廖建新，刘秀磊，朱晓民，孙海峰，王敬宇

(1.北京邮电大学 网络与交换技术国家重点实验室，北京 100876； 2. 东信北邮信息技术有限公司，北京 100191)

1 引言

随着本体的广泛应用，表示相似领域共享概念模型的大部分本体往往是由不同背景知识的工程师使用各种术语构造和维护。这些表示相似领域的不同本体之间的异构性阻碍了应用系统对知识的共享、重用和互操作。本体匹配则是解决本体异构问题的方法之一。本体匹配在本体工程、生物医学、P2P信息共享、Web服务组合以及语义物联网等领域有着广泛的应用。

OWL（ontology Web language）是目前较为流行的本体描述语言。使用OWL表示的本体由各种构造器和公理构成。文献[1～3]中一些方法通过使用词法（lexical）分析和语义（semantic）分析的方法匹配本体。在语义分析阶段，它们通常将词法分析阶段的结论输入推理机（reasoners）直接产生实体间的匹配[4,5]，或基于推理机的推论计算实体间的相似性[6～8]。因此，目前基于语义分析的本体匹配方法多是通过推理机利用本体中的语义信息。然而，它们并没有充分探索本体中的构造器和公理（比如⊇、∩、∪、∀等）所蕴含的语义信息。例如有如下2组公理：

如果直接应用推理机，这2组公理可得到相同的推论，即Book ⊆ Publication，然而这些公理并不表示相同的语义信息。因此，基于推理机的语义分析方法并不能够完全反映本体中的语义，它仅反映了这些语义的推论。

基于以上考虑，本文扩展了结构包含推理算法以分析本体的语义信息。该方法首先剖析组成本体的各种构造器和公理（比如⊇、∩、∪、∀等），基于描述逻辑和代数集合中的定理构建实体的范式（normal forms），这使得本体里蕴含的语义信息和词法信息能够容易读出；……