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作者：程经纬东北大学

学位级别：博士

为了在语义Web中实现知识的可重用性和高度互用性,通常使用本体来表示领域知识。基于本体的知识表示和推理是语义Web的重要组成部分。描述逻辑(Description logics,简称DLs)是一种形式化表示知识的方法,是OWL DL等Web本体语言的理论基... 详细信息

为了在语义Web中实现知识的可重用性和高度互用性,通常使用本体来表示领域知识。基于本体的知识表示和推理是语义Web的重要组成部分。描述逻辑(Description logics,简称DLs)是一种形式化表示知识的方法,是OWL DL等Web本体语言的理论基础。描述逻辑最显著的特征是其内置的推理机制。利用这一机制,可以由知识库中显式存储的知识推导出隐含的信息。描述逻辑的基本推理服务包括知识库可满足性检查、概念包含检查和实例检索等。为了表示语义Web应用中广泛存在的模糊和不精确信息,已有大量的研究工作致力于描述逻辑的模糊扩展,并设计出符合模糊描述逻辑特性的推理服务,开发出相应的推理算法和推理机系统。在数据密集型的应用中,描述逻辑知识库和本体的查询占据着重要的位置。实例检索等简单形式的查询表达能力相对较弱,无法有效地表达用户的查询意图。源于数据库领域的合取查询(conjunctive queries, CQs),近来被视为查询和访问描述逻辑知识库的一种理想形式,它提供了比实例检索表达能力更丰富的查询语言。通过对国内外在描述逻辑模糊扩展、(模糊)描述逻辑合取查询、(模糊)描述逻辑推理机和查询引擎实现等方面研究现状的分析,发现现有的模糊描述逻辑知识库合取查询研究存在以下问题： (1)对于轻量级模糊描述逻辑f-DL-Lite系列,现有文献通常只针对其中的某一种逻辑语言,而并未系统地讨论整个语言系列的推理和查询应答问题。 (2)现有的查询蕴涵算法无法处理表达能力丰富且应用广泛的f-SH系列模糊描述逻辑的合取查询蕴涵及合取查询应答问题。 (3)现有模糊描述逻辑推理机不支持表达能力丰富的模糊描述逻辑知识库的合取查询应答。 (4)现有的讨论模糊描述逻辑合取查询应答问题的文献并未深入讨论算法的复杂性问题和算法优化问题。为此,本文深入研究了轻量级模糊描述逻辑f-DL-Lite系列的推理和查询应答问题,表达能力丰富的f-SH系列模糊描述逻辑知识库合取查询蕴涵问题,支持模糊描述逻辑合取查询的推理机原型系统的设计与实现,以及模糊OWL DL本体查询应答问题到模糊描述逻辑合取查询蕴涵问题的归结。具体研究内容包括以下几个方面： (1)系统研究了f-DL-Lite系列描述逻辑的合取查询应答问题。首先,给出该类逻辑的语法、语义以及知识库的形式化定义。然后,以f-DLR-LiteFn为例,给出f-DL-Lite系列描述逻辑知识库可满足性的判定算法。在此基础上,重点研究了f-DL-Lite系列知识库的合取查询应答问题,给出f-DLR-LiteF,知识库合取查询应答的具体步骤和算法,并进行了算法时间复杂性分析,讨论了该合取查询过程的一阶逻辑可归结性。 (2)表达能力丰富的f-SH系列模糊描述逻辑合取查询蕴涵的研究。首先,给出了模糊布尔合取查询的语法、语义以及模糊合取查询蕴涵问题的定义。其次,分析了模糊合取查询蕴涵与单个模糊断言蕴涵的区别,以及判定模糊布尔合取查询蕴涵需要先行解决的问题。第三,给出了基于模糊表推演算法的合取查询蕴涵判定算法,证明了算法对于f-SHOIQ的真子逻辑的可靠性、完备性和可终止性,证明了算法对于f-SHOIQ是可靠的,并分析了导致算法不可终止的原因。最后,对于该问题的数据复杂度,证明了当查询中不存在传递角色时其严格的CONP上限。对于联合复杂度,证明了算法关于知识库和查询大小的C03NEXPTIME时间复杂度上限。 (3)基于模糊描述逻辑f-SHOIQ及其子逻辑的知识库可满足性推理算法和f-SHOIQ及其真子逻辑的模糊查询蕴涵算法,设计并实现了首个支持表达能力丰富的模糊描述逻辑合取查询应答的推理机原型系统FReQ。首先,介绍了FReQ所提供的推理服务和查询应答服务。然后,详细描述了FReQ的框架结构及各组成部分的设计与实现,并着重阐述了FReQ推理机的特色和实现过程中所采用的优化技术。最后,比较了优化前后FReQ推理机的性能,并分析其原因。 (4)模糊OWL本体合取查询应答问题研究。首先,构建模糊OWL本体与模糊描述逻辑知识库的对应关系。然后,构建模糊SPARQL查询与datalog形式布尔合取查询的对应关系。最后,利用上述对应关系,将模糊OWL本体的查询应答问题归结为相应的模糊描述逻辑知识库的查询蕴涵问题。

