基于部分参考匹配集合的混合遗传算法解决本体匹配问题

不同本体之间的异构问题成为各种应用之间实现更智能化、高效的知识共享和通信的障碍。本体匹配是解决上述问题的有效方法。为了获取高质量匹配结果,提出了基于部分参考匹配结果(partial reference alignment, PRA)的混合遗传算法,该方法采用分层选择方法解决传统PRA构建过程中的语义丢失问题,并提出了一种新的适应度函数进一步充分利用PRA中的潜在信息,从另一个角度解决语义丢失问题。此外,该算法结合了遗传算法(GA)和随机爬山算法两种方法,以在全局和局部范围内寻找最优的本体匹配方案。实验结果表明,该算法在不同的本体匹配任务中均能有效地获得高质量的匹配结果,并且和其他前沿的方法比较也有出色的表现。