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基于本体的业务源模型知识库构建及应用研究

计算机应用与软件 2018年第2期35卷 16-21,29页

作者：李智徐展琦丁喆赵国强西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071

针对当前网络业务源模型领域的知识表示及复用问题,采用本体技术实现了业务源模型领域本体的建模,形成一种标准化格式的异构信息知识库。通过分析业务源模型领域的相关知识,以改进的本体构建七步法为指导,利用Web本体语言OWL(Web Ontolo... 详细信息

针对当前网络业务源模型领域的知识表示及复用问题,采用本体技术实现了业务源模型领域本体的建模,形成一种标准化格式的异构信息知识库。通过分析业务源模型领域的相关知识,以改进的本体构建七步法为指导,利用Web本体语言OWL(Web Ontology Language)对业务源模型领域中的概念、属性及概念和属性之间的关系进行知识表示,将语义特征引入业务源模型知识库;利用本体查询语言和本体推理机,结合具体应用场景实现基于语义的知识检索,以验证其实用价值;在上述基础上设计开发了业务源模型智能检索系统,验证了所建本体的合理性和通用性。实验结果表明,采用本体技术能有效提高查询和推理的准确度。

关键词：业务源模型领域本体知识表示查询推理

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基于Spark的RDF流推理的研究与应用

基于Spark的RDF流推理的研究与应用

作者：林维淦中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)

学位级别：硕士

语义物联网(SWoT)技术是对物联网的一个更深层次的扩展,其特点是以语义技术为基础,结合丰富的知识进行语义的查询与推理。传感器网络作为其最基础的设施,不同的传感器连续产生数据时,为了更好的表达和处理这些动态数据流,及时获取海量... 详细信息

语义物联网(SWoT)技术是对物联网的一个更深层次的扩展,其特点是以语义技术为基础,结合丰富的知识进行语义的查询与推理。传感器网络作为其最基础的设施,不同的传感器连续产生数据时,为了更好的表达和处理这些动态数据流,及时获取海量语义数据中有价值的隐含信息和知识,了解状态信息并作出反应,RDF流处理(RDF Stream processing,RSP)技术被提出。对传感器产生的语义数据流执行复杂推理的能力,目前已成为语义网社区中的重要研究领域。推理的难点在于数据量太大,计算耗时长,并且需要满足实时的特点,显然单机系统已难以使用大规模语义数据的推理。当前大多数RDF流处理系统是以SPARQL(W3C标准RDF查询语言)为基础实现的,但这些引擎在捕获复杂的用户需求和处理复杂的推理任务方面存在局限性。此外,基于Hadoop分布式处理框架面对流式处理的不足,并随数据量的增加效率不断降低,本文主要针对这一问题进行研究。基于上述的问题和策略,本文设计并实现了基于大数据框架Spark Streaming和Kafka的RSP方法,结合RDF/RDFs、OWL、ASP等语义技术,共同支持引擎的执行,实现对实时语义数据的高效推理能力。本文以智能家居SSN(Sensor Semantic NetWork)为示例,首先对设备间的共有特性及复杂事件进行分析,并结合已有SNN本体构建智能家居本体库,然后基于本体库实时产生的RDF实例对象,并通过中间件Kafka构建RDF流,接下来构建RSP-SR引擎进行数据的查询推理。同时本文还设计了RDF流的窗口划分策略,并去重、过滤、划分不必要的三元组等;设计数据分区模型减轻推理之前的计算工作;根据用户设定的事件模式选择性地进行静态知识库加载;查询优化等,最后依据已有的评估方法和测试指标,对比该方法与Sparkwave及S2RDF(同样基于Spark的RSP方法)三者在吞吐量和占用内存上的情况。结果表明,使用Spark组件(SparkSQL,Graphx,SparkML等)和ASP方法极大简化了复杂推理程序的实现,基于内存的迭代计算极大避免了推理过程中产生的中间结果的重复读取。因此使用该方法进行RDF流推理是可行的,且效率和可扩展性更高。

关键词：查询推理 RDF流复杂事件处理 Spark Streaming ASP

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旅游信息检索的语义分析技术及实现

旅游信息检索的语义分析技术及实现

作者：张欣慰广西师范大学

学位级别：硕士

随着互联网的迅速普及和互联网模式的创新,越来越多的游客通过互联网查询旅游信息,但是一些旅游景点的信息化程度不高,搜索引擎虽然索引了很多网页,但是其主要基于关键字匹配的搜索模式不能准确了解用户意图,存在搜索结果不匹配,答非所... 详细信息

