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中山大学硕士学位论文 基于s 、r i ，b r i d g e p e c r 模型的本体关联方法的研究与实现 题目：基于s 帅i ，b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 专业：计算机软件与理论 硕士生：彭丽仪 指导教师：王若梅教授 摘要 随着本体和语义网研究的不断发展，构建面向语义网的本体成为了一个引人 关注的研究方向。目前，构建面向语义网的本体仍是一件艰难而耗时的工作。因 此在本体应用中需要对网络中已经存在的本体进行关联和映射，达到通过本体重 用来减少开发新本体的开销。传统的本体映射多使用相关度计算方法来计算本体 间类和属性的相关度，根据相关度的高低进行本体的关联映射，该方法缺乏通用 性和效率。为了解决这些问题，本文在s u p e 卜p e e r 模型的基础上，提出了 b r i d g e p e e r 模型，同时改进了基于s w r l 扩充规则的本体关联方法，并把两者 结合形成基于s w r l 厂b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法。 本文提出的“基于s 、r l b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法 具有以下几个 特征：1 ) 根据本体语义相关度的高低进行簇的划分，簇内通过扩充的s 、脉l 规 则实现多个本体在类和属性之间的对应关系；2 ) 在簇间使用b r i d g e p e e r 来实现 本体间的关联，实现了语义相关度高和语义相关度低的本体间的关联；3 ) 为了 使系统更具有健壮性和可靠性，设计了处理b r i d g e p e e r 崩溃和解决类和属性重 名的方法。 最后将基于s 、脉l b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法应用到零售业的一个具 体应用，显示了该方法的优点和可用性以及该方法的实用潜力和价值。 关键字：本体关联，扩充s 、脉l 规则，b r i d g e p e e r 模型 i i i 中山大学硕十学位论文 基于s 、棵l 广b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 t i t l e ：t h er e s e a r c ha n di m p l e m e mo fo n t o l o g ym a p p i l l gm e t h o d o l o g yb a s e do n s 、r l r b r i d g e - p e e rm 0 d e l m a j o r ：c o m p u t e rs o f i 【w a r ea n dt h e o r y n a m e ：l i y ip e n g s u p e r v i s o r ： r u o m e iw a n g a bs t r a c t i ti sah a r da n dt i m e - c o n s u m i n gp r o b l e mt ob u i l dt h eo n l o l o g yf o rt h es e m a n t i c w e b t o d a y t h e r e f o r e ，t h eo n t o l o g ym a p p i n gm e t h o dc a nb eu s e dt or e u s et h eo n t o l o g y t oc u td o w nt h ec o s to fb u i l d i i l go n t o l o g y r r a d i t i o n a lm a p p i n gm e t h o d su s es i m i l a r i t y c a l c u l a t i o nt of i n dt h er e l a t i o n sb e t w e e ne l e m e n t so fo n t o l o g i e s ，i ti sa l s or e c o g n i z e d t h a tt h o s em e t h o d sa r eq u i t ec o m p l i c a t e da n dl a c ko fe f f i c i e n c y 1 no r d e rt os o l v et h e s e p r o b l e m s ，t 1 1 i sp a p e rp r o p o s e san e wm o d e l b r i d g e - p e e rm o d e lw h i c hi sb a s e do n s u p e r p e e r m o