【报告内容】

汇报人：姜照航

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、Method

3、Experiment

4、Conclusion

【报告总结】

1.待解决的问题描述

如何设计一种有效的与用户交互的方式，使他们能够帮助提高匹配结果的质量。在优化过程中用户介入到本体匹配中，即如何在优化过程中允许用户参与，减少用户疲劳。如何与用户有效互动，进一步提高匹配质量。

2.相关创新方案

（1）提出了一种基于交互式蚱蜢优化算法的周期性学习优化模型;

（2）在模型中引入了一种新的轮盘赌轮方法来选择最具问题的映射;

（3）我们提出了奖惩机制，将用户反馈传播到进化群体中。

3.实验总结

本文提出了一种基于交互式蚱蜢优化算法的周期性学习本体匹配模型。从减少用户负担和进一步提高对齐质量两个方面分析了基于元启发式算法的交互式本体匹配方法面临的挑战。然后我们在两个交互轨道上进行了实验研究。实验结果表明，该方法在匹配精度和交互次数方面优于其他所有方法，结果表明，在交互式蚱蜢优化算法中嵌入周期性学习策略是解决有用户干预的本体匹配问题的一种成功方法。

4.未来工作

在未来的工作中，我们希望通过研究不同的元启发式算法，如紧凑元启发式算法、多目标元启发式算法、高效匹配器和其他有效的映射建议生成技术，来提高模型的性能。

报告时间：2023年11月03日19:30

腾讯会议：371 3868 6615

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