基于属性的实体类型图匹配

我们致力于处理知识库（KBs，如本体和模式）的异构性，其被建模为实体类型（etypes，如 person）的集合，其中每个 etype 通过继承层次结构与一组属性（如 age 或 height）相关联。关于该主题已有大量文献。一种常见方法是将 KBs 建模为带有标签修饰的图，并将 KB 匹配问题归约为匹配这两个要素，即图的标签和结构。然而，etypes 的标签常常被错置，例如它们比由其属性所定义的正确 etype 更泛或更具体。基于结构的匹配也可能导致错误结论，因为在继承层次结构中分配给某个 etype 的属性并不依赖于其被分配的顺序，因此也不依赖于图的具体结构。在本文中，我们提出了一种新颖的 etype 图匹配方法，处理上述两个突出问题，基于两个关键思想。其一是将匹配实现为一个分类任务，其中 etypes 由关联属性刻画。其二是我们提出了两种基于属性的 etype 相似性度量，其对属性在 etype 定义中所起作用进行建模。实验结果表明了该算法的有效性，特别是对于那些具有大量属性的 etype 图。