d e l s i m u l t a n e i t y ； t h e o n t o l o g ym a p p i i l g m e t h o db a s e d0 n s w r i ，e x t e n d 九l l e si si m p r o v e d f i n a u y ；t h eo n t o l o g ym a p p i n gm e t h o d o l o g yb a s e d o n b r j d g e p e e rm o d e la n ds w r i ，e x t e n dr u l e si sp r e s e n c e d t h eo n t o l o g ym a p p i l l gm e t h o d 0 1 0 9 yb a s e do ns w r i ，b r i d g e p e e rm o d e lh a st h e f 0 u o w i i l gc h a r a c t e r i s t i c s ：f i r s t l y ，d i v i d e dt h ec l u s t e r sb yt h es e m a n t i co ft h eo n t o l o g y a n da d a p tt h ee x t e n d e d s w r lr u l e si n s i d et h ec l u s t e rt om a pt h eo n t o l o g y s e c o n d l y ， u s eb r i d g e p e e rt oc 0 衄e c tc l u s t e r st h a ta r es e m a n t i cr e l e v a n to rs e m a n t i ci 玎e l e v a n t l a s t ，d e s i g nam e t h o dt oh a n d l eb r i d g e p e e rb r e a k d o w na n ds o l v et h ep r o b l e mo f c l a s s e sa n dp r o p e n i e st h o s eh a v et h es a m en a m e t h el a s tc h a r a c t e r i s t i ce l l r i c h e st h e r e l i a b l eo ft h es y s t e m f i n a l l yac a s eh a sb e e ng i v e nt ot e s tt h em e t h o d 0 1 0 9 y i nt h i sp a p e r t h e r ei sa c a s es t u d yo nt h er e t a i li i l d u s t r yt ow h i c ht h em e t h o do n t o l o g ym a p p i n gb a s e do n s 、r i ，b r i d g e p e e rm o d e lh a sb e e na p p l i e d k e y w o r d s ：o n t o l o g ym a p p i n g ，e x t e n ds w r lr u l e s ，b r i d g e p e e rm o d e l i v 中山大学硕士学位论文基于s 、ur b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 5 3 测试用例4 1 5 4 结果分析与讨论4 8 5 5 应用实例。5 0 第六章总结与展望5 3 6 1 总结5 3 6 2 展望5 5 参考文献5 6 研究生期间参加的科研和发表论文情况5 8 致谢6 0 表目录 表2 1s w r l 规则原子形式示例7 表3 1 两种模型异同比较2 8 表4 1c l u s t e r l 的信息3 5 表4 2c l u s t e r 2 的信息3 5 表5 1 簇分类4 1 表5 2o n t o a 的内容4 3 表5 3o n t o b 的内容。4 3 表5 40 n t o c 的内容4 3 表5 50 n t o d 的内容。4 4 表5 60 n t o k 的内容。