薛曉莉，段躍興

（太原理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 太原030024）

0 引 言

目前，RDF數(shù)據(jù)推理技術(shù)［1，2］主要分為3 類：本體與描述邏輯相結(jié)合、本體與規(guī)則相結(jié)合以及本體與推理機相結(jié)合［3］。這些推理往往都是在單一領(lǐng)域內(nèi)進行研究，使用最多的方法是將本體與規(guī)則或者本體與推理機結(jié)合起來進行單領(lǐng)域的前向推理。例如鐘秀琴等［4］通過將本體和Prolog規(guī)則結(jié)合實現(xiàn)了在平面幾何領(lǐng)域的知識推理，Raimond等［5］通過將音樂領(lǐng)域內(nèi)的多個數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)實現(xiàn)了音樂領(lǐng)域的知識推理；Saleem 等［6］通過將本體和推理機結(jié)合實現(xiàn)了在生物制藥領(lǐng)域的知識推理。然而現(xiàn)有的RDF數(shù)據(jù)推理方法，往往集中在單一領(lǐng)域內(nèi)進行前向推理，由于涉及的領(lǐng)域范圍太窄導(dǎo)致發(fā)現(xiàn)的信息量較少，且由于推理處于單一方向?qū)е峦评淼男瘦^低。為了發(fā)現(xiàn)不同領(lǐng)域信息間隱含的知識，提高推理的速度，本文提出了一種將多個領(lǐng)域的RDF數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來進行混合推理的方法，該方法通過建立關(guān)聯(lián)規(guī)則來將旅游、交通、金融3 個領(lǐng)域的RDF數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)起來，并且在前向規(guī)則的基礎(chǔ)上增加了混合規(guī)則，將現(xiàn)有的基于單一領(lǐng)域進行前向推理的方法改進為基于多個領(lǐng)域進行混合推理的方法。本方法克服了傳統(tǒng)方法中涉及領(lǐng)域范圍狹窄導(dǎo)致隱含信息發(fā)現(xiàn)率低的問題，提高了推理的速度，最后在實際數(shù)據(jù)上進行實驗，驗證了方法的有效性。

1 單領(lǐng)域RDF數(shù)據(jù)集的建立

RDF （resource description framework）［7］，是W3C 推薦的資源描述標準，用于描述語義Web資源的通用框架，由主體 （subject）、謂詞 （predicate）、客體 （object）三元組構(gòu)成。RDF這樣的三元組結(jié)構(gòu)，可以方便地描述對象或者資源以及它們之間的關(guān)系。本體 （Ontology）［8］是共享概念模型的形式化規(guī)范說明，能夠很好地解決語義層次上Web信息的共享與交換。所以我們通過構(gòu)建本體以及添加實例的方式來建立RDF數(shù)據(jù)集。

描述邏輯［9］，是基于概念的知識表達形式，具有正式的基于邏輯的語義和很強的表達能力。所以文中通過采用基于描述邏輯的本體表達方式來構(gòu)建本體。下面詳細描述基于描述邏輯的本體知識表示以及具體領(lǐng)域本體的構(gòu)建過程，建立單領(lǐng)域RDF數(shù)據(jù)集。

1.1 基于描述邏輯的本體知識表示

在描述邏輯里，知識庫 （knowledge base，KB）被分成兩個部分KB （T，A）＝＜TBox，ABox＞。TBox （terminology box）是描述概念、概念間的關(guān)系，以及關(guān)系與關(guān)系之間的公理集合。ABox （assertion box）是斷言集合，分為兩類：概念斷言和關(guān)系斷言。

用描述邏輯的一個五元組來表示Tourism ＿System（旅游本體）＝＜OInfoS，OInfoCS，OInfoRS，OInfoXS，OInfoIS＞，其中OInfoS表示本體的構(gòu)造算子集；OInfoCS表示本體中的類，如游客類 “Visitor”；OInfoRS表示本體中的對象屬性以及數(shù)據(jù)屬性，如游覽屬性 “visit”，年齡屬性 “age＿is”；OInfoXS表示本體描述邏輯知識庫TBox中概念和關(guān)系的公理集，如概念描述學(xué)生游客 “StudentVisitor≡Visitor∩（-hasCard.StudentCard）”，古典園林景觀“ClassicalGardensTourismLandscape≡ScenicAreas∩（-has－Scenic.ClassicalGardens）”；OInfoIS表示本體描述邏輯知識庫ABox中概念和關(guān)系的斷言集，如描述實例游客Lizi且參觀景點PalaceMuseum，為 “StudentVisitor （Lizi）”、“ClassicalGardensTourismLandscape （PalaceMuseum ）”、“visit（Lizi，PalaceMuseum）”。

