摘  要： 為了能夠充分地挖掘、分享和重復利用本體中的知識,，提出一種基于映射關(guān)系的分簇方法,，先通過已存在的高質(zhì)量的本體映射關(guān)系，對原本體和目標本體分別進行分簇,，再挖掘出實體間潛在的關(guān)系,。通過實驗證明，采用改進的映射方法提高了本體映射的質(zhì)量,，采用具有完善實體關(guān)系的映射結(jié)果提高了檢索系統(tǒng)的準確率和查全率,。
關(guān)鍵詞： 分簇；本體映射,；實體關(guān)系發(fā)現(xiàn)

    隨著越來越多的本體被開發(fā),，以及持續(xù)性和高效性的知識訪問需求不斷提高，本體知識的充分挖掘,、分享和重復利用已成為本體庫優(yōu)化的重要研究內(nèi)容,。由于本體的獨立開發(fā)性，導致在相同或者重疊領(lǐng)域本體中實體的定義和實體間的關(guān)系有所不同,，即本體間的互操作性較低,。本體映射已成為當今本體研究中的熱點，它是解決并促進本體間互操作性問題的重要方法,。但是要更充分地挖掘,、分享和重復利用本體知識，該方法還需要不斷地改進和優(yōu)化,。本體映射過程中存在以下兩個問題：
    (1)基于特征低相似性進行本體映射的質(zhì)量不高,。目前對語義、詞匯和結(jié)構(gòu)特性相似度較高的本體進行映射,，在一定范圍內(nèi)其映射質(zhì)量是較高的,，但是大部分本體的建模粒度都不相同，導致本體中實體表示的詞匯和結(jié)構(gòu)特性都不相同,，即本體中實體的特征相似度較低,，所以采用基于詞匯和結(jié)構(gòu)特征的相似性進行本體映射的質(zhì)量不高,。
    (2)映射結(jié)果中實體關(guān)系不夠完善。目前大量本體映射方法在建立了本體映射關(guān)系后不會對實體關(guān)系進行分析和處理,，導致本體映射結(jié)果的實體關(guān)系不夠完善，應用質(zhì)量較低,。
1 相關(guān)工作
    目前大多數(shù)的本體映射方法（例如ASMOV[1-2]和RiMOM[3]等）是基于詞匯和結(jié)構(gòu)特征的相似性進行本體映射的,，在一定范圍內(nèi)映射質(zhì)量較高，但當兩個本體的建模粒度不相同時,，采用基于這些特征相似性進行本體映射的質(zhì)量就較低,。例如，石灰在原本體中包括氧化鈣和氫氧化鈣,，在目標本體中包括煅燒石灰,、熟石灰、石灰乳和消石灰,，這兩個本體中用不同的術(shù)語描述相同的信息石灰,，采用傳統(tǒng)的本體映射方法測量得到的映射準確度低于1%，本體映射時就無法建立實體間高質(zhì)量的映射關(guān)系,。為解決這一問題,，可以重復利用已存在的高質(zhì)量本體映射關(guān)系，提高本體映射的質(zhì)量,。調(diào)查本體映射關(guān)系重復利用的目的在于利用多對一或者一對多的實體映射關(guān)系實現(xiàn)分簇的過程,，從而獲取準確的匹配信息。
    本文以最新的ASMOV映射系統(tǒng)[4]為基礎(chǔ),。它是一種半自動化本體映射過程,，聯(lián)合了元素級和結(jié)構(gòu)級的相似度測量，使用本體中四種不同特征相似度的加權(quán)平均值作為實體間的總相似度,，采用了語義驗證要求遵守的規(guī)則來判斷是否建立映射鏈接的技術(shù),，以確保建立的映射鏈接不包含語義矛盾，但是其映射匹配的準確率和查全率還有待提高,。針對本體映射過程中存在的問題以及ASMOV在映射匹配質(zhì)量方面的不足,，提出了一種基于分簇的本體映射方法OMMC(Ontology Mapping Method based on Clumping)，該方法有助于建立本體間高質(zhì)量的映射關(guān)系,，通過高質(zhì)量的映射關(guān)系再進行實體間關(guān)系的再發(fā)現(xiàn),，從而提高了本體映射的應用質(zhì)量。
2 基于分簇的本體映射
    基于分簇的本體映射的流程是：先將原本體和目標本體分別進行分簇,，再將分簇后的原本體和目標本體應用于ASMOV映射系統(tǒng)中的本體映射,，主要包括分簇和建立映射鏈接兩個模塊。
2.1 分簇
    定義1  簇,。利用已存在的高質(zhì)量的本體映射關(guān)系,，在多對一的映射場景下,，一個本體O中的多個實體和另一個本體中的相同實體匹配，則將這多個實體看做是一個簇,，本體O可劃分為多個簇,。
   
