(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210503221.5 (22)申请日 2022.05.10 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114818700 A (43)申请公布日 2022.07.29 (73)专利权人 东南大学 地址 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼 2 号 (72)发明人 汪鹏　邹仕艺　 (74)专利代理 机构 南京众联专利代理有限公司 32206 专利代理师 蒋昱 (51)Int.Cl. G06F 40/289(2020.01) G06F 40/295(2020.01)G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) 审查员 陆丹 (54)发明名称 一种基于成对连通图和图神经网络的本体 概念匹配方法 (57)摘要 一种基于成对连通图和图神经网络的本体 概念匹配方法。 首先， 构造源本体和目标本体的 成对连通图， 其节点为概念对， 边对应属性对； 然 后， 学习成对连通图的节点嵌入， 用于预测本体 中的匹配关系； 进而， 为获得理想的嵌入 结果， 采 用卷积神经网络从概念对的属性中自动提取相 似性特征； 接着， 使用图神经网络来传播相似性 特征并得到概念对的最终嵌入。 最后， 根据学习 得到的概念对嵌入结果， 通用分类模 型预测得到 概念匹配结果。 本发明技术方案能够解决了本体 异构中的概念匹配问题， 易实现、 精度高、 效果 好。 权利要求书4页 说明书10页 附图4页 CN 114818700 B 2022.09.23 CN 114818700 B 1.一种基于成对连通图和图神经网络的本体概念匹配方法， 其特征在于： 该方法包括 如下步骤： 1） 生成源本体和目标本体的成对连通图： 对于读取的源本体和目标本体按照成对连通图生成规则进行配对， 其节点为概念对， 边对应属性对； 步骤1)具体为： 首先， 分别读取源本体和目标本体的概念及其子概念集 合； 其次， 将每一个源本体概念 和目标本体中的概念    形成一个概念对节点    ， 同时组合 概念的所有子概念和 的所有子概念形成若干概念 对节点； 最后， 让已经配对的概念与其子概念相互组合的若干概念对节点连接， 对于源本体    和目标本体 ， 且 ， 则 则 是由  的三元组组成， 其中 分别代表节点集合、 边集合和边类 型集合， 中的每个元素对应于 和 之间的本体对， 中的每个 元素对应于一个关 系对， 每条边的构建方法如下： 其中， 分别代表源本体和目标本体中父概念，   分别代表 的子概念， 代表 的关系， 代表  的关系； 2） 对生成的成对连通图进行简化和分块 化处理： 分别计算概念对中两个概念的概念名和属性的初始化向量表示， 采用传播强条件删减 成对连通图中的无用节点， 判断成对连通图结构特 征， 并进行图的序列化分块； 步骤2)中计算初始向量的方法包括 三种， 具体如下： （1） 生成一组概念的字符级n元模型  作为集合代表； （2） 将本体的属性视为文本字符串， 并为每个本体的所有属性生成字符级 的n元模型， 然后将所有的n元模型合并成一个集 合， 作为本体的代 表， 计算公式为： 其中   是概念或者属性的第   个单词，  为 的 ， 指的是连续出现的 个单词； 是在前 到前 个单词出现的情况下， 第 个单词是 的概率，  是含有 单词序列的个数；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114818700 B 2对于一个概念或者属性， N ‑grams的数量   由如下公式计算： 其中，   为给定句子    中的单词数； （3） 为了给相似性计算和传播提供更好的初始相似性种子， 这些初始种子由其他匹配 方法选择和生成； 步骤2)中传播强条件的内容具体如下： 给出两个三元组    ， 让   分 别表示  的相应相似性， 由第一步初始化向量 表示计算 余弦相似度获取， 具体公式如下： 只有 满足相应条件时， 相似性才能被传播； 步骤2)中传播强条件只有 满足以下三个条件时， 相似性才能被传播 （1） 在 中， 至少有两个相似性必须 大于阈值   ； （2） 如果 包括本体语言基元， 那么 的相关位置就应该是   的对应位置必须是相 同的基元； （3）  最多只有一个本体 语言原语； 步骤2)中判断成对连通图结构特 征， 并进行图的序列化分块， 具体过程如下： 第一步， 检查成对连通图是否存在闭环， 若存在则删除闭环中相似度最低的节点避免 出现闭环， 若不存在， 则进入第二 步； 第二步， 检查顶层节点个数即根节点个数， 判定是否超过1， 若未超过1则判定该图结构 为有根树进入第四步， 否则判定为无根 树结构进入第三 步； 第三步， 无根树向有根树转化， 采用基于浅层字符串相似度匹配方式对顶层概念对进 行融合， 如下公式： 其中   分别表示字符串   和字符串 的下标， 下标从1开始； 第四步， 对树 通过深度优先搜索进行节点序列化；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114818700 B 3