[发明专利]一种基于本体词法信息和语义信息的本体匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于本体词法信息和语义信息的本体匹配方法，属于计算机技术领域， 特别是属于本体技术领域。

背景技术

本体(ontology)是共享概念模型的明确的形式化规范说明，使得计算机对知识能够共享、 重用、互操作，并在语义Web，知识数据工程，电子商务等领域中广泛应用。由于不同背景 的知识工程师构造和维护相似或相同域的本体，导致了本体之间的异构，这阻碍了知识的共 享、重用、互操作，本体匹配(ontology matching)是解决该问题主要方法之一。

本体匹配是指发现相似或相同域中不同本体中相同类型实体(entity)之间的匹配关系， 实体包括概念(concepts)、属性(properties)、个体(individuals)。目前，本体匹配系统多是 利用实体标签和评论中单词的单个词义和本体中实体间的结构，计算实体间的相似性，从而 得出匹配关系。由于这些本体匹配系统没有有效利用本体的词法信息和语义信息，较少关注 实体中的单词词义的扩展，单词词义的组合方式，特殊含义单词的处理，本体中的语义信息 等对匹配结果的影响，导致这些本体匹配系统的实际匹配结果并不好。因此如何有效利用本 体的词法信息和语义信息，提高本体匹配的质量，成为本体应用过程中一个急需要解决的技 术难题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是发明一种本体匹配方法，能有效利用本体的词法信息和语义 信息。

为了达到上述目的，本发明提出了一种基于本体词法信息和语义信息的本体匹配方法，

所述方法包括下列操作步骤：

(1)将待匹配的两个本体分别定为源本体和目标本体，计算来自源本体与目标本体的 概念匹配候选集合，计算来自源本体与目标本体的属性匹配候选集合，然后合并 所述的属性匹配候选集合和概念匹配候选集合，得到第一匹配候选集合MCO；

(2)对步骤1所获得的第一匹配候选集合MCO中的匹配候选进行循环过滤，得到第 二匹配候选集合MCF；

(3)对步骤2所获得的第二匹配候选集合MCF，根据相似性原则进行细化，产生第三 匹配候选集合MCFS；

(4)对步骤2所获得的第二匹配候选集合MCF，根据包含原则进行细化，产生第四匹 配候选集合MCFC；

(5)把步骤3所获得的第三匹配候选集合MCFS和步骤4所获得的第四匹配候选集合 MCFC进行合并，得到最终的匹配集合。

所述步骤1中的计算来自源本体与目标本体的概念匹配候选集合的具体内容包括下列操 作步骤：

(101)得到源本体概念列表CLS，得到目标本体概念列表CLT；

(102)取源本体概念列表CLS中的概念ConceptSource，取目标本体概念列表CLT中 的概念ConceptTarget；

(103)按照设定的实体之间关系的计算方法，计算概念ConceptSource和概念 ConceptTarget之间的关系，如果存在关系Relation，则获得如下匹配候选： MC(ConceptSource，ConceptTarget)＝<ConceptSource，ConceptTarget，Relation> ，并添加到所述的概念匹配候选集合中；关系Relation分为包括include关系、被 包括beIncluded关系、相等equivalent关系、不相交disjoint关系四类；

(104)转到步骤102直到遍历计算完分别来自源本体概念列表CLS和目标本体概念列 表CLT中的任意两个概念。

所述步骤1中的计算来自源本体与目标本体的属性匹配候选集合的具体内容包括下列操 作步骤：

(111)得到源本体属性列表PLS，得到目标本体属性列表PLT；

(112)取源本体属性列表PLS中的属性PropertySource，取目标本体属性列表PLT中 的属性PropertyTarget；