1.2 本體的構(gòu)建

構(gòu)建本體的意義，在于將物理地址上分散的各種信息，按照人類的邏輯思維將它們關(guān)聯(lián)起來，形成一個用形式化定義的知識庫，實現(xiàn)領(lǐng)域知識的共享和重用。下面用描述邏輯的形式語言來描述Tourism＿System （旅游本體）中的幾個重要的概念。

Visitor≡Person∩ （-visit.ScenicAreas）“至少參觀一個景點”，AdultVisitor≡Visitor∩greaterThan （age，18）“大于18 歲的游客”，StudentVisitor≡Visitor∩ （-has－Card.StudentCard）“擁有學(xué)生證的游客”，CollegeVisitor≡StudentVisitor∩CollegeCard （StudentCard） “學(xué)生證件是大學(xué)的學(xué)生游客”，TeacherVisitor≡AdultVisitor∩ （≥1 jobIs.Teaching） “至少有一個工作是教書的成年游客”。ScenicAreas≡HumanLandscape∪NaturalLandscape “景點包括人文景點和自然景點”，HumanLandscape≡ScenicAreas∩ （≥1hasScenic.HumanScenic） “至少有一個景點是屬于人文的景點”。

表1為Tourism＿System （旅游本體）中的部分屬性。

表1 部分屬性結(jié)構(gòu)及其設(shè)置

圖1 為旅游本體的部分結(jié)構(gòu)。其中，上半部分為Tbox，虛箭頭表示類的屬性，實箭頭表示子類和父類的關(guān)系；下半部分為Abox，實箭頭表示實例已定義的屬性，虛箭頭表示系統(tǒng)推理出的屬性。主要有游客、景點、地點等類和實例的部分信息。

采用上述的方法一并構(gòu)建了交通、金融領(lǐng)域的本體。下面用OWL語句描述交通本體中部分類、屬性、實例等信息。

圖1 旅游本體部分結(jié)構(gòu)

2 多領(lǐng)域RDF數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)

將多領(lǐng)域RDF數(shù)據(jù)集進行關(guān)聯(lián)，本質(zhì)上就是將多個領(lǐng)域的本體進行對準。本體對準，是指建立兩個本體之間的連接和關(guān)聯(lián)的過程。本文通過將旅游領(lǐng)域、交通領(lǐng)域以及金融領(lǐng)域的本體進行對準，來建立3個領(lǐng)域的RDF數(shù)據(jù)集之間的聯(lián)系，從而為之后的推理做基礎(chǔ)。

關(guān)于本體對準的方法有很多，如基于本體分割的方法［10］、屬性權(quán)重的方法［11］、SWRL規(guī)則的方法［12］等。

規(guī)則使用的靈活性，使得它可以在具體的領(lǐng)域按照需要來添加，所以本文將OWL 和SWRL 規(guī)則結(jié)合起來進行本體的對準，這樣可以靈活地按照需要建立旅游、交通、金融3個領(lǐng)域本體之間的映射關(guān)系。下面簡要介紹SWRL規(guī)則語言的形式以及詳細描述如何通過OWL 和SWRL 規(guī)則進行本體的對準。

2.1 SWRL規(guī)則語言

SWRL［13］（semantic web rule language），是W3C 推薦的規(guī)則語言，它是在OWL 1DL和OWL Lite的基礎(chǔ)上，采用了規(guī)則標記語言 （Rule Markup Language，RuleML）的一個僅包含一元和二元謂詞的子集。SWRL規(guī)則由前提和結(jié)論組成，若前提被滿足則結(jié)論為真。SWRL 規(guī)則的一般性形式化描述如式 （1）所示

上述式 （1）包含的語義是：若變量x是類A 和類B的實例，那么能推出它是類C的實例。

2.2 基于SWRL規(guī)則的本體對準

我們采取OWL 和SWRL 規(guī)則相結(jié)合的方法來對本體進行對準。首先，將3個本體中的概念和屬性，采用owl：SameAs進行關(guān)聯(lián)；其次，采取基于SWRL規(guī)則的方法將3個本體中的有關(guān)聯(lián)的概念和屬性建立關(guān)聯(lián)映射。具體步驟如下：

