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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种面向语义本体的权重贝叶斯分类器和本体映射方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116304904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310065609.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种面向语义本体的权重贝叶斯分类器和本体映射方法是由耿道渠;文云飞;王平;魏旻设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向语义本体的权重贝叶斯分类器和本体映射方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种面向语义本体的权重贝叶斯分类器和本体映射方法，其包括以下步骤：S1：解析本体：通过Java中的Jena包完成对参加本体映射的本体进行解析，提取出概念，使用语义词典WordNet完成对概念的扩充；S2：使用和声搜索算法确定权重：引入动态权重机制，以减少其属性条件独立假设所带来的影响；S3：构建权重贝叶斯分类器：通过上一步得到的权重，建立权重贝叶斯分类器，将本体映射问题转换成分类问题，计算出最大后验概率完成分类；最后将输出的分类结果保存到AllergoGraph数据库中。本发明采用和声搜索算法，以分类错误率为目标函数，计算全局最优权重并赋予权重朴素贝叶斯分类器；本发明提出了一种新的生成解的方式，提高和声搜索算法的寻优能力。

本发明授权一种面向语义本体的权重贝叶斯分类器和本体映射方法在权利要求书中公布了：1.一种面向语义本体的权重贝叶斯分类器和本体映射方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：解析本体：首先使用Jena对参与本体映射的本体进行解析，获取本体的概念，此时的概念缺乏语义信息，采用语义词典WordNet中的上、下义项对本体概念进行扩充，以提高本体概念的语义信息，并且此时本体概念可以看成是具有多个变量的一个样本，方便后续采用权重贝叶斯分类器进行分类，从而实现将为某个概念选择最优映射的问题就转换成对其进行分类的问题； S2：确定权重：为了简化后验概率的计算，朴素贝叶斯分类器提出了“属性条件独立假设”，该假设认为样本的所有属性之间相互独立，但是现实中的分类任务难以满足该假设，从而影响分类的结果，为了减少该假设所带来的影响，引入权重贝叶斯分类器，为样本中的每一个属性都赋予对应的权重，用来表示每个属性对分类结果的影响程度，表达式如下所示： 其中Pci|x表示样本x属于类别ci的概率，Pci是先验概率，Px是似然概率，aj表示样本x中的第j个属性，wj表示样本x中第j属性的权重，用以表示该属性对分类结果的影响程度，n为样本x中的属性数量，Paj|ci是条件概率； S3：构建权重贝叶斯分类器：通过上一步得到的权重，建立权重贝叶斯分类器； S4：基于权重贝叶斯分类器的本体映射过程：本体映射，也叫做本体匹配或者本体对齐，是指在两个异构本体之间建立概念上的关联和匹配；通过构建权重贝叶斯分类器将本体映射问题转换成分类问题；为某个概念寻找最佳映射关系的问题就转换成了对其进行分类的问题；假设有一个本体Onto1和另一个本体Onto2，本体Onto1中有x个概念，本体Onto2中有y个概念；对两个本体进行解析和概念扩充，两个本体中的概念都可以看成是具有多个属性的样本，将这些样本作为数据输入到权重贝叶斯分类器中，权重贝叶斯分类器会计算出本体Onto1中每一个概念属于本体Onto2中所有概念的概率，找出所有后验概率中最大的一个后验概率即可完成分类，即实现本体映射。

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