【报告内容】

2022.10.21讨论课，时间：19:30，腾讯会议：37138686615

汇报人：乔钰博

汇报单位：太原理工大学

主题：《A novel periodic learning ontology matching model based on interactive grasshopper optimization algorithm》

1、Introduction

2、Related Work

3、Grasshopper Algorithm

4、Experimental study

5、Conclusion

【报告总结】

1.伪代码中的most problematic mappings是整个种群的most problematic mappings，还是最优解中的most problematic mappings ？

答：是最优解中的，如果是种群中的most problematic mappings的话，用户的工作量太大了。

2. 最优解中的mapping进行改进后，比如奖惩机制，你能够确定对全局种群搜索方向会产生最大的影响吗？

答：在论文中只是提到一下，没有对这部分进行详细述说。用了蝗虫算法，搜索方向的话会从种群的best个体里入手，让用户检查，看能不能引导其他次优匹配结果向最优解靠近。

3. 对当前种群最优个体，problematic mappings没有几个或者有一定的错误率的情况下，你的奖惩机制怎么克服错误率，引导正确的方向？

答：论文没有提及这个点，通过奖惩机制的公式，我们会对匹配结果不好的值进行一个降低，对匹配结果好的值进行一个提升。不会完全放弃不好匹配对，降低后的匹配对在种群迭代中还有变好的可能。

报告时间：2022年10月21日19:30

腾讯会议ID：981 3177 4321

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