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Parallelized and distributed task based ontology matching in clustering environment with semantic verification

机译：具有语义验证的集群环境中基于并行和分布式任务的本体匹配

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Recent advances in information and communication technology make huge amount of heterogeneous information available for us. But integration of information semantically and provide machine understandable meaning to information is still a great challenge in current web technology. In overcoming the challenges, ontology matching plays a vital role, which is introduced by semantic web technology. In this paper, we propose a new method of ontology matching using parallelization and distribution technique. To apply parallelism, we develop a partitioning algorithm by using property-by-class and subclass of relationship, which partitions the ontology into smaller clusters. Then the clusters from different ontologies are matched based on terminological and structural similarity with semantic verification. All these tasks of matching are handled in a parallel way and all the tasks are distributed over the computational resources. Thus, we significantly reduce the time complexity and space complexity of large scale matching task. Our proposed method reduces misaligned pairs while increasing correct aligned concepts. Validity of our claims have been substantiated through different experiments on small and large ontologies.
机译：信息和通信技术的最新进展为我们提供了大量的异构信息。但是，在语义上集成信息并为信息提供机器可理解的含义仍然是当前Web技术中的巨大挑战。在克服挑战中，本体匹配起着至关重要的作用，这是语义Web技术引入的。在本文中，我们提出了一种使用并行化和分布技术的本体匹配新方法。为了应用并行性，我们使用关系的按类和子类开发了一种划分算法，该算法将本体划分为较小的集群。然后，基于术语和结构相似性以及语义验证，对来自不同本体的聚类进行匹配。所有这些匹配的任务都以并行方式处理，并且所有任务都分布在计算资源上。因此，我们大大降低了大规模匹配任务的时间复杂度和空间复杂度。我们提出的方法减少了未对齐的对，同时增加了正确的对齐概念。我们的主张的有效性已通过对小型和大型本体的不同实验得到证实。

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