20、数据聚类与本体对齐的创新技术探索

数据聚类与本体对齐的创新技术探索

1. DeltaDens 算法概述

DeltaDens 算法适用于处理数值属性描述对象的数据流聚类。它能直接对这类数据流中的数据进行聚类操作。通过为每个属性单独指定相似度阈值（ε 半径），该算法可以轻松扩展到其他类型的信息处理中。在处理新的数据对象时，算法会迭代修改其内部的聚类模型，并且能够识别对象的时间戳。

1.1 性能优势

经过实验验证，DeltaDens 算法每次迭代的执行成本满足此类算法的预期要求。在处理大小相同的输入对象数据包时，其响应时间基本保持恒定。处理成本和内存消耗与内部缓冲区大小 |H| 和问题维度的乘积呈线性关系。此外，聚类结果评估表明，DeltaDens 算法的表现可与 ClusTree、CluStream 和 DenStream 相媲美，甚至在某些情况下表现更优。其提出的基于网格的微聚类结构准确且生成速度快，尽管在处理高维问题时微聚类的数量可能较多，但会受到 |H| 的限制。

2. 本体对齐问题背景

在语义网的发展过程中，本体对齐变得越来越重要。语义网研究人员希望通过为服务描述添加语义信息，来提供更有意义的服务描述。然而，由于信息的异质性，万维网（WWW）中的语义互操作性仍然有限。本体作为一种形式化、明确的共享概念化规范，被认为是解决这一问题的有效途径。在合并相似本体之前，需要建立它们之间的语义和结构映射，这个过程就是本体对齐。

2.1 现有方法的局限性

目前已经提出了许多自动或半自动的本体对齐工具，这些工具大多依赖于启发式方法，如字符串和图匹配技术，来检测概念描述和本体图结构中的相似性。然而，这些方法存在诸多局限性：
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