[發(fā)明專利]一種基于緊湊進化算法的本體匹配方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201510865803.8 | 申請日： | 2015-12-01 |
| 公開（公告）號： | CN105512249A | 公開（公告）日： | 2016-04-20 |
| 發(fā)明（設計）人： | 薛醒思 | 申請（專利權(quán)）人： | 福建工程學院 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30;G06F17/27;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京市商泰律師事務所 11255 | 代理人： | 毛燕生 |
| 地址： | 350118 福*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 緊湊 進化 算法 本體 匹配 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于計算機信息領(lǐng)域，具體地，本發(fā)明涉及一種基于緊湊進化 算法的本體匹配方法。
背景技術(shù)
元模型：元模型是一種利用已有信息構(gòu)建的替代評價模型，該模型可 以通過已經(jīng)評價的點來近似一個多變量函數(shù)以預測新的點的評價值。
隨著語義網(wǎng)的發(fā)展，出現(xiàn)了大量的本體。由于應用目的相似，許多本 體共存于同一個領(lǐng)域中。然而由于人的主觀性，同一個應用領(lǐng)域的不同本 體可能用不同的方式定義同一個實體對象，產(chǎn)生了本體異質(zhì)問題。為了能 夠通過本體實現(xiàn)不同的應用系統(tǒng)在語義層面的協(xié)作，需要確定不同本體中 元素之間的語義對應關(guān)系。對于擁有上百萬個概念實體的大規(guī)模的本體而 言，通過人為的方式來完成本體匹配是不現(xiàn)實的。因此，需要開發(fā)高效的 本體匹配系統(tǒng)來自動完成本體匹配過程。
由于用戶無法等待太長的系統(tǒng)響應過程，因此對于動態(tài)的應用場景而 言，本體匹配系統(tǒng)十分強調(diào)在有限的運行時間內(nèi)完成本體匹配過程。從這 個意義上來說，除了本體匹配結(jié)果的質(zhì)量之外，本體匹配過程的效率(匹 配過程所需的運行時間和消耗的內(nèi)存量)至關(guān)重要。當前已有的基于進化 算法的本體匹配系統(tǒng)雖然都采用了不同的策略來提高本體匹配過程的效 率，但是由于采用的基礎(chǔ)算法框架沒有本質(zhì)的提升，所以高效且智能的本 體匹配過程仍然是一個挑戰(zhàn)問題。
目前在基于進化算法的本體匹配系統(tǒng)中，最著名的是GOAL(Genetics forOntologyALignments)。GOAL無法直接計算兩個本體間的匹配，而是 通過進化算法來確定最優(yōu)的權(quán)重配置以集成不同相似度度量技術(shù)。類似的 思想在近期的一些文章中也得以體現(xiàn)。在一篇文章中，給定部分參考匹配 結(jié)果的前提下，各種方法如進化算法被應用于確定最優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)。此外， Vitiello等在2012年提出通過混合進化算法求解本體匹配問題。由于混合 進化算法在傳統(tǒng)進化算法中加入了局部搜索算子，提升了進化尋優(yōu)過程的 效率。
緊湊算法是一類估計分布式算法，可以將完整的種群通過概率分布函 數(shù)來表示。第一個緊湊遺傳算法是緊湊遺傳算法，該算法模擬了標準二進 制編碼的遺傳算法的行為。擴展緊湊遺傳算法的思想是選擇一個好的概率 分布函數(shù)等價于鏈接學習。集成了Nelder-Mead算法的混合擴展緊湊遺傳算 法也已經(jīng)在文獻中被提出。
為了提高智能計算的效率，近年來各種各樣的元模型方法被應用于人 工神經(jīng)網(wǎng)絡和高斯隨機域建模中。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，元模型方法被應用 在多層神經(jīng)元或基于插值的放射基礎(chǔ)函數(shù)網(wǎng)絡。在此過程中，元模型的形 式有的是標準形式，有的是加入同輸入變量相對重要性有關(guān)的特征。在高 斯隨機域建模中，元模型通過之前的評價結(jié)果來預測候選解的目標函數(shù)值。 同人工神經(jīng)網(wǎng)絡不同，高斯隨機域建模不僅預測函數(shù)值，還預測了可靠的 取值區(qū)間。近期的文獻表示，基于高斯隨機域的元模型在許多應用領(lǐng)域中 獲得了成功。
現(xiàn)有的基于進化算法的本體匹配系統(tǒng)在匹配本體的過程中消耗的內(nèi)存 過大、運行時間太長。
發(fā)明內(nèi)容
為解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于緊湊進化算法的本體匹配方 法。本發(fā)明針對現(xiàn)有的基于進化算法的本體匹配系統(tǒng)在本體匹配過程中構(gòu) 建完整的群體參與進化過程導致內(nèi)存消耗過大的問題以及在實際應用中評 價個體消耗的內(nèi)存和時間太大的問題，提出了采用緊湊遺傳算法來減少群 體消耗的內(nèi)存量，并在緊湊遺傳算法中集成元模型來進一步減少算法在求 解過程中所需的內(nèi)存量和時間。
為達到上述技術(shù)效果，本發(fā)明的技術(shù)方案是：
一種基于緊湊進化算法的本體匹配方法，包括如下步驟：
步驟1)給定兩個本體O1＝(C1,P1,I1),O2＝(C2,P2,I2)；
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