基于部分标准对齐的协同遗传规划算法解决本体匹配问题
Solving ontology matching through collaborative genetic programming algorithm based on partial standard alignment
太原理工大学 电气与动力工程学院, 太原 030024
摘要
本体异质性阻碍了知识交互和数据共享。本体匹配通过整合相似度特征解决多种异质问题。为提高匹配结果的质量，提出了基于部分标准对齐（PSA）的协同遗传规划算法。该算法利用基于自适应概率的交叉策略和基于语义相似度的变异策略，平衡局部开发和全局探索，寻找高质量的相似度表示；其次，提出了一种新的适应度函数，引导算法的寻优方向，全面挖掘PSA中的信息价值；最后，提出了一种新的PSA修正方法，通过多维度识别可疑匹配对，并结合随机森林分类器聚合专家投票，优化PSA来构建更可靠的相似度特征。实验结果表明，该方法在不同的专家错误率和本体匹配任务中均能获得高质量的匹配结果，优于先进的匹配技术。
基金项目
山西省省筹资金资助回国留学人员科研资助项目(2023061)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.09.0328
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第4期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1095-1101
文章编号: 1001-3695(2025)04-017-1095-07
发布历史
[2025-04-05] 印刷出版
引用本文
姜照航, 吕青, 戴可涛, 等. 基于部分标准对齐的协同遗传规划算法解决本体匹配问题 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (4): 1095-1101. (Jiang Zhaohang, Lyu Qing, Dai Ketao, et al. Solving ontology matching through collaborative genetic programming algorithm based on partial standard alignment [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (4): 1095-1101. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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