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J-GLOBAL ID：201802234051579288   整理番号：18A0329031

NSGA-IIに基づくオントロジー整列技術の効率の改善【Powered by NICT】

Improving the efficiency of NSGA-II based ontology aligning technology

著者 (4件)： Xue Xingsi (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi 710071 China) ,  Xue Xingsi (College of Information Science and Engineering, Fujian University of Technology, Fuzhou, Fujian 350118 China) ,  Xue Xingsi (Fujian Provincial Key Laboratory of Big Data Mining and Applications, Fujian University of Technology, Fuzhou, Fujian 350118 China) ,  Wang Yuping (School of Computer Science and Technology, Xidian University, Xi’an, Shaanxi 710071 China)
資料名： Data & Knowledge Engineering  (Data & Knowledge Engineering)
巻： 108  ページ： 1-14  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0823B  ISSN： 0169-023X  CODEN： DKENEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オントロジー照合器は必ずしも同じ正確な対応を見出すないオントロジー・アライメント評価イニシアティブ(OAEI)からの証拠がある。電位整合または不整合に対する証拠を増加させるために,いくつかの競合するマッチャーは,構成要素の同一対に適用した。適切な整合器の配列を選択し,それらを効率的に調整するためにどのようにオントロジーマッチング領域における課題の一つとなっている。この目的のために,本論文において,筆者らは,あまり有望でない整列結果をprescreening組合せすることによりオントロジーアラインメントを最適化するためにNSGA-IIを用いたプロセスとNSGA-IIで評価し,それぞれに個人の効率を高めるための動的アラインメント候補選択戦略とメタモデルを用いることを提案した。実験結果は,NSGA-IIを用いたアプローチと比較して,動的アラインメント候補選択戦略とメタモデルの利用が同調過程の時間とメモリ消費を高度に低減することができ同時に配列の正確さと完全性を確実にすることを示した。,著者らの提案は,最新のオントロジー整列システムよりも効率的である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アラインメント ,  整合器 ,  不整合 ,  完全性 ,  最適化 ,  電位 ,  記憶装置 ,  *オントロジー ,  同調
準シソーラス用語： メタモデル ,  動的アライメント ,  オントロジーアライメント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： オントロジーアラインメント ,  動的配列候補選択 ,  Metamodel ,  NSGA-II

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： NSGA-II ,  オントロジー ,  整列