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基于MapReduce的大规模本体匹配方法研究
张航 指导老师：瞿裕忠教授、胡伟老师
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语义Web本体 <owl:Class rdf:ID=“Person”> <rdfs:subClassOf>
<owl:Restriction> <owl:maxCardinality>1</owl:maxCardinality> <owl:onProperty rdf:resource=“#hasSSN” /> </owl:Restriction> </rdfs:subClassOf> </owl:Class> <owl:Class rdf:ID=“SSN” /> <owl:ObjectProperty rdf:ID=“hasSSN” />
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大规模本体匹配 大型本体匹配 大量本体匹配 Hang_Zhang hang.z
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摘 要 一种基于MapReduce的大型本体匹配方法 基于MapReduce的大量本体匹配框架
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摘 要 一种基于MapReduce的大型本体匹配方法 基于MapReduce的大量本体匹配框架
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主要思路 利用本体匹配中虚拟文档相似度技术 (V-Doc) 利用MapReduce将实体与其相关的RDF语句做连接
利用一种高相关度单词的实体集合划分算法缩小计算空间
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一种基于MapReduce的大型本体匹配方法
本体预处理 构建描述信息 获取邻接结点 信息 匹配虚拟文档 V-Doc+ 算法流程图
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构建描述信息（实体） … “Teacher” Local Name rdfs:label 𝐶 1 “People” rdfs:comment
“Teach students” “Teacher” rdfs:label Desc 𝐶 1 = 𝛼 1 Teacher+ 𝛼 2 People+ 𝛼 3 (Teach+student)+ 𝛼 4 (…)
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构建描述信息（实体） Example: Map: C1 Map: (C1, P2, L4,) Reduce: (C1: L4+ L5)
实体与RDF语句等值连接 Example: Map: C1 Map: (C1, P2, L4,) Reduce: (C1: L4+ L5) Map: (C1, P1, L5,)
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构建描述信息（空白结点） 𝐷𝑒𝑠𝑐 𝑘+1 𝑏 =𝛽∗( 𝐷𝑒𝑠𝑐 1 𝑏 + 𝑠𝑢𝑏𝑗 𝑠 =𝑏 𝑜𝑏𝑗(𝑠)∈𝐵 𝐷𝑒𝑠𝑐 𝑘 (𝑜𝑏𝑗(𝑠)) ) 𝐷𝑒𝑠𝑐 1 𝑏 = 𝑠𝑢𝑏𝑗 𝑠 =𝑏 𝐷𝑒𝑠𝑐 (𝑝𝑟𝑒𝑑(𝑠)) + 𝑠𝑢𝑏𝑗 𝑠 =𝑏 𝑜𝑏𝑗(𝑠)∉𝐵 𝐷𝑒𝑠𝑐(𝑜𝑏𝑗(𝑠))
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构建描述信息（空白结点） b29 c26 b10 “literal” “literal”
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构建描述信息（空白结点） Step1: 重写空白结点结构，在MapReduce的传输中可携带已到达的结点信息。
实体、空白结点与RDF语句等值连接 Step1: 重写空白结点结构，在MapReduce的传输中可携带已到达的结点信息。 Step2: Map阶段：(Desc(b1), (b1,c5)) --> (b1, Desc(b1)) (c5, Desc(b1)) Step3: Reduce阶段：(b1, Desc(b1))与所有以b1为主语的三元组聚合，添加下一步结点 (c5, Desc(b1))与c5的描述信息Desc(c5)聚合，更新b1描述信息Desc(b1) Step4: 合并所有与b1相关的结果
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考虑邻接结点 Virtual Document 𝑉𝐷 𝑒 =𝐷𝑒𝑠𝑐 𝑒 +𝛾∗𝑁𝑒𝑖𝑔ℎ(𝑒)
𝑁𝑒𝑖𝑔ℎ 𝑒 = 𝑒′∈𝑆𝑁(𝑒) 𝐷𝑒𝑠𝑐(𝑒′) + 𝑒′∈𝑃𝑁(𝑒) 𝐷𝑒𝑠𝑐(𝑒′) + 𝑒′∈𝑂𝑁(𝑒) 𝐷𝑒𝑠𝑐(𝑒′) 𝑆𝑁(𝑒): 主语为e的三元组的谓词和宾语 P𝑁(𝑒):谓词为e的三元组的主语和宾语 O𝑁(𝑒):宾语为e的三元组的主语和谓词
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考虑邻接结点 MapReduce对图的宽度搜索 Step1: 将每个结点的邻居结点ID通知给该结点
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考虑邻接结点 Step2: 每个结点把自己的描述信息发送给邻居结点
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考虑邻接结点：Step 1 对于每个三元组(s, p, o), 生成三组键值对(s, {p, o}), (p, {s, o}) and (o, {s, p}) 将每个结点的邻居结点ID通知给该结点. For example: (c1, Desc(c1)) + (c1, {b2, p4}) = (c1, (Desc(c1), {b2, p4}))