（1）將旅游領(lǐng)域的游客類、交通領(lǐng)域的乘客類以及金融領(lǐng)域的儲戶類用owl：SameAs進行對準。如下所示：

tourism：Visitor equivalentClass transport：Passenge；

對準游客類和乘客類

tourism：Visitor equivalentClass finance：Depositor；

對準游客類和儲戶類

（2）通過設(shè)置一定的SWRL 規(guī)則，將3個領(lǐng)域本體里的部分類和屬性建立起一定的關(guān)聯(lián)映射，表2 為部分SWRL規(guī)則。

表2 部分SWRL對準規(guī)則

Rule－1 表達的語義是：將旅游本體中的 “游客”類（變量？x 表示游客的實例）、“乘坐”屬性 （take）、“景點”類 （變量？y 表示景點的實例）和交通本體中的 “交通工具”類 （變量？b表示交通工具的實例）關(guān)聯(lián)起來。

Rule－2表達的語義是：將旅游本體中的 “游客”類（變量？x 表示游客的實例）和金融本體中的 “剩余資金”屬性 （has）關(guān)聯(lián)起來。

Rule－3表達的語義是：將旅游本體中的 “游客”類（變量？x 表示游客的實例）和交通本體中的 “路線”屬性（Line）關(guān)聯(lián)起來。

圖2為旅游、交通、金融3個本體對準的簡單關(guān)系圖，橢圓代表類，箭頭代表屬性，虛線箭頭代表由規(guī)則推導(dǎo)出來的映射關(guān)系。

圖2 游客類、乘客類、儲戶類對準

3 混合推理

按照推理過程進行的方式，推理分為正向推理、反向推理和混合推理，每種方式因其推理方向不同而各有特點。正向推理是從已知的信息出發(fā)，向前推理尋找推理結(jié)果。正向推理的優(yōu)勢是可以很快地對查找的信息做出響應(yīng)，缺點是執(zhí)行的目的性不強，可能會執(zhí)行很多不需要的操作，在時間和空間上比較浪費。反向推理是從假設(shè)目標開始向事實方向進行推理，尋找相應(yīng)的已知事實來證實目標。反向推理明顯的優(yōu)點是不會搜索與假設(shè)目標無關(guān)的信息，從而提高了計算的效率。但是這也帶來了缺陷，如果假設(shè)目標不成立，那么就會導(dǎo)致推理求解失敗，浪費時間。

因為正向和反向推理都有優(yōu)缺點，所以本文采用混合推理方式，即將正向推理和反向推理結(jié)合起來，當新的規(guī)則添加到推理機或新的陳述添加到模型中時采用正向推理，當在模型上進行查詢時使用反向推理。下面詳細介紹混合規(guī)則引擎以及在具體領(lǐng)域內(nèi)混合規(guī)則的構(gòu)造過程。

3.1 混合規(guī)則引擎

混合規(guī)則引擎將正向推理和反向推理結(jié)合起來，先進行數(shù)據(jù)的正向推理，再將正向推理后的數(shù)據(jù)加入反向規(guī)則進行反向推理，流程如圖3所示。

圖3 混合規(guī)則引擎

混合推理比單純的正向或者反向推理性能要更優(yōu)，下面看一個簡單的例子。

前向規(guī)則： （？prdfs：subPropertyOf？q）， （？a？p ？b）→ （？a？q？b）。

無論查詢有沒有涉及到子屬性，每次查詢推理機都會執(zhí)行該條前向規(guī)則，這樣在時間上效率比較低。

把上述前向規(guī)則寫成后向規(guī)則： （？a？q？b）← （？p rdfs：subPropertyOf？q），（？a？p？b）。

這條后向規(guī)則也能推出想要的結(jié)果，但是執(zhí)行每一個查詢都要動態(tài)查看是否存在要查詢屬性的子屬性，這、同樣在時間上效率很低。

我們將上面的規(guī)則改成混合規(guī)則如下：（？prdfs：sub－PropertyOf？q），notEqual（？p，？q）→ ［（？a ？q？b）←（？a？p？b）］。

