多策略自适应大规模本体映射算法

摘要：

大数据背景下大规模本体映射的时间复杂度较高, 效率和精度较低.为此, 提出一种基于模块化和局部置信度的多策略自适应大规模本体映射算法.对本体内部进行聚类和模块化, 基于信息检索策略发现模块间高相似度的相关子本体, 计算相关子本体间各映射策略下的局部置信度, 在组合映射结果时基于局部置信度对相应策略的权值进行自适应调整.在此基础上, 利用启发式贪心策略提取映射结果并基于映射规则矫正结果.实验结果表明, 与Falcon、ASMOV方法相比, 该算法具有较高的查全率、查准率与F-measure值.

关键词：大数据、大规模本体映射、模块化、局部置信度、自适应

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61802428

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：14-19