基于本体的推理机研究

语义网技术的兴起促进了本体技术的发展,本体作为语义网的基石,在知识表示与知识推理方面发挥着重要作用。本体表示语言与描述逻辑相结合,为本体推理的合理性和有效性提供了保证。介绍了本体语言、描述逻辑和描述逻辑推理的基本原理,重点介绍了基于SHIQ描述逻辑的推理机Racer的基本功能及其在智能信息检索中的应用。     

基于Racer和nRQL的本体查询与推理

语义网技术的兴起促进了本体技术的发展,本体作为语义网的基石,在知识表示与知识推理方面发挥着重要作用.本体描述语言与描述逻辑相结合,为本体推理的合理性和有效性提供了保证.在介绍描述逻辑及其系统的有关概念与查询推理机制的基础上,重点讨论了推理机Racer及其查询语言nRQL的功能,开发了一个基于Racer和nRQL的智能信息查询程序并应用于大学本体的信息查询.     

面向语义网的中文本体应用研究

自从Protege出现以来,它成为唯一一款支持中文本体构建的工具,而且能够进行可视化操作。目前在部分领域已经构建了中文本体,但是对所构建本体在语义网中的应用缺乏研究。因为本体的应用主要依赖于推理工具,而国内尚无一款专业的基于中文本体的推理机或者推理工具,这阻碍了基于中文本体信息检索的发展。针对中文本体的应用,深入研究了本体在信息检索领域应用的现有技术、方法、工具。文中通过使用Jena开发包对中文本体的应用进行实验,实验表明,利用现有的推理工具等可以实现中文本体在语义网中的应用。     

层叠推理机的设计与实现

在充分理解现有本体推理机的相关技术基础上,提出一种层叠推理机,研究层叠推理机的设计和实现方法。在实验中运用了Pellet推理机和Jena的自定义规则,实现了本体的语义推理。实验结果表明,该方法能够弥补传统推理机中采用单一的语义推理技术所引起的不足,比单一的推理机更有效地挖掘出本体中包含的隐藏信息。     

利用语义网技术实现铁路交通的地理语义查询(二)——从关系数据库中创建本体与定义推理规则

介绍了根据SQLite关系数据库中的数据创建火车站点本体并生成OWL文件,分析了铁路交通的模糊查询和精确查询,定义相应的本体语义推理规则和SPARQL语句,使用Jena的推理机设计本体推理类,这一部分是实现铁路交通地理语义查询的核心工作。     

基于Jena及其本体推理的研究

Tim Berner-Lee于2000年提出了语义Web,随后语义网技术作为普遍研究的热点.语义Web作为下一代万维网的发展方向,它的实现能有效提高互联网使用效率,为实现本体层Web信息的共享和交换,人们引入了“本体”.本体作为语义网的基石,在各个领域发挥着重要的作用.文中主要介绍本体开发以及推理方面的相关知识,通过本体编辑器protégé3.4扩建动物本体,并应用RACER推理机推理实现以及生成本体关系图.利用Ecplise开发软件结合Jena和Java插件实现对OWL文件的个体实例提取.通过实施为概念分类的检测提供了依据.     

语义Web中本体概念的语义匹配分离方法

本体概念能够有效表达Web服务的语义信息,可通过推理机实现自动语义匹配,但推理机的推理过程比较耗时,会对服务计算技术多个环节的效率产生很大影响。以本体概念间的匹配度为基础,建立公共本体概念库,可在不影响本体概念表达能力的前提下,实现语义匹配过程的分离。为适应公共本体概念库的动态特性,给出对其进行更新(添加、删除和修改)的算法。实验结果表明,该方法大幅提高了语义匹配的效率,且不会对语义匹配的性能产生影响。     

基于语义Web的本体及本体映射研究概述

本体在语义Web中具有重要的地位，是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。文中介绍了本体的基本概念、描述语言及其在语义Web中的应用、本体映射的基本知识并综述了相关本体映射工程中的具体思想和方法。     

OWL的本体推理方法研究

针对RDFS与OWL语言之间的兼容性问题,从本体推理机的角度研究了扩展RDFS推理机支持OWL语义的两种方法。在Sesame系统的基础上,通过规则扩展的方法实现了升级方案对RDFS和OWL语言双重支持功能。实验测试表明,扩展后的本体推理机完全支持RDFS语言,其推理能力也大大超过了单纯的OWL语言推理机。     

