游 妍,徐博艺,谢 诚

(1.上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030;2.上海交通大学软件学院,上海200240)

基于实例相似度的概念语义挖掘方法

游 妍1,徐博艺1,谢 诚2

(1.上海交通大学安泰经济与管理学院,上海200030;2.上海交通大学软件学院,上海200240)

本体在知识表达、共享、重用以及语义查询中具有重要作用,但在本体融合过程中存在概念层融合难的问题。为此,提出一种挖掘本体概念语义的方法。该方法从实例数据出发,以实例相似度矩阵为基础,在实例层和概念层交替进行概念语义挖掘,将挖掘结果通过属性语义反馈到实例层,并对其进行修正和补充。利用OAEI2012提供的测试本体进行实验,结果显示查全率与查准率均得到提高,证明了该方法的可行性和有效性。

实例相似度;实例匹配;概念语义;属性语义;本体融合;语义网

1 概述

语义网的兴起引起了人们对于本体的兴趣。本体在数据集成领域有重要的意义,促进了知识的表达、共享和重用,同时也促进了从语法到语义这一查询模式的转变。本体由实例数据和概念数据组成,概念是抽象的描述性的,实例是现实世界客观存在的。发现在现实世界中表示同一事物的对象的过程为实例匹配[1],建立不同本体概念之间的联系的过程为本体融合,是机制匹配的一种形式[2]。

目前,本体融合的方法主要有4种[3]:(1)基于通用本体,例如,OAEI2012的WikiMatch系统应用关联规则,将源本体和目标本体都关联到维基百科[4];(2)基于术语和自然语言处……