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摘要:
映射效率对于Web服务发现和组合、智能空间上下文感知等领域的动态映射至关重要.现有方法对相似度计算方法加以简化来提升效率,但当候选匹配实体对的数目随本体的规模增大而急剧增加时,就无法有效地处理.文中提出一种基于本体分割的高效本体映射算法.通过自下而上的聚类,将本体划分为一组大小合适的本体块,然后基于向量空间算法进行块映射,并从块映射结果中选取实体映射的候选匹配对,从而削减其数量,达到减少时间复杂度的目的.实验表明,文中方法显著提升运行时本体映射的效率,比Falcon-AO本体映射方法快6倍.
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文献信息
篇名 基于本体分割的本体映射算法
来源期刊 模式识别与人工智能 学科 工学
关键词 本体映射 本体分割 聚类 向量空间模型
年,卷(期) 2011,(2) 所属期刊栏目 研究与应用
研究方向 页码范围 243-248
页数 分类号 TP391
字数 4849字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6059.2011.02.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李善平 浙江大学计算机科学与技术学院 72 1464 19.0 36.0
2 李志明 浙江大学计算机科学与技术学院 9 21 4.0 4.0
3 杨朝晖 浙江大学计算机科学与技术学院 11 161 5.0 11.0
4 林欣 华东师范大学计算机科学与技术系 9 129 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
本体映射
本体分割
聚类
向量空间模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
模式识别与人工智能
月刊
1003-6059
34-1089/TP
16开
中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥董铺岛合肥1130信箱
26-69
1989
chi
出版文献量(篇)
2928
总下载数(次)
8
总被引数(次)
30919
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导