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文檔簡介
1、本體在語義網(wǎng)中起著核心的作用,是語義網(wǎng)中語義的載體。但在很多情況下,不同領(lǐng)域,對許多相同概念會定義出不同的本體,甚至同一領(lǐng)域,不同機構(gòu)對同一領(lǐng)域定義出的本體也往往各不相同。這就要求有一個高質(zhì)量的自動映射方法來建立本體之間的對應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而實現(xiàn)用不同本體標(biāo)注的數(shù)據(jù)之間的互相轉(zhuǎn)換。
在類如跨智能空間的應(yīng)用中,不單要求本體映射的質(zhì)量要高,同時要求映射算法有很高的效率??缰悄芸臻g是普適計算實施的一個必經(jīng)階段。隨著普適計算技術(shù)的深入挖
2、掘與推廣,智能空間的研究與應(yīng)用也將從原來的單智能空間階段逐步擴展到跨智能空間階段,即無論用戶處在哪個智能空間中,都可以充分享受到計算帶來的服務(wù)。在跨智能空間研究階段,上下文共享又面臨著多項理論與技術(shù)上的困難,這是因為對于上下文共享,異構(gòu)智能空間之間客觀存在著語義邊界、質(zhì)量邊界和訪問邊界,其中語義邊界指:每個智能空間都需要使用一套語義描述本體,為空間內(nèi)上下文的共享提供基礎(chǔ)。不同的語義描述本體體現(xiàn)了開發(fā)者對上下文的認(rèn)識,而各個智能空間采取何
3、種語義描述本體很難達(dá)成統(tǒng)一。因此上下文本體映射是解決上下文本體術(shù)語失配的重要手段,也是跨越異構(gòu)智能空間語義邊界的一個重要手段。
在跨智能空間的應(yīng)用中,用戶將動態(tài)的在各智能空間中切換。由于用戶將進(jìn)入的智能空間無法事先預(yù)知,故無法在系統(tǒng)設(shè)計階段完成智能空間的上下文本體與用戶的上下文本體間的映射,而只能在系統(tǒng)運行時進(jìn)行映射。在這種即時映射的需求下,若映射消耗的時間過長,會導(dǎo)致服務(wù)響應(yīng)過期,上下文信息失效,嚴(yán)重影響用戶體驗。因此,
4、上下文本體映射的效率對于用戶成功地進(jìn)行跨智能空間活動是一個至關(guān)重要的問題。
本文正是基于以上背景,開展對本體映射的研究工作,具體研究內(nèi)容包括映射質(zhì)量方面的一點和映射效率方面的兩點:
(1)基于概率的映射方法具有堅實的理論基礎(chǔ),但有時難以找到大量的本體實例來計算概率。本文提出了一種基于概率描述邏輯P-CLASSIC的映射方法PDLOM(Probabilistic Description Logic based
5、Ontology Matcher),它利用搜索引擎的統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建出實例在原始概率(primitive concepts)上的分布--貝葉斯網(wǎng)絡(luò),然后對概念描述的展開形式(canonical form)使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)計算其概率。此研究點在第三章中重點闡述。
(2)本體映射效率的一個關(guān)鍵因素是候選匹配節(jié)點對的個數(shù)。針對跨智能空間應(yīng)用對映射效率的需求,本文提出了本體分割和本體塊映射的方法來削減候選匹配節(jié)點對,提升本體映射的運行效
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