基于动态权值的本体综合匹配的研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 | 第12-14页 |
| 2 本体匹配技术 | 第14-29页 |
| 2.1 启发式的和基于规则的方法 | 第14-18页 |
| 2.1.1 基于概念名称的相似度计算 | 第14-15页 |
| 2.1.2 基于实例的匹配 | 第15-16页 |
| 2.1.3 基于属性的匹配 | 第16页 |
| 2.1.4 基于结构的匹配 | 第16页 |
| 2.1.5 PROMPT 系统 | 第16-17页 |
| 2.1.6 QOM 系统 | 第17-18页 |
| 2.2 机器学习方法 | 第18-19页 |
| 2.3 图形匹配方法 | 第19-21页 |
| 2.4 概率方法 | 第21-22页 |
| 2.5 推理和定理证明方法 | 第22页 |
| 2.6 本体综合匹配方法 | 第22-25页 |
| 2.6.1 Falcon-AO 系统 | 第22-23页 |
| 2.6.2 RiMOM 系统 | 第23-24页 |
| 2.6.3 LILY 系统 | 第24-25页 |
| 2.7 本体匹配中的提取算法 | 第25-27页 |
| 2.7.1 NAIVE 算法 | 第25-26页 |
| 2.7.2 匈牙利提取算法 | 第26-27页 |
| 2.8 本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于动态权值的本体综合匹配方法 | 第29-39页 |
| 3.1 概念名字相似度计算策略 | 第29-30页 |
| 3.2 实例相似度计算策略 | 第30-31页 |
| 3.3 属性相似度计算策略 | 第31-32页 |
| 3.4 结构相似度计算策略 | 第32-34页 |
| 3.4.1 事务集的构造 | 第32-33页 |
| 3.4.2 关联规则相似度计算 | 第33-34页 |
| 3.5 动态权值计算方法 | 第34-36页 |
| 3.5.1 DWM 的定义 | 第35页 |
| 3.5.2 DWM 应用的简单例子 | 第35-36页 |
| 3.6 相似度汇聚 | 第36页 |
| 3.7 NAIVE2 提取算法 | 第36-38页 |
| 3.8 本章总结 | 第38-39页 |
| 4 评价标准与实验分析 | 第39-47页 |
| 4.1 评价指标 | 第39-40页 |
| 4.2 实验工具及测试用例 | 第40-41页 |
| 4.2.1 JENA 介绍 | 第40页 |
| 4.2.2 Protégé介绍 | 第40页 |
| 4.2.3 本体样本选择 | 第40-41页 |
| 4.3 实验分析 | 第41-46页 |
| 4.3.1 本体结构相似度计算策略对比实验 | 第41-43页 |
| 4.3.2 DWM 性能实验 | 第43-44页 |
| 4.3.3 匹配提取算法对比实验 | 第44-45页 |
| 4.3.4 综合对比实验 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 基于动态权值的本体综合匹配方法的应用 | 第47-55页 |
| 5.1 项目背景 | 第47-48页 |
| 5.2 基于本体匹配的本体融合 | 第48-54页 |
| 5.3 本章总结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-56页 |
| 6.1 全文总结 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A．作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B．作者在攻读学位期间科研工作情况 | 第61页 |
