基于參考點(diǎn)的大規(guī)模本體擴(kuò)散映射算法研究.pdf

1、隨著異構(gòu)本體的規(guī)模不斷增大，當(dāng)前的本體映射算法在處理大規(guī)模本體時(shí)會(huì)遭遇嚴(yán)重的效率問(wèn)題。目前針對(duì)大規(guī)模本體映射大多采用先分塊，再在分得的小塊間進(jìn)行塊內(nèi)映射。但是，對(duì)大本體進(jìn)行分塊，以及對(duì)相關(guān)小塊的映射操作會(huì)增加很大的開(kāi)銷(xiāo)，并且分塊比如會(huì)造成一定程度的語(yǔ)義缺失。本文將從參考點(diǎn)出發(fā)，充分利用已有映射信息，尋找一種高效的針對(duì)大本體的映射算法。
　　 首先，論文簡(jiǎn)單介紹了課題的研究背景，總結(jié)了大規(guī)模本體映射相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀。
　　

2、 其次，采用概念類(lèi)型技術(shù)，設(shè)計(jì)了參考點(diǎn)自動(dòng)查找模塊，通過(guò)該模塊快速獲得參考點(diǎn)（在名稱(chēng)上相似的概念）。利用訪問(wèn)局部性原理，設(shè)計(jì)了帶沖突避免的擴(kuò)散映射算法。該算法采用單邊標(biāo)記策略，選取待映射本體中的其中一個(gè)為基準(zhǔn)，首先比較參考點(diǎn)附近的鄰居概念，根據(jù)鄰居概念的映射情況檢查參考點(diǎn)是否為錯(cuò)誤映射，且映射的鄰居概念成為新的參考點(diǎn)并標(biāo)記。然后對(duì)新的參考點(diǎn)迭代進(jìn)行擴(kuò)散映射，直到找不到新的參考點(diǎn)為止。
　　 再次，在擴(kuò)散映射過(guò)程中，參考點(diǎn)附近的

3、鄰居概念構(gòu)成候選映射集合，設(shè)計(jì)集合內(nèi)映射算法:以兩個(gè)候選映射集合為向量空間，構(gòu)建虛擬文檔，把每個(gè)待映射的概念表示成向量形式，根據(jù)兩待映射概念的向量夾角余弦計(jì)算二者的相似度。該方法能充分考慮概念所處的語(yǔ)義環(huán)境，去除形同義異的概念和發(fā)現(xiàn)義同形異的概念。
　　 最后，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，對(duì)比分析，顯示本文算法擁有以下特點(diǎn):1.本文支持參考點(diǎn)的自動(dòng)生成;2.擴(kuò)散算法把候選映射概念集始終限制在參考點(diǎn)附近，極大的減少了映射的時(shí)間復(fù)雜度;3.擴(kuò)散算法支