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基于进化算法的本体匹配技术(英文版)


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基于进化算法的本体匹配技术(英文版)
  • 书号：9787030601933
    作者：Xing Xue,Junfeng Chen,Jeng-Shyang Ran
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：114
    字数：无
    语种：en
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：1900-01-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥99.00元
    售价： ￥78.21元
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  • Contents
    Chapter 1 Evolutionary Algorithm based Ontology Schema-level Matching Technique 1
    1.1 Preliminaries 1
    1.1.1 Ontology, Ontology Matching, Ontology Alignment 1
    1.1.2 Similarity Measure 3
    1.2 Optimizing Ontology Alignments through Memetic Algorithm Using
    both MatchFmeasure and Unanimous Improvement Ratio 6
    1.2.1 MatchFmeasure and Unanimous Improvement Ratio 6
    1.2.2 MA Using MatchFmeasure and UIR 11
    1.2.3 Experimental Results and Analysis 16
    1.2.4 Conclusion and Future Work 25
    1.3 Using Problem-speciˉc MOEA/D for Optimizing Ontology Alignments 26
    1.3.1 Multi-Objective Ontology Matching Problem 26
    1.3.2 MOEA/D for Optimizing Ontology Alignments 28
    1.3.3 Experimental Results and Analysis 32
    1.3.4 Conclusion and Future Work 41
    Chapter 2 Evolutionary Algorithm based Ontology Instance-level Matching Technique 42
    2.1 Using Memetic Algorithm for Instance Coreference Resolution 43
    2.1.1 Similarity Measure for Instance Coreference Resolution 43
    2.1.2 Memetic Algorithm for Instance Coreference Resolution 45
    2.1.3 Experimental Results and Analysis 51
    2.1.4 Conclusion and Future Work 55
    2.2 Many-Objective Instance Matching in Linked Open Data 56
    2.2.1 Many-Objective Instance Matching 56
    2.2.2 NSGA-III based Many-Objective Instance Matching 57
    2.2.3 Experimental Studies and Analysis 61
    2.2.4 Conclusion and Future Work 62
    Chapter 3 Improving the Performance of Evolutionary Algorithm based Ontology Matching Technique 63
    3.1 An Alignment-Oriented Segmenting Approach for Optimizing Large Scale Ontology Alignments 65
    3.1.1 The Framework of Segment-based Large Scale Ontology Matching Approach 65
    3.1.2 Source Ontology Partition 66
    3.1.3 Target Ontology Segment Determination 69
    3.1.4 Ontology Segment Matching through the Hybrid Evolutionary Algorithm 71
    3.1.5 Experimental Results and Analysis 72
    3.1.6 Conclusion 79
    3.2 E±cient Ontology Matching Using Meta-Model assisted NSGA-II 79
    3.2.1 Error Ratio based Dynamic Alignment Candidates Selection Strategy 80
    3.2.2 NSGA-II for Optimizing Ontology Alignment 83
    3.2.3 Gaussian Random Field Model 87
    3.2.4 Experimental Results and Analysis 90
    3.2.5 Conclusion and Future Work 96
    3.3 Using Compact Memetic Algorithm for Optimizing Ontology Alignment 97
    3.3.1 Hybrid Population-based Incremental Learning Algorithm 97
    3.3.2 Experimental Studies and Analysis 101
    3.3.3 Conclusion and Future Work 107
    Reference 108
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