Web本体语言的逻辑语义分析的研究

分析了OWL的3个子语言,特别是OWL DL的DL逻辑语义.OWL DL和OWL Lite分别与系的和对应.通过定义本体的传递概念匹配模式,给出了基于该模式的降水量管理知识模型作为DL推理示例.该示例表明深入分析研究OWL的DL语义对增强基于OWL推理能力的应用具有现实意义.     

面向语义Web的领域本体表示、推理与集成研究

语义Web的基础之一是本体，为了让机器能够理解Web的内容并做推理，需要建立本体，并利用本体中定义的术语作为元数据来标记Web的内容．阐明了本体和领域本体的关系；介绍了现有面向语义Web的本体语言的概况；根据表达能力和推理效率的综合权衡，选择OWL Lite作为本体语言；提出了一种面向语义Web的领域本体表示、推理方法DORRSW和一种面向语义Web的多领域本体集成方法MDOISW；最后给出应用实例来说明方法的应用．通过这些论述，阐明面向语义Web的领域本体表示、推理与集成的基本情况，从而为创建面向语义Web的本体提供了基础知识．     

非一致OWL本体的推理方法研究

针对目前OWL推理机无法在非一致本体上进行推理的问题,提出了一种基于回答集程序的非一致本体推理方式,将OWL本体翻译为一类逻辑程序：HEX回答集程序,把本体推理问题规约为回答集程序求解问题。并通过在非一致本体上的推理实验,验证了该类方法的有效性。     

基于OWL的网络化制造本体构建分析

OWL是一种新的标准化本体定义语言，拥有比RDF Schema更丰富的表达能力，能帮助机器自动完成智能搜索和推理。本文尝试把OWL应用到网络化制造本体构建上，首先提出了一种本体构建的通用方法，随后结合OWL的特性分析了网络化制造本体中可能出现的各种元素，最后设计了一些搜索和匹配问题，用于在原型系统中检测所设计的主体。     

基于SWRL规则与本体相似度的语义检索模型研究

在综合分析信息检索系统现状的基础上,探讨目前信息检索系统存在的问题,深入研究基于本体的信息检索系统的关键技术,包括领域本体的建设方法、SWRL（Semantic Web Rule Language）推理规则、基于本体的查询预处理以及语义处理,并从本体概念相似度和相关度的角度论述了基于本体的语义处理技术。通过这些研究,提出了使用OWL构建领域本体,结合查询预处理以及推理扩展规则SWRL的信息检索模型。     

基于Spark的分布式并行推理算法

现有的RDF数据分布式并行推理算法大多需要启动多个MapReduce任务,有些算法对于含有多个实例三元组前件的OWL规则的推理效率低下,使其整体的推理效率不高.针对这些问题,文中提出结合TREAT的基于Spark的分布式并行推理算法（DPRS）.该算法首先结合RDF数据本体,构建模式三元组对应的alpha寄存器和规则标记模型;在OWL推理阶段,结合MapReduce实现TREAT算法中的alpha阶段;然后对推理结果进行去重处理,完成一次OWL全部规则推理.实验表明DPRS算法能够高效正确地实现大规模数据的并行推理.     

基于UML的本体建模研究

详细对比分析了OWL（Web Ontology Language）特性元素和UML特性元素及本体开发，在讨论OWL本体通过UML类图向面向对象语言转换方法的基础上，通过具体的示例进一步提出了一般多值域OWL属性本体建模的方法，并且说明使用该方法能够直观、清晰地进行本体建模，为下一步研究开发较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

基于角色的对OWL本体的访问控制模型

本体是对共享概念明确的形式化规范说明,是语义Web实现的关键技术。当前语义Web缺乏对本体有效的访问控制手段,因此本体的发布必然会导致相关领域敏感信息的泄露。提出了一个基于角色的OWL本体访问控制模型,该模型充分利用了本体元素之间的语义关联性,对传统的RBAC模型进行了扩展,能够对OWL本体以及本体元素的访问实施有效地控制,同时也解决了OWL本体访问控制中推理泄露的问题。     

语义Web中的本体推理研究

从语义Web的基本概念开始，介绍了语义Web的层次结构；介绍了本体的基本概念以及用于本体描述的几种语言。用W3C推荐的本体描述语言OWL描述了一个本体实例，通过此实例对本体推理在本体建立中的冲突消解、描述优化、本体的合并和实例归类中的应用进行了研究，说明了本体推理在本体建立及本体应用中的作用。本体技术是语义Web的核心技术，所以建立和维护本体是语义Web中的主要工作之一，而基于本体的推理可以帮助建立和维护本体。     

基于OWL的本体集成

提出一种新的本体集成方法。分析了本体集成的原因,阐述了本体集成时应遵循的4条基本原则,并给出了集成的分类,提出了一种基于OWL DL图闭包的本体集成方法。该方法将OWL DL本体抽象为RDFS图模型,根据给定的OWL DL推理规则生成OWL DL本体的图闭包,在此基础上进行本体集成,同时提出了几种计算实体相似度的方法,将本方法与COMA++和FCA-merge进行实验对比,本方法在准确率和召回率上占优势。