    對原本體和目標本體分別進行分簇，原本體和目標本體都被劃分為多個簇,，得到一個原本體的劃分和一個目標本體的劃分,。以農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的本體S和本體T為例，原本體S是PWP(Prism Web Pages)定義的一個中文本體,，包含1 028個實體,，S和本體PWP1已存在本體映射關(guān)系，通過它們之間的映射關(guān)系進行分簇,，可將S劃分為196個簇,，S中一個簇的映射關(guān)系如表1所示；目標本體T是FAO(Food and Agriculture Organization)定義的一個中文本體,，包含2 420個實體,，T和本體FAO1已存在本體映射關(guān)系，通過它們之間的映射關(guān)系進行分簇,，將T劃分為357個簇,，T中一個簇的映射關(guān)系如表2所示。
2.2 建立映射鏈接
    對原本體S和目標本體T分別進行分簇,，得到了兩個穩(wěn)定性劃分PS和PT后,，直接進入本體映射匹配階段，在ASMOV系統(tǒng)中,，對本體S和目標本體T采用OMMC方法進行映射的過程如圖1所示,。

    本體映射的核心模塊是相似度計算，改進的ASMOV映射過程在相似度計算時要優(yōu)先考慮在一個簇中的實

    運行改進后的ASMOV系統(tǒng)步驟如下：
    (1)數(shù)據(jù)準備,。準備好已經(jīng)分簇的原本體和目標本體,。
    (2)預處理階段進行詞匯匹配。利用一個詞庫來計算概念,、屬性和個體的詞匯相似度,。
    (3)進行相似度計算。包括外部關(guān)系,、內(nèi)部匹配和個體匹配相似度的計算,，并將計算結(jié)果放入相似度矩陣中。
    (4)從相似矩陣中提取兩個本體中相似度最高的匹配對實體集,，依據(jù)這些實體集找到對應的簇,，建立簇中實體間多對多的映射關(guān)系，并放入預映射模塊中,。
    (5)對預映射模塊中的映射關(guān)系集進行語義驗證,，即通過一些已定義的規(guī)則進行驗證并修剪無效的映射關(guān)系,，且將連接無效映射關(guān)系的實體間相似度置零。循環(huán)執(zhí)行步驟(3)～步驟(5),，直到本體S或T中所有簇都執(zhí)行一遍迭代過程,。
    (6)提取最終的本體映射關(guān)系。
3 實體關(guān)系的再發(fā)現(xiàn)
    在建立了高質(zhì)量的本體映射關(guān)系后,，連接每一條映射關(guān)系的兩個實體間都可發(fā)現(xiàn)新的關(guān)系,，主要包括父類關(guān)系發(fā)現(xiàn)、子類關(guān)系發(fā)現(xiàn)和等價類關(guān)系發(fā)現(xiàn),。
    規(guī)則1  父類關(guān)系發(fā)現(xiàn)是指若連接一條映射關(guān)系的兩個實體的父類不同，那么這兩個實體的父類可以合并,，同時對合并后的父類消除重復,，最后這兩個實體得到了相同的新的父類集合，依此類推應用于每一條映射關(guān)系中,。如圖2所示,，建立實體C4和實體E2的映射關(guān)系以后，C4和E2的父類都為C1和E1,，若C1與E1重復,，那么去除重復后C4和E2的父類都為C1或者E1。

    規(guī)則2  子類關(guān)系發(fā)現(xiàn)是指若連接一條映射關(guān)系的兩個實體的子類不同,，那么這兩個實體的子類可以合并,，同時對合并后的子類消除重復，最后這兩個實體得到了相同的新的子類集合,，依此類推應用于每一條映射關(guān)系中,。如圖3所示，建立C4和E2的映射關(guān)系以后,，C4和E2的子類都為C5,、C6、C7和E4,，若E4與C5,、C6和C7其中一個重復，那么去除重復后C4和E2的子類都為C5,、C6和C7,。

