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首页> 外文会议>Database and Expert Systems Applications; Lecture Notes in Computer Science; 4080 >A Vector Space Model for Semantic Similarity Calculation and OWL Ontology Alignment
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A Vector Space Model for Semantic Similarity Calculation and OWL Ontology Alignment

机译：用于语义相似度计算和OWL本体对齐的向量空间模型

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Ontology alignment (or matching) is the operation that takes two ontologies and produces a set of semantic correspondences (usually semantic similarities) between some elements of one of them and some elements of the other. A rigorous, efficient and scalable similarity measure is a pre-requisite of an ontology alignment process. This paper presents a semantic similarity measure based on a matrix represention of nodes from an RDF labelled directed graph. An entity is described with respect to how it relates to other entities using N-dimensional vectors, being N the number of selected external predicates. We adapt a known graph matching algorithm when applying this idea to the alignment of two ontologies. We have successfully tested the model with the public testcases of the Ontology Alignment Evaluation Initiative 2005.
机译：本体对齐（或匹配）是采用两个本体并在其中一个的某些元素与另一个的某些元素之间产生一组语义对应关系（通常是语义相似性）的操作。严格，有效和可扩展的相似性度量是本体对齐过程的先决条件。本文提出了一种基于RDF标记的有向图的节点矩阵表示的语义相似性度量。关于实体与使用N维向量的其他实体之间的关系进行了描述，所选维度为N个选定外部谓词。在将此思想应用于两个本体的对齐时，我们采用了已知的图匹配算法。我们已使用2005年本体比对评估计划的公开测试案例成功测试了该模型。

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