推理機預(yù)先將所有的子屬性關(guān)系編譯出來，進行查詢時，只有當查詢中有相關(guān)子屬性才會進行下一步推理，否則將不會做任何工作。相比前向規(guī)則和后向規(guī)則，混合規(guī)則在時間上效率更高。

3.2 混合規(guī)則的構(gòu)造

根據(jù)對旅游領(lǐng)域、交通領(lǐng)域以及金融領(lǐng)域的研究，借助于國內(nèi)外各大旅游網(wǎng)站，汲取了別人在這方面的成果，通過深入探討自己和身邊人的旅游經(jīng)歷以及需要的旅游方面的幫助，分析了下面幾種情況，并且設(shè)計了相應(yīng)的混合規(guī)則，具體規(guī)則描述如下：

Rule1：locate＿in （？x，？m），locate＿in （？y，？n）→［visit（？x，？y）←has＿time （？x，？a），start（？b，？m），terminal （？b，？n），cost ＿time （？b，？c）， Morethan（？a，？c）］

規(guī)則1：推理機先將所有滿足條件的景點編譯出來，如果查詢涉及游客要游覽的景點，就將交通領(lǐng)域的交通工具結(jié)合起來進行查詢，如果有滿足條件的景點就推出來。這樣，如果游客只有限定的幾天假期可以游玩，那么可以推理出他可以去哪些景點游覽。

Rule2：visit（？x，？y），ticket（？y，？m），ticket（？b，？n）→ ［take （？x，？b） ←has （？x，？a）， Morethan（？a，？m＋？n）］

規(guī)則2：結(jié)合規(guī)則1，判斷滿足條件后，如果查詢涉及游客要乘坐的交通工具，就進行反向推理。這樣，如果某游客想去某景點旅游，可以推理出他能選擇的旅游線路是什么。

Rule3：StudentVisitor（？x），visit（？x，？y）→ ［pay（？x，？a／2）←ticket（？y，？a）］

規(guī)則3：結(jié)合規(guī)則1，判斷滿足游客是學(xué)生以及該游客游覽某景點的條件后，再進行反向推理，如果是學(xué)生游客，參觀景點應(yīng)付半價門票。

Rule4：StudentVisitor（？x），take （？x，？b）→ ［pay（？x，？a／2）←ticket（？b，？a）］

規(guī)則4：結(jié)合規(guī)則2，判斷滿足游客是學(xué)生以及該游客乘坐某交通工具的條件后，再進行反向推理，如果是學(xué)生游客，在假期可以享受半價學(xué)生票。

Rule5：visit（？x，？y）→ ［take（？x，train）←weather（？y，rain）］

規(guī)則5：結(jié)合規(guī)則1，判斷滿足條件后，再進行反向推理，若滿足景點天氣是雨天，則游客乘坐火車去；若當天是晴天，則乘坐飛機去。

Rule6：visit（？x，？y）→ ［take（？x，plane）←weather（？y，sunny）］

規(guī)則6：結(jié)合規(guī)則1，判斷滿足條件后，再進行反向推理，若滿足景點天氣是晴天，則游客乘坐飛機。

4 實驗及結(jié)果分析

本實驗在Windows 8.1 操作系統(tǒng)下進行，CPU 是i5－4200U，內(nèi)存是4 G，基于x64 處理器。使用軟件Protégé4.3、jena 2.12.0以及Eclipse平臺進行開發(fā)。

4.1 實驗方案

現(xiàn)給出多領(lǐng)域RDF 數(shù)據(jù)集上的混合推理的詳細流程，具體實驗流程如圖4所示。

圖4 實驗方案

（1）構(gòu)建旅游本體、交通本體以及金融本體；

（2）設(shè)置SWRL規(guī)則將3個領(lǐng)域的本體進行對準；

（3）進行前向規(guī)則、后向規(guī)則以及混合規(guī)則的構(gòu)造；

（4）將3個本體、對準規(guī)則以及混合規(guī)則導(dǎo)入jena推理機，為推理提供事實基礎(chǔ)和規(guī)則基礎(chǔ)；

（5）用戶進行查詢；

（6）運行jena推理機進行推理，并且返回結(jié)果。

4.2 實驗實現(xiàn)

