【摘 要】
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互联网信息的爆炸性增长,使得人们获取有用信息十分困难。语义网上的信息具有机器可读可理解的特性,为解决这个难题提供了研究方向。由于语义网是分布式的,每个组织对同一个
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互联网信息的爆炸性增长,使得人们获取有用信息十分困难。语义网上的信息具有机器可读可理解的特性,为解决这个难题提供了研究方向。由于语义网是分布式的,每个组织对同一个领域有不同的理解,导致了同一领域中存在不同的本体,并且本体之间存在相互重叠的部分。为了实现互联网信息元数据间的互操作,就需要对本体进行整合。本文采用了实体内外部特征分析相结合的方式来计算实体间的相似度,并以此为依据进行本体整合。针对实体内部特征中缺少语义理解的问题,在使用字符串比较方法的基础上引入字典对概念的语义进行识别。该方法综合了语法和语义两个方面得到的结果作为内部特征相似度,并通过字典技术克服本体层中同义词的问题。其次,针对实体的外部特征,采用启发式规则计算本体中实体间的结构相似度,进而可以判断两个实体在本体中的地位是否相似。通过综合使用这两种方式可以有效地识别出待整合本体中相似的部分,提高了本体整合的准确性。在此基础上,开发了一个半自动化的本体整合系统。该系统针对OWL格式的本体文件,提供了本体的图形显示。用户通过选择系统提出的整合建议来完成本体整合过程。本体整合系统在智能信息服务,P2P等多个领域有着广泛的应用。
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