    在合并父類、子類及等價類關(guān)系時,，以T為目標,，且需互相說明彼此之間的關(guān)系，如果發(fā)生沖突,，則調(diào)用以下沖突處理規(guī)則進行解決,。
    規(guī)則 4  類層次結(jié)構(gòu)沖突處理[6],。以目標本體中類層次結(jié)構(gòu)為基準，刪除原本體的沖突結(jié)構(gòu),，保證關(guān)系合并中類層次結(jié)構(gòu)的完整性,。例如在本體S中的C2和C3是等價類，在本體T中的E1是E2的父類,，若C2和E1建立了映射關(guān)系,，C3和E2建立了映射關(guān)系，則先合并E2,，然后合并E1,，本體中C2和C3既是父子關(guān)系又是等價關(guān)系，此時就存在類層次沖突問題,，以本體T層次結(jié)構(gòu)為基準,，把C2和C3的等價類關(guān)系刪除。
4 實驗評估
4.1 改進ASMOV前后映射質(zhì)量比較實驗
    在ASMOV的測試場景中,，逐步對本體S和本體T進行映射檢測,，獲取的參數(shù)包括標準配對數(shù)x、配對總數(shù)量n和配對總數(shù)n中準確的配對數(shù)r,，通過獲取的參數(shù)值來計算匹配的準確率P和查全率R,，其計算公式為P=r/n和R=r/x。經(jīng)過多次測試改進前后的方法,，證明采用OMMC方法得到的映射匹配質(zhì)量均明顯提高,，相對于傳統(tǒng)方法，在相同條件下采用OMMC方法使得匹配的準確率和查全率均提高了約0.2,。比較結(jié)果如表3和圖5所示,。

4.2 關(guān)系再發(fā)現(xiàn)前后映射結(jié)果應用的質(zhì)量比較實驗
    本文提出的分簇方法是在已存在的高質(zhì)量的本體映射關(guān)系中發(fā)現(xiàn)本體內(nèi)部結(jié)構(gòu)，即將本體劃分為若干個簇,。在映射匹配時采用以簇為單位替換以實體為單位的ASMOV方法,，建立高質(zhì)量的本體映射關(guān)系，然后對實體關(guān)系進行再發(fā)現(xiàn),，完善了映射結(jié)果的實體關(guān)系,。將實體關(guān)系完善前后的映射結(jié)果應用于海量農(nóng)業(yè)信息語義檢索系統(tǒng)中，用多組請求信息分別進行檢索,，比較檢索結(jié)果的準確率和查全率,。
    海量農(nóng)業(yè)信息語義檢索系統(tǒng)總體框架主要包括本體管理、數(shù)據(jù)獲取,、請求管理,、請求信息匹配、海量農(nóng)業(yè)信息處理及語義請求客戶端6個部分。通過網(wǎng)絡爬蟲工具采集海量農(nóng)業(yè)信息,，并對爬下的網(wǎng)頁進行信息的抽取和整理,，抽取和整理后的網(wǎng)頁可保存在海量農(nóng)業(yè)信息數(shù)據(jù)庫中作為檢索時的資源庫。為使實驗能夠更準確和更快速得出結(jié)論,，選擇了整理好的10萬個網(wǎng)頁作為資源庫,，運用該系統(tǒng)進行實驗的具體步驟如下：
    (1)清除本體庫中已經(jīng)存在的本體信息，將本體及映射結(jié)果添加到本體庫中,。
    (2)將本體庫中的本體信息與海量農(nóng)業(yè)信息相關(guān)聯(lián),，即運行信息標注與詞頻計算、倒排表建立和農(nóng)業(yè)信息聚類3個模塊,，并將關(guān)聯(lián)信息存入海量農(nóng)業(yè)信息數(shù)據(jù)庫中,。
    (3)通過配置文件管理接口設(shè)置配置文件信息，如本體庫中等價類,、父類和子類各自所占的權(quán)重等,。
    (4)啟動系統(tǒng)服務器，在用戶檢索接口輸入用戶需要檢索的信息,。
    (5)計算檢索結(jié)果的準確率和查全率。
    在建立高質(zhì)量的本體映射鏈接后得到映射結(jié)果M1,，在完善映射結(jié)果M1中的實體關(guān)系后得到映射結(jié)果M2,，將M1和M2分別應用于海量農(nóng)業(yè)信息語義檢索系統(tǒng)中，運行該系統(tǒng)進行實驗,，輸入多組檢索數(shù)據(jù),，計算檢索結(jié)果的準確率和查全率，如圖6所示,。通過比較分析可知,，對采用了M2的系統(tǒng)進行檢索，得到了較高的準確率和查全率,，從而表明了完善映射結(jié)果中的實體關(guān)系對本體映射應用的重要性,。

     本文提出一種基于映射關(guān)系的分簇方法，首先通過各自已有的映射關(guān)系,，對原本體和目標本體分別進行分簇,，再采用改進的ASMOV映射系統(tǒng)，建立高質(zhì)量的映射關(guān)系,，并完善實體間的關(guān)系,。通過對比采用OMMC方法和傳統(tǒng)方法的ASMOV系統(tǒng)的映射質(zhì)量，可知采用OMMC方法具有一定的優(yōu)越性,，即匹配結(jié)果更準確和全面,；通過對比完善實體關(guān)系前后本體映射結(jié)果應用的質(zhì)量，可知完善了實體關(guān)系的映射結(jié)果應用于檢索系統(tǒng)中，提高了檢索系統(tǒng)的準確率和查全率,。
參考文獻
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