宋萬(wàn)里，倪立顯

基于網(wǎng)絡(luò)課程本體的語(yǔ)義查詢(xún)推理系統(tǒng)

宋萬(wàn)里，倪立顯

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)點(diǎn)相對(duì)孤立、共享性與重用性差、學(xué)習(xí)資源查找困難、不能提供個(gè)性化服務(wù)等問(wèn)題，提出使用基于本體查詢(xún)推理的解決方法，設(shè)計(jì)了檢索、查詢(xún)和推理的功能模塊和工作流程，并綜合運(yùn)用了Jena和SPARQL實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的原型系統(tǒng)。通過(guò)具體的課程本體進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了該解決方法的有效性和可行性。該系統(tǒng)能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)內(nèi)容有機(jī)組織到一起，達(dá)到共享、重用的效果，可以提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，為進(jìn)一步開(kāi)發(fā)智能化的網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)提供了條件。

網(wǎng)絡(luò)課程；本體；語(yǔ)義查詢(xún)；語(yǔ)義推理；Jena

0 引言

《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011-2020年)》提出實(shí)施“中國(guó)數(shù)字教育2020”行動(dòng)計(jì)劃，要建設(shè)20000門(mén)優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)課程及其資源。由此可以看出網(wǎng)絡(luò)課程是教育信息化的重要組成部分和表現(xiàn)形式。在傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)課程中，課程知識(shí)存儲(chǔ)于固定層次關(guān)系的數(shù)據(jù)庫(kù)或者知識(shí)庫(kù)中，知識(shí)的結(jié)構(gòu)主要依靠基于超文本進(jìn)行表示。大部分網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)點(diǎn)相對(duì)孤立，共享性與重用性比較差，學(xué)習(xí)者經(jīng)常發(fā)生“迷航”現(xiàn)象，學(xué)習(xí)資源查找困難，個(gè)性化服務(wù)的需求無(wú)法得到滿足。這些直接影響了網(wǎng)絡(luò)課程質(zhì)量，影響了網(wǎng)絡(luò)教育的發(fā)展。如何解決網(wǎng)絡(luò)課程這些問(wèn)題，成為了網(wǎng)絡(luò)教育工作者與研究者共同關(guān)注的問(wèn)題。

傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵字的信息檢索技術(shù)不能滿足人們對(duì)信息查詢(xún)的需求，語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)是解決這一問(wèn)題最有前景的方法[1]。本體（Ontology）作為一種能夠在語(yǔ)義層和知識(shí)層上描述信息系統(tǒng)的概念建模工具，在語(yǔ)義Web[2]的層次結(jié)構(gòu)中位于核心位置[3]?；诒倔w的語(yǔ)義Web技術(shù)在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，張亮亮研究了基于領(lǐng)域本體的語(yǔ)義檢索技術(shù)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于玉米種植本體的語(yǔ)義檢索原型系統(tǒng)[4]；孫成國(guó)研究設(shè)計(jì)了一個(gè)基于大學(xué)領(lǐng)域本體的語(yǔ)義檢索系統(tǒng)，設(shè)計(jì)和構(gòu)建大學(xué)領(lǐng)域本體以及設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義檢索功能[5]；袁國(guó)銘等介紹了本體理論的基本概念，基于本體構(gòu)建了肺癌健康知識(shí)系統(tǒng)模型，并給出了系統(tǒng)主體框架[6]。也有研究者將本體引入到網(wǎng)絡(luò)課程領(lǐng)域，李好、楊貫中提出了一種E-learning課程體系結(jié)構(gòu)框架，在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建課程本體[7]；郝興偉根據(jù)一些教育教學(xué)理論，提出了一種基于學(xué)科知識(shí)本體的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放課程建設(shè)模型[8]；謝明鳳在遠(yuǎn)程課程資源設(shè)計(jì)中引入本體技術(shù)來(lái)管理和使用日益豐富的各種類(lèi)型和結(jié)構(gòu)的過(guò)程性資源素材[9]。以上文獻(xiàn)雖然都將本體引入到相應(yīng)的領(lǐng)域中，但都不夠深入，要么停留在理論模型階段，要么只有簡(jiǎn)單的原型實(shí)現(xiàn)，都沒(méi)有提供語(yǔ)義推理的功能。