4 4 表5 7o n t o t 的内容4 4 表5 80 n t o p 的内容4 4 表5 9b r i d g e p e e r 模型和s u p e r p e e r 模型在t e s t l 中的结果对比4 6 表5 1 0b r i d g e - p e e r 模型和s u p e 卜p e e r 模型在t e s t 2 中的结果对比4 7 表5 - 1 1b r i d g e p e e r 模型和s u p e 卜p e e r 模型在t e s t 3 中的结果对比4 7 表5 1 2b r i d g e p e e r 模型和s u p e 卜p e e r 模型在t e s t 4 中的结果对比4 7 表5 1 3g z s h o p 内各本体对应的s w r l 规则5 1 表5 - 1 4s u p p l i e r 内各本体对应的s w r l 规则5 2 v i 中山大学硕士学位论文 基于s w r i ，b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 图目录 图2 1 分析器查询理的基本流程。1 2 图2 2 完善后的分析器查询处理流程2 0 图3 1c s 模型2 1 图3 2p 2 p 模型2 1 图3 3s u p e r - p e e r 模型2 2 图3 4b r i d g e p e e r 模型2 4 图3 5b r i d g e p e e r 模型本体关联查询流程2 5 图3 6 各模型方法关系2 6 图4 1 系统架构图3 0 图4 2 程序整体流程图一3 1 图4 3 程序核心流程图3 4 图4 4 簇中b r i d g e - p e e r 的结构3 6 图4 5b r i d g e - p e e r 崩溃处理3 8 图5 1 功能模块关系图4 1 图5 2 簇结构图4 2 图5 3b r i d g e a 结构图4 2 图5 4p r o t 6 西中s 、脓l 规则构建图4 5 图5 5 选择本体4 5 图5 6 本体中要查询的类或属性的选择4 5 图5 7 重名信息返回4 6 图5 8 查询结果一4 6 图5 9 簇g z s h o p 内各本体的内容5 0 图5 1 1 应用实例各元素对应关系5 2 图5 1 2 查询女装信息结果图5 2 图5 1 3 查询裙子供应商结果图5 2 v i i 中山大学硕十学位论文 基于s w r i ，b r i d g c - p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研 究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他 个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人 和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本 人承担。 学位论文作者签名：岛硒仅 日期：矿1 年f 月p 日 d 中山大学硕士学位论文 基于s w r l b r j d g e - p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 学位论文使用授权声明 本人完全了解中山大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版，有权将学 位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆、院系资料室被查 阅，有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其 他方法保存学位论文。 学位论文作者签名：骜舐钮 日期：砷纡r 月p 日 i i 导师签名： 曼名帕 日期：w j 年y 月尹日 中山大学硕士学位论文 基于s w r i ，b r i d g c - p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 1 1 本体的研究与应用 1 1 1 本体简介 第一章绪论 本体( o n t o l o g y ) 的概念源于哲学领域， 界上客观存在物的系统地描述，即存在论 ， 明，关心的是客观现实的抽象本质【1 1 。 在哲学范畴中，它的含义为：“对世 是客观存在的一个系统的解释或说 但随着人工智能的发展，本体被赋予了新的定义，并不断的发展，形成了现 在的具有代表性的解释：本体是对概念体系的明确的、形式化、可共享的规范说 明【2 1 。由该定义，可以把本体的含义分为四部分理解【3 j ： 1 概念模型( c o n c e p t u a l i z a t i o n ) 通过抽象出客观世界中一些现象( p h e n o m e n o n ) 的相关概念而得到的模型， 其表示的含义独立于具体的环境状态。 2 明确( e x p l i c i t ) 所使用的概念及使用这些概念的约束都有明确的定义。 3 形式化( f o 瑚a 1 ) 本体是计算机可读的。 4 共享( s h a r e ) 本体体现的是共同认可的知识，反映的是相关领域中公认的概念集。 随着本体的不断发展，它被应用于各个领域，可以解决在用户间或软件代理 间达成对于信息组织结构的共同理解和认识，可以复用专业领域知识，使专业领 域内的假设变得更加明确，将专业领域的知识从运筹学、知识管理的环境中剥离 出来，并且可以分析专业领域的知测4 矧。 