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本体匹配在企业建模的词库关联中的应用

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目录

摘 要

Abstract

Chapter 1 Introduction

1.1. Context introduction

1.1.1 Ontology

1.1.2 Ontology matching

1.1.3 UNCEFACT and WCO standards

1.2. State of art technologies

State of the art matching algorithms

1.2.2 State of the art ontology matching tools

Chapter 2 Requirement Analysis

General problem definition

2.2. Requirement Analysis

Chapter 3 Solution Design

Matching tools selection

3.2. Data transformation

3.3. Weight setting design

3.4. Synonym algorithm design

Chapter 4 Implementation

Environment and Tools

4.2. Data transformation application

4.3. Weight setting application

4.4. Synonym extension application

4.5. System Test

Conclusion

References

详细摘要

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

Acknowledgement

Resume

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摘要

本文针对企业间的互操作问题,将本体匹配技术应用到企业建模的词库关联中,建立词库内容之间的关联对应,以便增强企业间的互操作性。本文面向ASICOM项目旗下多个企业,其中一些企业使用UNCEFACT标准来建立自己的商业模型,另一些企业则使用WCO标准。每个企业使用一个词库来存储其商业模型的详细信息,如实体,关系,属性和数据类型等。由于企业间有很多业务往来,而他们使用的商业模型却不尽相同,所以在沟通和交流的时候会产生很多歧义,使双方的合作产生不便。而我们的任务是应用本体匹配技术将两个企业的词库关联起来,并建立一个高准确率的对照表,可以将两个词库的内容相互翻译,以便两个企业的沟通和交流。
  以上目标的实现分为三个部分。首先,由于目标词库数据量巨大,并且无法直接被本体匹配工具处理,我们开发了一个应用程序,自动将两个词库的数据转换为以网络本体语言(OWL)描述的形式。
  其次,我们对整个本体匹配领域中最新最常用的11种本体匹配工具以及它们所使用的算法进行了综合的分析,就其特点,处理能力,稳定性,易用性,健全性以及应用在本领域后所表现出的准确性和处理速度进行一个全面的比较。继而根据分析结果,结合两个商业模型的背景研究,我们选择了一个最合适于本领域的本体匹配工具—COMA。在确定了工具以后,我们对目标数据进行了匹配,并建立起了两个词库数据之间的关联,但是由于目标数据种类复杂,COMA给出的结果准确率偏低,错误匹配和缺失匹配数量过多,匹配结果并不能被企业采用。
  所以,在最后一个部分,也是本文的核心部分,基于前一部分的研究结果,我们设计并实现了一个优化方案,在很大程度上提高了匹配的准确度,从而得到符合企业要求的匹配输出。优化方案包括权值设置和同义词匹配算法的扩展。权值设置通过一个应用程序实现,程序包含一个权值计算算法,该算法根据COMA中各个算法在匹配中的表现计算其权值,使高效率的算法在最终结果中占据更重要的位置,取代了COMA本身的简单求平均值算法。扩展的同义词匹配算法允许用户自定义同义词,可以有效的扩充COMA的同义词库,使匹配更具针对性。经过这个方案的优化,匹配的准确度得到了很大的提高,结果已经被企业采用。
  由于该方案也将用于ASICOM项目的其他词库的匹配,我们会跟踪其反馈结果以作出更多的优化。

著录项

  • 作者

    郭羽含;

  • 作者单位

    哈尔滨工业大学;

  • 授予单位 哈尔滨工业大学;
  • 学科 软件工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王玲;
  • 年度 2009
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TP311.13;
  • 关键词

    本体匹配; 企业建模; 词库关联; 互操作性;

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