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基于相似度计算的本体映射方法的研究的中期报告
前言：
本文主要介绍基于相似度计算的本体映射方法的研究进展，包括研究背景、相关工作、所采用的方法、实验结果以及未来工作计划等内容。
一、研究背景
本体映射是多个本体之间实现语义互操作的关键技术之一，已经成为本体应用领域的热点问题之一。目前，本体映射的研究主要采用相似度计算方法，即计算不同本体间的概念/实例之间的相似度，从而实现本体之间的映射，使得不同本体之间的概念/实例可以进行互操作。
二、相关工作
目前，本体映射的研究主要采用相似度计算方法，包括基于语义距离、基于结构相似度、基于不确定性的相似度计算等。其中，基于语义距离计算方法主要是通过计算本体中的相似度，从而实现本体之间的映射；基于结构相似度计算方法是通过计算本体的结构相似度进行映射；而基于不确定性的相似度计算方法则是通过考虑本体中存在不确定性的情况，来进行映射。此外，还有基于语义扩展、基于本体意见等相关研究。
三、所采用的方法
本文所采用的方法是基于语义距离的相似度计算方法。具体来讲，首先要对不同本体中的概念进行表示，即将各个本体中的概念/实例进行编码。这里采用了基于二元组的表达方式，即一个概念/实例可以表示为一个二元组，形式为（名称，属性列表）。例如，对于一个人的概念，其可以表示为（人，{身高、体重、年龄}）。
接下来，采用了基于余弦相似度计算的方法，计算不同本体中的概念/实例之间的相似度。具体来说，首先计算出不同概念/实例的属性向量，然后通过计算这些向量之间的余弦相似度，得到概念/实例之间的相似度值。
最后，采用了阈值策略来进行本体映射，即只有当不同本体中的概念/实例之间的相似度值超过一定的阈值时，才认为这两个概念/实例是相互映射的。
四、实验结果
在实验中，我们选取了两个不同的本体进行测试，即FOAF本体和DBpedia本体。FOAF本体用于表示朋友关系等个人关系，而DBpedia本体用于表示不同知识领域之间的语义关系。
使用所述方法进行测试后，我们得到了如下的实验结果：
（1）使用不同的阈值策略进行测试后，我们发现当阈值为0.7时，映射结果最好，即映射正确率最高。
（2）使用不同的相似度计算方法进行测试后，我们发现基于余弦相似度计算的方法的效果较好。
（3）将不同的本体通过本体映射进行匹配后，得到了一些有意义的结果，例如可以找到不同知识领域之间的关系，或者从不同本体中发现共同的关键词等。
五、未来工作计划
在未来的研究工作中，我们将继续对所述方法进行优化，包括考虑更多的相似度计算方法、对组合多种方法进行映射、采用深度学习等技术等。同时，我们将进一步扩展本体映射的应用领域，例如在本体匹配中应用、将本体映射应用于RDF数据管理等领域。