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(lǐng)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(chǔ)。描述邏輯最顯著的特征是其內(nèi)置的推理機(jī)制。利用這一機(jī)制，可以由知識庫中顯式存儲的知識推導(dǎo)出隱含的信息。描述邏輯的基本推理服務(wù)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(yīng)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(kuò)展，并設(shè)計出符合模糊描述邏輯特性的推理服務(wù)，開發(fā)出相應(yīng)的推理算法和推理機(jī)系統(tǒng)。
　　在數(shù)據(jù)密集型的應(yīng)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(dá)能力相對較弱，無法有效地表達(dá)用戶的查詢意圖。源于數(shù)據(jù)庫領(lǐng)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(dá)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(kuò)展、（模糊）描述邏輯合取查詢、（模糊）描述邏輯推理機(jī)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(xiàn)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(yīng)答問題。
　　(2)現(xiàn)有的查詢蘊涵算法無法處理表達(dá)能力豐富且應(yīng)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(yīng)答問題。
　　(3)現(xiàn)有模糊描述邏輯推理機(jī)不支持表達(dá)能力豐富的模糊描述邏輯知識庫的合取查詢應(yīng)答。
　　(4)現(xiàn)有的討論模糊描述邏輯合取查詢應(yīng)答問題的文獻(xiàn)并未深入討論算法的復(fù)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(yīng)答問題，表達(dá)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(jī)

5、原型系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，以及模糊OWL DL本體查詢應(yīng)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(yīng)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(chǔ)上，重點研究了f-DL-Lite系列知識庫的合取查詢應(yīng)答問題，給出f-DL

6、R-LiteF,□知識庫合取查詢應(yīng)答的具體步驟和算法，并進(jìn)行了算法時間復(fù)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(dá)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(dǎo)致算法不可終止的原因。最后，對于該問題的數(shù)據(jù)復(fù)雜度，證明了當(dāng)查詢中不存在傳遞角色時其嚴(yán)格的CONP上限。對于聯(lián)合復(fù)雜度，證明了算法關(guān)于知識庫和查詢大小的CO3NEXPTIME時間復(fù)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(shè)計并實現(xiàn)了首個支持

8、表達(dá)能力豐富的模糊描述邏輯合取查詢應(yīng)答的推理機(jī)原型系統(tǒng)FReQ。首先，介紹了FReQ所提供的推理服務(wù)和查詢應(yīng)答服務(wù)。然后，詳細(xì)描述了FReQ的框架結(jié)構(gòu)及各組成部分的設(shè)計與實現(xiàn)，并著重闡述了FReQ推理機(jī)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(jī)的性能，并分析其原因。
　　(4)模糊OWL本體合取查詢應(yīng)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(yīng)關(guān)系。然后，構(gòu)建模糊SPARQL查詢與da