基于描述逻辑的大规模本体推理关键技术研究

发布时间：2023-11-24 18:44

　　随着语义Web的提出和语义技术的进一步发展,出现了越来越多的大规模本体。由于本体缺乏内在的结构,基于表算法的描述逻辑推理系统总是将本体视为单体对象来处理。在本体规模增大的情况下,推理系统的效率呈下降趋势。尽管出现了一些针对特定子语言的高效推理算法,但这些特定算法在处理强表达力本体时不能保证推理的完备性。另外,标准的描述逻辑系统把本体视为静态的数据对象。即使本体中出现极小的更改,推理系统也要重复整个本体的推理过程,导致不必要的重复计算,降低推理效率。因此,在保证推理完备性和可靠性的前提下,研究大规模本体的逻辑结构和演化特性,进一步优化推理算法,成为是目前亟待解决的一个主要问题。针对大规模本体推理中出现的问题,本文从三个方面进行创新性研究:(1)针对现有的本体模块化分解方法存在的不足,提出一种混合的本体模块化分解方法。把OWL 2 EL子本体表示为有向超图,根据有向图中的可达性和强联通性计算EL部分的模块化分解,然后利用局部性模块抽取方法将剩余公理添加到前面计算的结构中,得到整个本体的模块化分解。(2)根据本体的模块化结构,将本体分解为若干个相互独立的子本体,依据不同模块的语言特性把它们分...

【文章页数】：107 页

【学位级别】：博士

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中文摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的和意义
    1.2 主要研究内容和创新
    1.3 论文结构
第2章 相关研究综述
    2.1 本体的逻辑基础
        2.1.1 描述逻辑的语法和语义
        2.1.2 描述逻辑推理的推理问题
        2.1.3 描述逻辑推理方法
    2.2 本体语言以及图表示
    2.3 本体模块及其结构分解的研究现状
    2.4 模块化推理的研究现状
    2.5 增量推理的研究现状
    2.6 本章小结
第3章 本体模块化结构及其分解
    3.1 本体模块及其模块化结构
        3.1.1 本体模块
        3.1.2 本体的模块化结构
    3.2 基于局部性模块的原子分解
    3.3 基于有向超图的原子分解
    3.4 混合的原子分解方法
    3.5 实验与分析
        3.5.1 实验准备
        3.5.2 实验结果和分析
    3.6 本章小结
第4章 本体的模块化推理
    4.1 模块化推理的动机和原理
    4.2 推理任务划分
        4.2.1 分离EL子本体和非EL子本体
        4.2.2 计算最小的非EL子本体
    4.3 模块化推理算法
    4.4 实验与分析
        4.4.1 实验准备
        4.4.2 实验结果
        4.4.3 实验分析
        4.4.4 与MORe的比较
    4.5 本章小结
第5章 本体的增量推理
    5.1 增量推理的动机与原理
    5.2 OWL 2 QL本体
    5.3 本体的有向图表示
    5.4 演化本体的动态图表示
        5.4.1 添加公理
        5.4.2 删除公理
    5.5 受影响路径的识别
    5.6 更新传递闭包
    5.7 算法实现和优化
    5.8 实验评估
        5.8.1 实验准备
        5.8.2 实验结果
        5.8.3 实验分析
    5.9 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢



本文编号：3866379