随着互联网技术的不断发展,人们获取知识的途径以及种类越来越多。通过本体可以描述某个特定领域内的知识,并将该领域内的知识对象组织起来以帮助相关人员更加清晰、准确的了解相关元素和关系,从而为知识的进一步加工处理提供基础。由于本体构建者的信息源是分布自治的,他们往往采用不同的建模方式或本体描述语言,但这些本体所描述的内容在语义上有时会有有重叠或者关联,这就造成了本体的异构。本体的异构性导致分布式本体之间无法直接进行交互,阻碍了语义知识的重用和共享。如何对分布式本体进行有效融合,从而实现知识的重用与共享是本文的主要研究方向,具体的研究内容和方法包括:(1)研究基于社会选择的本体聚集算法。本体聚集是解决本体异构的有效途径之一,旨将多个由agent构建的异构源本体通过本体合并机制形成一个共享的顶层本体,以期形成一个更大的语义共享空间。本研究将本体聚集看作是社会选择的一种应用,用于分析个体源本体与决策共享本体之间的关系。首先,以社会选择和描述逻辑为基础构建本体合并框架和具体流程;在此基础上设计了基于距离的本体聚类算法,以减少不可信本体对合并结果的不利影响;接着对社会选择中的聚集函数进行总结和改进,并将其应用在本体合并中,介绍了积分聚集规则和阶梯性聚集规则。最后,对本体聚集规则的属性做出分析,并通过对比实验验证了本算法的有效性。(2)研究基于拍卖的一对多本体映射方法。本内容将实体相关度问题转换为群决策问题,将本体映射决策问题形式化为组合拍卖问题,提出基于决策理论和拍卖理论的本体映射模型。本体映射模型由用户输入模块、相关度集结模块、本体映射决策模块以及用户输出模块组成。用户首先输入异构本体,经过规范化处理后进入相关度集结模块,在此模块中将综合考虑本体元素的名称、语义等方面从而生成实体之间的相关度矩阵;接着以此相关度矩阵作为输入进入本体映射决策模块,映射决策模块以拍卖理论为基础,将源本体和目标本体分别视为买家和卖家,通过拍卖规则以确定最优的匹配对。(3)研究agent交互模型下的本体协商机制。本研究将本体协商与agent通信相结合,设计了基于agent交互模型的本体自动协商机制。机制中包含协商对象选择协议、agent交互协议以及概念匹配协议。首先,在协商对象选择协议中提出了一种基于个人偏好的agent协商对象选择方法,此方法能够使遵守协议的agent有更大的机率参与到本体协商中去。在概念匹配协议中,使用基于余弦相似性的方法来确定概念之间的映射。最后在协商对象选择协议中,设计了 agent策略以处理agent之间的知识交换。此外,还证明了该机制保证了信息的无损传输;同时现有的实验结果也验证了该机制的有效性。本文对分布式本体的集成技术进行研究,结果表明可以实现知识的重用与共享,在知识集成、智能问答系统、信息检索等领域能够提高系统查询的准确率和查全率。