本文選題：知識庫 + 分類體系匹配��； 參考：《計算機研究與發(fā)展》2017年01期

【摘要】：近年來,分類體系匹配由于其在知識庫構建和融合等方面的廣泛應用,已成為國內(nèi)外工業(yè)界和學術界的研究熱點.然而,隨著網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展,分類體系變得越來越龐大和復雜,構造一種通用有效的分類體系匹配器以適應大規(guī)模、異構分類體系匹配的擴展性仍然面臨很大的挑戰(zhàn).為此,提出了一種基于復合結構的分類體系匹配方法 BiMWM,該方法利用分類體系中分類的復合結構信息:微觀結構和宏觀結構,將分類體系匹配問題轉化為二部圖上的優(yōu)化問題進行求解.首先,創(chuàng)建賦權的二部圖建模分類體系之間候選的匹配類對關系;然后,通過計算二部圖上的最大權匹配剪枝選擇最優(yōu)的分類體系的匹配類對.BiMWM方法可以在多項式時間內(nèi)為2個分類體系產(chǎn)生最優(yōu)匹配.實驗結果表明:與當前先進的基準方法相比,該方法能夠有效提升大規(guī)模、異構分類體系匹配的性能.
[Abstract]:In recent years, classification system matching has become a research hotspot in industry and academia because of its wide application in knowledge base construction and fusion. However, with the continuous development of network big data, the classification system becomes more and more large and complex. To construct a general and effective classification system matching machine to adapt to large scale, the scalability of heterogeneous classification system matching is still facing a great challenge. In this paper, BiMWM, a matching method of classification system based on compound structure, is proposed. The method uses the information of composite structure in classification system: microstructure and macroscopic structure. The matching problem of classification system is transformed into an optimization problem on bipartite graph. First, create candidate matching class pairs between weighted bipartite graph modeling classification systems; then, By calculating the maximum weight matching pruning on bipartite graphs and selecting the matching class pairs of the optimal classification system, the BiMWM method can generate the optimal matching for the two classification systems in polynomial time. The experimental results show that this method can effectively improve the performance of large-scale heterogeneous classification system matching compared with the current advanced benchmark method.
【作者單位】： 中國科學院信息工程研究所;中國科學院網(wǎng)絡數(shù)據(jù)科學與技術重點實驗室(中國科學院計算技術研究所);
【基金】：國家“九七三”重點基礎研究發(fā)展計劃基金項目(2012CB316303,2013CB329602) “核高基”國家科技重大專項(2013ZX01039-002-001-001) 國家自然科學基金項目(61303056,61402464,61402442,61572469,61502478) 北京市自然科學基金項目(4154086)~~
【分類號】：TP391.1

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本文編號：1845522