【摘 要】
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大数据背景下大规模本体映射的时间复杂度较高,效率和精度较低。为此,提出一种基于模块化和局部置信度的多策略自适应大规模本体映射算法。对本体内部进行聚类和模块化,基于
【基金项目】
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国家自然科学基金(61802428)
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大数据背景下大规模本体映射的时间复杂度较高,效率和精度较低。为此,提出一种基于模块化和局部置信度的多策略自适应大规模本体映射算法。对本体内部进行聚类和模块化,基于信息检索策略发现模块间高相似度的相关子本体,计算相关子本体间各映射策略下的局部置信度,在组合映射结果时基于局部置信度对相应策略的权值进行自适应调整。在此基础上,利用启发式贪心策略提取映射结果并基于映射规则矫正结果。实验结果表明,与Falcon、ASMOV方法相比,该算法具有较高的查全率、查准率与F-measure值。
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