基于部分参考匹配集合的混合遗传算法解决本体匹配问题
Optimizing ontology matching through hybrid genetic algorithm based on partial reference alignment
太原理工大学 电气与动力工程学院, 太原 030024
摘要
不同本体之间的异构问题成为各种应用之间实现更智能化、高效的知识共享和通信的障碍。本体匹配是解决上述问题的有效方法。为了获得高质量匹配结果，提出了基于部分参考匹配结果(PRA，Partial Reference Alignment)的混合遗传算法，该方法采用分层选择方法解决传统PRA构建过程中语义丢失现象，并提出了一种新的适应度函数进一步充分利用PRA中的潜在信息，从另一个角度解决语义丢失问题。此外，该算法结合了遗传算法(GA)和随机爬山算法两种方法，以在全局和局部范围内寻找最优的本体匹配方案。实验结果表明，该算法在不同的本体匹配任务中均能有效地获得高质量的匹配结果，并且和其他前沿的方法比较也有出色的表现。
基金项目
山西省省筹资金资助回国留学人员科研项目(2023061)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0089
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期
发布历史
[2024-08-02] 优先出版
引用本文
乔钰博, 吕青, 许诏云. 基于部分参考匹配集合的混合遗传算法解决本体匹配问题 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0089. (Qiao Yubo, Lyu Qing, Xu Zhaoyun. Optimizing ontology matching through hybrid genetic algorithm based on partial reference alignment [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0089. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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