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基于部分标准对齐的协同遗传规划算法解决本体匹配问题
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作者 姜照航 吕青 +1 位作者 戴可涛 孙东磊 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第4期1095-1101,共7页
本体异质性阻碍了知识交互和数据共享。本体匹配通过整合相似度特征解决多种异质问题。为提高匹配结果的质量,提出了基于部分标准对齐(PSA)的协同遗传规划算法。该算法利用基于自适应概率的交叉策略和基于语义相似度的变异策略,平衡局... 本体异质性阻碍了知识交互和数据共享。本体匹配通过整合相似度特征解决多种异质问题。为提高匹配结果的质量,提出了基于部分标准对齐(PSA)的协同遗传规划算法。该算法利用基于自适应概率的交叉策略和基于语义相似度的变异策略,平衡局部开发和全局探索,寻找高质量的相似度表示;其次,提出了一种新的适应度函数,引导算法的寻优方向,全面挖掘PSA中的信息价值;最后,提出了一种新的PSA修正方法,通过多维度识别可疑匹配对,并结合随机森林分类器聚合专家投票,优化PSA来构建更可靠的相似度特征。实验结果表明,该方法在不同的专家错误率和本体匹配任务中均能获得高质量的匹配结果,优于先进的匹配技术。 展开更多
关键词 本体匹配 部分标准对齐 协同遗传规划 适应度函数 PSA修正
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