异构数据语义集成中本体映射研究

异构数据集成的要解决的关键问题之一是异构数据源的语义异构.为了解决语义异构,实现语义集成,本文利用"本体"描述异构数据,并提出一种通过WordNet词典、Google距离等多种方法综合计算本体概念相似度的方法,实现了半自动化本体映射.     

一种基于本体的异构数据语义抽取方法

针对领域科学数据异构多样、缺乏语义的问题,本文提出一种基于本体的异构数据语义抽取方法。首先,构建领域科学数据的语义抽取框架,并在此基础上分别针对结构化、半结构化以及非结构化数据制定相应的语义转换与抽取规则,形成局部领域本体;然后,通过异构数据间的关联映射,构建领域数据的全局本体,实现异构数据的有效组织与统一管理;最后,将相关方法应用到材料领域,为材料科学数据的有效管理与共享服务提供支撑。     

基于本体的异构数据集成方法

本体具有很强的表达概念语义和推理的能力,为解决多数据源数据集成中语义异构的问题,本体被逐渐应用于其中.给出了一种基于混合本体的信息集成方法,通过建立局部本体、全局本体,以及它们之间的映射,使对全局本体的全局查询能够分解为对底层数据源的查询,重点讨论了该方法中本体的映射,在映射中加入了属性转换,解决了其它映射形式只能表达简单的映射或映射不易维护的问题,并且提高了系统的查全率和查准率.     

基于本体映射的语义Web服务发现框架

分析了语义Web服务中存在的本体异构问题,讨论了语义Web服务发现中输入、输出匹配的方法,以及本体映射中概念相似度计算方法.在已有的Web服务模型基础上,引入语义Web服务发现的机制,提出了一个基于本体映射的语义Web服务发现框架,并阐述了其实现机制.该框架下的本体映射技术的应用能够增强语义Web服务发现的能力.     

基于Web Services的语义异构数据集成设计与实现

高校在信息化建设过程中积累了大量异构、异质的数据源,如何将这些异构数据源中相关的数据资源进行有效整合是当前急需解决的问题.为此,提出了一种新的基于Web Services的异构数据集成解决方案,利用Web Services技术在异构数据集成中的优势,采用虚拟数据库法设计思想,通过设计领域字典表及字段映射表,有效地解决了异构数据集成中最难解决的语义异构问题,并从数据模型转换、全局查询等方面阐述了该方案的可行性.实验结果表明,该方案具有可用性和高效性.     

基于本体的异构数据集成框架

针对电力系统数据集成中存在的语义异构问题,提出一种基于本体的数据集成框架。依据电力参数估计系统的数据需求模型,分析数据集成存在的语义冲突类型,在传统数据集成框架的数据集成中间件模块中加入本体语义描述模块。采用本体描述信息资源域中的概念,通过实现语义冲突主动发现并构建语义映射关系。实验结果表明,该框架能有效解决数据集成过程中的语义异构问题。     

基于本体的异构数据集成方法研究

将本体应用于异构数据集成领域,阐述了如何利用本体技术解决语义异构问题,给出了基于混合本体的异构数据集成架构,并对架构的层次结构及关键技术,包括本体构建、查询处理问题等进行了研究。     

基于本体的异构数据集成研究

分析了现有的异构数据集成中存在的语义异构问题,提出了一种基于本体的异构数据集成系统框架,并给出了关键模块的设计。     

基于本体语义映射的数据集成机制研究

数据集成的难点是如何解决数据之间的语义异构问题,本文利用本体在语义集成上的优点,提出了一种基于本体语义映射的数据集成框架。根据本体概念的定义及其结构,给出了一种本体语义映射算法,该算法通过属性集合间的比较确定概念语义关系,在计算概念相似度时,考虑了概念名称、概念属性集合和相关概念的语义信息。最后通过概念的属性集映射算法和概念映射算法实现了本体语义映射,从而重点解决了数据集成中的语义映射问题。     

异构本体集成中基于视图的映射方法

对现有本体映射方法进行比较和分析后,提出了一种基于视图的映射方法。本体视图实际上是对本体的抽取,即本体的一种应用模式。作为对用户知识的反映它不仅增加了本体映射的可理解性和清晰性,同时也简化了用户对信息的检索。通过构造本体视图间的双向映射关系,既保证了信息查找和定位准确、高效,又提高了映射关系的可扩展性,使本体映射更适合动态变化的信息环境。     

一种基于上下文的语义映射方法

提出了一种基于上下文的语义映射方法SM-Context (semantic mapping based on context).SM-Context首先为本体模型中的概念找出表示其语义信息的上下文,然后采用谓词逻辑的形式表示概念的上下文,最后将本体映射问题转换成命题可满足性问题(SAT),并通过推理方式建立本体之间的语义映射关系.为了验证所提方法在处理本体映射问题时的可行性与有效性,采用OAEI所提供的共享数据集来测试SM-Context.实验结果表明,SM-Context可以有效地利用概念的上下文为本体之间建立语义映射关系.     

