Optimizing Ontology Alignment through Improved NSGA-II
المؤلفون المشاركون
Xue, Xingsi
Huang, Yikun
Jiang, Chao
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-06-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Over the past decades, a large number of complex optimization problems have been widely addressed through multiobjective evolutionary algorithms (MOEAs), and the knee solutions of the Pareto front (PF) are most likely to be fitting for the decision maker (DM) without any user preferences.
This work investigates the ontology matching problem, which is a challenge in the semantic web (SW) domain.
Due to the complex heterogeneity between two different ontologies, it is arduous to get an excellent alignment that meets all DMs’ demands.
To this end, a popular MOEA, i.e., nondominated sorting genetic algorithm (NSGA-II), is investigated to address the ontology matching problem, which outputs the knee solutions in the PF to meet diverse DMs’ requirements.
In this study, for further enhancing the performance of NSGA-II, we propose to incorporate into NSGA-II’s evolutionary process the monkey king evolution algorithm (MKE) as the local search algorithm.
The improved NSGA-II (iNSGA-II) is able to better converge to the real Pareto optimum region and ameliorate the quality of the solution.
The experiment uses the famous benchmark given by the ontology alignment evaluation initiative (OAEI) to assess the performance of iNSGA-II, and the experiment results present that iNSGA-II is able to seek out preferable alignments than OAEI’s participators and NSGA-II-based ontology matching technique.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Yikun& Xue, Xingsi& Jiang, Chao. 2020. Optimizing Ontology Alignment through Improved NSGA-II. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153507
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Yikun…[et al.]. Optimizing Ontology Alignment through Improved NSGA-II. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153507
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Yikun& Xue, Xingsi& Jiang, Chao. Optimizing Ontology Alignment through Improved NSGA-II. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1153507
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1153507
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر