在信息时代飞速发展的今天,每时每刻各个领域都有成千上万的系统采集着数据。解决实际生产活动中的问题时,我们通常需要同时利用这些领域数据集。而不同领域的信息系统由于构建方式、存储形式和领域背景的不同,容易形成信息壁垒。传统的数据融合技术仅作用于相同领域下的不同数据集,对跨领域的数据集还没有很完备的方法体系。因此,将不同领域的数据进行抽取和融合,既是现代越来越复杂的应用的迫切需求,也是数据融合领域技术上的重要挑战。针对以上问题,本文提出了基于跨领域本体互联的数据融合方法,采用本体的技术解决不同领域间的数据融合问题。通过领域本体的连接,支持数据和信息的融合。由于跨领域本体在知识背景、概念维度和构建方法上存在诸多不同,因此本文有针对地提出适用于跨领域本体的匹配方法,建立起多领域本体网络,形成领域间的数据共享平台。本文的研究工作主要有以下几点:(1)提出了跨领域本体网络的模型本文针对互联网上存在的众多独立本体提出了跨领域本体网络的概念,挖掘不同的领域本体间的概念合集,以图的方式组织这些本体。该模型具有很高的通用性和扩展性,存在概念交集的本体均可通过本模型实现连通,同时在业务扩展时,支持新的领域本体动态接入。(2)针对跨领域本体的特点,设计了本体匹配方法不同领域的本体在描述语言、知识背景和概念维度上都各不一致,因此传统的本体匹配方法还不适合这类匹配需求。本文设计了一种“乐观匹配”的方法,首先采用文本匹配,将两个本体进行初级连接,再利用结构关系发现更多的概念和实例匹配。(3)利用各领域构建语料库,从多角度实现了语义排歧根据各个领域的知识背景不同的特征,构建领域语料库,作为系统进行语义学习的基础。同时采用多层过滤的方法,利用词性排歧、结构排歧和关联义项排歧的方法逐层过滤错误的概念匹配,进一步提高本体匹配的准确度。(4)通过本体网络的建立,实现跨领域的数据融合利用构建的本体网络,可发现某个概念在不同领域的信息侧面,并有针对性地抽取各部分数据,重新组合后对数据更为全面地描述,是数据共享和知识发现的基础。本文围绕跨领域本体网络,分成本体构建、本体匹配、词义排歧和跨领域本体网络构建这几部分内容展开,针对跨领域的数据特征,设计并验证了融合方法。通过本体的连接,支持跨领域的数据融合。最后使用茶产业与电子商务结合的案例进行了场景验证,证实本文提出的方法对于跨领域的数据融合具有较高的通用性和完整性,可用于日益复杂的跨领域业务需求。