基于图分割的大规模本体分块与映射研究的中期报告本研究旨在利用图分割算法实现大规模本体的分块和映射，以解决本体在处理和应用领域中面临的效率和可伸缩性问题。在前期研究中，我们采用了基于语义相似度的本体分块方法，即将本体词汇集按照语义相关性进行分组。但是，这种方法存在以下问题：1.无法处理本体规模过大的情况。2.容易受到本体中具体词汇和共性词汇错排的影响，造成分块不准确。为了解决以上问题，我们提出了基于图分割的本体分块方法。该方法将本体建模成一个图，节点为本体中的词汇，边为词汇之间的语义关系。然后利用图分割算法将图划分成多个子图，每个子图对应一个本体分块。具体实现过程如下：1.将本体转化为图。2.利用图分割算法对图进行分割。3.根据分割结果对本体进行分块。在实现过程中，我们采用了基于谱聚类的图分割算法，该算法可以准确地将图划分成多个子图，并且不会受到本体中具体词汇和共性词汇错排的影响。同时，该算法具有良好的可伸缩性，在处理大规模本体时也能确保分块的准确性和效率。下一步工作将着重研究本体映射的问题，即将不同本体之间的词汇进行映射，使得不同本体可以进行交叉应用。具体实现方法将基于本体的共性词汇和语义相似性进行计算和匹配。未来的研究方向还将包括对本体分析和本体应用的深入研究，以及对本体维护和升级的持续探索。