Resumen

El desarrollo de sistemas de transporte inteligentes (STI) se enfrenta al reto de integrar datos procedentes de múltiples fuentes no relacionadas entre sí. Como una de las tecnologías centrales de la integración de conocimientos en los STI, una ontología suele proporcionar una definición normativa del dominio del transporte que puede utilizarse como referencia para la integración de la información. Sin embargo, debido a la subjetividad de los expertos en la materia, un concepto puede expresarse de múltiples maneras, lo que plantea el problema de la heterogeneidad ontológica. El emparejamiento de ontologías (OM) es un método eficaz para resolver este problema, que ayuda a lograr una comunicación mutua entre los STI basados en ontologías. En este trabajo, proponemos en primer lugar utilizar Word2Vec para modelar las entidades en un espacio vectorial y calcular sus valores de similitud. A continuación, se presenta un algoritmo de extracción de alineación basado en el matrimonio estable para determinar la alineación de alta calidad. En el experimento, se comprueba el rendimiento de la propuesta utilizando la pista de referencia de OAEI y ontologías de transporte reales. Los resultados experimentales muestran que nuestro enfoque es capaz de obtener resultados de alineación de mayor calidad que los participantes en OAEI y otras técnicas de emparejamiento de ontologías del estado del arte.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:técnicas de correspondencia de ontologías artísticas, resultados de alineación de mayor calidad, algoritmo de extracción de alineación, sistemas de transporte inteligentes, múltiples fuentes no relacionadas, problema de heterogeneidad de ontologías, ontologías reales de transporte, itss, oaei, ontología
• Keywords:art ontology matching techniques, higher quality alignment results, alignment extraction algorithm, intelligent transportation systems, multiple unrelated sources, ontology heterogeneity problem, real transportation ontologies, itss, oaei, ontology