中山大学硕士学位论文基于s w r ir b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 1 1 2 构建复杂本体的困难 本体正在被越来越多应用于教育，农业，工业，科技等领域的信息化管理中， 是新代互联网一一语义网的重要基础。许多应用领域均构建了自己领域的本 体，并应用于语义网中。 本体通过对类和关系的定义，可以对某个领域的知识进行形式化的语义描 述。然而要构建面向语义网的领域本体，由于以下的几个原因，在目前来说，仍 然是一件耗时耗力的工作【7 1 0 】： 到目前为止，只有一些一般化的本体构建原则。不同的人对概念的理解 会存在差异，同时不同的建模选择，也使本体的设计者很难得到必要而 有用的指引。而即使是在同一个领域中，不同的建模选择也会产生不同 的本体。 本体的构建多数采取的方式是在领域专家的帮助下，手工获取本体中的 概念、属性等词汇进行进一步的组织和建立关系，虽然近些年来对本体的 自动、半自动获取的研究取得了一些进展，如：通过知识、数据挖掘等 手段实现本体的自动构建等，但是由于领域知识的范围不易界定，为了 追求知识完备所带来的影响不单使得构建本体构建成为耗时和困难的 过程，同时也会造成本体规模越来越庞大，增加了维护难度。 更高表达能力的本体描述语言更能对领域知识作出更为细致的描述。然 而，从算法的角度讲，描述语言过高的表达能力会使得处理本体的时间 复杂度变得相当的高：从使用的角度看，描述语言过高的表达能力使得 领域本体的构建者难以熟练掌握该种语言。 每个领域或组织都想要构建一个该领域的标准的本体，并希望人们会广 泛地使用它来标记数据和资源。但是，这种方法在整个w e b 上面扩展开 来还存在较大问题，因为人们会更加喜欢用自己构建的本体去标记他们 同意在w e b 上公开的数据和资源，而且他们很少会用被人构建的本体去 重复标记他们已经标记过的数据和资源【1 1 】。 2 中山大学硕士学位论文 基于s 、v r i ，b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 1 2 本体关联研究与发展 1 2 1 本体的关联介绍 构建面向语义网的领域本体在目前来说还是一件艰难而耗时的工作，这就要 求对已有本体进行重用，本体的重用需要对本体进行本体关联映射。本体关联是 指两个本体间在类或属性上存在语义关联，通过语义上的联系，实现把源本体的 实体( 类或属性) 映射到目标本体的实体上的过程【1 2 】。 本体映射就是指给定两个本体a 和b ，对于a 上的每一个实体，设法在b 上找到与其有相同或相近语义的实体，这些实体包括本体中的类、属性以及类的 实例。e l l r 逸j 给出了一个形式化的本体映射函数【1 3 1 ： m a p ：o1 一 0 2 ； 如果s i m ( e l ，e 2 ) s ，m a p ( e 1 ) 一 e 2 ，其中，e 1 和e 2 分别是两个本体中的实 体，s i i i l ( e 1 ，e 2 ) 是这两个实体之间的相似度，s 是相似度阈值。 1 2 2 本体关联现状 现有本体关联研究一般是通过计算本体间的相关度来实现本体映射关系，如 g u j e 【2 引、p r o mp 【3 0 1 和m a 画讯【3 1 】系统。但现有的相关度算法的计算量大，不 完善和具有片面性的缺点【1 4 】决定了现有方法无法有效地实现本体的映射关系。 同时，本体是概念，关系和属性的集合，属性是指概念间的属性，关系是指概念 间的关系，因此在现有的本体关联中，大部分只对本体的概念进行映射，没有考 虑本体的属性和关系的影响。 在传统方法的基础上，许多研究者提出了一些新颖的本体关联方法，其中包 括基于s w r l 扩充规则的本体关联方法【1 5 】和基于s u p e r p e e r 模型的本体关联方 法【2 5 】。 基于s w r l 扩充规则的本体关联实现了“简单对等本体”的构想【2 4 1 ，本体 可以自动实现动态更新。运用该本体关联方法，如果本体的使用者想重用已有本 体中的构建的概念，或者从已有本体中查找出与自己的本体相关的概念知识，那 么我们不需要使用相关度计算来实现本体之间概念的映射，而可以通过s 、帐l 3 中山大学硕士学位论文基于s w 砌广b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 规则去关联不同的本体，实现异构本体间的通信，从而从不同的角度去解决本体 的重用问题，而且这种方法并不针对某一领域本体，具有灵活性和通用性。s w r l 规则的建立，是基于语义的，并可以通过集合论的方式来解释。若语义不相关， s w r l 规则将难以构写。但基于s w r l 扩充规则的本体关联方法不能对语义上 不相关的本体进行关联。它的使用具有一定的局限性。 在基于s u p e r - p e e r 模型的本体关联方法中，把网络中的本体根据一定规则划 分为不同的簇，每个簇中有一个称为s u p e 卜p e e r 的特殊节点，通过它关联不同的 簇，簇内的本体间具有一定的语义相关性，而簇间的本体语义相关度低或不相关。 