基于领域本体的学习资源语义检索模型*

为解决e-learning领域内学习资源的有效检索,提出了一个基于领域本体的e-learning学习资源语义检索模型。用Protégé构建了教育技术领域本体,通过对检索方法的研究分析和算法实现,开发了基于本体语义检索原型系统;并由对比全文检索和基于本体的语义检索两种方法的查准率,证明了基于本体的语义检索方式,在一定程度上能解决目前传统检索中存在的不足。     

语义集成中的不确定性本体映射模型

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征,解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式,增强了Web的语义信息。因此,为了解决语义异构性,实现数据间的互操作,必须建立异构本体间的映射关系。然而,为庞大的异构本体建立完全精确的本体映射是不现实的,本体映射中存在一定的不确定性。提出了一种新型的本体映射框架——语义集成中的不确定性本体映射。从不同方面研究本体特征,集合了多种映射策略,并引入了各映射策略中不确定性匹配的解决方案。实验证明,该方法具有可靠的实验性能,并且具有很好的通用性和可扩展性。     

Variable weight semantic graph‐based ontology mapping method

The mapping method that is based on the name and structure of the ontology elements is the strategy used in most mapping methods. Methods using the name often only use the similarity between the individual elements in the ontology to predict the semantic relations between two ontologies, while the latter measure the mapping between two ontologies by means of the structural relations between the elements. The effects of these two kinds of mapping strategies are not ideal. Addressing this issue, the work presented in this paper proposes an ontology mapping approach, in which the ontology element name and structure are combined. It uses the approaches based on linguistics and distance to generate a variable weight semantic graph. On this graph, the similarity of element names and structure are calculated through iterative computation. In the process of iteration, similarity result values are constantly adjusted. The approach avoids the problem of single methods that cannot use the entire amount of ontology information; therefore, it provides a more ideal mapping result. For making full use of the message of ontology, our implementation and experimental results are provided to demonstrate the effectiveness of the mapping approach.     

基于本体的异构数据集成的研究

随着计算机技术的发展,很多企业内部实现了信息的计算机管理,积累了大量的数据.这些数据存在异构现象,相互之间难以集成和共享.传统的数据集成方法已经不能适应企业获取信息的需求,迫切需要一种新的数据集成系统.在XML技术基础上,提出一种基于本体的异构数据集成系统,用来解决数据源之间的语义异构问题.给出一种基于本体的异构数据集成的系统结构,对关键技术问题进行了研究,指出了系统今后研究的方向.     

改进的混合本体异构数据集成方法研究

针对混合本体结构在异构集成系统扩展性上的不足,在形式化描述数据源及其本体结构的基础上,分析了基于本体的数据源设计过程,提出了两种数据源集成操作来吸收自治数据源中的特化概念来扩展全局本体,并将数据源实例投影到全局本体.系统集成操作分析表明了该方法既保证数据源设计的自治性,又使得系统拥有良好的扩展性.     

异构图形数据的近似语义匹配技术研究

以流程工厂协同设计应用为背景,提出基于允许误差的最大语义图匹配（MSMGE）算法的异构图形数据近似语义匹配模型。利用类无向图来描述2D和3D异构图形数据的工程属性和拓扑关系,消除了图形信息的异构性,并建立各种类实体的属性标签词典来消除2D和3D属性信息的异构性,用语义表达式来表示类无向图顶点和边的语义关系,将异构图形匹配转化为近似语义图匹配。通过基于工程语义对类无向图进行语义分割和基于最大公共序列算法的语义表达式比较、语义规整和语义裁剪等方法,降低了匹配搜索空间,提高了近似语义图匹配效率,实现了近似语义图匹配判断。该研究已经在流程工厂设计软件中得到较好地应用。     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。