模糊描述邏輯本體合取查詢研究.pdf

1、為了在語義Web中實現(xiàn)知識的可重用性和高度互用性，通常使用本體來表示領域知識?；诒倔w的知識表示和推理是語義Web的重要組成部分。描述邏輯（Description logics，簡稱DLs）是一種形式化表示知識的方法，是OWL DL等Web本體語言的理論基礎。描述邏輯最顯著的特征是其內(nèi)置的推理機制。利用這一機制，可以由知識庫中顯式存儲的知識推導出隱含的信息。描述邏輯的基本推理服務包括知識庫可滿足性檢查、概念包含檢查和實例檢索等。為了表示

2、語義Web應用中廣泛存在的模糊和不精確信息，已有大量的研究工作致力于描述邏輯的模糊擴展，并設計出符合模糊描述邏輯特性的推理服務，開發(fā)出相應的推理算法和推理機系統(tǒng)。
　　在數(shù)據(jù)密集型的應用中，描述邏輯知識庫和本體的查詢占據(jù)著重要的位置。實例檢索等簡單形式的查詢表達能力相對較弱，無法有效地表達用戶的查詢意圖。源于數(shù)據(jù)庫領域的合取查詢(conjunctive queries，CQs)，近來被視為查詢和訪問描述邏輯知識庫的一種理想形式，它

3、提供了比實例檢索表達能力更豐富的查詢語言。通過對國內(nèi)外在描述邏輯模糊擴展、（模糊）描述邏輯合取查詢、（模糊）描述邏輯推理機和查詢引擎實現(xiàn)等方面研究現(xiàn)狀的分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的模糊描述邏輯知識庫合取查詢研究存在以下問題:
　　(1)對于輕量級模糊描述邏輯f-DL-Lite系列，現(xiàn)有文獻通常只針對其中的某一種邏輯語言，而并未系統(tǒng)地討論整個語言系列的推理和查詢應答問題。
　　(2)現(xiàn)有的查詢蘊涵算法無法處理表達能力豐富且應用廣泛的f-S

4、H系列模糊描述邏輯的合取查詢蘊涵及合取查詢應答問題。
　　(3)現(xiàn)有模糊描述邏輯推理機不支持表達能力豐富的模糊描述邏輯知識庫的合取查詢應答。
　　(4)現(xiàn)有的討論模糊描述邏輯合取查詢應答問題的文獻并未深入討論算法的復雜性問題和算法優(yōu)化問題。
　　為此，本文深入研究了輕量級模糊描述邏輯f-DL-Lite系列的推理和查詢應答問題，表達能力豐富的f-SH系列模糊描述邏輯知識庫合取查詢蘊涵問題，支持模糊描述邏輯合取查詢的推理機

5、原型系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，以及模糊OWL DL本體查詢應答問題到模糊描述邏輯合取查詢蘊涵問題的歸結(jié)。具體研究內(nèi)容包括以下幾個方面:
　　(1)系統(tǒng)研究了f-DL-Lite系列描述邏輯的合取查詢應答問題。首先，給出該類邏輯的語法、語義以及知識庫的形式化定義。然后，以f-DLR-LiteF,□為例，給出f-DL-Lite系列描述邏輯知識庫可滿足性的判定算法。在此基礎上，重點研究了f-DL-Lite系列知識庫的合取查詢應答問題，給出f-DL

6、R-LiteF,□知識庫合取查詢應答的具體步驟和算法，并進行了算法時間復雜性分析，討論了該合取查詢過程的一階邏輯可歸結(jié)性。
　　(2)表達能力豐富的f-SH系列模糊描述邏輯合取查詢蘊涵的研究。首先，給出了模糊布爾合取查詢的語法、語義以及模糊合取查詢蘊涵問題的定義。其次，分析了模糊合取查詢蘊涵與單個模糊斷言蘊涵的區(qū)別，以及判定模糊布爾合取查詢蘊涵需要先行解決的問題。第三，給出了基于模糊表推演算法的合取查詢蘊涵判定算法，證明了算法對于

7、f-SHOIQ的真子邏輯的可靠性、完備性和可終止性，證明了算法對于f-SHOIQ是可靠的，并分析了導致算法不可終止的原因。最后，對于該問題的數(shù)據(jù)復雜度，證明了當查詢中不存在傳遞角色時其嚴格的CONP上限。對于聯(lián)合復雜度，證明了算法關(guān)于知識庫和查詢大小的CO3NEXPTIME時間復雜度上限。
　　(3)基于模糊描述邏輯f-SHOIQ及其子邏輯的知識庫可滿足性推理算法和f-SHOIQ及其真子邏輯的模糊查詢蘊涵算法，設計并實現(xiàn)了首個支持

8、表達能力豐富的模糊描述邏輯合取查詢應答的推理機原型系統(tǒng)FReQ。首先，介紹了FReQ所提供的推理服務和查詢應答服務。然后，詳細描述了FReQ的框架結(jié)構(gòu)及各組成部分的設計與實現(xiàn)，并著重闡述了FReQ推理機的特色和實現(xiàn)過程中所采用的優(yōu)化技術(shù)。最后，比較了優(yōu)化前后FReQ推理機的性能，并分析其原因。
　　(4)模糊OWL本體合取查詢應答問題研究。首先，構(gòu)建模糊OWL本體與模糊描述邏輯知識庫的對應關(guān)系。然后，構(gòu)建模糊SPARQL查詢與da