基于这样的簇划分方法，实际上s u p e 卜p e e r 可以关联不同语义的本体，弥补了基 于s w r l 规则的本体关联方法的不足。但是，在该方法中簇内每个查询都必须 经过s u p e 卜p e e r ，使得s u p e 卜p e e r 的查询负载很大，容易成为系统的瓶颈；当 s u p e r - p e e r 失效时，它所连接的客户节点将成为孤儿节点，无法与外界关联。项 目e d u l e l l a 【2 5 】是基于s u p e 卜p e e f 模型的本体关联系统。该系统还处于开发阶段， 现在该项目已完成了框架的构建和本体模式查询部分。 1 3 本文所做研究工作 传统的本体关联方法存在着效率不高，计算复杂度大的问题，而基于s w r l 扩充规则的本体关联方法和基于s u p e 卜p e e r 模型的本体关联方法各有其优点和 不足，因此本文通过构造一个新的模型一s w r l 广b r i d g e p e e r 模型来保持上述两 种关联方法的优点，并弥补其不足。 本文提出的基于s w r l 厂b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法介于上述两种方法 之间。为了能实现查询的高效性，并能关联语义不相关的本体，本文在簇间的查 询使用类似于s u p e 卜p e e r 模型的机制，使用一个称为b r i d g e p e e r 的节点来连接不 同的簇，进行不同簇问本体的关联；但在簇内，为了保持使用s w r l 扩充规则 进行的本体关联的灵活性和通用性，并消除s u p e 卜p e e r 模型中瓶颈问题，本文使 用完善的s w r l 扩充规则进行簇内的本体关联。 本文的主要工作分为以下几个部分： 1 基于s w r l 扩充规则的本体关联的改进，把本体间类的关联扩展到属性 间关联，从而实现了本体关联的完整性。 4 中山大学硕士学位论文基于s 、v r ir b r i d g e p c e r 模型的本体关联方法的研究与实现 构造s w r l 规则分析器进行s w r l 规则的语义分析，并改进分析器的 解释算法，把仅对类谓词的解释扩充到对属性谓词和类谓词的混合解 释。 2 在s u p c r _ p e e r 模型的基础上，提出了b r i d g e - p e e r 模型。 在保留簇划分机制的基础上，对簇内节点的关联模式进行改变，并对连 接不同簇的特殊节点- b r i d g e - p e e r 的作用进行调整。 3 把b r i d g e p e e r 模型运用在本体关联系统中，完善了本体关联的整体架 构，使得语义不相关的本体之间也能实现关联。 把语义相关度高的本体划分为一个簇，语义不相关或相关度低的本体处 于不同簇内；簇间使用b r i d g e p e e r 节点进行关联，该方法使得语义不相 关的本体间也能通过b r i d g e p e e r 节点进行关联。 4 设计了面向用户的本体间类或属性重名处理方法。 在系统进行本体关联查询时，若出现类或属性重名则返回给用户进行进 一步的选择，使整个查询更友好，更方便用户使用。 5 对网络的不稳定性导致的b r i d g e p e e r 容易崩溃的问题，使用影子本体来 解决。 本文提出的方法，可以保留基于s 、脉l 扩充规则的本体关联方法和基于 s u p e r - p e e r 模型的本体关联方法的优点一查询高效性、灵活性和通用性。同时， 也弥补了两者的不足，使得新模型的健壮性更好，使用范围更广。 本研究依托于粤港重点攻关项目一面向服装行业的公共服务支撑平台，其目 标是实现支撑平台中的本体关联与映射。 1 4 论文结构介绍 1 绪论：介绍本体的一些基本概念及本体关联的研究和发展现状，并初步 介绍本文研究思路和工作。 2 基于s w r l 扩充规则的本体关联方法改进：重点介绍从类关联到属性关 5 中山大学硕士学位论文 基丁s 、r ir b r i d g c p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 联的s w r l 扩充规则的语义解释完善，并展示基于改进的s 、脉l 扩充 规则的本体关联方法。 3 基于b r i d g e p e e r 模型的本体关联模型设计：提出新模型一b r i d g e - p e e r 模型，并介绍基于b r i d g e p e e r 模型本体关联方法。同时结合基于s 、腿l 扩充规则的本体关联和基于b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法，提出 s w r l - b r i d g e p e e r 模型的关联方法，并把它与基于s u p e r - p e e r 模型的方 法进行比较。 