语义Web的逻辑基础

分析了语义Web的逻辑基础.指出了语义Web语言RDF和RDF Schema的语义是基于非经典的模型论语义,阐明了在此基础上扩展到表达能力更强的基于描述逻辑的本体语言OWL的困难.然后描述了OWL对这些困难的解决方法,并概述了如何把OWL的本体推理归约到描述逻辑的知识库可满足性问题.最后介绍了在OWL的基础上纳入Horn子句规则的方法.     

基于OWL描述本体的语义信息抽取

文中描述了一种基于OWL本体抽取出可以被语义Web Agent理解的语义数据的方法,在抽取过程中先将OWL本体模型转换成OSM本体,然后生成抽取规则,并进一步完善本体,最后将抽取出的数据加上语义标记,转换成语义WebAgent可以接收的RDF格式,从而可以促进语义Web的发展。     

基于OWL描述本体的语义信息抽取

文中描述了一种基于OWL本体抽取出可以被语义Web Agent理解的语义数据的方法，在抽取过程中先将OWL本体模型转换成OSM本体，然后生成抽取规则，并进一步完善本体，最后将抽取出的数据加上语义标记，转换成语义WebAgent可以接收的RDF格式，从而可以促进语义Web的发展。     

一种基于多本体体系的语义Web服务访问控制方法

提出一种基于多本体体系的语义W cb服务访问控制方法。首先,基于分布式描述逻辑DDI,刻画了一种基 于桥接本体的跨域多本体体系,它为语义Web服务的访问控制提供了知识库;其次,在基于语义的访问控制方法基础 上,给出了适用于语义Wcb服务的访问控制模型;最后,设计了基于多本体体系的语义W cb服务访问控制方法及其 体系结构,并给出了该方法的案例应用。在语义Web服务的访问控制方法中,基于桥接本体的跨域多本体体系既为 各安全域的语义模型提供了语义关联,又保证了各安全域中语义表示的隐私性。     

对OWL及其逻辑基础的研究

OWL是Web Ontology的表示语言,是实现语义Web的语言工具.对OWL三个子语言的语法进行了比较分析,重点对OWL的逻辑基础(即描述逻辑)进行了讨论,就描述逻辑如何用于表示本体进行了研究,提出了一种基于描述逻辑的本体模型,并对描述逻辑的推理机制进行了阐述.     

ORM模型转换为OWL 2公理的映射规则

对象角色建模方法ORM目前已发展成为一种本体工程方法。需要将ORM表达的领域知识发布到语义Web上,以供不同应用系统共享和交换。OWL 2是W3C推荐使用的语义Web本体语言。探讨了将ORM模型映射为OWL 2公理的方法,通过模型等价变换和引入新的公理,给出了所有可行的模型映射规则。     

一种利用模糊关系数据库构建模糊OWL本体的方法

经典OWL本体不能直接表示和处理语义Web应用中广泛存在的模糊知识,鉴于模糊关系数据库在模糊数据表示与处理方面的优势,提出利用模糊关系数据库来构建模糊OWL本体.通过对RDF数据类型进行模糊扩展,并从模糊数据类型角度扩展OWL,解决了模糊OWL本体的表示问题;在此基础上,研究了以模糊关系数据库为数据源的模糊OWL本体的构建方法,该方法为语义Web中模糊本体的构建提供了一个有效的解决方案.     

一种基于OWL本体的Web服务组合算法研究

传统的Web Services技术已经不能充分利用语义信息,因此不能够解决服务能力的匹配问题和基于功能的服务定位问题,而Web服务和语义Web结合产生的语义Web服务技术为此提供了一种可行的解决办法.本文充分利用了语义本体的特性,提出了一种基于OWL本体的服务组合算法,并通过对Web Services本体的描述,构建,通过模型实现及实例来验证算法的可行性.     

基于OWL的本体建模研究

计算机对语义Web上的文档理解是建立在本体基础之上的,本体是用来定义概念和数据之间的关系的,因此本体建模是非常重要的。介绍了本体与语义Web的关系,并以基于OWL的本体为例,对本体的建模以及相关问题进行研究。     

基于OWL共享本体的动态Web服务组合

在自动的动态Web服务组合中,如何提高匹配成功率是个很重要的课题。本文认为,通过结合语义Web服务本体语言OWL-S和Web本体语言OWL,将语义引入Web服务组合,可以提高服务发现和匹配的效率,并可以方便地实现Web服务组合的自动化。本文给出了一个基于Java的实现平台,并在服务匹配过程中实现了基于OWL共享本体的服务匹配。     

