基于本体匹配的动态网络信息模型链接方法研究及其在电信领域的应用

为解决动态网络信息模型异构性和孤立性导致的互操作性难题，研究人员提出了一种基于本体匹配(Ontology Matching)的创新方法。该研究通过领域知识驱动的实体分组策略降低计算复杂度，结合业务流程上下文构建扩展运营商网络本体(Extended Operator Network Ontology)，在电信领域案例中实现专有模型与TM Forum标准模型的语义链接，F-measure达0.72以上，为跨网络段服务集成提供了可行方案。

　　

在数字化转型浪潮中，电信网络正面临前所未有的整合挑战。运营商多年来开发的专有信息模型（Proprietary Information Models）如同信息孤岛，彼此间存在严重的异构性问题。以视频订阅服务为例，用户既需要互联网接入又涉及付费内容获取，但不同网络段由不同运营商管理，各自采用独立开发的模型系统。这种碎片化现状使得端到端服务集成和数据共享变得异常困难，严重制约了数字服务的创新发展。

传统解决方案面临两难困境：完全替换现有系统成本高昂，而简单的数据格式匹配（Data Format Matching）又无法解决复杂语义鸿沟。TM Forum等组织虽已推出eTOM（Enhanced Telecom Operations Map）、SID（Shared Information & Data Model）等标准框架，但如何在不颠覆现有系统的前提下实现专有模型与标准模型的有机融合，始终是行业痛点。

这项发表于《Expert Systems with Applications》的研究提出突破性思路——将本体论（Ontology）与知识图谱（Knowledge Graph）技术相结合，通过语义桥梁连接异构系统。研究团队创造性地采用业务流程上下文（Business Process Context）作为匹配维度，将传统O(N²)复杂度的本体匹配问题分解为多个O((N/M)²×M)的子问题，其中N为实体总数，M为业务流程数。这种方法既保留了现有系统的完整性，又通过owl:sameAs属性建立了语义等价关系。

关键技术方法包括：1）基于TOUCAN等域本体构建运营商网络知识图谱；2）将TM Forum的UML/XML模型转换为OWL格式标准化本体；3）采用ADEL、Dedupe等五种重复检测算法进行上下文感知的实体匹配；4）建立包含专有模型、标准模型及其映射关系的三元组〈G,S,M〉。实验数据来自真实有线电视运营商网络模型与TM Forum标准模型的集成案例。

研究结果部分呈现了系统性发现：

构建运营商网络知识图谱

通过扩展TOUCAN域本体（ToCo），形成了包含网络拓扑、计费系统、用户权限等维度的多层级知识表示。如图2所示，采用RDF三元组（如"User ID 23423 rdf:type net:User"）实现了静态模型与动态监控数据的统一建模。

标准化模型本体化

创新性地将eTOM业务流程、SID信息实体和TAM应用组件转化为OWL本体（图3），保留了TM Forum原始模型中的层级关系，如Customer Billing Account ABE等关键业务对象的类继承结构。

上下文感知本体匹配

在"创建客户记录"和"更新客户数据"两个业务流程上下文中（表2），成功实现专有类own_net:Account与标准类tmf_net:CustomerBillingAccountABE的精准匹配（图7）。表4显示关键映射关系，如own_net:CreateUserAccount→tmf_net:BillingAccountsCreation，验证了业务流程上下文对匹配精度的提升作用。

动态链接更新机制

提出增量式更新策略，仅当新增或删除类/关系时才触发局部重匹配，大幅降低维护成本。实验表明该机制可使系统在模型演进时保持85%以上的匹配准确率。

性能评估

如表1所示，五种重复检测算法在F-measure指标上均超过0.72，其中Legato算法表现最佳（平均F1=0.856），证明领域知识引导的分组策略能有效平衡精度与效率。图5的对比曲线进一步揭示，业务流程上下文可使匹配质量提升17%-23%。

研究结论指出，该方法首次实现专有模型与标准模型的双向无损链接，解决了电信行业三大核心矛盾：1）保留现有系统与采用行业标准的矛盾；2）模型异构性与服务统一性的矛盾；3）计算复杂度与匹配精度的矛盾。案例研究证实，运营商无需重构计费系统即可对接TM Forum标准，使跨运营商服务集成周期缩短60%以上。

讨论部分强调三个突破性贡献：首先，提出"业务流程即分组维度"的创新理念，将语义匹配复杂度从二次方降为线性；其次，开发出标准模型的自动化本体转换流程，支持UML/XML到OWL的无损转换；最后，构建的动态更新机制确保系统可持续演进。这些成果不仅适用于电信领域，也为智能电网、工业物联网等动态网络集成提供了范式参考。

研究局限主要存在于领域知识依赖度较高，未来将通过LLM（Large Language Model）自动解析非结构化模型描述来降低人工干预。作者展望了四个方向：开发本体匹配通用框架、探索大语言模型在实体对齐中的应用、基于日志的自动知识图谱构建，以及向交通运输等多领域扩展该方法。这些演进将使动态网络集成技术向更智能、更普适的方向发展。