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《浙江大学》 2006年
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基于SWRL推理的语义关联发现及其在本体映射与集成中的应用

郭文英  
【摘要】:构造本体的目的是为了知识共享和重用。然而,语义Web由多种信息源组成,每个信息源都以自身本体的形式表示,由于时间、地点、目的、知识以及构造者的不同,导致即使对同一问题,本体的构造也会有很大的差异。这必然造成本体之间的冲突,很难实现真正的共享和重用。为了解决该问题,人们提出了本体映射与集成技术。 本体映射与集成是语义网的两个关键技术,其中,发现本体概念之间的语义关联至关重要。目前,相似度计算是发现语义关联的重要手段,通过相似度计算对概念间的相似情况进行评价,推导出概念之间的相似与否,进而实现本体中概念的映射。然而,不论是根据概念实例计算相似度还是利用启发规则计算相似度,都不能有效地发现某些隐含的关联关系,甚至,某些关联根本无法从相似度计算中得到,需要人工干预,具有一定的局限性。 本文提出的基于SWRL推理的语义关联发现技术—SWRL Based Semantic Relevant Discovery(简称SSRD)是基于SWRL中的OWL语法,在推理过程中,将语义网规则语言SWRL和推理引擎JESS结合起来,通过建立规则和进行逻辑推理,能够有效发现本体之间隐含的语义关联。该研究对语义映射中相似度计算进行了很好的补充,是一种完善本体语义映射与集成方法的新尝试。 SSRD参考了Christine Golbreich关于家庭成员的关系模型,从中截取了模型中部分类和相关的部分属性,重新构建了一些核心概念、实例及其相关关系,建立了家庭本体模型FO,该模型包含了家庭成员的OWL本体和由SWRL定义的成员关系。SSRD以FO为实例,展示了通过使用SWRL和JESS,从语法、语义和判断推理上发现本体概念语义关联的过程,实现本体映射与集成,并完善集成后的本体成员逻辑关系。 论文共七章,内容如下: 第一章从语义Web的基本体系结构出发,剖析了在本体推理、映射和集成研究中存在的诸多问题,对该领域目前研究的总体现状进行了述评,介绍了论文的主要内容和研究意义,并对论文的主要创新进行了简单归纳。 第二章介绍了本体的定义和构成,以及SHOE、RDF、RDFS、DAML+OIL、OWL等本体表示语言,重点分析了SSRD系统所选用的基于描述逻辑OWL DL的语法与语义构成。在此基础上,本章使用Protégé构建了SSRD的本体模型FO,该模型包含了
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP391.1

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