一种基于本体推理的业务特征获取方法

在业务数据采集领域中,针对采集数据项不能自动获取的问题,提出一种利用本体推理的业务特征获取方法。在方法中,首先用Racer推理机消除业务本体中存在的OWL语义冲突,采用JESS推理机消除业务本体中存在的SWRL语义冲突,然后通过本体解析获取明显业务特征,并基于本体业务模型设计隐含业务特征获取规则,获取隐含业务特征,最后结合业务本体生成业务采集数据项集合。实例仿真结果表明,改进方法能够实现自动化的业务采集数据项获取过程。     

基于本体的领域知识搜索研究

对当前互联网的搜索引擎中无法准确、高效地返回用户真正所需的数据信息等缺点进行分析,利用本体构建领域知识库和本体推理机等方法,设计实现了一个基于本体的领域知识检索系统模型。用户通过对用户本体的选择,可得到相关的目标本体,继续对其追踪,通过本体推理,搜索引擎能准确地搜索到用户所关心的本领域内的相关知识。讨论了该系统结构中各个模块的功能和该系统的特点。     

基于本体的智能Web服务

一、引言随着Internet应用的普及和软件技术的进步,基于Web的网络计算模式或Internet计算模式得到了广泛的重视和应用。目前,面向Web应用的三层结构(或多层结构)、构件化的商务逻辑封装、基于XML和Web Services的自动电子商务等理论和技术深入人心。但创新是无止尽的。实际上,现有的这些Web技术并不能真正解决人们期待已久的智能搜索引擎、智能信息代理、智能交易代理等基于Web的个性化、智能化的服务。而这正是IWS(Intelligent Web Services)要解决的问题。表1总结了Web技术的发展和IWS在其中的位置。     

本体存储技术研究

Ontology是对一个特定领域中重要概念的共享的形式化的描述,由于具有明确性和共享性,它可以作为领域内不同主体之间进行交流的语义基础;更进一步的,Ontology可以帮助机器理解文档表达的语义信息.语义网络是Ontology的一个重要应用场景,Ontology用来描述网络资源的语义,从而使机器具有自动管理网络信息的能力.那么巨大的数据规模是语义网络环境下Ontology数据存储管理面临的一个突出问题,所以介绍了本体存储的方法、存储模式及几种典型的本体存储管理系统.讨论了当前本体存储模式的问题并展望了未来的发展方向.     

本体存储技术研究

Ontobgy是对一个特定领域中重要概念的共享的形式化的描述,由于具有明确性和共享性,它可以作为领域内不同主体之同进行交流的语义基础;更进一步的,Ontology可以帮助机器理解文档表达的语义信息。语义网络是Ontology的一个重要应用场景,Ontolcgy用来描述网络资源的语义,从而使机器具有自动管理网络信息的能力。那么巨大的数据规模是语义网络环境下Ontology数据存储管理面临的一个突出问题,所以介绍了本体存储的方法、存储模式及几种典型的本体存储管理系统。讨论了当前本体存储模式的问题并展望了未来的发展方向。     

一种应用描述逻辑推理实现本体映射的方法

本体匹配用于找到两个本体中元素间的映射关系,是数据库应用领域的一个重要问题.本文提出了一种基于描述逻辑的本体匹配方法,利用语义解释实现匹配.该方法首先利用多匹配器发现字面语义关系,并据此利用描述逻辑推理器推理元素相互间关系.借助概念包含推理设计了概念间关系的判定算法,可推理出各种对应关系,如等价、泛化、特化、相离、相交.该方法最终利用推理器RacerPro实现了本体匹配,最后通过实验证明了方法的有效性.     

语义集成中的不确定性本体映射模型

语义Web的高速发展使其具有动态性和异构性特征,解决语义信息的异构性问题成为实现信息集成的关键。本体作为一种语义Web的知识表示形式,增强了Web的语义信息。因此,为了解决语义异构性,实现数据间的互操作,必须建立异构本体间的映射关系。然而,为庞大的异构本体建立完全精确的本体映射是不现实的,本体映射中存在一定的不确定性。提出了一种新型的本体映射框架——语义集成中的不确定性本体映射。从不同方面研究本体特征,集合了多种映射策略,并引入了各映射策略中不确定性匹配的解决方案。实验证明,该方法具有可靠的实验性能,并且具有很好的通用性和可扩展性。     

进出口本体及其推理框架实现

进出口本体是实现进出口行业信息集成、信息共享、智能作业的重要手段。该文结合进出口领域的应用特点，探讨了进出口本体的作用、特点、表达结构与方法，提出一个支持HS编码的形式化推理解决方案，介绍了系统的架构与机制，分析了利用语义网查询语言实现基于该本体的推理机制和方法，并以HS编码查询为应用背景，展示了进出口本体及其推理的实现方法和性能改进技巧。