机器学习在本体映射中的应用.pdf

《机器学习在本体映射中的应用》这篇文章探讨了如何运用机器学习算法解决语义网中本体异构性的问题，以实现领域内本体库的共享和信息的语义互操作。本体映射是语义网服务的重要组成部分，旨在连接不同本体中的相似或相同概念，消除知识表示的不一致性。 文章指出，语义网的目标是让计算机能够理解Web信息的语义，通过本体的支持实现信息的智能访问和检索。然而，由于应用领域、设计者和组织的不同，本体之间存在结构和概念表达的差异，即本体的异构性。为了解决这一问题，作者提出了利用机器学习算法进行概念匹配映射的方法。 在机器学习中，决策树算法和分类树被用于识别和匹配语义重叠的概念，提高映射效率。通过对果品领域的实例应用，证明了这种方法能取得客观的效果。机器学习算法在本体映射匹配研究中起着关键作用，它能够高效地处理概念间的推理匹配，为构建语义网环境下的信息共享提供了有效途径。 决策树算法是一种常用的学习方法，通过分析数据属性并生成规则，以做出预测或决策。在本体映射中，决策树可以分析不同本体中的概念特征，找出最佳的对应关系。分类树则是决策树的一种，通过构建层次结构，将数据分到不同的类别中，有助于识别和匹配相似概念。 机器学习在本体映射中的应用是解决语义网中本体异构问题的有效手段。通过利用决策树等机器学习算法，可以更准确地匹配和映射不同本体的概念，促进信息在语义层面的共享和互操作，从而推动语义网服务的发展。这一研究对于构建更加智能化、互操作性强的网络环境具有重要意义。