摘要： 模式匹配是确定模式间语义匹配关系的技术，它在许多应用中起着重要的作用，如数据集成中异构模式信息整合、本体知识映射、电子商务中消息映射等。针对已有模式匹配方法的局限性，本着最大限度地减少人工干预使模式匹配自动化的原则，本文提出一种利用模式结构信息和已有匹配知识的模式匹配模型SMGM。它借鉴神经网络元间影响作用过程实现语义匹配推理；通过重用已有匹配知识，补充、精化匹配知识，自动缩减不确定阈值区间；并给出一种自适应式迭代挖掘求精已有匹配知识的自学习型模式匹配模型。实验表明：SMGM模型切实可行。
余恩运 申德荣 张旭 王广奇 于戈. SMGM：一种基于模式结构和已有匹配知识的模式匹配模型[J]. 计算机科学, 2007, 34(3): 168-169. https://doi.org/
YU En-Yun ,SHEN De-Rong ,ZHANG Xu, WANG Guang-Qi ,YU Ge （Department of Computer Science, Northeast University, Shenyang 110004）. [J]. Computer Science, 2007, 34(3): 168-169. https://doi.org/
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