8、汽车领域半自动本体匹配与网络物理社会系统中的本体合作

汽车领域半自动本体匹配与网络物理社会系统中的本体合作

汽车领域半自动本体匹配

在汽车等多个领域，数据模型的集成与管理是一项复杂且关键的任务。语义网技术为这些任务提供了可能的解决方案，其中本体匹配是实现不同数据源集成的重要手段。

语义技术与相似度聚合

基于语义的技术适用于对预对齐（即预先假定为等价的实体）进行验证或扩充。例如命题可满足性、模态可满足性技术或基于描述逻辑的技术等。

基本相似度度量适用于不同类型的差异情况，可作为复杂解决方案的构建块，常用的方法是将它们进行聚合。以下是几种常见的相似度度量聚合方法：
- 加权乘积和加权和 ：三角范数在不确定计算中是著名的合取运算符，加权乘积（属于三角范数）可用于本体匹配。两个对象 (x) 和 (x’) 之间的加权乘积公式为：(sim(x, x’) = \prod_{i=1}^{n} simi(x, x’)^{wi})，其中 (simi(x, x’)) 是对象 (x) 和 (x’) 的第 (i) 个相似度度量。类似地，加权和可以看作是具有加权维度的曼哈顿距离的推广。
- 多维距离 ：这种聚合方法适用于独立的基本相似度度量。例如闵可夫斯基距离，公式为：(sim(x, x’) = (\sum_{i=1}^{n} simi(x, x’)^{p})^{\frac{1}{p}})，其中 (simi(x, x’)) 是对象 (x) 和 (x’) 的第 (i) 个相似度度量。
- 机器学习方法 ：可以将相似度度量聚合转换为有监督的机器学习问题，利用包含每个匹配对的相似度度量值以及表示正映射