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    一種改進(jìn)的本體相似度計(jì)算方法

    2011-05-11 11:58:40朱珍元
    關(guān)鍵詞:查全率查準(zhǔn)率充分利用

    朱珍元,鄭 誠

    (安徽大學(xué) 計(jì)算智能與信號處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230039)

    本體是共享概念化的明確具體規(guī)范,隨著語義網(wǎng)的發(fā)展,本體的應(yīng)用越來越多。用RDF[1]或 OWL[2]書寫的Web本體在語義網(wǎng)的出現(xiàn)和應(yīng)用方面起到了很大作用,本體的數(shù)量也與日俱增。

    Web的分布式特點(diǎn)使得大量的本體由不同組織開發(fā),并且在很大程度上覆蓋相同或者相交的領(lǐng)域,因此Web本體之間存在一定的相似性,但相關(guān)領(lǐng)域的不同本體之間也存在很大的異構(gòu)性。

    解決本體異構(gòu)問題的最好方法是本體映射。本體映射的目的是架起異構(gòu)本體之間的橋梁,在使用不同本體的Web應(yīng)用之間建立互操作,從而實(shí)現(xiàn)語義網(wǎng)環(huán)境下數(shù)據(jù)的集成與管理。而本體映射的關(guān)鍵技術(shù)是本體的相似度計(jì)算,即計(jì)算兩個不同本體中實(shí)體之間的相似度,當(dāng)相似度值大于某個給定的閾值時(shí),可以認(rèn)為這兩個實(shí)體之間存在著一定的語義關(guān)系。

    目前,關(guān)于本體相似度計(jì)算方法的自動化程度不高,而且不能充分利用本體的各種描述信息。已有的VDoc技術(shù)能夠較好地解決這兩方面的問題,但也存在一些不足。

    基于虛擬文檔的本體相似度計(jì)算方法V-Doc[3]將本體看成一個有向圖,圖中的每個節(jié)點(diǎn)對應(yīng)本體中的一個實(shí)體,為每個實(shí)體自動建立虛擬文檔,充分利用了節(jié)點(diǎn)自身和鄰接節(jié)點(diǎn)的描述信息。但該方法也存在不足:節(jié)點(diǎn)的特征不僅與鄰接節(jié)點(diǎn)有關(guān),而且還與鄰接節(jié)點(diǎn)的鄰接節(jié)點(diǎn)信息有關(guān),即實(shí)體的描述信息還應(yīng)該考慮節(jié)點(diǎn)的第二層鄰接節(jié)點(diǎn)的信息。針對其不足,本文提出一種新的基于虛擬文檔的本體相似度計(jì)算方法NV-Doc。

    1 V-Doc簡介

    1.1 虛擬文檔的構(gòu)建

    虛擬文檔是為了描述概念特點(diǎn)而建立起來的文檔,為每一個節(jié)點(diǎn)構(gòu)建虛擬文檔,充分利用節(jié)點(diǎn)自身和鄰接節(jié)點(diǎn)的描述信息。

    定義 1(URIrefs描述):假設(shè) e是一個 URIref,對 e的描述通過與其有關(guān)的名字、標(biāo)簽、注釋和其他自然語言描述信息組成,其定義[3]為:

    其中 α1、α2、α3、α4是在區(qū)間[0,1]內(nèi)固定的實(shí)數(shù),分別表示名字、標(biāo)簽、注釋和其他自然語言描述信息在對e描述中的權(quán)重,其具體值可以通過實(shí)驗(yàn)確定。

    定義 2 (虛擬文檔):假設(shè) e是一個 URIref,e的虛擬文檔VD(e)定義為:

    其中,sn(e)代表關(guān)于實(shí)體 e的子概念集合,on(e)代表關(guān)于實(shí)體 e 的父概念集合,γ1、γ2是在[0,1]內(nèi)固定的實(shí)數(shù),其具體值需要通過實(shí)驗(yàn)確定。

    1.2 相似度計(jì)算

    本體中每一個實(shí)體(節(jié)點(diǎn))的描述信息(語言學(xué)特征)通過該節(jié)點(diǎn)的虛擬文檔表示。因此,兩個本體中實(shí)體的相似度可通過計(jì)算與之對應(yīng)的兩虛擬文檔之間的相似度而得到,即虛擬文檔之間的相似度就是實(shí)體之間的相似度。虛擬文檔之間的相似度通過在信息檢索領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的向量空間模型VSM(Vector Space Model)[4]方法計(jì)算。將兩個待匹配的虛擬文檔用向量空間中的一個向量表示,當(dāng)然在相似度計(jì)算之前還要對文檔進(jìn)行預(yù)處理,如分詞、去除停用詞、提取詞干等。向量空間模型中,關(guān)鍵詞的權(quán)重使用TF/IDF技術(shù)[5]表示。由此可以得到一個N×W的矩陣X,其中N是虛擬文檔的個數(shù),W表示所有虛擬文檔中token的總數(shù)??梢酝ㄟ^矩陣與其倒置矩陣的積得到虛擬文檔之間的相似矩陣,最后規(guī)范化相似矩陣,使相似度值在[0,1]區(qū)間內(nèi)。規(guī)范化后所得矩陣即為虛擬文檔之間的相似度矩陣,每個值也代表了兩個虛擬文檔之間的相似度,從而得到與之對應(yīng)的兩實(shí)體之間的相似度。

