基于語義Web的企業(yè)知識集成關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著知識經(jīng)濟時代的到來，知識已逐漸成為企業(yè)生存和發(fā)展的關(guān)鍵性因素；知識的有效集成管理是企業(yè)實現(xiàn)智能化的有效方法，對企業(yè)的意義重大。然而，傳統(tǒng)的知識集成的研究采用種類眾多的知識工程的理論和方法，使得研究處于百花齊放的狀況，為企業(yè)實施知識集成帶來困難。語義Web相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展為企業(yè)知識集成研究帶來了契機。分析發(fā)現(xiàn)，語義Web技術(shù)應用于企業(yè)知識集成管理系統(tǒng)能達到雙贏的效果。在這種背景下，本文對基于語義Web的企業(yè)知識集成的若干關(guān)鍵問題進行

2、了探討。本文的主要工作如下： 1)簡要概括了知識集成、語義Web、本體和基于范例的推理(CBR)等相關(guān)理論基礎(chǔ)方面的發(fā)展現(xiàn)狀。圍繞研究所涉及的三個關(guān)鍵問題，宏觀的綜述了前人相關(guān)的工作情況：對本體構(gòu)建與本體學習的研究現(xiàn)狀進行了概括、總結(jié)，并分析了其面臨的困難；對現(xiàn)有典型本體集成方法進行了對比分析，總結(jié)了各自的優(yōu)缺點；概括了基于本體的范例推理系統(tǒng)的國內(nèi)外研究情況，總結(jié)了存在的主要不足。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計、提出了基于語義Web的企業(yè)知識

3、集成系統(tǒng)的體系框架，并確定了三個需解決的關(guān)鍵問題的技術(shù)路線，為下一步研究工作奠定了基礎(chǔ)。 2)提出一種從企業(yè)遺留智能系統(tǒng)學習OWL局部本體的方法。其既規(guī)避了基于文本的本體學習中尚未解決的中文分詞歧義問題，又能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)遺留智能系統(tǒng)中擁有的大量領(lǐng)域知識的復用；主要由模式信息提取和模式信息、知識項向OWL本體轉(zhuǎn)換兩步組成。與現(xiàn)有相關(guān)方法相比，本方法針對的數(shù)據(jù)源蘊含更豐富的領(lǐng)域知識，更加適合實際的工程應用；設(shè)計采用了一個簡單、低時間復

4、雜度的自動映射算法，以實現(xiàn)模式信息、知識項向OWL本體的自動轉(zhuǎn)換，易于實現(xiàn)；并且，該自動映射算法不僅能實現(xiàn)關(guān)系數(shù)據(jù)庫模式信息向OWL本體的轉(zhuǎn)換，而且能實現(xiàn)遺留系統(tǒng)中范例、規(guī)則知識項向OWL本體中對應個體的移植，這最大限度的重用了已有的領(lǐng)域知識，便于實現(xiàn)知識共享。一個以企業(yè)遺留的工裝工時定額智能系統(tǒng)為數(shù)據(jù)源的應用實例證實了該方法的有效性。 3)提出了基于形式概念分析(FCA)和概念等同度、概念包含度計算的OWL領(lǐng)域本體的半自動構(gòu)建

5、方法。該方法依據(jù)名稱和結(jié)構(gòu)方面的相似性確定一組相似的OWL本體類集合作為初始信息；通過生成并分析兩兩類所對應屬性間的相似度矩陣來構(gòu)建形式背景，進而生成相應的概念格來實現(xiàn)對OWL局部本體的概念聚類；根據(jù)概念等同度、概念包含度的計算結(jié)果，自動推薦本體間的概念語義關(guān)系；在以上參考信息的輔助下，設(shè)計者根據(jù)個人背景知識可以更好的構(gòu)建擁有豐富概念層次結(jié)構(gòu)關(guān)系的OWL領(lǐng)域本體。與相關(guān)研究相比，本研究面臨的是一個以各個OWL局部本體為數(shù)據(jù)源、以本體合并

6、與構(gòu)建為任務的新問題，本方法將FCA和相似度計算結(jié)合使用，實現(xiàn)了整合各自優(yōu)點、規(guī)避各自缺點的目的，在實現(xiàn)難易、格的復雜度、語義強度等方面都擁有更好的性能。一個以企業(yè)級工裝工時定額領(lǐng)域OWL局部本體為數(shù)據(jù)源的應用實例驗證了該方法的有效性和優(yōu)越性。 4)提出一種新型的基于語義Web的范例表示與檢索方法。在該方法中，我們定義的基于RDF的Web范例標記語言(RCWML)提供了統(tǒng)一的、基于RDF的、面向Web的范例表示方法，便于范例知識