基于机器学习的本体匹配的研究.pdf

本文探讨的是基于机器学习的本体匹配研究，这一主题在语义Web发展中具有重要意义。随着越来越多的本体被创建，本体匹配成为映射、比较和集成本体的关键步骤。本体匹配可以分为语法匹配和语义匹配，前者关注标签的映射，后者则涉及概念的含义匹配。 文章指出，当前本体匹配的挑战主要包括不同词汇的相同含义、语言文化差异导致的匹配困难以及领域专家知识背景的多样性。传统的规则性算法在处理这些问题时往往结构复杂，精确度不高。因此，作者提出了将机器学习的方法引入本体匹配，以提高匹配的准确性和效率。 机器学习的思想在文本分类和统计应用中已经得到了验证，通过学习先前的知识形成经验，用于预测未来的数据。在本体匹配中，这一方法要求用户为特定领域的本体集合的一部分手动映射到中间本体，然后利用这些匹配关系训练学习机。这些学习机能够识别数据模式或实例的特征进行分类。元学习机则负责结合各个学习机的分类结果，以进一步提高匹配精度。 匹配过程分为训练阶段和匹配阶段。在训练阶段，本体匹配问题转化为分类问题，通过训练基本学习机（如名称学习机、内容学习机和Naive Bayes学习机）和元学习机，利用概念的名称、内容和统计特性进行分类。在匹配阶段，基本学习机对新的本体进行分类，元学习机根据训练阶段的结果给出加权的匹配概率值，最终由人工确认和调整匹配结果。 以一个简单的例子说明，假设存在本体01和02，需要匹配节点A和B。从本体中找出所有属于A的实例组成集合，不属于A的实例组成另一个集合。接着，使用基本学习机对这两个集合进行训练和分类。同样，对本体02的实例进行相同操作。通过训练得到的模型，可以对新的本体实例进行匹配，并根据元学习机的权重计算出匹配概率。 基于机器学习的本体匹配算法通过自动化和智能化的方式提高了匹配的准确性，减少了人为干预的需求，对于解决语义Web中的本体集成问题提供了有效手段。这一方法不仅适用于跨语言和跨文化的本体匹配，还能通过不断学习和训练优化匹配效果，具有广阔的应用前景。