语义Web异构推理引擎协同工作机制研究

论文摘要

理论上来说万维网是一个具有无限潜力的信息资源,但实际上这一潜力是受到很大限制的,因为计算机还不能从语义的角度智能的对这些信息进行整合和处理。同时随着近年来Internet技术的迅速发展和普及,Web数据呈现爆炸式增长,使用传统的基于字符匹配的Web处理技术已经越来越显得不合时宜。为了进一步扩展网络的能力,发挥它无限的潜力,语义Web技术在对web数据的智能处理方面进行了有效的研究和探讨。 语义Web技术的基本出发点是赋予网络中的内容显式的语义,这样就使计算机对网络中的信息进行自动处理成为可能。这一过程并不是简单的对现有文档进行自然语言处理,而是要求作者使用知识描述语言对文档进行描述。由于网络具有高度分散、宜变和数据量大的特点,现有知识工程技术并不能直接应用于语义网,必须对知识工程中的知识表述进行改变以使其适用于网络的特点。本文对语义网中知识表述问题及相关标准进行了跟踪研究,对国内外在该领域的最新成果和发展方向进行了较为系统的研究和整理。 除了Web信息的表述,为了实现机器的自动处理,还需要对语义化的Web信息进行智能推理,即需要基于语义Web的推理引擎。语义推理技术集中于推理引擎的理论和机制研究,国外相关研究主要分为基于一般逻辑的推理引擎和基于特殊算法的PSM推理引擎,具体的推理引擎往往和不同的表达语言相对应。本文对语义推理技术也进行了大量的研究,对推理引擎的基本结构、主要问题、现有工具以及国内外的最新研究成果作了较为系统和全面归纳整理。 除了以上提到的高度分散、宜变和数据量大的特点,网络还有一个很重要的特点即网络的异构性,例如操作系统异构、网络体系结构异构……。基于HTTP的超文本技术很好的解决了这一问题,使得www可以作为一个统一的信息平台为网络用户提供服务,这也是近年来网络技术迅速普及和发展的重要原因之一。而在语义网中异构问题显得更为突出。除了传统的网络异构,语义网中还有大量的逻辑系统异构、描述语言异构、推理引擎异构……正是由于这些异构性,使得不同推理引擎之间的交互存在很多障碍,也使得语义Web不能像传统的网络一样作为统一的信息平台为用户提供服务,而只能在一定的领域内实现透明的服务。为了解决这一问题本文中创新性的提出了一个实现异构引擎协同

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 论文背景
• 1.2 论文的主要工作
• 1.3 论文的组织结构
• 第2章 语义 WEB相关技术研究
• 2.1 XML技术
• 2.1.1 XML发展历程
• 2.1.2 XML规范体系结构
• 2.1.3 XML的优点及其应用
• 2.2 RDF基础规范
• 2.2.1 RDF模型
• 2.2.2 RDF基本语法
• 2.2.3 RDFSchema
• 2.2.4 RDF应用
• 2.3 OWL协议规范
• 2.3.1 为什么需要OWL?
• 2.3.2 OWL的三个子语言
• 2.3.3 OWL Lite语言概要
• 2.3.4 OWL DL和OWL Full的附加语言描述
• 2.4 语义推理
• 2.4.1 语义推理技术
• 2.4.2 语义Web推理引擎结构
• 第3章 异构推理引擎协同工作平台
• 3.1 WEB的异构问题研究
• 3.1.1 Web异构问题
• 3.1.2 Web异构问题的解决方案
• 3.2 语义 WEB异构问题
• 3.2.1 语义Web的异构问题
• 3.2.2 语义Web异构问题的解决
• 3.3 异构推理引擎协同工作平台
• 3.3.1 异构推理引擎协同工作平台框架
• 3.3.2 语义转化服务工作流程
• 第4章 语义转换机制研究
• 4.1 语义 WEB查询语言技术研究
• 4.1.1 命令式查询语言
• 4.1.2 nRQL
• 4.1.3 其它查询语言
• 4.2 语义翻译推理模型
• 4.2.1 条件假设
• 4.2.2 知识库结构
• 4.2.3 推理过程分析
• 4.2.4 该推理模型的优点
• 第5章 基于 OWL的查询命令翻译系统
• 5.1 系统结构
• 5.2 使用工具
• 3.0'>5.2.1 Protege₃.0
• 5.2.2 Racer
• 5.2.3 OntOXPL
• 5.2.4 开发工具
• 5.3 系统实现
• 5.3.1 设计目标
• 5.3.2 程序流程
• 5.3.3 运行结果
• 第6章 论文总结及未来工作
• 致谢
• 参考文献
• 附录A（攻读硕士学位期间发表的论文）