面向模块重用的描述逻辑SHJF本地性规则研究

可重用本体模块的抽取是本体重用的一个关键环节。与传统工程应用中使用的基于本体层次的结构化方法抽取本体模块相比,使用逻辑的方法能充分利用本体提供的语义信息,抽取的本体模块更具完整性和正确性。在研究保守扩展的本体模块理论基础上,根据Grau B C提出的 SHOJQ 本地性规则,提出并证明了描述逻辑SHJF对应的语义本地性规则和句法本地性规则,为基于该规则抽取可重用本体模块提供了理论基础。     

Ontology selection ranking model for knowledge reuse

Ontology reuse is recommended as a key factor to develop cost-effective and high-quality ontologies because it could reduce development costs by avoiding rebuilding existing ontologies. Selecting the desired ontology from existing ontologies is essential for ontology reuse. Until now, much research on ontology selection has focused on lexical-level support. However, in these cases, it is almost impossible to find an ontology that includes all the concepts matched by the search terms at the semantic level. Finding an ontology that meets users’ needs requires a new ontology selection and ranking mechanism based on semantic similarity matching. We propose an ontology selection and ranking model consisting of selection standards and metrics based on better semantic matching capabilities. The model we propose presents two novel features different from previous research models. First, it enhances the ontology selection and ranking method practically and effectively by enabling semantic matching of taxonomy or relational linkage between concepts. Second, it identifies what measures should be used to rank ontologies in the given context and what weight should be assigned to each selection measure.     

基于本体映射的多本体查询方法

随着语义网的发展,本体已经成为很多领域表达知识的主要手段。许多领域都根据自己的需求建立了本体来描述本领域内的知识。但是目前许多针对本体的语义查询只能对一个本体进行查询。为了实现一个查询能够对多个本体进行访问并且返回适当的查询结果,文中提出了一种利用本体映射实现对多本体的查询方法。其中的映射方法是一种基于语义的多策略结合方式。通过实验发现查询的速度与本体的数量基本呈线性关系且不会因为本体异构程度而增加。     

基于本体集成的语义标注模型设计

语义Web的全面实现需借助于语义标注,标注网页信息会涉及到多个本体.据此,通过研究桥本体,提出一个在本体集成的基础上建立起来的多本体语义标注模型.该模型利用桥本体集成顶层本体和多个领域本体,同时借助基于本体的信息抽取技术对网页进行语义标注,并将标注信息存入标注库,使标注信息与网页分离,提高语义检索的效率.通过举例说明了本模型的合理性.     

一种跨本体的语义相似度计算方法

针对在广域分布环境下进行信息共享与服务的需要,本文设计了基于本体的元数据模型,并在MD3模型的基础上给出了一种基于该元数据模型的跨本体的语义相似度计算方法.MD3模型是一种系统的跨本体概念间相似度的计算方法,这种方法无需建立一个集成的共享本体.在MD3模型的基础上,充分利用本体对概念的描述信息,重点讨论了跨本体概念间非层次关系相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得概念间相似度的计算理论上更全面、更精确.     

基于本体的数字家庭SOA服务发现机制

SOA的关键是服务,它为WebService提供了一个架构,使用该架构组织家庭服务可以实现跨平台的服务访问。然而SOA架构大多数规范如SOAP、UDDI和WSDL等均是基于XML的,所描述的服务缺乏语义信息,因此在检索过程无法有效处理一词多义和多词一义等语法问题。通过引入本体技术,建立家庭服务领域本体,从服务的功能、内容和设备三个方面利用功能概念本体、内容本体和设备本体进行语义标注,并扩展WSDL为S-WSDL来描述家庭服务。基于本体的家庭服务发现过程分为三个阶段:查找功能、过滤服务和参数类型匹配,充分利用本体的语义优势实现了智能数字家庭服务发现。     

一种基于语义的协同工作模型

针对产品制造领域,提出一种基于语义的协同工作模型。该模型分别以XML和RDF(S)作为协同信息的语法描述模式和语义描述模型,为协同信息提供机器呵处理和可理解能力;通过建立由个体Ontology和顶层Ontology构成的两层Ontology体系,以个体Ontology描述协同过程中个人或团体的领域背景知识,以顶层Ontology为概念和语义参照模型,建立协同信息之间的语义约束,为协同过程提供多领域知识共享和互操作环境。     

MD4：一种综合的跨本体实体语义相似度计算方法*

面向广域分布环境下信息资源共享与服务的需要,设计了基于本体的元数据模型,并在MD3模型的基础上给出了一种基于该元数据模型的跨本体的语义相似度计算方法——MD4模型。MD4充分利用本体对实体的描述信息,重点讨论了实体名称、实体属性、实体语义环境以及实体实例等相似度的计算,把MD3模型扩展到MD4模型,使得信息资源实体间语义相似度的计算更全面、精确。     

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。