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摘要:
大数据背景下大规模本体映射的时间复杂度较高, 效率和精度较低.为此, 提出一种基于模块化和局部置信度的多策略自适应大规模本体映射算法.对本体内部进行聚类和模块化, 基于信息检索策略发现模块间高相似度的相关子本体, 计算相关子本体间各映射策略下的局部置信度, 在组合映射结果时基于局部置信度对相应策略的权值进行自适应调整.在此基础上, 利用启发式贪心策略提取映射结果并基于映射规则矫正结果.实验结果表明, 与Falcon、ASMOV方法相比, 该算法具有较高的查全率、查准率与F-measure值.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 多策略自适应大规模本体映射算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 大数据 大规模本体映射 模块化 局部置信度 自适应
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目 云计算与大数据专题
研究方向 页码范围 14-19
页数 6页 分类号 TP391
字数 5869字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0052715
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 蒋猛 陆军工程大学指挥控制工程学院 3 0 0.0 0.0
2 禹明刚 陆军工程大学指挥控制工程学院 9 6 1.0 2.0
3 王智学 陆军工程大学指挥控制工程学院 7 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
大数据
大规模本体映射
模块化
局部置信度
自适应
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
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
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