Shiva++：一种增强的基于图的本体匹配器
人工智能
2014-04-22 v1
摘要
随着网络规模不断扩大并吸纳关于不同概念和领域的知识，简单的数据库驱动应用程序越来越难以捕捉特定领域的数据。因此，开发人员提出了基于本体的系统，该系统可以存储大量信息并进行推理以产生及时的信息，从而促进有效的知识管理。尽管这种方法使我们的生活更加轻松，但同时也引发了另一个问题：两个吸纳相同知识的不同本体往往对同一概念使用不同的术语。这给知识工程师和工作人员造成了困惑，因为他们不知道哪个术语优于另一个。因此，我们需要合并针对同一领域工作的本体，以便工程师能够在此基础上开发更好的应用程序。本文展示了一种此类匹配器的开发，该匹配器在两个层面上合并两个本体中的概念：1) 字符串层面和 2) 语义层面，从而产生更好的合并本体。我们使用了一种作为系统核心的图匹配技术。我们还评估了该系统，并将其性能与其仅基于字符串匹配的前身进行了测试。结果表明，当前方法产生了更好的结果。
引用
@article{arxiv.1404.4983,
title = {Shiva++: An Enhanced Graph based Ontology Matcher},
author = {Iti Mathur and Nisheeth Joshi and Hemant Darbari and Ajai Kumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.4983},
year = {2014}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1403.7465