[发明专利]一种基于紧凑协同进化算法的本体匹配方法

摘要

一种基于紧凑协同进化算法的本体匹配方法，建立本体匹配问题的优化模型，构建相似度矩阵；使用紧凑协同进化算法求解优化模型，获取最优的本体匹配结果；初始化较好个体的概率向量PV_better和较差个体的概率向量PV_worse，通过PV_better和PV_worse生成初始的较好个体的概率向量的精英解ind_BElite和较差个体的概率向量的精英解ind_Bworse；每个个体编码信息既包括用于集成不同相似度度量的映射结果的权重也包括用于过滤本体映射结果的阈值；采用加权平均的方法集成不同的相似度度量产生的匹配结果。本发明从本质上减少基于进化算法的本体匹配系统在运行过程中消耗的时间和内存量，从而提高本体匹配过程的效率。

主权项

一种基于紧凑协同进化算法的本体匹配方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1)：建立本体匹配问题的优化模型，构建相似度矩阵；具体包括：步骤1.1)：建立本体元匹配问题的优化模型：其中，f‑measure(X)用于度量匹配结果的质量，n表示采用的相似度度量技术的个数或待集成的相似度矩阵个数，xn+1表示用于过滤最终匹配结果的阈值；步骤1.2)：给定两个待本体O1＝(C1，P1，I1)，O2＝(C2，P2，I2)；其中O1和O2分别表示两个本体；C1和C2分别为O1和O2中概念的集合；P1和P2分别为O1和O2中概念之间关系的集合；I1和I2分别为O1和O2中实例的集合，所述实例为概念对应的实际对象；概念、概念之间的关系和实例统称本体中的实体；分别利用不同的相似度度量技术生成相似度矩阵，每种相似度度量技术对应一个相似度矩阵；相似度矩阵的行和列分别为O1和O2中的实体，相似度矩阵中的元素是通过相似度度量技术对对应的实例对进行相似度评价生成的相似度值；步骤2)：使用紧凑协同进化算法求解步骤1)中的优化模型，获取最优的本体匹配结果；具体包括：步骤2.1)初始化较好个体的概率向量PV_better和较差个体的概率向量PV_worse，通过PV_better和PV_worse生成初始的较好个体的概率向量的精英解ind_BElite和较差个体的概率向量的精英解ind_Bworse；每个个体编码信息既包括用于集成不同相似度度量的映射结果的权重也包括用于过滤本体映射结果的阈值；采用加权平均的方法集成不同的相似度度量产生的匹配结 果，具体描述如下：其中是不同的相似度度量获取的映射结果向量，是权重向量，n是相似度度量技术的个数；编码通过在区间[0,1]中定义分割点来间接地表示不同的权重，假设p是所需的权重个数，则分割点集合可以表示为c'＝{c'1,c'2,...,c'p‑1}；译码过程分为两个步骤：首先将分割点集合中的元素按照升序排列，得到新的集合c＝{c1,c2,...,cp‑1}，然后按照以下公式计算不同的权重：用于过滤本体映射结果的阈值用一位编码表示，其取值范围是[0，1]；步骤2.2)：通过指数交叉算子更新PV_better，通过常规的PV更新算法更新PV_worse；步骤2.3)：通过ind_BElite和ind_WElite的中的编码信息获取各自的本体匹配结果alignment_BElite和alignment_WElite，通过适应度函数度量二者质量优劣并进一步确定最新的PV_better和PV_worse，实现两个PV向量之间的交互；步骤2.4)：若终止条件不满足，返回步骤2.2)，否则输出ind_Belite。