随着互联网的迅速普及和互联网模式的创新,越来越多的游客通过互联网查询旅游信息,但是一些旅游景点的信息化程度不高,搜索引擎虽然索引了很多网页,但是其主要基于关键字匹配的搜索模式不能准确了解用户意图,存在搜索结果不匹配,答非所问的情况,这就需要对旅游信息重新整理、组织、规范,形成一个较为完备的知识体系。旅游信息检索涉及到用户理解、语义分析和查询推理。本文以本体理论、语义分析技术为基础,主要研究焦点词识别,语义映射,查询规则,提高用户问句的语义理解程度。运用语义分析技术,对用户的提问进行语义分析,理解用户意图,形成语义理解,通过语义映射找出答案并返回给用户。现有的技术在焦点词提取存在精确度不足,对用户的提问意图不明确,导致无法给出确定回答。本文以桂林旅游信息的语义分析与检索为应用对象,验证了本文方法有效性和实用性。论文的研究工作主要体现在以下几个方面：(1)针对用户问句理解问题,提出了抽取用户问句焦点词的改进算法。该算法在问句疑问词修正方面作了改进,实现了有疑问词情况下识别疑问词作为问句焦点,并能判定问句类型,达到了理解用户意图的目的。(2)提出了一种基于依存关系的问句语义分析算法和根据问句分类的模板查询算法。基于依存关系的问句语义分析算法能够识别出各种句子成分之间的语义关系和限制关系,更好地理解用户意图,根据语义分析算法计算出的结果,到不同分类的问题模板中进行针对性的查询结果,保证结果的正确性和有效性。(3)提出了一种关键词到本体的映射算法,建立从问句分词、句法解析后的关键词到本体知识库的映射关系,为本体知识库的查询推理提供依据。(4)定义了一套查询推理规则,增强系统的推理能力。通常在本体的逻辑表达中只是声明一些公理和通用属性,不能完全包括其他人类常识的推理知识,为了解决这一问题,添加自定义规则,增强系统的表达和推理能力。

关键词：语义分析焦点词提取语义映射查询推理本体

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基于RDF流的复杂事件处理方法研究与应用

基于RDF流的复杂事件处理方法研究与应用

作者：王贺中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)

学位级别：硕士

物联网（IoT）中传感器产生的数据流通常是数值型的,且不包含上下文信息。如果不对传感器数据流附加上下文信息,海量的传感器数据流混淆在一起将无法进行有效处理。为了解决上述缺点,以便将大量传感器数据流关联在一起,挖掘数据流中的... 详细信息

物联网（IoT）中传感器产生的数据流通常是数值型的,且不包含上下文信息。如果不对传感器数据流附加上下文信息,海量的传感器数据流混淆在一起将无法进行有效处理。为了解决上述缺点,以便将大量传感器数据流关联在一起,挖掘数据流中的隐含信息,语义网技术被提出。语义网技术包括资源描述框架（RDF）和本体等,使用语义网技术对物联网进行扩展形成语义物联网（SWoT）,通过本体对传感器产生的异构数据附加语义信息生成RDF数据,实现多源异构数据之间的语义互操作。语义物联网的发展产生了海量RDF数据,数据大多以流的形式从物联网中采集并进行实时分析。如何对RDF流进行查询推理,从流中挖掘有价值的信息用于决策成为研究的热点,因此RDF流处理（RSP）技术被提出。一些研究使用流处理技术扩展SPARQL实现了RDF流的查询推理,例如C-SPARQL、CQELS和EP-SPARQL等。一些研究在回答集编程（ASP）的基础上实现RDF流查询推理,例如Ticker和Laser。另一些研究结合大数据流处理框架实现分布式RDF流的查询推理,例如CQELS-Cloud和Stride等。但是从事件驱动的角度出发,研究分析事件关系,进行更高层次的语义处理的研究较少。复杂事件处理（CEP）是从事件驱动角度出发,对事件流进行实时分析的流处理技术,但适用场景通常缺乏语义信息,不能处理异构数据流,且不能结合本体用于RDF流处理。将CEP使用语义技术扩展,从而创建基于语义的复杂事件处理（SCEP）。本文从复杂事件处理的角度出发,目标是在分布式环境下结合本体实现RDF流的查询推理,提出了基于RDF流的复杂事件处理方法CEPR。CEPR以回答集编程为基础,使用扩展ASP的LARS,结合Datalog和关系代数,在Flink平台上实现RDF流的推理查询。本文使用PHM 2010刀具磨损数据集对CEPR进行性能评测,首先使用本体对数据进行语义标注转化为RDF数据,然后通过Kafka构建RDF流传输到CEPR流处理系统中。本文使用Datalog编写事件模式LARS程序。当CEPR流处理系统运行时,Flink根据LARS程序中的规则关系将程序编译为逻辑执行计划有向无环图（DAG）。DAG图会转化为物理执行计划关系代数树注册到RDF流中进行实时推理查询。为每一条规则构建关系代数树,将规则的合并转化为关系代数树的合并,关系代数树的叶子节点进行数据的过滤,根节点就是LARS程序的结果。最后将CEPR与C-SPARQL、Strider从查询延迟这个角度进行模型对比,实验结果表明基于数据驱动的CEPR的查询延迟优于基于时间驱动的C-SPARQL和基于批处理驱动的Strider。

