中文摘要：

信息和知识的企业间集成及全球化正促进着资源合理利用和共享。然而由于不同信息系统之间存在异构本体，造成系统间在语义上难以达成一致，成为信息、知识集成的主要困难，限制了商务、信息处理的自动化。本体映射是实现集成的有效方法，然而目前解决这一问题，主要还是依靠人工处理。本项目针对分布异构信息集成中本体映射与校验的困难，提出基于相似理论的异构本体间半自动化映射方法；通过人机交互的渐近式机器学习，使映射系统具有一定的自学习能力。通过二阶语义网络与模糊约束逻辑，改进本体的表示，并提出本体映射的正确性与合理性校验模型。实现一个可应用于供应链与物流集成，具有异构本体映射、校验功能的原型系统。

结论摘要：

信息和知识的企业间集成及全球化正促进着资源合理利用和共享。然而由于不同信息系统之间存在异构本体，造成系统间在语义上难以达成一致，成为信息、知识集成的主要困难，限制了商务、信息处理的自动化。本体映射是实现集成的有效方法。本项目针对分布异构信息集成的实际问题，研究了异构本体间的半自动化映射与校验方法。我们扩展了本体中的概念及其关系的相似性定义，建立了多因素的相似性模型以及基于实例的逻辑关系挖掘方法。提出了基于经验积累和渐进学习的人机交互映射框架，使映射系统具有了一定的自学习能力。通过将模糊相似度方法引入本体映射过程，降低了映射中的决策风险。为了充分利用多种信息提高映射精度，提出了基于多策略和迭代方法的分阶段映射算法。研究了大规模本体的分割问题，给出了基于本体分割的大规模本体映射方法。研究了本体及其映射的校验方法，给出了基于本体元模型和对象约束语言的合理性校验方法以及基于Axiom的合理性校验方法等。我们还研究了基于概念偏序关系、集合论以及基于本体解析图等途径的映射方法。实现了一个具有异构本体映射、校验功能的实验原型系统。 我们所做的工作极大地促进了本体映射和校验的研究及应用。