基于二值相似度计算的异构本体融合方法

异构本体的存在带来了知识检索的冗余,基于异构本体的知识融合是十分必要的。大量的语义相似度计算容量与复杂的计算过程使得知识融合变得困难,本文提出二值相似度计算的异构本体融合方法,将语义相似度的计算提前至原始本体的构建过程,融合时只进行概念和关系的二值匹配,从而简化融合过程再次计算语义相似度的过程。文章从实体图书元数据、小样本本体和大样本本体三个角度组织了三个实验,利用武汉大学图书馆书目数据的实验一显示本文方法可以完成本体融合的过程,实验二和实验三显示本文方法可以提高本体融合的准确性,并显著提高运行反馈时间,综合反映本体融合效果良好,但需要在召回率上进行改进。本文方法有望在扩展专家本体、减少本体构建开销等方面体现应用价值。