    2 NV-Doc

    2.1 改進(jìn)的虛擬文檔

    為RDF圖中每一個節(jié)點(diǎn)構(gòu)建虛擬文檔,不僅用到節(jié)點(diǎn)自身以及相鄰第一層的鄰居節(jié)點(diǎn)信息,還用到節(jié)點(diǎn)第二層的鄰接節(jié)點(diǎn)信息。

    定義 3(改進(jìn)的虛擬文檔):假設(shè) e是一個 URIref,e的虛擬文檔NVD(e)的表示方程為:

    其中,γ1、γ2、γ3、γ4是在[0,1]內(nèi)固定的實(shí)數(shù),其具體值需要通過實(shí)驗(yàn)確定。

    2.2 簡單示例

    假設(shè)一個簡單的本體片段模型如圖1所示。

    按照式(3)得到節(jié)點(diǎn)A的虛擬文檔為:

    圖1 本體片段模型

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選用基于KAON2的開源資源Framework forOntologyAlignmentandMapping中所提供的Test Ontologies and Alignments。從中選用本體規(guī)模較小的russia1.owl和russia2.owl作為數(shù)據(jù)源,其中russia1中共有49個節(jié)點(diǎn),russia2中共有51個節(jié)點(diǎn)。進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)選用數(shù)據(jù)集OAEI 2005 benchmark tests中的五組規(guī)模稍大的本體作為數(shù)據(jù)源。 本文兩次實(shí)驗(yàn)中各參數(shù)的取值不變:α1、α2、α3、α4的值分別為 1.0、0.5、0.25、0.25, 參數(shù)γ1、γ2、γ3、γ4的值分別取 0.1、0.1、0.05、0.05。 各參數(shù)的取值借鑒Falcon-OA[6]系統(tǒng)在程序中所給的參數(shù)值。對于實(shí)體的描述,第一層鄰接節(jié)點(diǎn)一般比第二層鄰接節(jié)點(diǎn)更有影響力,所以 γ3、γ4分別取 0.05、0.05,比 γ1、γ2的值 0.1、0.1 都小是有道理的。

    本文采用查準(zhǔn)率和查全率的綜合評估函數(shù)以及運(yùn)行時(shí)間作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行評估。

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    本文主要的改進(jìn)之處是提出新的算法來構(gòu)建本體中實(shí)體的虛擬文檔,虛擬文檔間的相似度計(jì)算也是通過描述的方法實(shí)現(xiàn),初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

    表1 初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    初步實(shí)驗(yàn)結(jié)果:表明改進(jìn)的算法雖然在運(yùn)行時(shí)間上有所延長,但查準(zhǔn)率和查全率都有所提高,而且這種時(shí)間消耗不是很大。

    其次,為了再一次驗(yàn)證NV-Doc較V-Doc的可行性,對數(shù)據(jù)集OAEI 2005 benchmark tests中的五組本體進(jìn)行實(shí)驗(yàn),最后得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2、圖3所示。

    圖2 綜合評估對比

    圖3 運(yùn)行時(shí)間對比

    再次實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,NV-Doc能夠取得比V-Doc更好的查全率和查準(zhǔn)率,雖然在效率方面不及V-Doc,但從整體上來看,效率上的部分損失換來更好的查準(zhǔn)率和查全率也是值得的。

    本文針對計(jì)算本體中實(shí)體相似度存在的問題提出改進(jìn)方法,充分利用實(shí)體自身和實(shí)體的第一層及第二層鄰接節(jié)點(diǎn)的描述信息(即實(shí)體的語言學(xué)上的特征)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析表明,改進(jìn)后的算法在查準(zhǔn)率和查全率方面優(yōu)于原先的算法。下一步的研究工作是:一方面將此方法和其他計(jì)算本體相似度的方法有效結(jié)合,從而更有效地實(shí)現(xiàn)本體映射;另一方面是減少運(yùn)行時(shí)間,提高效率。最后還要充分利用本體其他的描述信息,如本體的屬性、關(guān)系、實(shí)例等。

    [1]KLYNE G,CARROLL J J.Resource description framework(RDF):concepts and abstract syntax.//W3C Recommendation 10 February 2004.Latest version is available at http://www.w3.org/TR/rdf-concepts/.

    [2]Patel-Schneider P F, HAYES P, HORROCKS I.OWL web ontology language semantics and abstract syntax.W3C Recommendation 10 February 2004. Latest version is available at http://www.w3.org/TR/owl-semantics/.

    [3]QU Yuzhong, HU Wei, CHENG Gong.Constructing virtual documents for ontology matching[C]//Proceedings of the 15th International Conference on W orld W ide W eb.Edinburgh,Scotland: [S.n.],2006.

    [4]VIJAY V,RAGHAVAN S K,WONG M.A critical analysis ofvectorspace modelforinformation retrieval.JASIS,1986: 37(5), 279-287.

    [5]SALTON G,MCGILL M.Introduction to modern information retrieval[M].McGraw-Hill Book Company,1984.

    [6]Hu Wei, Qu Yuzhong.Falcon-AO: a practical ontology matching system[C].Web Semantics: Science, Services and Agents on theWorldWideWeb, 2008: 237-239.

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