描述逻辑与规则整合研究

论文摘要

本文从语义Web（Semantic Web）的本体层和规则层相结合入手,研究描述逻辑和规则的整合。在语义Web的分层体系结构中各层之间的整合是语义Web实现的关键任务之一,其中本体层和规则层之间的知识整合尤为突出和重要。广泛使用的本体的逻辑基础是描述逻辑。目前已经提出了许多DL与规则整合方案:其中,描述逻辑与单调规则整合的典型代表是AL-Log、CARIN等异构的整合方案以及DLP和SWRL等同构方案;描述逻辑和非单调规则的整合方案有DL+Log、r-Hybrid系统、ALCPu等等。上述诸系统在知识表示和推理方面均存在不足。本文在对上述诸系统进行分析的基础上,从两个方面展开了描述逻辑与规则整合的研究:（1）描述逻辑与单调规则的整合:给出异构混合知识库系统SHOIQ-Datalog。此系统语法上将CARIN提升到了描述逻辑子语言SHOIQ,使其适用于OWL-DL本体与规则的结合。推理方面,结合SLD消解与Tableau算法,给出知识库的查询推理算法。与CARIN系统所采用的前向推理方式相比,本文推理算法采用目标驱动的后向推理方案。此方案的优点在于,一方面,减少了知识库的DL部分中的不确定性构造算子的Tableau扩展;另一方面,采用异构规则后向推理,避免了无用的事实与规则匹配所造成的推理开销,从而有效提高了知识库的查询效率。（2）描述逻辑与非单调规则整合:给出SHOIQ-N-Datalog系统。本系统为上述SHOIQ-Datalog系统的非单调扩展。即此系统结合描述逻辑语言SHOIQ与非单调Datalog?规则来构建混合知识库。推理方面采用非单调规则SLDNF消解与Tableau算法结合给出查询推理算法。研究表明,与上述的SHOIQ-Datalog系统相比,本系统加强了知识库知识表示能力,使其适应于语义Web中非单调推理的需求。

论文目录

• 提要
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义与难点
• 1.3 研究现状
• 1.4 本文的主要工作与组织结构
• 第2章 描述逻辑和规则
• 2.1 描述逻辑
• 2.1.1 基本概念
• 2.1.2 DL语法
• 2.1.3 DL语义
• 2.1.4 DL推理
• 2.2 规则
• 2.2.1 基本概念
• 2.2.2 Datalog 程序
• 2.2.3 Datalog?程序
• 第3章 描述逻辑与单调规则的整合
• 3.1 引言
• 3.2 SHOIQ-Datalog 语法和语义
• 3.3 SHOIQ-Datalog推理
• 3.4 本章小结
• 第4章 描述逻辑与非单调规则的整合
• 4.1 引言
• 4.2 SHOIQ-N-Datalog语法和语义
• 4.2.1 SHOIQ-N-Datalog语法
• 4.2.2 SHOIQ-N-Datalog语义
• 4.3 SHOIQ-N-Datalog的推理
• 4.3.1 查询问题定义
• 4.3.2 算法描述
• 4.4 算法相关证明
• 4.5 本章小结
• 第5章 原型系统介绍
• 5.1 描述逻辑的本体表示和规则书写形式
• 5.1.1 本体的知识表示
• 5.1.2 RuleML与异构规则的表示形式
• 5.2 SHOIQ-Datalog系统
• 5.2.1 系统框架结构
• 5.2.2 SLD-DL算法流程
• 5.2.3 实验用例
• 5.3 SHOIQ-N-Datalog系统
• 5.3.1 系统框架
• 5.3.2 SLDNF-DL算法流程
• 5.3.3 实验用例
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士期间发表的学术论文及参加的项目
• 致谢
• 摘要
• Abstract