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基于部分参考匹配集合的混合遗传算法解决本体匹配问题

Optimizing ontology matching through hybrid genetic algorithm based on partial reference alignment
乔钰博
吕青
许诏云
太原理工大学 电气与动力工程学院, 太原 030024

摘要

不同本体之间的异构问题成为各种应用之间实现更智能化、高效的知识共享和通信的障碍。本体匹配是解决上述问题的有效方法。为了获得高质量匹配结果,提出了基于部分参考匹配结果(PRA,Partial Reference Alignment)的混合遗传算法,该方法采用分层选择方法解决传统PRA构建过程中语义丢失现象,并提出了一种新的适应度函数进一步充分利用PRA中的潜在信息,从另一个角度解决语义丢失问题。此外,该算法结合了遗传算法(GA)和随机爬山算法两种方法,以在全局和局部范围内寻找最优的本体匹配方案。实验结果表明,该算法在不同的本体匹配任务中均能有效地获得高质量的匹配结果,并且和其他前沿的方法比较也有出色的表现。

基金项目

山西省省筹资金资助回国留学人员科研项目(2023061)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0089
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期

发布历史

[2024-08-02] 优先出版

引用本文

乔钰博, 吕青, 许诏云. 基于部分参考匹配集合的混合遗传算法解决本体匹配问题 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0089. (Qiao Yubo, Lyu Qing, Xu Zhaoyun. Optimizing ontology matching through hybrid genetic algorithm based on partial reference alignment [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0089. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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