【报告内容】

汇报人：胡桢

汇报单位：太原理工大学

主题：《Matching Heterogeneous Ontologies based on Multi-Strategy Adaptive Co-Firefly Algorithm》

1、Introduction

2、Method

3、Experiment

4、Conclusion

【报告总结】

1.待解决的问题描述

现有的本体元匹配技术存在以下缺陷：首先，它们大多依赖于专家事先给出的参考对齐，这在实际场景中是不可用的；其次，他们往往会陷入局部最优，这使得对齐不令人满意。所以本文在提出对齐质量评价指标的基础上，构建了本体元匹配问题的优化模型。在此基础上，提出了一种多策略自适应协同萤火虫算法（MACFA），该算法能够权衡算法的开发和探索，克服了算法的过早收敛。

2.相关创新方案

(1) 提出了一种新的评价指标，可以更全面地评价对齐；

(2) 构建了一个新的本体元匹配优化模型；

(3) 为了提高本体对齐的质量，设计了一种改进的MACFA算法。

3.实验总结

首先，基于提出的本体对齐度量，构建了一种新的本体元匹配优化模型。然后，为了增强基于fa的本体匹配系统的抗早熟能力和提高匹配质量，提出了一种创新的MACFA算法，该算法执行多种协同策略，自适应地平衡探索和利用之间的关系，并将其引入到异构本体匹配过程中。最后，建立了基于MACFA的本体元匹配系统，并在基准测试集上进行了实验，实验结果表明，该匹配系统改进了MACFA算法，获得的本体对齐质量较高

4.未来工作

在我们的系统中，匹配过程中相似度度量、参数配置和一些可选方法的确定需要相关专家根据经验做出判断，并进行大量的测试来确定。因此，在我们未来的工作中，应该对系统进行改进，使其能够更加自动化地解决各个领域的本体匹配问题。此外，在匹配过程前后，我们的系统还有一些可以改进的地方，比如对待匹配本体的细致预处理，以及本体对齐的修复或细化。此外，多目标、大规模和复杂的本体匹配问题也是我们未来的研究方向

报告时间：2024年11月15日19:30

腾讯会议：311-5999-8176

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