关键词：语义Web 描述逻辑本体知识库模糊逻辑表推演算法合取查询查询应答查询蕴涵推理机

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支持模糊数据类型表示的模糊描述逻辑研究

支持模糊数据类型表示的模糊描述逻辑研究

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作者：王海龙东北大学

学位级别：博士

语义Web是当前Web的扩展,它赋予Web资源信息机器可理解的语义,从而便于人和计算机之间的交互与协作。为了让机器能够理解Web资源信息并做推理,需要建立本体,并利用本体语言来表示语义Web中的知识和语义。目前,面向语义Web的本体语言主要... 详细信息

语义Web是当前Web的扩展,它赋予Web资源信息机器可理解的语义,从而便于人和计算机之间的交互与协作。为了让机器能够理解Web资源信息并做推理,需要建立本体,并利用本体语言来表示语义Web中的知识和语义。目前,面向语义Web的本体语言主要有OIL, DAML+OIL和OWL等。为了使语义Web具备可推理的性质,上述本体语言都以描述逻辑作为逻辑基础。由于很多语义Web应用需要处理大量的模糊知识,而现有描述逻辑及OWL语言不能直接用于模糊知识的表示和推理,因而近年来国内外大量的研究工作致力于描述逻辑及OWL的模糊扩展。然而,通过分析国内外在描述逻辑模糊扩展、描述逻辑推理机实现以及OWL模糊扩展等方面的研究现状发现,现有描述逻辑以及OWL语言的模糊扩展无法表示含有自定义模糊数据类型及自定义模糊数据类型谓词的模糊数据信息,而这类复杂模糊数据类型信息在很多数据和知识密集型实际应用中发挥着关键的作用。为此,本文对支持自定义模糊数据类型及谓词表示的模糊描述逻辑、相应的推理机以及相应的模糊OWL扩展语言展开了深入的研究。具体研究内容包括以下几个方面： (1)首先,通过与XML Schema的派生数据类型机制及其模糊扩展形式的类比,指出OWL语言及作为其逻辑基础的描述逻辑在模糊数据类型表示方面存在的不足和局限性；然后,从描述逻辑的角度给出了模糊数据类型域G的定义,在此基础上给出了模糊数据类型表达式的语法形式及语义解释,进而定义了模糊数据类型查询及其可满足性的概念,同时还进一步研究了如何对模糊数据类型域的表达能力进行限制以保证其可判定性；最后,讨论了基于一致性模糊数据类型域的模糊数据类型表达式联合查询的可判定性问题。 (2)在描述逻辑F-ALC的基础上,扩展模糊数据类型域G,提出了一种新的模糊描述逻辑F-ALC(G)。首先,定义了F-ALC(G)的语法、语义以及知识库的组成；其次,定义了关于F-ALC(G) ABox的模糊推演表,进而给出了基于模糊推演表的F-ALC(G) ABox的一致性判定算法,将经典描述逻辑中的推理结构(该结构将基于推演表的扩展规则推理和数据类型推理相分离)加以扩展,使之适用于F-ALC(G)的推理问题,并设计了相应的模糊数据类型推理机,同时,给出了由F-ALC(G)的其它推理问题到ABox一致性判定问题的转化过程；最后,证明了F-ALC(G) ABox的一致性判定算法的可终止性,进而证明了算法的可靠性、完备性,分析了其复杂度,并对推理算法进行了优化,使得算法优化后的平均执行复杂度趋向于多项式空间。 (3)基于提出的模糊描述逻辑F-ALC(G),设计并实现了一款模糊描述逻辑推理机——FRESG1.0。简要介绍了FRESG1.0的主要推理功能以及所使用的编程语言；详细描述了FRESG1.0的总体结构及其主要组成部分的设计与实现,其中着重阐述了FRESG1.0推理机的特色和设计实现过程中所采用的算法、实现技术；最后,给出了测试案例,并分析了FRESG1.0推理机的表达能力和性能。 (4)由于F-ALC(G)在表达能力方面尚不足以作为模糊扩展OWL的逻辑基础,提出了一种表达能力更强的模糊描述逻辑F-SHOIN(G).首先定义了F-SHOIN(G)的语法、语义及相应的知识库,并深入研究了F-SHOIN(G)概念的可满足性判定算法,进而证明了算法的可终止性、可靠性以及完备性等。在讨论过程中,相对于模糊描述逻辑F-ALC(G),重点研究了由于引入新的模糊构造子(如角色传递S、角色逆I等)所产生的对于模糊数据类型推理的新变化。最后,通过对两种具有代表性的模糊描述逻辑F-ALC(G)、F-SHOIN(G)的分析,归纳出具有普遍意义的G-扩展模糊描述逻辑,研究其定义以及推理算法的构成、推理结构等。 (5)基于模糊描述逻辑F-SHOIN(G),并结合RDF/XML的语法规范,重新编码OWL DL类描述、公理和事实,用来表示模糊本体中的模糊抽象知识和模糊数据类型信息,形成f-OWL。同时提出了从OWL到f-OWL的转换规则,统一了模糊本体中精确和模糊知识的表示方法,实现了f-OWL对OWL DL的兼容。最后,给出了从f-OWL本体到F-SHOIN(G)描述逻辑的转换方法,从而最终将f-OWL的推理问题转化为F-SHOIN(G)的概念可满足性判定问题进行解决。

关键词：语义Web 模糊描述逻辑模糊数据类型 F-ALC(G) F-SHOIN(G) 表推演算法推理结构推理机模糊OWL

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