本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)庫(kù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域本體，將語(yǔ)義查詢(xún)和語(yǔ)義推理技術(shù)運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)課程領(lǐng)域，在知識(shí)領(lǐng)域本體的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)語(yǔ)義查詢(xún)推理系統(tǒng)，給出了系統(tǒng)設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和對(duì)運(yùn)行結(jié)果的分析，驗(yàn)證了基于網(wǎng)絡(luò)課程本體的語(yǔ)義查詢(xún)推理的有效性和可行性。

1 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

1.1 主要功能模塊

本系統(tǒng)主要由分類(lèi)檢索、語(yǔ)義查詢(xún)、語(yǔ)義推理、知識(shí)庫(kù)導(dǎo)出四個(gè)模塊組成，各模塊相互獨(dú)立，共同完成基于網(wǎng)絡(luò)課程本體的語(yǔ)義查詢(xún)推理任務(wù)。分類(lèi)檢索搜索是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容來(lái)進(jìn)行檢索，語(yǔ)義查詢(xún)采用SPARQL[10]語(yǔ)義查詢(xún)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，語(yǔ)義推理采用Jena自帶的推理支持開(kāi)發(fā)，新知識(shí)庫(kù)信息導(dǎo)出利用Jena[11]對(duì)RDF[12]數(shù)據(jù)導(dǎo)出到各種關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的友好接口實(shí)現(xiàn)。語(yǔ)義查詢(xún)推理系統(tǒng)功能模塊如圖1所示：

圖1 基于網(wǎng)絡(luò)課程本體的語(yǔ)義查詢(xún)推理系統(tǒng)功能模塊

1.2 系統(tǒng)工作流程

基于網(wǎng)絡(luò)課程本體的語(yǔ)義查詢(xún)推理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖2所示：

圖2 基于網(wǎng)絡(luò)課程本體的語(yǔ)義查詢(xún)推理系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)的主要工作流程如下：

(1) 用戶(hù)在檢索界面中選取對(duì)應(yīng)的檢索項(xiàng)，提交給檢索條件生成器，生成器依據(jù)檢索項(xiàng)生成具體檢索條件，調(diào)用語(yǔ)義檢索器，利用Jena框架檢索知識(shí)庫(kù)本體中三元組中的主語(yǔ)、謂語(yǔ)或者賓語(yǔ)，從本體知識(shí)庫(kù)中檢索出相應(yīng)結(jié)果并顯示給用戶(hù)。

(2) 用戶(hù)在查詢(xún)界面中填寫(xiě)或選取相應(yīng)的查詢(xún)語(yǔ)句片段，提交給SPARQL語(yǔ)句組裝器，組裝器在提交的片段的基礎(chǔ)上添加必要的信息生成完整的SPARQL查詢(xún)語(yǔ)句，調(diào)用語(yǔ)義查詢(xún)器，利用完整SPARQL查詢(xún)語(yǔ)句從知識(shí)庫(kù)中查詢(xún)相應(yīng)的結(jié)果并顯示給用戶(hù)。

(3) 用戶(hù)在推理界面中選取或填寫(xiě)規(guī)則信息，提交給推理規(guī)則加載器，加載器加載完推理規(guī)則后調(diào)用語(yǔ)義推理器，利用Jena推理機(jī)從現(xiàn)有的知識(shí)庫(kù)中產(chǎn)生新知識(shí)，并把推理出的新知識(shí)顯示給用戶(hù)。

(4) 用戶(hù)在推理界面中調(diào)用知識(shí)庫(kù)導(dǎo)出器，利用Jena的數(shù)據(jù)庫(kù)API接口使存儲(chǔ)在內(nèi)存中的新增知識(shí)數(shù)據(jù)持久化到數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)是遵循模型-視圖-控制器MVC（Model-View-Controller）3層架構(gòu)，采用Java EE 6.0平臺(tái)開(kāi)發(fā)的Web應(yīng)用程序。前端使用Extjs2.0框架設(shè)計(jì)，后端使用輕量級(jí)開(kāi)源Struct2和Spring框架設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，并部署在Apache Tomcat上運(yùn)行。

