一种基于马尔科夫网的本体匹配算法

• 作者: 伏玉琛 凌兴宏 姚望舒 崔恺
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 本体 本体匹配 马尔科夫网 相似度传播 循环置信度传播 一致性约束
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 209-213
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.047

摘要

概率模型是解决不确定性推理和数据分析的有效工具。针对本体匹配的不确定性，提出一种基于马尔科夫网的本体匹配改进算法。采用多种传统匹配算法计算相似度矩阵，改进相似度传播规则，添加2种结构稳定性约束规则和1种Disjoint一致性约束规则，定义其对应团的势函数。根据相似度矩阵和上述规则，给出马尔科夫网的构造方法，使用循环置信度传播算法计算随机变量的后验概率，依据后验概率得到最后的本体匹配结果。在OAEI 2010数据集上进行实验，结果表明，与iMatch本体匹配系统相比，该算法能有效降低概率模型的复杂度，提高本体匹配的准确率和召回率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	凌兴宏	苏州大学计算机科学与技术学院	36	111	6.0	8.0
2	伏玉琛	苏州大学计算机科学与技术学院	35	201	8.0	11.0
3	崔恺	苏州大学计算机科学与技术学院	1	4	1.0	1.0
4	姚望舒	苏州大学计算机科学与技术学院	16	108	6.0	9.0