Wireless Communications and Mobile Computing

Research Article

Solving Ontology Metamatching Problem through Improved Multiobjective Particle Swarm Optimization Algorithm

Table 2

Comparison among recall-driven and precision-driven PSO, MOPSO, and MOPSO-DE. In round parenthesis, there are recall, precision, and f-measure, respectively.
No.PSO ()PSO ()MOPSOMOPSO-DE
101(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00,1.00)(1.00,1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
103(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00,1.00)(1.00,1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
104(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00,1.00)(1.00,1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
201(0.92, 1.00, 0.95)(0.92, 1.00,0.96)(0.92,1.00, 0.96)(0.92, 1.00, 0.96)
202(0.10, 0.45, 0.16)(0.10, 1.00,0.02)(0.09,0.81, 0.16)(0.09, 0.81, 0.16)
203(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
204(0.98, 1.00, 0.99)(0.80, 1.00, 0.88)(0.98, 1.00, 0.99)(0.98, 1.00, 0.99)
205(0.92, 0.95, 0.94)(0.08, 1.00, 0.15)(0.92, 0.95, 0.94)(0.92, 0.95, 0.94)
206(0.91, 0.97, 0.94)(0.10, 1.00, 0.18)(0.71, 0.98, 0.82)(0.86, 0.98, 0.92)
207(0.92, 0.97, 0.95)(0.10, 1.00, 0.18)(0.58, 0.98, 0.73)(0.87, 0.98, 0.92)
208(0.83, 0.97, 0.90)(0.70, 1.00, 0.82)(0.80, 0.99, 0.88)(0.83, 0.98, 0.90)
209(0.44, 0.75, 0.55)(0.09, 1.00, 0.16)(0.35, 0.85, 0.48)(0.35, 0.85, 0.49)
210(0.52, 0.80, 0.63)(0.32, 1.00, 0.49)(0.48, 0.98, 0.65)(0.50, 0.96, 0.66)
221(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
222(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
223(0.96, 0.96, 0.96)(0.08, 1.00, 0.15)(0.96, 0.98, 0.96)(0.94, 0.99, 0.96)
224(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
225(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
228(1.00,1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
230(1.00, 0.93, 0.96)(0.11, 1.00, 0.19)(0.91, 0.98, 0.95)(0.97, 0.94, 0.95)
231(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
232(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
233(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
236(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
237(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
238(0.96, 0.96, 0.96)(0.08, 1.00, 0.15)(0.95, 0.98, 0.96)(0.93, 0.99, 0.96)
239(1.00, 0.96, 0.97)(0.06, 1.00, 0.12)(0.93, 0.96, 0.92)(1.00, 0.96, 0.98)
240(0.90, 0.87, 0.89)(0.15, 1.00, 0.26)(0.74, 0.96, 0.82)(0.81, 0.96, 0.88)
241(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)(1.00, 1.00, 1.00)
246(1.00, 0.96, 0.98)(0.06, 1.00, 0.12)(1.00, 0.96, 0.98)(1.00, 0.96, 0.98)
247(0.90, 0.87, 0.89)(0.15, 1.00, 0.26)(0.81, 0.96, 0.88)(0.81, 0.96, 0.88)
248(0.05, 0.13, 0.07)(0.04, 1.00, 0.07)(0.04, 0.96, 0.07)(0.05, 0.41, 0.09)
249(0.10, 0.25, 0.14)(0.01, 1.00, 0.02)(0.09, 0.81, 0.16)(0.09, 0.81, 0.16)
250(0.17, 0.37, 0.24)(0.03, 1.00, 0.05)(0.15, 0.71, 0.25)(0.15, 0.71, 0.25)
301(0.75, 0.87, 0.81)(0.18, 1.00, 0.31)(0.70, 0.91, 0.79)(0.70, 0.93, 0.80)
302(0.68, 0.88, 0.77)(0.20, 1.00, 0.34)(0.64, 0.94, 0.76)(0.65, 0.91, 0.76)
303(0.85, 0.69, 0.76)(0.02, 1.00, 0.04)(0.75, 0.94, 0.83)(0.79, 0.95, 0.86)
304(0.96, 0.95, 0.96)(0.03, 1.00, 0.07)(0.88, 0.98, 0.93)(0.96, 0.97, 0.96)