计算机科学论坛--菜鸟关于实现相似度计算的模拟实验（菜并实用着）

贴子主题：菜鸟关于实现相似度计算的模拟实验（菜并实用着）

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chris,其实还有其他的方法如基于上层本体的映射方法等具体如下:
Schema映射
在数据库领域，关于Schema映射的研究很多，例如：文献[25],其主要方法是通过定义全局模式来描述所有的分布数据，这样数据集成问题就变为分布数据库模式到全局数据库模式的映射问题，然而基于本体的信息互操作和语义集成问题是一个更加动态的知识共享过程，这种全局模式的方法显得有些不太适合，这里举例介绍部分相关研究工作和系统。
目前Schema映射已经有了相对比较成熟的研究，但本体映射不同于Schema映射[26]，首先.Schema没有为数据提供清晰的语义，而本体为数据表示提供了清晰的形式化表示，在本体映射中可以充分利用这些形式化的语义信息；其次Schema的目的不是专门用来共享和可重用的，然而本体最基木的任务之一就是为了实现可重用和共享；再次，本体开发需要在一个越来越分布的环境下完成；最后Schema映射需要考虑每一个数据变化(例如：添加新的类)对映射结果的影响，而本体中知识表示的原语更加丰富、复杂，包括反函数、cardinality约束、传递属性、类型检查约束等，这些丰富的原语既为本体映射提供了有用的信息，也可能给本体映射带来新的困难.以上这些差异使得Schema映射的方法不能简单直接地用到木体映射中。
尽管Schema映射和本体映射存在非常大的差异，许多面向Schema映射的基本方法和技术还是可以被借鉴到本体映射的研究中，.实际上，目前许多Schema映射系统都在进行扩展以支持本体映射。
基于上层本体的映射方法
目前，许多研究组织开始着手研究‘通用’的上层本体(common top-level ontology)，用这些本体描述最基本的概念，如事件(eveny)、时间(time)、空间(space)、事物(thing)、人物(human)、处理流程(process)等，其中一些通用本体还逐渐成为领域标准，例如SUMO[27]和DOLCE[28] ，上层本体的目的就是提供一个通用的词汇集作为领域木体定义的基础，基于上层本体建立映射的基本思想是：首先定义通用上层本体，然后不同的领域本体分别基于这些上层本体建立，这样不同领域本体之间的映射问题就可以利用它们和上层本体之间的关系实现，这种方法的前提是所有领域本体必须基于上层本体建立，这严重地限制了该方法的通用性。
基于相似度计算的本体映射
基于相似度计算的本体映射计算两个实体元素之间的相似度，映射的发现问题可以看作搜索相似度最大的两个实体元素的问题，基于相似度的本体映射方法的基本思想是：本体O1到O2的映射发现问题,可以分解为O1中的每一个元素X搜索其在O2中最相似的映射对象X’[29]，这种方法获得的结果是局部最优解，一些研究者对该方法进行扩展，试图使其支持全局最优的映射发现。
其他本体映射的研究
还有许多关于本体映射的研究，基于语义推理的映射方法的主要思想是利用本体的约束或逻辑来验证映射结果，主要方法包括命题可满足性(Prpositional Satisfiability, SAT)、形式可满足性技术(Modal SAT Techniques)以及基于描述逻辑（Description Logic)的方法，例如,SAT将本体映射问题转换成一系列的命题公式，将映射发现问题转换成命题公式合法性的验证问题，基于语义推理的映射方法往往需要和其它方法结合使用，即首先由其它映射方法指定一些候选映射，然后利用本体的约束和逻辑对候选映射进行验证，以提高映射精度，除此之外，还有一些关于复杂映射的研究。例如，Multi-matcher Systems[30]和IMap[31]等，这些研究主要针对复杂字串函数和数值函数映射发现，关于映射效率的研究包括QOM[32]等,其基本思想是想通过改进映射算法，提高映射效率，同时使得映射精度的损失尽可能小。


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