【摘 要】
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在串行和并行的多策略本体匹配流程中，存在重复计算、匹配效率不高和多个相似度矩阵难以聚合等问题。为此，提出一种基于本体特征信息组合的混合多策略本体匹配流程。利用本体的
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“基于逻辑强化学习的Deep Web模式匹配研究”（61070122）、“基于tableau模型的逻辑强化学习理论及方法研究”（61270223）
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在串行和并行的多策略本体匹配流程中，存在重复计算、匹配效率不高和多个相似度矩阵难以聚合等问题。为此，提出一种基于本体特征信息组合的混合多策略本体匹配流程。利用本体的名称、注释、实例等元素级信息进行初始匹配，并直接确定一部分实体的匹配关系，对于无法确定匹配关系的实体，则再利用本体的内外部结构特征迭代计算其相似度进行判断。实验结果证明，该方法能有效减少匹配的计算量，同时特定信息的组合能保证匹配准确度，具有较好的匹配效果和效率。
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