本文采用由斯坦福大學(xué)的醫(yī)學(xué)信息研究組開發(fā)的Protégé（版本為4.3）作為旅游本體、交通本體以及金融本體的開發(fā)工具，惠普實驗室開發(fā)的jena［14］推理機進行推理，在Eclipse平臺上編寫java代碼進行實驗。程序中的部分代碼如下：

4.3 實驗結(jié)果

本實驗在Eclipse的控制臺界面進行查詢。用戶輸入對旅行的要求，系統(tǒng)便可以返回不同程度上滿足用戶要求的查詢結(jié)果。下面給出兩個實例來驗證推理過程：

（1）假設(shè)有一個游客曹越，她現(xiàn)在身處太原，有兩天時間可以玩耍，那么系統(tǒng)可以推理出她可以去的景點有哪些，并且景點所在的地方，以及去該景點可以乘坐什么車，景點的門票以及車票等情況，推理結(jié)果如圖5所示。

圖5 推理實例1

由圖5可以看出，系統(tǒng)既可以推出具體可以去的景點（屬于旅游領(lǐng)域），又可以推薦可以乘坐哪些車 （屬于交通領(lǐng)域）。比在單一旅游領(lǐng)域推理出來的信息要豐富的多。

（2）假設(shè)有一個游客栗子，她是一名學(xué)生，目前住在太原。她正好有3天時間可以玩耍，那么推理機可以推理出她去的景點，景點所在的地方，以及去該景點可以乘坐什么車，景點的門票以及車票等情況。推理結(jié)果如圖6所示。

圖6 推理實例2

觀察圖5和圖6：游客曹越只有兩天時間可以玩耍，所以系統(tǒng)推薦出的景點只有大同渾源的 “懸空寺”、 “恒山”以及 “五臺山”和 “平遙”這幾個景點；而游客栗子有3天時間，所以系統(tǒng)不僅推薦了上面幾個景點，另外推薦了北京的 “故宮”、 “頤和園”景點。由于游客栗子是學(xué)生，所以系統(tǒng)自動推理出的景點門票價都是半價。而且系統(tǒng)可以自動推出去該景點可以乘坐的車次，由此可以看出，這樣的推理結(jié)果既準確又人性化，它可以針對不同的游客不同的需求推理出適合他們的旅游線路。由于推理涉及到了交通領(lǐng)域的交通工具等詳細信息，所以這在單一旅游領(lǐng)域內(nèi)是推理不出來的。

通過在推理機中單獨添加前向規(guī)則、后向規(guī)則以及混合規(guī)則，對上述兩個實例以及另外的5個潛在游客的實例進行查詢推理，5名潛在游客的大概情況見表3，系統(tǒng)得到推理結(jié)果消耗的時間見表4。

表3 5個潛在游客基本情況

表4 消耗時間對比

由表4可以發(fā)現(xiàn)，7個實例中有5個實例的混合規(guī)則要比前向規(guī)則和后向規(guī)則在時間上消耗的少，可以看出混合推理要比前向或者后向推理效率更高。

因此，在多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集上進行知識的混合推理，明顯要比單一領(lǐng)域進行知識推理豐富得多，強大的多。

5 結(jié)束語

傳統(tǒng)的基于單一領(lǐng)域數(shù)據(jù)集的規(guī)則推理，推理出來的知識比較單一有限。本文嘗試將旅游領(lǐng)域、交通領(lǐng)域、金融領(lǐng)域3個領(lǐng)域的本體進行對準，加入混合規(guī)則，借助jena推理機進行混合推理，推理出來的知識既準確又人性化，可以針對游客不同的需求推理出相應(yīng)的旅行線路。如果僅在單一領(lǐng)域內(nèi)不可能推出很全面的知識，本文在多領(lǐng)域推理方面做了一個大膽的嘗試，事實驗證了其正確性。

然而由于領(lǐng)域知識的多樣性以及變化性，既需要不斷地添加新的類、屬性，又需要不斷地更新設(shè)置本體對準以及規(guī)則。所以仍需要開展更多的應(yīng)用研究。

目前，數(shù)據(jù)如此豐富，信息資源遍地都是。在這數(shù)據(jù)的海洋里，能夠自動推理出人們需要的東西是相當有應(yīng)用價值的。所以，把多個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集關(guān)聯(lián)起來進行推理，是一個很好的方向。在接下來的工作中，按照此思路，可以開發(fā)一個旅游方面的成熟的應(yīng)用型系統(tǒng)。

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