TY - Jour A2 - Chen，Chi-Hua Au - 薛，Xingsi Au - Wang，Haolin Au - Zhang，Jie Au - Huang，Yikun Au - Li，Mengting Au - Zhu，Hai Py - 2021 DA - 2021/05/11TI - 匹配与Word2VEC和对准提取算法SP - 4439861 VL - 2021 AB - 智能交通系统（ITS）的开发面临集成多个无关源的挑战。作为其知识集成的核心技术之一，本体通常提供可用作信息集成参考的运输领域的规范性定义。然而，由于领域专家的主观性，可以以多种方式表示概念，产生本体异质性问题。本体匹配（OM）是一种解决它的有效方法，这有助于进一步实现基于本体的互联的相互通信。在这项工作中，我们首先建议使用Word2VEC来模拟矢量空间中的实体并计算它们的相似性值。然后，提出了一种稳定的基于婚姻的对准提取算法以确定高质量的对准。在实验中，通过使用OAEI和实际运输本体的基准跟踪来测试提案的性能。实验结果表明，我们的方法能够获得比OAEI的参与者和其他最先进的本体匹配技术更高质量的对准结果。SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4439861 DO - 10.1155 / 2021/4439861 JF - 先进运输PB - Hindawi Kw - ER -