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考虑邻接结点：Step 2 用邻居结点ID作为key，将每个结点自身描述信息发送给邻居结点 每个结点用收到的描述信息更新自身的描述信息
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实体相似度计算 利用TF/IDF模型 余弦相似度 利用基于单词权重的划分方法 通过对本体内单词词频统计平均划分单词，以此平 衡负载
𝑠𝑖𝑚 𝑒 1 , 𝑒 2 = 𝑉𝐷( 𝑒 1 )×𝑉𝐷( 𝑒 1 ) 𝑉𝐷 𝑒 1 ∗|𝑉𝐷( 𝑒 2 )| >θ 利用基于单词权重的划分方法 对单词 𝑤𝑜𝑟𝑑 i , 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 i 排序，使得 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 1 ≥ 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 2 ≥…≥ 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 n 取得高相关度单词集合 {𝑤𝑜𝑟𝑑 1 , 𝑤𝑜𝑟𝑑 2 ,…, 𝑤𝑜𝑟𝑑 i }, 其中i是满 足以下式子的最小正整数： 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 1 + 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 2 +…+ 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 i ≥ 𝛿𝜖(0,1] 通过对本体内单词词频统计平均划分单词，以此平 衡负载
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实体相似度计算 实体集合的分割过程。
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大型本体匹配实验 数据集 OAEI 2007 食物本体 FMA vs. GALEN
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大型本体匹配实验 精确度、召回率和F1-measure
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大型本体匹配实验 食物本体匹配耗时比较 在不同节点数目下的运行时间 V-Doc+ Falcon-AO DSSim RiMOM Prior+
10分钟 6小时 1周 4小时 1.5小时 在不同节点数目下的运行时间
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大型本体匹配实验 V-Doc+的各模块运行时间
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大型本体匹配实验 V-Doc+在不同𝛿取值下情况（基于单词划分方法的参数）
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基准数据集测试 数据集：OAEI Benchmark testbed #101-104：匹配实体的名称具有相似字符串特征。
# ：匹配实体有相似结构特征，但没有相似字符串特征。 # ：匹配实体没有相似结构特征，但有相似语言特征。 # ：匹配实体既没有相似结构特征，也没有相似语言特征。 # ：采用真实世界数据，具有混合特征。
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基准数据集测试 #101–104 #201–210 #221–247 #248–266 #301–304 Average
#101–104 #201–210 #221–247 #248–266 #301–304 Average V-Doc+ (δ=0.80) 1.00 0.80 0.99 0.27 0.69 0.71 V-Doc+ (δ=0.99) 0.83 0.42 0.68 0.76 V-Doc 0.84 0.41 0.74 0.77 Falcon-AO 0.92 0.56 0.81 AUTOMS 0.97 0.32 COMA 0.95 0.96 0.60 0.73 DSSim 0.44 0.00 0.82 0.57 HMatch 0.01 0.54 0.53 JHU/APL 0.64 0.09 0.21 0.59 Prior+ 0.67 0.05 0.63 RiMOM 0.65 0.87 排到前5，名列前茅
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相关论文 Zhang, H., Hu, W. Qu, Y.Z.: VDoc+: A Virtual Document Based Approach for Matching Large Ontologies Using MapReduce. Journal of Zhejiang University - SCIENCE C (SCI-Indexed), Zhang, H., Hu, W., Qu, Y.Z.: Constructing Virtual Documents for Ontology Matching Using MapReduce. Proc. Joint International Conference of Semantic Web Technology (JIST), Won Best Paper Award.
