提出了一种基于上下文的语义映射方法 SM-Context(semantic mapping based on context)。SM-Context首先为本体模型中的概念找出表示其语义信息的上下文,然后采用谓词逻辑的形式表示概念的上下文,最后将本体映射问题转换成命题可满足性问题(SAT),并通过推理方式建立本体之间的语义映射关系。为了验证所提方法在处理本体映射问题时的可行性与有效性,采用OAEI所提供的共享数据集来测试SM-Context。实验结果表明,SM-Context可以有效地利用概念的上下文为本体之间建立语义映射关系。
随着领域内本体数量的不断增多,很多本体映射方法已经不适用于多本体映射任务。为此,提出一种基于参考本体的多本体映射方法 (multiple ontology mapping based on reference ontology,MOM-RO)。在多本体映射过程中,方法 MOM-RO从源本体集合中提取共享概念集合并建立参考本体;然后利用参考本体来构建一个统一的向量空间模型;然后,将源本体中的概念表示成该模型中的向量,从而使用向量之间的欧氏距离来计算概念之间的相似度;最后,建立源本体之间的映射关系。实验结果表明,方法 MOM-RO可以有效地完成多本体映射的任务。
为了实现异构模糊本体之间的知识共享和重用等语义互操作,需要为它们建立映射关系,为此提出了一种新的模糊本体映射方法 VSM-FR(vector space model based on fuzzy relation)。VSM-FR方法首先利用模糊本体中的模糊关系构建向量空间模型;然后将模糊概念表示成此向量空间模型中的向量,这样模糊概念之间的相似度就可以通过向量运算的方法来获得;最后为相似度大于给定阈值的模糊概念对建立映射关系。附带的实例也充分地证明了VSM-FR方法在处理模糊本体映射时的可行性和有效性。