4 实验系统设计：本章对本文提出的基于s 、脉l b r i d g e p e e r 模型本体关 联系统的架构，程序的关键部分和b r i d g e p e e r 结构的设计进行详细的介 绍。 5 基于s 、r l b r i d g e p e e r 模型的本体关联系统的实现：本章具体描述如 何在程序中实现基于s w r l - b r i d g e p e e r 模型的本体关联系统，并且结 合测试用例和测试结果进行分析；同时给出一个在零售业上的实际应用 例子，显示模型的实用性。 6 结论：总结本论文的主要工作，并对下一步的工作进行展望。 6 中山大学硕士学位论文基于s w r ir b r i d g e p e e r 模型的本体火联方法的研究与实现 第二章基于s w i 江扩充规则的本体关联方法改进 2 1 基于s w i 也扩充规则的本体间类关联介绍 2 1 1s w l 也规则简介 s w r l ( s e m a n t i cw 曲r u l el a n g u a g e ) 是以语义的方式表示规则的一种语 言，s w r l 基于d 气m l 【1 6 】语言系列中d a m l 2 r u l e 【1 6 】或d a m l 2 l 【1 6 】规则语言的 一些初步设想。s 、棵l 结合了o w ld l l l 7 】和r u l e m l 【1 8 】的子语言d a t a l o d l 8 1 。 s w r l 是对o w “1 9 】的扩充，它使o w l 语法中可以包含h o r n 【2 0 1 子句。 s 、r l 规则的基本形式是表达前提和结论的推导关系，它保留了在r u l e m l 中以结论( 规则头部) 表示推论结果，前提( 规则尾部) 表示推论前提的基本形 式，其中的语义可以表达为：如果前提中表示的前提成立了，那么结论中表示的 推论也必然成立。前提与结论都可以包括0 个或者多个原子，而多个原子之间是 一种逻辑与的关系。规则中的原子可以是以下的形式：c ( x ) ( 这种形式原子称 作类谓词) 、p ( x ，y ) 、q ( x ，y ) s a m e 触( x ，y ) 或者是d i f f e r e n t f r o m ( x ，y ) 。 其中，c 是一个0 w l 的类描述，p 是一个o w l 的数据属性，q 是一个o w l 的 对象属性，而x ，y 分别或者是变量，或者是o w l 的实例，又或者是o w l 的数 据值1 2 l l ( 表2 1 是s w r l 规则的原子形式示例) 。 表2 1s w r l 规则原子形式示例 原子形式说明 c ( x ) 类谓词，它为真当且仅当x 是c 的实例 p ( x ，y ) 数据属性谓词，它为真当且仅当x 与y 通过p 相关 q ( x ，y ) 对象属性谓词，它为真当且仅当x 与y 通过0 相关 s a m e a s ( x ，y ) 它为真当且仅当x 和y 是同一个对象 d i 骶r e n l f r o m ( x ，y )它为真当且仅当x 和y 不为同一个对象 一条结论为具有合取命题形式的s 、帆l 规则可以被改写为结论为一个原子 7 中山大学硕士学位论文基于s 、v r ir b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 的多条s 、脉l 规则，如( 么、c j 、c 2 分别是三个不同的类，z 是规则中唯一的 变量) 1 2 1 ，2 2 1 ，所以本文只讨论结论是一个原子的s w r l 规则： a l 致) c l i 缸) 、c 2 强) 2 _ 1 可以改写成以下两条规则： 彳f 例一 a f 驯 2 2 a i ? x ) c 2 ? x ) w 3 c 规范中为了丰富s w r l 对规则的描述能力，一些b u i l t i i l 谓词被提出用 于以后的规则扩展，然而在本文的论述中并不考虑含有b u i n 血谓词的规则，所 以这里不对b u i n i n 谓词作进一步的介绍。 2 1 2s w i 也规则扩充介绍 在实际的应用当中，为了实现本体之间的对应关系，s w r l 规则的撰写者极 有可能需要描述类谓词之间比简单的逻辑与操作更为复杂的逻辑结合关系( 根据 文献【2 1 1 ，s w r l 规则前提只能包含逻辑与) ，所以论文【1 5 】对s 、帐l 规则进行了扩 展。使之能够在前提b o d y 中包含类谓词的逻辑非操作( 一) 和类谓词之间的逻 辑或操作( v ) 。在一阶命题逻辑中，所有的谓词公式都可以转换成析取范式， 所以在扩充的s w r l 规则中，先把规则转换成析取范式【2 2 】( 形如： ( ? 石) 一、曰( ? 石) ) v ( ，c ( ? x ) d ( ? x ) ) ve ( ? 工) ) ) ，再实现规则的语义分析。 论文1 1 5 l 使用集合论对s w r l 规则进行语义解释，对于如下规则： 爿( ? z ) b ( ? x ) c ( ? z ) 2 4 如果以一阶谓词逻辑的角度来分析以上的规则，可以得到如下的语义： 如果变量x 是类a 的实铂同时也是类b 的实霸，那么变量x 也是类c 的。 