[发明专利]一种本体匹配方法、装置及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种本体匹配方法、装置及存储介质，该方法包括：利用知识表示学习算法对第一本体和第二本体进行向量化，得到第一本体对应的第一知识表示模型，以及第二本体对应的第二知识表示模型；利用降维算法对第一知识表示模型和第二知识表示模型进行降维处理，得到第一知识表示模型对应的第一三维点云，以及第二知识表示模型对应的第二三维点云；对两个三维点云进行匹配得到第一本体和第二本体的初始匹配关系，在初始匹配关系的基础上合并得到第三本体，对第三本体中的实体进行二次匹配，可以得到第一本体和第二本体之间实体的更多潜在的匹配关系，使本体匹配结果更全面更准确，提高了本体匹配度。

技术领域

本申请涉及本体匹配技术，尤其涉及一种本体匹配方法、装置及存储介质。

背景技术

本体(ontology)是用于描述一个领域的术语集合，其组织结构是层次结构化的，可以作为一个知识库的骨架和基础，用来获取、描述和表示相关领域的知识。本体能够提供对该领域知识的共同理解，确定领域内共同认可的词汇(类)，以及领域特定的概念定义和概念之间的关系(属性)，在人与人之间以及人与机器之间达到共享。本体作为知识的一种表现方式，对于实现物联网智能化场景以和提高互联网数据检索质量具有重要的作用。

本体匹配(Ontology Matching)是指计算两个不同本体元素之间的相似度，通过相似度的值来判断本体中实体之间的语义关系，实现本体的语义之间的映射过程。本体匹配技术就是解决异构本体之间的实体对齐的问题，发现不同本体中实体的语义关系，最后实现本体集成等应用。但基于元素之间相似度的本体匹配方法，确定的本体匹配关系单一，无法得到本体之间更多潜在的匹配关系，导致本体的匹配度不高。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例期望提供一种本体匹配方法、装置及存储介质。

本申请的技术方案是这样实现的：

第一方面，提供了一种本体匹配方法，所述方法包括：

获取目标领域中的第一本体和第二本体；

利用知识表示学习算法对所述第一本体和所述第二本体进行向量化，得到所述第一本体对应的第一知识表示模型，以及所述第二本体对应的第二知识表示模型；

利用降维算法对所述第一知识表示模型和所述第二知识表示模型进行降维处理，得到所述第一知识表示模型对应的第一三维点云，以及所述第二知识表示模型对应的第二三维点云；

对所述第一三维点云和所述第二三维点云进行第一匹配处理，根据点云匹配结果确定所述第一本体和所述第二本体之间实体的第一匹配关系；

基于所述第一匹配关系对所述第一本体和所述第二本体进行合并，得到第三本体；

对所述第三本体内的实体进行第二匹配处理，得到所述第三本体内实体的第二匹配关系。

上述方案中，所述对所述第一三维点云和所述第二三维点云进行第一匹配处理，包括：采用坐标转换算法将所述第二三维点云从所在的第二坐标系转换到所述第一三维点云所在的第一坐标系；在所述第一坐标系下计算所述第一三维点云中的第一点和所述第二三维点云中的第二点之间的距离值；所述第一点和所述第二点之间的距离值小于距离阈值时，确定所述第一点对应的第一实体和所述第二点对应的第二实体存在第一匹配关系；所述第一点和所述第二点之间的距离值大于或者等于距离阈值时，确定所述第一点对应的第一实体和所述第二点对应的第二实体不存在第一匹配关系。

上述方案中，所述采用坐标转换算法将所述第二三维点云从所在的第二坐标系转换到所述第一三维点云所在的第一坐标系，包括：采用坐标转换算法计算所述第二坐标系转换到所述第一坐标系的旋转矩阵和平移向量；按照所述旋转矩阵和所述平移向量将所述第二三维点云转换到所述第一坐标系中。

上述方案中，所述第一匹配关系用于指示第一实体和第二实体具有等价关系。