基于圖的DL-Lite本體不一致性處理方法的研究.pdf

1、互聯(lián)網的高速發(fā)展帶來了海量的數(shù)據(jù)，其中大量的非結構和半結構的數(shù)據(jù)不利于自動化處理。語義Web為計算機能夠理解的結構化數(shù)據(jù)提供了技術支持，促進了人機協(xié)同工作。作為語義Web技術的重要組成部分，基于描述邏輯的本體語言OWL為其提供了嚴謹?shù)倪壿嫽A。在描述邏輯的語言體系中，DL-Lite能提供多項式時間內的推理服務，同時又具備UML以及E-R模型的表達能力。DL-lite下的應用受到了學術界以及工業(yè)界的廣泛關注。
　　在實際應用中，本體

2、的構建與維護是一項復雜的過程。此過程常導致本體出現(xiàn)不一致性問題，從而使得標準推理服務失效。因此本體中的不一致性是本體工程中必須要處理的一類問題。針對本體中的不一致性問題，通常有兩種處理方法，一是找出并消除本體中的不一致;二是應用非標準的推理方法，在不一致存在的情況下實現(xiàn)有意義的推理。本文重點關注DL-Lite中的不一致性問題并且結合以上兩種方法開展工作。具體內容如下:
　　(1)在本體調試方面，提出了一種基于圖的本體調試方法。將D

3、L-Lite本體轉換成有向圖，通過路徑遍歷的方式來計算本體中的最小不可協(xié)調保持子集?；趫D的調試方法擺脫了對描述邏輯推理機的依賴，對比實驗結果表明新的方法有更高的執(zhí)行效率和穩(wěn)定性。
　　(2)在本體修正方面，提出了一種基于圖的修正方法。新的修正方法首先通過修正狀態(tài)將不一致本體劃分成保留部分和待判別部分。在修正狀態(tài)的基礎上定義出一種新的滿足最小改變原則的修正算子。本文采用兩種方式實現(xiàn)了新的修正算子，一種是基于評分函數(shù)的，另一種基于碰

4、集樹的方法。從對比實驗結果來看，基于評分函數(shù)的修正方法執(zhí)行效率要高于基于碰集樹的修正方法。
　　(3)在不一致容忍語義方面，定義了兩種新的不一致容忍語義。新定義的不一致容忍語義與經典的不一致容忍語義相比避免了計算整個ABox關于TBox的閉包，同時保證了原語義的表達能力，有效地提高了不一致容忍下推理服務的效率。
　　(4)在不一致查詢應答方面，提出了一種基于不一致容忍語義的查詢方法，新的查詢方法將本體和查詢分別以不同的規(guī)則轉