实倒。 类在本体中代表着某个集合，而该集合的元素币是该类的实例，也就是说， 8 中山大学硕+ 学位论文基丁二s w r ir b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 上面s w r l 规则的语义用集合论方法可以表达为： 如果变量x 是类a 所代表的集合的元素同时也是类b 斫代表的集合的元 素。那么变量x 也是类c 所代表的集合的元素。 下面用标记法& 表示类x 所代表的实例集合。 则式2 - 4 可以表示为以下的式子： s e 诅f 、s e t b s e t c2 - 5 根据以上分析，对类c 的实例集的查询请求，实际上就是要求返回集合& f c 。 则处理查询请求的时候，将求出的& 坍与坍的交集以作为& f c 的一部分返回。 以同样的方法分析逻辑非操作，考虑类谓词命题公式： - 彳( ? 石) 从一阶谓词逻辑的角度来分析，公式2 6 的语义是： 变量x 不是类a 斩代表的集合的元素变量 如果采用集合标记法，公式2 6 可用集合的语言表示为： z 岳& 厶4 则对于含有逻辑非操作的s 、脉l 规则： 人彳，( ? 工) 人一色( ? x ) 呻c ( ? x ) y i oy - o 2 8 从集合论的角度，可以得到( a 、b 的下标y j ，k ， 参看规则2 - 8 ) ： 月m n & 纠y u 坍，& f c 2 y - 0y - 0 根据以上分析，对类c 的实例集的查询请求，实际上就是要求返回集合f c 。 则处理查询请求的时候，应该求出的n 纠，与u & 国，的差集以作为& f c 的一 y 暑0y 0 9 中山大学硕士学位论文 基于s 、v i t i r b r i d g e p c e r 模型的本体关联方法的研究与实现 部分返回。 对于逻辑或操作，同样考虑一般性s w r l 规则： p厅z廓2 v ( 人彳秒( ? z ) 曰巧( ? x ) ) 呻c ( ? 石) z o y - o，o 根据集合论的知识和公式2 1 、2 2 和2 3 可以得到： 2 1 0 n 髭纠o ，一u & 馏o ，f c ，- oy - 0 臃l q & 厶4 - ，一蟛& 厉- ，勋c 号已( & f 4 矽一已& 馏矽) & f c 2 1 1 z o y - 0y - o n p脚， n s e 诅眄一u s e t b 雕s e t c 在这种情况下，应该求出以下集合，作为圮的一部分返回。 p月z擅2 u ( n & 纠巧一u & 坍掣) ：0 y - 0y - 0 2 1 2 对于公式2 1 2 可参照公式2 9 进行语义解释。 s 、u 规则语义的扩充不是通过改变现有s w r l 的语法以及语义的定义来 实现的。在实际的应用当中，当想要表达对类谓词的逻辑非操作时，s 、脉l 规则 的撰写者不能在s w r l 规则的写作上引入，符号，采用如下的标记法来代替，符 号： 当需要表达对类谓词么( ? z ) 的逻辑非操作【1 5 】， 1 1 在o w l 文件中建立一个辅助类d fc 肠晒 2 ) 建立一个类d l c 肠鼬的子类d f j ，并把o w l 提供的该类的备注的第 一项写上类“彳 ，以此代替“一，彳( ? z ) ”。 3 ) 当分析到类谓词d f 一彳( ? z ) 时，判断类谓词中的类d _ 是类d 呦s s 的子类。读出类d _ 备注中的第一项类“彳”，并按照下面论述的，彳( ? x ) 的语义对s w r l 规则加以处理。 1 0 中山大学硕十学位论文 基于s w r l 广b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 2 1 3 基于s w i 也扩充规则的本体间类关联 传统的本体关联注重本体问概念的相似度的计算，对本体的语义上的关联研 究不多，而s 、脉l 规则的逻辑性强同时具有语义描述的能力，把它运用于本体 关联中正可以弥补传统关联方法的不足。 与此同时，m c r o u s s e t 在2 0 0 4 年的第3 届国际语义网大会( i n t e m a t i o n a l s e m a n t i cw e bc o n f e r e n c e ) 上提出了一种基于“简单对等( p e e r t o - p e e r ) 本体” 的设想【7 1 。简单对等本体是指本体由少数最基本的概念，属性组成，本体与本体 之间地位是平等的，可以相互访问。如果大多数的本体都是简单的，那么人们会 愿意在自己的本体和他们感兴趣的其他本体之间建立起某种对应的关系：领域知 识本体不是集中式的，而是由分散的不同的对等本体和它们之间的“对应关系 ( m a p p i i l g ) ”联合组成的；更为关键的是对等本体只存放了上一层的大本体的部 分知识，而每个对等本体的构建者与维护者只需要负责构建与维护自己的本体， 以及本体间对应关系的创建与组织，对其他本体的结构与其他的对应关系，他们 是完全不用关心的。