2.1 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)課程本體

網(wǎng)絡(luò)課程本體采用Protégé[13]工具設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，目前該本體總共含有3個(gè)類(lèi)，分別是知識(shí)點(diǎn)類(lèi)KnowledgePoint、教師類(lèi)Teacher和知識(shí)點(diǎn)分類(lèi)類(lèi)Category。本文主要以KnowledgePoint類(lèi)為例，在此僅給出該類(lèi)的屬性設(shè)置，具體如表1所示：

表1 網(wǎng)絡(luò)課程本體中知識(shí)點(diǎn)類(lèi)KnowledgePoint的屬性

在創(chuàng)建了本體中的類(lèi)及其相應(yīng)屬性之后，創(chuàng)建類(lèi)實(shí)例并為其填充屬性數(shù)據(jù)。本文主要以KnowledgePoint類(lèi)的實(shí)例為例，在此僅給出該類(lèi)的實(shí)例數(shù)據(jù)，具體如表2所示：

表2 本網(wǎng)絡(luò)課程本體中知識(shí)點(diǎn)KnowledgePoint類(lèi)的實(shí)例數(shù)據(jù)集

備注：所有實(shí)例URI都省略了前綴“http://www.njci.edu.cn/swl/ontologies/knowledge#”，并且省略了一些屬性，比如knowledgeDes等。

但為了更便于對(duì)下面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的理解，這里給出本體中各類(lèi)以及實(shí)例間的聯(lián)系，如圖3所示：

圖3 網(wǎng)絡(luò)課程本體中的類(lèi)以及實(shí)例之間的聯(lián)系

2.2 系統(tǒng)檢索

本模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的語(yǔ)義檢索功能。用戶(hù)在界面選擇或者輸入相應(yīng)的選項(xiàng)，提交到后臺(tái)的檢索條件生成Action中構(gòu)建檢索條件，之后調(diào)用檢索Action，首先根據(jù)知識(shí)庫(kù)本體初始化RDF模型，隨后使用服務(wù)類(lèi)中定義的Jena對(duì)Model進(jìn)行檢索屬性和屬性值的方法。該方法根據(jù)實(shí)例陳述三元組的屬性值構(gòu)造出完整URI的主語(yǔ)信息，根據(jù)主語(yǔ)信息獲得其屬性和相應(yīng)的屬性值，并將這些信息填充到實(shí)體類(lèi)中，最終添加到列表里返回給用戶(hù)。主要代碼如下：

//模型初始化

filePath = ServletActionContext.getServletContext().getRealPath("/ontology/knowledge.owl ");

modelService = new ModelServiceImpl();

model = modelService.getModelFromFilePath(filepath);

//模型檢索

searchProperty = model.getProperty(this.itemToPropertyStr(item));

if (item.equals("hasTeacher")||item.equals("isClassified"))

{//對(duì)象數(shù)據(jù)類(lèi)型情況

SearchValue = model.createResource(this.addNameSpace(value));

searchResult = model.listSubjectsWithProperty(searchProperty, SearchValue);

}

else {//文本類(lèi)型的情況

searchResult = model.listSubjectsWithProperty(searchProperty, SearchValue);

}

2.3 系統(tǒng)查詢(xún)

本模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的語(yǔ)義查詢(xún)功能。模塊中使用Jena框架中的ARQ來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)本體模型的SPARQL查詢(xún)。首先，和語(yǔ)義檢索模塊一樣加載本體文件，生成本體模型。然后通過(guò)對(duì)輸入的語(yǔ)句片段拼接成完整的查詢(xún)語(yǔ)句，作為相應(yīng)的Query接口查詢(xún)函數(shù)的輸入提交查詢(xún)，最終將查詢(xún)出的結(jié)果集返回到Action中，利用Action的屬性注入在頁(yè)面進(jìn)行顯示。主要代碼如下：

Query query=QueryFactory.create(queryStr); //創(chuàng)建查詢(xún)

QueryExecution execu

tion=QueryExecutionFactory.create(query,model);

ResultSet resultSet=execution.execSelect();//執(zhí)行查詢(xún)

while(resultSet.hasNext()){//循環(huán)讀取查詢(xún)出的信息

QuerySolution solution=resultSet.nextSolution();

RDFNode nodeName=solution.get("?name");

