SMGM:一种基于模式结构和已有匹配知识的模式匹配模型

• 作者: 于戈 余恩运 张旭 王广奇 申德荣
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 模式匹配 重用 阈值区间 推理 神经元网络 自学习
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 有工智能及图像处理技术
• 页码范围: 168-169,封四
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 1898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.03.045

摘要

模式匹配是确定模式间语义匹配关系的技术,它在许多应用中起着重要的作用,如数据集成中异构模式信息整合、本体知识映射、电子商务中消息映射等.针对已有模式匹配方法的局限性,本着最大限度地减少人工干预使模式匹配自动化的原则,本文提出一种利用模式结构信息和已有匹配知识的模式匹配模型SMGM.它借鉴神经网络元间影响作用过程实现语义匹配推理;通过重用已有匹配知识,补充、精化匹配知识,自动缩减不确定阈值区间;并给出一种自适应式迭代挖掘求精已有匹配知识的自学习型模式匹配模型.实验表明:SMGM模型切实可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于戈	东北大学计算机科学系	426	6587	38.0	64.0
2	申德荣	东北大学计算机科学系	111	1289	18.0	32.0
3	张旭	东北大学计算机科学系	23	125	6.0	11.0
4	余恩运	东北大学计算机科学系	3	26	2.0	3.0
5	王广奇	东北大学计算机科学系	5	20	3.0	4.0