要实现m c r o u s s e t 所提出的“对等本体 的设想，最关键 的问题是实现对等本体之间“在类和关系上的映射关系”。而这种映射关系正可 以通过上面介绍的s w r l 扩充规则来进行。因此，在论文1 1 5 】中曾论述使用s w r l 扩充规则进行本体间类的关联。 运用s 、脉l 扩充规则进行本体间类的关联，需要构造s w r l 扩充规则的分 析器。分析器完成以下两个基本功能： 1 ) 分析s w r l 规则的语义； 2 ) 根据上一步分析的结果执行相应的处理查询操作，并返回最终的结果。 分析器的具体工作流程如图2 1 所示。 中山大学硕士学位论文 基于s 、r ir b r i d g e p e e r 模型的本体关联方法的研究与实现 图2 1 分析器查询理的基本流程 基于s 、棵l 扩充规则的本体关联实现了“简单对等本体 的构想中本体间 的类关联，本体可以自动实现动态更新。运用该本体关联方法，如果本体的使用 者想重用己有本体中的构建的概念，或者从已有本体中查找出与自己的本体相关 的概念知识，那么我们不需要使用相关度计算来实现本体之间概念的映射，而可 以通过s 、帐l 规则去关联不同本体的类，实现异构本体类间的通信，从而从不 同的角度去解决本体的重用问题，同时这种方法并不针对某一领域本体，本体的 构建者可以根据实际的需要构写自己的s 、脉l 规则，而不影响网络架构和其他 本体的使用者，具有灵活性和通用性。 但是，使用s w r l 扩充规则进行本体问类关联还存在着以下的一些问题： 1 s 、脉l 扩充规则的建立，是基于语义的，它通过集合论的方式来解释。 若语义不相关，s w r l 扩充规则将难以构写。因此基于s w r l 扩充规则的本 体关联方法不能对语义上不相关的本体进行关联。它的使用具有一定的局限 性。 2 上述s w r l 扩充规则的语义解释只局限在对类谓词的解释，它仅考虑本 体间对应的类语义关联。但在实际的应用中，本体的关联除了考虑类问的语 1 2 中山大学硕士学位论文 基于s 、帆l b r i d g e - p e e r 模型的本体天联方法的研究与实现 义关系外，还需要考虑属性间的语义关联，这时就需要对属性谓词进行语义 分析，然而上述基于s w r l 扩充规则的本体关联方法没有对属性关系进行解 释。 2 2基于s w r l 扩充规则的本体关联的改进 通过2 1 节的分析，使用s w r l 扩充规则进行本体类间关联有其优点，但同 时也存在不足，为了保留它的优点并弥补它的不足，本文对s 、脉i ，扩充规则的 语义分析进行了完善，使分析器除了可以对扩充的s w r l 规则进行类谓词解释 外，还可以对属性谓词进行解释，完善了对s w r l 扩充规则的分析。 2 2 1s w i 也扩充规则的属性谓词的语义分析 在对s w r l 规则的介绍中提到规则中的原子可以是以下形式：c ( x ) 、p ( x ，y ) 、s a m e 加( x ，y ) 或者是d i f f e r e n t f r o m ( x ，y ) 。其中，c 是一个o w l 的类描述，p 是一个o w l 的数据属性，q 是一个o 、礼的对象属性，而x ，y 分 别或者是变量，或者是0 w l 的实例，又或者是o w l 的数据值【2 1 1 。其中，p ( x ， y ) 和q ( x ，y ) 都是属性谓词，是本文重点分析的对象。 谓词s a m e 舡( x ，y ) 和d i f f e r e n t f r o m ( x ，y ) 是w 3 c 定义好的两个属性谓 词，它们是属性谓词的特例。因此，本文只讨论具有一般意义的p ( x ，y ) 和q ( x ，y ) 两种属性谓词。 在对象谓词q ( x ，y ) 中，x 和y 可以表示具体实例也可以是实例变量；而 在数据谓词p ( x ，y ) 中，x 和y 可以表示具体数据也可以是数据变量。具体的 s 、脉l 规则如下所示( 其中a 是具体实例，? x 表示变量) ： p ( ? x ，1 2 ) 八q ( ? x ，a ) c ( ? x ) 2 1 3 本论文构造了s w r l 扩充规则的分析器，该分析器不仅能对s w r l 扩充规 则的类谓词进行分析( 如2 1 节所述) ，同时还能对s 、帐l 扩充规则的属性谓词 进行分析。 通过以上的描述可见： 1 s 、帆l 规则的形式是前提( b o d v ) 对结论( h e a d ) 的推导关系。 1 3 中山大学硕士学位论文基于s w r l b r i d g e p e c r 模型的本体关联方法的研究与实现 2 前提( b o d y ) 可以包括o 个或者多个原子，而多个原子之间是一种逻辑 与的关系。 3 本文除了对类谓词的语义进行分析外，还要对本体的属性谓词进行分 析，由于前人己对类谓词的语义关系进行了解释，因此这一部分只讨论 s 、r l 扩充规则