Under det senaste årtiondet har forskare utvecklat effektiva algoritmer för kartläggning och sammanslagning av ontologier för att möta kraven på driftskompatibilitet mellan heterogena och distribuerade informationssystem. Men, fortfarande state-of-the-art ontology kartläggning och sammanslagningssystem är semi-automatiskt som minskar bördan av manuellt skapande och underhåll av kartläggningar, och behöver mänskliga åtgärder för deras validering. Det bidrag som presenteras i denna rapport gör det mänskliga ingripandet ännu ett steg nedåt genom att automatiskt identifiera semantiska inkonsekvenser i de tidiga faserna av ontologi sammanslagning. Vår metodik upptäcker inkonsekvenser baserade på strukturella missmatchningar som uppstår på grund av konflikter bland uppsättningen av Generalized Concept Inclusions, och osammanhängande relationer på grund av skillnaderna mellan osammanhängande uppdelningar i de lokala heterogena ontologierna. Vi presenterar nya metoder för att upptäcka och reparera semantiska inkonsekvenser från listan över inledande kartläggningar. Detta resulterar i en global sammanslagen ontologi som är fri från "cirkulatoriska fel i klass/egendomshierarkin", "gemensam klass/intans mellan osammanhängande klassers fel", "redundans av subklass/subegendomsförhållanden", "redundans av osammanhängande relationer" och andra typer av "semantiska inkonsekvens"-fel. På så sätt sparar vår metodik tid och kostnader för att traversera lokala ontologier för validering av kartläggningar, förbättrar prestandan genom att endast producera konsekventa noggranna kartläggningar och minskar användarens tillförlitlighet för att säkerställa att sammanslagen ontologi är tillfredsställande och konsekvent. Experimenten visar att den nyare metoden med automatisk inkonsekvensdetektion ger en betydligt högre precision.
Fahad m.fl. I REF föreslås ett sätt att förbättra kartläggningen och sammanslagningen av de senaste ontologiska metoderna genom att minska mängden mänskliga ingrepp som krävs.
Towards ensuring Satisfiability of Merged Ontology
{'venue': 'ICCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}