語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)的不確定知識(shí)表示與信任計(jì)算.pdf

1、萬(wàn)維網(wǎng)(World Wide Web)的出現(xiàn)改變了人們的交流方式和商業(yè)模式，并逐漸成為人們通向知識(shí)經(jīng)濟(jì)和知識(shí)社會(huì)的核心支撐技術(shù)。語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)(Semantic Web)擴(kuò)展了現(xiàn)有的萬(wàn)維網(wǎng)技術(shù)，通過(guò)制訂相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，將網(wǎng)絡(luò)資源以計(jì)算機(jī)更易處理方式加以表示，并利用智能技術(shù)來(lái)發(fā)揮這種表示方法所帶來(lái)的潛在優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)諸如信息抽取、知識(shí)融合和基于知識(shí)搜索等高層功能和應(yīng)用。 在語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)技術(shù)的層次結(jié)構(gòu)中，目前較為成熟的部分(至底向上)有XM

2、L (可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言)、RDF/RDFS(資源描述框架及其模式)和OWL (本體論語(yǔ)言)，而在 OWL 之上的邏輯層和證明層(規(guī)則語(yǔ)言及其推理)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制訂工作仍處于需求征詢階段，信任層則還處于研究階段。 本文的研究是圍繞語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)技術(shù)的邏輯層、證明層和信任層展開(kāi)的，本文的主要內(nèi)容與貢獻(xiàn)如下： ■針對(duì)單獨(dú)采用描述邏輯(RDF/OWL的邏輯學(xué)基礎(chǔ))或霍恩規(guī)則進(jìn)行知識(shí)表示與推理的局限性，以及目前描述邏輯和霍恩規(guī)則結(jié)合推理算

3、法并不同時(shí)具備可判定性和合理性問(wèn)題，利用“約束邏輯”的消解原理，提出了描述邏輯ALLNR和霍恩規(guī)則相結(jié)合的可判定推理算法，并且證明了約束消解算法的合理性和完備性； ■提出了適合于語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)的混合知識(shí)表示系統(tǒng)ArtiGent，該系統(tǒng)由三個(gè)組成部分：描述邏輯ACCNR、一組霍恩規(guī)則和事實(shí)集合。利用概率邏輯的思想，提出了在ArtiGent系統(tǒng)的霍恩規(guī)則和事實(shí)部分中引入概率不確定性后的推理算法，并將這種不確定推理轉(zhuǎn)化為求解相應(yīng)的線性優(yōu)化

4、方程； ■針對(duì)語(yǔ)義萬(wàn)維網(wǎng)技術(shù)的信任層，提出了基于貝葉斯分析的“封閉”和“開(kāi)放”信任計(jì)算模型。模型充分考慮了信任計(jì)算過(guò)程中涉及的五大關(guān)鍵因素：計(jì)算成本、機(jī)會(huì)成本、服務(wù)費(fèi)用、咨詢費(fèi)用和效用，并且提出了平衡這些成本和得益的方法。模型具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)和概率論上合理的解釋，能夠綜合各種來(lái)源的信息為用戶提供反映其偏好的一組個(gè)性化計(jì)算結(jié)果，從而輔助用戶理性決策；■ ArtiGent系統(tǒng)的描述邏輯斷言和事實(shí)部分可以來(lái)源于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，并將語(yǔ)

5、義數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)格作為數(shù)據(jù)庫(kù)集成和訪問(wèn)的基礎(chǔ)平臺(tái)。為了解決語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)格系統(tǒng)查詢效率較低的問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)格結(jié)點(diǎn)在設(shè)計(jì)、通信和執(zhí)行方面的異質(zhì)異構(gòu)性與自治性對(duì)查詢優(yōu)化造成的困難，設(shè)計(jì)了適合于語(yǔ)義數(shù)據(jù)庫(kù)網(wǎng)格的查詢優(yōu)化器，并且提出了相應(yīng)的代價(jià)模型和查詢優(yōu)化算法DG-QOA。該算法具有動(dòng)態(tài)、并行和啟發(fā)式的特點(diǎn)，啟發(fā)式方法用于限制查詢執(zhí)行策略的搜索空間；并行性用來(lái)減少查詢的響應(yīng)時(shí)間；而動(dòng)態(tài)性則能保證依據(jù)精確的統(tǒng)計(jì)和系統(tǒng)信息來(lái)確定后繼的查詢執(zhí)行序列；