1.一種基于屬性相似度的本體匹配方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

步驟1，計算本體資源之間的字符串相似度，進行匹配粒度的錨匹配；

步驟2，對錨匹配的結果進行確認并刪除不正確的錨匹配項；

步驟3，根據步驟2的錨匹配結果，對本體中的所有資源進行全匹配，包括計算本體資源的結構相似度、字符串相似度以及屬性內容相似度；全匹配的具體過程為：

步驟3-1，設一個待匹配節點集合M為空，一個查詢節點集合S為空；

步驟3-2，將錨節點都放入S，錨匹配包含有兩個節點，分別來自兩個本體；

步驟3-3，搜索S集合的所有鄰近節點，逐一檢查其是否包含在S集合中，將不包含的鄰近節點加入集合S’，搜索完后，將S’中的所有節點同時加入到集合S和集合M；

步驟3-4，如果S’不為空，則進入步驟3-5；如果S’為空，S中的資源數少于兩個本體的總資源數，則將沒有包含在S中的資源同時放入集合S和集合M，進入步驟3-5；

步驟3-5，分別計算集合M中本體O1到本體O2類間的相似度和屬性間的相似度，具體為：

(1)計算類的相似度

假設有兩個類節點A，B，他們的相似度計算公式如下：

S_C(A,B)＝0.5*S_str(A,B)+0.2*S_superclass(A,B)+0.2*S_subclass(A,B)+0.1*S_property(A,B) (4)

其中，S_str(A,B)是兩個數據庫資源A、B的字符串相似度，S_superclass(A,B)為A,B的父類的相似度，S_subclass(A,B)為A,B的子類的相似度，S_property(A,B)為A,B的相關屬性的相似度；

式中，c_a,c_b分別為A和B的父節點，A.surperclass和B.surperclass分別為A和B的所有父節點的集合；

式中，c_a′,c_b′分別為A和B的子節點，A.subclass和B.subclass分別為A和B的所有子節點的集合；

A的所有相關屬性集合為P_A，B的所有相關屬性集合為P_B，不妨設p_a屬于P_A，p_b屬于P_B，S_p(p_a,p_b)表示屬性p_a和p_b的相似度；

則A,B的相關屬性的相似度為所有相關屬性相似度中的最大相似度：

(2)計算屬性的相似度

p_a和p_b的相似度為

S_p(p_a,p_b)＝0.5*S_domain(p_a,p_b)*S_range(p_a,p_b)+0.3*S_str(p_a,p_b)+0.1*S_subproperty(p_a,p_b)+0.1*S_{superproperty}(p_a,p_b) (8)

式中，S_domain(p_a,p_b)為屬性p_a和p_b的domain相似度，S_range(p_a,p_b)為屬性p_a和p_b的range相似度，S_str(p_a,p_b)為屬性p_a和p_b的字符串相似度，S_subproperty(p_a,p_b)為子屬性的相似度，S_{superproperty}(p_a,p_b)為父屬性的相似度；

S_domain(p_a,p_b)＝S_c(domain(p_a),domain(p_b)) (9)

S_c(domain(p_a),domain(p_b))為兩個屬性定義域包含的類的相似度；

S_range(p_a,p_b)＝S_c(range(p_a),range(p_b)) (10)

S_c(range(p_a),range(p_b))為兩個屬性值域包含的類的相似度；

a.subproperty和b.subproperty分別表示屬性a和屬性b所有的子屬性的集合，為p_a和p_b子屬性的最大相似度；

a.sup erproperty和b.sup erproperty分別表示屬性a和屬性b所有的父屬性的集合，為p_a和p_b父屬性的最大相似度；

步驟4，將步驟3得到的全匹配結果輸出到界面，檢查是否正確，并將不正確的匹配刪除；

步驟5，對步驟4中全匹配的結果進行沖突檢測，將沖突檢測的結果返回并進行確認，修正其中的沖突。