1、隨著語義Web的發(fā)展，基于本體的應(yīng)用越來越多。由于本體開發(fā)本身具有分布式的特點，不同組織開發(fā)的本體可能覆蓋相同或者相交的領(lǐng)域，因此它們存在著一定的相似性。本體匹配就是一個發(fā)現(xiàn)不同本體之間相似程度的過程，它對于實現(xiàn)基于不同本體的語義Web應(yīng)用之間的交互具有重要意義。 語言學(xué)上的相似性和結(jié)構(gòu)上的相似性在本體匹配中具有十分重要的作用。本文闡述了兩種新的本體匹配方法：一種是基于語言學(xué)的本體匹配方法——LMO；另一種是基于圖匹配的本體匹配

2、方法——GMO。LMO的主要思想是構(gòu)建待匹配本體中的實體的虛擬文檔，并通過VSM方法獲得虛擬文檔之間的相似度，即對應(yīng)的實體之間的相似度。GMO使用了二部圖的方式表示本體，并通過一種新的基于結(jié)構(gòu)相似性傳播的度量方法計算實體之間的相似度。在闡述這兩種匹配方法的基礎(chǔ)上，本文介紹了Falcon-AO的設(shè)計與實現(xiàn)。Falcon-AO是一個本體的自動匹配工具，該工具有效地綜合使用了L,MO和GMO兩種匹配方法。本文還通過實驗數(shù)據(jù)分析了：Falcon