期刊论文

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数据分析与知识发现

2096-3467

2015

6

33-40

本文系国家社会科学基金一般项目“基于关联数据的知识创造中知识外化和融合机制研究”（项目编号：12BTQ039）和教育部人文社会科学基金一般项目“关联数据在知识地图中的链接模式研究”（项目编号：11YJA870010）的研究成果之一.

本校为第一机构

[目的]通过分析关联数据集的特点,对传统本体匹配方法进行改进.[方法]从数据转换方式、名称相似度和描述信息相似度三方面将本体匹配方法合并为匹配规则,引入遗传算法提取最佳匹配规则,结合Jena进行实验验证.[结果]构建面向关联数据集的本体匹配框架,实现关联数据集本体间的互联.[局限]本体匹配过程中主要考虑解决本体异构问题,未能全面涉及多领域及跨语言的本体匹配.[结论]该匹配方法能实现数据集之间的关联,进一步提高关联数据集的链接水平.

[Objective] The paper analyzes the characters of linked data set to improve the traditional Ontology matching method. [Methods] Combine the Ontology matching methods as matching rules from three aspects, which are method of data transformation, similarity of name and similarity of the description information, then use the genetic algorithm to extract the best matching rules, finally use Jena to test. [Results] Construct an Ontology matching framework for linked data set, and realize the interconnection between Ontologies of linked data set. [Limitations] The Ontology matching process mainly so...