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大量本体匹配 V-Doc+是一种大型本体的一对一匹配方法
假设有n个本体需要做匹配计算，那么一对一匹 配算法需要重复 n∗(n−1) 2 次。
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摘 要 一种基于MapReduce的大型本体匹配方法 基于MapReduce的大量本体匹配框架 基于匹配任务划分的方案
基于本体内容划分的方案
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基于匹配任务划分的方案
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基于本体内容划分的方案 1. 匹配器内并行化方案并行度更大 2. 利用Feature划分数据集可减小计算空间
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基于匹配任务划分 v.s.基于本体内容划分 直观对比 基于匹配任务划分 基于本体内容划分 便于实施 是 否 并行粒度 小（取决于本体数量）
大（取决于实体特征数量） 利用实体特征划分实体集
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实验对比 数据集： OAEI Benchmark (66个本体) 匹配算法：余弦相似度 F1-measure对比
𝑆𝑖𝑚 𝐼 𝑎 , 𝐼 𝑏 = 𝑘 𝑓 𝑎𝑘 𝑓 𝑏𝑘 ( 𝑘 𝑓 𝑎𝑘 2 ) ( 𝑘 𝑓 𝑏𝑘 2 ) F1-measure对比 非并行匹配方案 基于匹配任务划分的并行化方案 基于本体内容划分的并行化方案 F1-measure 0.72 0.70
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实验对比 实体数目对运行时间影响
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实验对比 MapReduce节点数目对运行时间影响
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实验对比 66个本体 4个本体
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基于匹配任务划分 v.s.基于本体内容划分 实验结论 在运行耗时上，两种并行方案都比非并行方法有较大的提升
对于余弦相似度算法，尽管基于本体内容划分的并行度更大，但优 势并不明显，耗时不会始终随MapReduce节点数目增加而大幅度减 小。事实上，很多研究表明，匹配等算法的速度提升会在特定节点 环境下会收敛 对于余弦相似度算法，当本体数较多时，基于本体内容划分方案并 不一定会比基于匹配任务划分方案耗时更少。只有当本体数较少、 单个本体较大时才有优势。
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总结 基于MapReduce设计了一种针对大型本体的匹配方法 基于MapReduce设计两种针对大量本体匹配的并行方案
引入虚拟文档相似度技术 利用MapReduce将实体与其相关的RDF语句做连接 利用MapReduce的图模型处理技术获取实体邻接结点信息 利用一种高相关度单词的实体集合划分算法缩小计算空间 基于MapReduce设计两种针对大量本体匹配的并行方案 在计算耗时上，两种并行方案都比非并行方法有较大的提升 在余弦相似度算法上对比两种方案
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硕士期间发表论文 Zhang, H., Hu, W. Qu, Y.Z.: VDoc+: A Virtual Document Based Approach for Matching Large Ontologies Using MapReduce. Journal of Zhejiang University - SCIENCE C (SCI-Indexed), Zhang, H., Hu, W., Qu, Y.Z.: Constructing Virtual Documents for Ontology Matching Using MapReduce. Proc. Joint International Conference of Semantic Web Technology (JIST), Won Best Paper Award. Hu, W., Chen, J.F., Zhang, H., Qu, Y.Z.: How Matchable Are Four Thousand Ontologies on The Semantic Web. Proc. Extended Semantic Web Conference (ESWC), Hu, W., Chen, J.F., Zhang H., Qu, Y.Z.: Learning Complex Mappings between Ontologies. Proc. Joint International Conference of Semantic Web Technology (JIST),
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