关键词：语义网资源描述框架复杂事件处理回答集编程查询推理

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基于语义扩展的搜索引擎研究

基于语义扩展的搜索引擎研究

作者：陈俊奎华东师范大学

学位级别：硕士

随着网络的快速发展,为了满足用户的信息需求,搜索技术和搜索引擎如雨后春笋,得到迅速发展。然而传统的搜索引擎返回的搜索结果往往不尽人意,在查全率和查准率上离用户需求差距很大。用户需要耗费大量时间去再次筛选搜索引擎返回的结果... 详细信息

随着网络的快速发展,为了满足用户的信息需求,搜索技术和搜索引擎如雨后春笋,得到迅速发展。然而传统的搜索引擎返回的搜索结果往往不尽人意,在查全率和查准率上离用户需求差距很大。用户需要耗费大量时间去再次筛选搜索引擎返回的结果来寻找自己感兴趣的内容。随着语义网技术的发展,语义信息的积累,基于语义扩展的搜索引擎能够充分利用语义知识,对用户的查询进行语义扩展推理,并对搜索引擎的返回的查询结果进行语义文本自动摘要。更加准确的为用户提供有用信息的同时,还降低了用户的工作量,节约用户的时间。因此基于语义扩展的搜索引擎的研究对促进搜索引擎的发展,推进互联网技术有着重要的意义。论文在已有的语义搜索引擎基础上,提出自己完整的面向语义搜索的框架以及扩展。这个框架主要由查询预处理、推理机、本体服务器、本体查询扩展、信息采集与处理、索引器与索引数据库、自动摘要、结果排序与显示这八部分组成。在用户搜索关键词扩展方面,提出自己的算法,利用本体将用户搜索词构造出语义树,然后在语义树上计算语义距离,对搜索词进行合理扩展,它解决了查询词扩展规模过大,噪声数据过多的问题。在自动语义摘要方面改进了机械的关键词提取算法,针对他们现在存在的问题,提出了基于语义关系的摘要提取方法,首先将文本文档进行语义关系处理,构建语义层次结构图,计算出层次结构图中的概念权值,并筛选出关键概念。从而得到句子的重要度,确定摘要句,最终形成语义摘要。基于语义关系的文本摘要是对传统的机械统计摘要方法的改进,该方法具有较高的准确率很召回率在搜索结果排序方面,将传统的效果不理想的位置排序法引入了摘要排序法,在实际应用中取得了良好的效果。该方法在语义理解的基础上,整合了位置排序法,能够更加准确,合理有效的进行页面排序。

关键词：语义搜索引擎查询推理语义扩展语义关系关键概念语义摘要摘要排序

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基于扩展ASP的RDF流处理系统

计算机系统应用 2020年第8期29卷 72-79页

作者：林维淦刘峰于碧辉中国科学院大学北京100049 中国科学院沈阳计算技术研究所沈阳110168

对传感器产生的语义数据流执行复杂推理的能力,最近已成为语义网社区中的重要研究领域,而目前大多数RDF流处理系统是以SPARQL(W3C标准RDF查询语言)为基础实现的,但这些引擎在捕获复杂的用户需求和处理复杂的推理任务方面存在局限性.针... 详细信息

对传感器产生的语义数据流执行复杂推理的能力,最近已成为语义网社区中的重要研究领域,而目前大多数RDF流处理系统是以SPARQL(W3C标准RDF查询语言)为基础实现的,但这些引擎在捕获复杂的用户需求和处理复杂的推理任务方面存在局限性.针对此问题,本文结合并扩展了回答集编程(Answer Set Programing,ASP)技术用于对RDF流进行连续的处理.为了验证本方法的有效性,首先以智能家居本体为实验对象,并分析传感器设备间的共有特性及复杂事件以构建本体库;然后基于本体库产生实例对象,并通过中间件产生RDF数据流;接下来通过扩展ASP,充分利用其表达和推理能力以减少推理时间,并设计了RDF流的窗口划分策略等,然后根据用户的请求,选择性地进行静态知识库加载等;最后通过实验与Sparkwave和Laser进行对比,证明了该方法在延迟和内存上的性能优势.

关键词： RDF流复杂事件处理查询推理 ASP SPARQL