RDFNode nodeKnowledgePoint=solution.get("?kp");

}

2.4 系統(tǒng)推理

本模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的語(yǔ)義推理功能。根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求，編寫(xiě)相應(yīng)的推理規(guī)則并保存在規(guī)則文件中。以下是規(guī)則文件中的規(guī)則內(nèi)容：

(1) [successor: (?b kld:precursor ?a),notEqual(?b, ?a)->(?a kld:successor ?b)]

(2) [isEasy:(?c rdf:type kld:KnowledgePoint),(?c kld:difficultLevel ?d), greater-Than(?d,0),lessThan(?d,5)->(?c kld:isEasy ?d)]

(3) [isHard:(?e rdf:type kld:KnowledgePoint),(?e kld:difficultLevel ?f), greaterThan(?f,5)->(?e kld:isHard ?f)]

下面對(duì)上述規(guī)則文件中定義了的規(guī)則進(jìn)行說(shuō)明。規(guī)則一，如果要學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)a必須先學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)b，并且b和a不是一個(gè)知識(shí)點(diǎn)，則只有學(xué)習(xí)完知識(shí)點(diǎn)b才能學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)a，即precursor和successor是反函數(shù)。規(guī)則二，如果知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)在0-5之間，那么這個(gè)知識(shí)點(diǎn)被定義為容易，學(xué)生比較好掌握。規(guī)則三，如果知識(shí)點(diǎn)的難度系數(shù)大于5，那么這個(gè)知識(shí)點(diǎn)被定義為復(fù)雜，學(xué)生學(xué)習(xí)起來(lái)相對(duì)比較吃力。系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)規(guī)則文件被Jena框架動(dòng)態(tài)加載到模型中，系統(tǒng)在加載了規(guī)則的模型上能查詢(xún)出新的知識(shí)內(nèi)容。主要代碼如下：

Model result = ModelFactory.createDefaultModel();

Model model=this.getModelFromFilePath(owlFilePath);

Resource configuration = model.createResource();//創(chuàng)建空資源

configura

tion.addProperty(ReasonerVocabulary.PROPruleMode,

"forward");//設(shè)定推理引擎工作模式

configura

tion.addProperty(ReasonerVocabulary.PROPruleSet, ruleFilePath);//設(shè)定加載的規(guī)則文件

Reasoner reasoner = GenericRuleReasonerFactory.theInstance().create(configuration);//創(chuàng)建推理機(jī)

result = ModelFactory.createInfModel(reasoner, model);//初

始化推理模型

2.5 知識(shí)庫(kù)導(dǎo)出

本模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的導(dǎo)出功能。系統(tǒng)利用Jena提供的支持導(dǎo)入到MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)的程序接口，在不直接操作數(shù)據(jù)，也不知道數(shù)據(jù)庫(kù)模式的情況下，就可以方便地對(duì)知識(shí)庫(kù)信息進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的持久化保存。主要代碼如下：

ModelMaker maker = ModelFacto

ry.createModelRDBMaker(getDBConn());//為數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建一個(gè)ModelMaker

Model defModel = maker.createModel(ontoName); //為本體創(chuàng)建一個(gè)模型

defModel.read(in, null);//讀取模型數(shù)據(jù)

defModel.commit();//提交到數(shù)據(jù)庫(kù)

closeDBResource();//關(guān)閉資源

3 系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果與分析

3.1 系統(tǒng)檢索和查詢(xún)

系統(tǒng)成功查詢(xún)所有網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)點(diǎn)實(shí)例及其相應(yīng)的前序知識(shí)點(diǎn)的結(jié)果界面如圖4所示：

圖4 系統(tǒng)查詢(xún)所有網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)點(diǎn)實(shí)例數(shù)據(jù)的結(jié)果

對(duì)應(yīng)的SPARQL查詢(xún)語(yǔ)句如下：

PREFIX kld:

PREFIX rdf:

SELECT ?name, ?kp WHERE { ?name rdf:type

kld:KnowledgePoint.

