[发明专利]基于机器学习的本体匹配方法和系统在审
| 申请号： | 201610595524.9 | 申请日： | 2016-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN106202543A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 花云程;漆桂林;吴天星;高桓 | 申请（专利权）人： | 苏州家佳宝妇幼医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27 |
| 代理公司： | 上海专尚知识产权代理事务所(普通合伙) 31305 | 代理人： | 张露薇;张雪勇 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市苏州工业园区林泉路3*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出基于机器学习的本体匹配方法和系统，所述方法包括：对需要进行匹配的两个本体进行预处理，获得相关信息；在所述相关信息的基础上计算多个维度的相似度，作为分类器预测样本的多维度特征，以此形成预测集；使用上述相同的方法来获取训练集；使用所述训练集来训练分类器；以及使用训练完毕的所述分类器，对所述预测集进行匹配判断。所述系统包括预测集生成模块、训练集生成模块和分类器，其中，所述预测集生产模块用于对待匹配的本体进行预处理，并且生成预测集；所述训练集生成模块用于对标准数据集进行预处理，并且生成训练集；以及所述分类器通过所述训练集进行学习，并在学习完毕后对所述预测集进行匹配判断，并且输出匹配结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 本体 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的本体匹配方法，包括：对需要进行匹配的两个本体进行预处理，获得相关信息；在所述相关信息的基础上计算多个维度的相似度，并且根据所述多个维度的相似度来形成预测集；使用上述相同的方法来获取训练集；使用所述训练集来训练分类器；以及使用训练完毕的所述分类器，对所述预测集进行匹配判断。
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