【摘 要】
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近年来,分类体系匹配由于其在知识库构建和融合等方面的广泛应用,已成为国内外工业界和学术界的研究热点.然而,随着网络大数据的不断发展,分类体系变得越来越庞大和复杂,
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所/中国科学院计算技术研究所
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近年来,分类体系匹配由于其在知识库构建和融合等方面的广泛应用,已成为国内外工业界和学术界的研究热点.然而,随着网络大数据的不断发展,分类体系变得越来越庞大和复杂,构造一种通用有效的分类体系匹配器以适应大规模、异构分类体系匹配的扩展性仍然面临很大的挑战.本文提出了一种基于复合结构的分类体系匹配方法BiMWM,该方法利用分类体系中分类的复合结构信息：微观结构和宏观结构,将分类体系匹配问题转化为二部图上的优化问题进行求解.BiMWM方法可以在多项式时间内为两个分类体系产生最优匹配.实验结果表明,与当前先进的基准方法相比,该方法能够有效提升大规模、异构分类体系匹配的性能.
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