論文の概要: An ontology alignment method with user intervention using compact differential evolution with adaptive parameter control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06337v2
• Date: Thu, 18 Jan 2024 13:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 19:08:10.354361
• Title: An ontology alignment method with user intervention using compact differential evolution with adaptive parameter control
• Title（参考訳）: 適応パラメータ制御を用いたコンパクト微分進化を用いたユーザ介入によるオントロジアライメント法
• Authors: Zhaoming Lv
• Abstract要約: 提案手法は非インタラクティブ手法と比較してアライメント品質を向上させることができる。 OAEIの最先端手法と比較すると,提案アルゴリズムは誤り率に比較して高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: User interaction is one of the most effective ways to improve the ontology alignment quality. However, this approach faces the challenge of how users can participate effectively in the matching process. To solve this challenge. In this paper, an interactive ontology alignment approach using compact differential evolution algorithm with adaptive parameter control (IOACDE) is proposed. In this method, the ontology alignment process is modeled as an interactive optimization problem and users are allowed to intervene in matching in two ways. One is that the mapping suggestions generated by IOACDE as a complete candidate alignment is evaluated by user during optimization process. The other is that the user ameliorates the alignment results by evaluating single mapping after the automatic matching process. To demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm, the neural embedding model and K nearest neighbor (KNN) is employed to simulate user for the ontologies of the real world. The experimental results show that the proposed interactive approach can improve the alignment quality compared to the non-interactive. Compared with the state-of-the-art methods from OAEI, the results show that the proposed algorithm has a better performance under the same error rate.
• Abstract（参考訳）: ユーザインタラクションは、オントロジーのアライメント品質を改善する最も効果的な方法の1つです。 しかし、このアプローチは、ユーザーがマッチングプロセスに効果的に参加できるという課題に直面している。 この課題を解決するためです 本稿では,適応パラメータ制御(IOACDE)を用いたコンパクト微分進化アルゴリズムを用いた対話型オントロジーアライメント手法を提案する。 本手法では,オントロジーアライメント処理を対話的最適化問題としてモデル化し,ユーザが2つの方法でマッチングを行うことができる。 ioacdeが完全な候補アライメントとして生成したマッピング提案は、最適化プロセス中にユーザによって評価される。 もうひとつは、自動マッチング処理後の単一マッピングを評価し、アライメント結果を改善することである。 提案アルゴリズムの有効性を実証するために,実世界のオントロジーのユーザをシミュレートするために,ニューラル埋め込みモデルとK近辺モデル(KNN)を用いる。 実験の結果,提案手法は非対話性に比べてアライメント品質が向上することがわかった。 OAEIの最先端手法と比較すると,提案アルゴリズムは誤り率に比較して高い性能を示した。

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