稀疏时可能无法准确反映相似度。 6. **基于结构的相似度算法**：分析概念的层次结构，如子概念、父概念和兄弟概念，但存在如叶子节点、相同父概念的概念之间相似度计算的问题。 7. **动态权重分配**：论文提出的改进方法，通过动态调整不同因素的权重，更全面地考虑本体概念的相似性，以克服单一方法的局限性。 8. **实验验证**：新算法通过实验验证了其在计算异构本体相似度上的有效性，证明了动态权重分配的优越性。 9. **领域词典和近义词词典**：在处理一词多义和同义词问题时，这些词典是重要的参考资源，影响基于名称的相似度计算。 10. **本体互操作性（Ontology Interoperability）**：实现不同本体间的无缝对接，是知识共享和重用的前提，也是异构本体相似度计算的目标。 本文的研究对理解和改进本体相似度计算方法具有重要意义，为异构本体的融合和知识集成提供了理论支持。