OPTIONAL { ?name kld:precursor ?kp. } }

在圖4中顯示共顯示出8個(gè)知識(shí)點(diǎn)實(shí)例以及相應(yīng)的前序知識(shí)點(diǎn)信息，查詢(xún)結(jié)果與knowledge本體中的實(shí)例數(shù)據(jù)（見(jiàn)表2）一致，即驗(yàn)證了在網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)庫(kù)中運(yùn)用語(yǔ)義查詢(xún)是可行的，并且通過(guò)本體的屬性將相互孤立的網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)內(nèi)容有機(jī)組織到一起，共享、重用。

3.2 系統(tǒng)推理

系統(tǒng)成功加載推理規(guī)則生成新數(shù)據(jù)的結(jié)果界面如圖5所示：

圖5 系統(tǒng)加載規(guī)則后推理生成的新增數(shù)據(jù)界面

該規(guī)則已在上文2.4節(jié)中給出。圖5中左側(cè)顯示的是加載了規(guī)則以后的新增信息，包括了intercepter的兩個(gè)前序知識(shí)點(diǎn)共6條，更明確了知識(shí)點(diǎn)間的關(guān)系，可以快速地找到學(xué)習(xí)資源，避免“迷航”。圖5中右側(cè)顯示的是加載了第二、三條規(guī)則后的新增信息，較簡(jiǎn)單知識(shí)點(diǎn)4條和較復(fù)雜知識(shí)點(diǎn)3條，可以針對(duì)學(xué)生循序漸進(jìn)，進(jìn)行個(gè)性化的教學(xué)。以上推理所獲得的新增信息與表2中實(shí)際的本體實(shí)例數(shù)據(jù)一致，即驗(yàn)證了在網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)庫(kù)中經(jīng)過(guò)語(yǔ)義推理出來(lái)的結(jié)果是可信的，可以通過(guò)不同的推理規(guī)則設(shè)置達(dá)到既定的效果。

4 總結(jié)

本文為解決網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)點(diǎn)相對(duì)孤立，共享性與重用性差，學(xué)習(xí)者“迷航”，查找學(xué)習(xí)資源困難，不能提供個(gè)性化服務(wù)等問(wèn)題，將語(yǔ)義查詢(xún)和語(yǔ)義推理技術(shù)運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)課程領(lǐng)域，對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)課程知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)義檢索、查詢(xún)和推理進(jìn)行了設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過(guò)具體的課程本體進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了本文的解決方式的有效性和可行性，進(jìn)一步加大了本體技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)課程領(lǐng)域中應(yīng)用的深度。為了更好的滿足學(xué)習(xí)資源發(fā)現(xiàn)和個(gè)性化服務(wù)問(wèn)題，要加大網(wǎng)絡(luò)課程本體與具體學(xué)習(xí)資源的關(guān)聯(lián)程度和更高效的檢索方法，并將本體應(yīng)用于對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)資源的推薦工作中，這些將是本文下一步研究的重點(diǎn)。

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Semantic Query and Reasoning System based on ontology of Online Course

Song Wanli1,2, Ni Lixian2
(1. School of Electronic and Information Engineering, Nanjing Communications Institute of Technology Nanjing 211100, China; 2. School of Computer and Information, Hohai University, Nanjing 211100, China)

In order to tackle the issues such as isolation of knowledge, poor sharing and reusability, difficulty in learning resource founding and personalized service providing in online course, a solution of ontology-based query and reasoning was proposed. The solution designed the function module and working process including retrieval, query and reasoning. A corresponding system was implemented by using Jena and SPARQL. The implementation and experimental results indicated that the method was effective and feasible. It is concluded that this system can provide organic organization, achieve to share and reuse the course knowledge content and personalized learning service, while provide facilities for developing intelligent online course platform.

Online Course; Ontology; Semantic Query; Semantic Reasoning; Jena

TP311

A

1007-757X(2014)10-0057-04

2014.08.21）

江蘇省自然科學(xué)基金（BK20141420）；南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院科研基金（JY1108）；南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院大學(xué)生實(shí)踐創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（CX1326）

宋萬(wàn)里（1981-），男，漢族，遼寧法庫(kù)縣人，南京交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師，河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院博士研究生，研究方向：語(yǔ)義網(wǎng)、軟件工程，南京，211188倪立顯（1988-），男，江蘇連云港人，河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院，碩士研究生，研究方向：語(yǔ)義網(wǎng)、數(shù)據(jù)管理，南京，211100