Abstrakt. I semantiska nät spelar ontologin en viktig roll för att ge formella definitioner av begrepp och relationer. Därför blir det viktigt att kommunicera liknande ontologier för att ge ontologier tolkningsbarhet och förlängningsbarhet. Det är därför oundvikligt att ha liknande men inte samma ontologier inom ett visst område, eftersom det kan finnas flera definitioner för ett visst begrepp. I detta dokument presenteras en metod för att kombinera likhetsåtgärder av olika kategorier utan att ha ontologi instanser eller någon användarfeedback för att anpassa två givna ontologier. För att effektivt anpassa olika ontologier undersöks K Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT) och AdaBoost. Varje klassificering är optimerad baserat på den lägre kostnaden och bättre klassificeringsgrad. Experimentella resultat visar att F-mätningskriteriet förbättras till 99 % med hjälp av funktionsval och kombination av AdaBoost- och DT-klassificeringar, vilket är mycket jämförbart, och överträffar de tidigare rapporterade F-åtgärderna.
Å andra sidan, Nezhadi et al. använda en ML-metod för att kombinera likhetsåtgärder av olika kategorier för att anpassa två angivna ontologier REF.
ONTOLOGY ALIGNMENT USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Science and Information Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}