面向语义集成—本体在Web信息集成中的研究进展
基于语义分析的知识图谱构建与实现
基于语义分析的知识图谱构建与实现随着人工智能的发展，语义分析技术逐渐成为人工智能的研究热点之一。
语义分析技术可以将人类语言转换为计算机可以理解的数据，并从中提取知识。
在这样一个背景下，知识图谱成为了利用语义分析技术构建知识库的重要手段。
一、知识图谱的定义知识图谱是一种描述实体之间关系和属性的图形化知识库。
它不仅包含了实体之间的关系，还包含了实体的属性信息。
知识图谱是一个语义化的网络模型，能够帮助计算机理解人类语言，并从中提取出有关实体的信息，比如实体之间的关系、实体的属性等。
知识图谱的构建可以通过多种方式，其中最流行的方法是通过自然语言处理技术，将人类语言转换为计算机可以理解的数据。
然后通过数据挖掘技术，识别实体之间的关系，并建立对应的知识图谱。
二、知识图谱的应用知识图谱广泛应用于各行各业。
在医疗领域，知识图谱可以被用于诊断和治疗。
在教育领域，它可以被用于学生评估和推荐系统。
在金融领域，在建立金融行业知识图谱中具有重要作用。
在推荐系统中，知识图谱可以通过分析用户喜好和行为模式，推荐符合用户兴趣的商品、电影等。
同时，知识图谱可以更好地理解用户询问，并提供针对性的回答。
在搜索引擎中，知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户查询，提供更加准确的搜索结果。
而在语音识别等技术中，知识图谱则是关键技术之一。
三、知识图谱构建的挑战与解决方案知识图谱构建面临的挑战很多，其中既包括技术层面的挑战，也包括数据层面的挑战。
技术上，如何将自然语言转换为计算机可理解的数据是一个重要的挑战。
同时，如何从大量数据中快速构建知识图谱也是一个技术难点。
数据层面的挑战主要包括如何获取足够多的数据，并且如何处理数据中的噪声和错误。
通常情况下，知识图谱需要建立在大量的语料库基础上，但语料库的收集和处理也是一个非常复杂和工程量大的过程。
同时，不同数据源之间存在着数据格式差异，如何在不同数据源之间自如地切换，同步数据则是一个挑战。
在这些挑战面前，如何提高知识图谱构建的效率与质量成为了重要的任务。
本体研究
The Classification of Ontology
• 目前被广泛使用的本体有如下5 个： • Wordnet：Wordnet 是基于心理语言规则的英文词典，它以synsets 为单位组织信息。所谓synsets 是在特定的上下文环境中可互换的同 义词的集合。 • Framenet：Framenet 也是英文词典，采用称为Frame Semantics 的 描述框架， 提供很强的语义分析能力， 目前发展为FramenetII。 • GUM：支持多语种处理，包含基本的概念及独立于各种具体语言的 概念组织方式。 • ENSUS：为机器翻译提供概念结构，包括7 万多个概念。 • Mikrokmos：Mikromos也支持多语种处理，采用一种语言中立的中间 语言TMR 来表示知识。
•
（1） 本体可以在不同的建模方法、范式、语言和软件工具之间进行翻译和映射， 以实现不同系统之间的互操作和继承。 （2） 从功能上来讲，本体和数据库有些相似。但是本体比数据库表达的知识丰 富得多。首先，定义本体的语言，在词法和语义上都比数据库所能表示的信 息丰富得多；最重要的，本体提供的是一个领域严谨丰富的理论，而不单单 是一个存放数据的结构。 （3） 本体是领域内重要实体、属性、过程及其相互关系形式化描述的基础。这 种形式化的描述可成为软件系统中可重用和共享的组件。
The Modeling Primitive of Ontology
• 本体包含5个基本的建模元语（Modeling Primitive）或说是5个要素： • 类/概念（classes/concepts）：概念的含义很广泛，可以指任何事物， 如工作描述、功能、行为、策略和推理过程等等。 • 关系（relations）：关系代表了在领域中概念之间的交互作用。形式 上定义为n 维笛卡儿乘积的子集： R ： C1 ×C2×⋯×Cn 。如：子 类关系( subclass-of) 。 • 函数（functions）：函数是一类特殊的关系。在这种关系中前n - 1 个 元素可以惟一决定第n 个元素。形式化的定义如下： F ： C1 ×C2 ×⋯×Cn-1 →Cn 。例如Mother-of 关系就是一个函数，其中Motherof ( x ， y) 表示y 是x 的母亲，显然x 可以惟一确定他的母亲y 。 • 公理（axioms）：公理代表永真断言，比如概念乙属于概念甲的范围。 • 实例（instances）：实例代表元素。
面向语义Web的本体学习研究
ｂｏｔ ｅｎ ｋ． Ｔｈｅ ｔ］ ｅｃ ａｒ ｅ ｒｅｓ ｔｉ ｃｌ ｐ ｅｎｔ ａ ｅｍｉ ｓ ｓ ａｕｔ ｍａｔｌ ｏｎｔ ｏｇｙ １ ｒｎｉ ｇ ａｒ ｏ ｃ ｏｌ ｅａ ｎ ｃｈｉ ｅｃｔｕ ｅ ｔ ｒ ｗｉ ｈｕ ｔｈ ｍａｎ ｛ｎｔ ｒｖ ｄ ￣ ｅｎｔ ｏｎ． ｉ ａｄ ｏｐｔｉ ｇ ｈｅ ｔ ｐａ ｄｉ ｍ ｎ ｒａ ｇ ｏｆ ｂａｌ ａｎｃ ｃｏ ｅｒａ ｅ ｅｄ ｏｐ ｔｉ ｍｏ ｖ ｄｅ１ｉ ｆ ｃｏ ｎｇ ｏｒ ｎｓｔ ｒｕｅ ｎｇ ｔｉ ｏｎ ｔｏｌ ｇｉ ｓ ｏｒ ｏ ｅ ｆ ｔｈ Ｓｅｍ ｅ ａｎｔｉ Ｗ ｃ ｅｂ：
维普资讯
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ａ ｔ ｄ Ｏ ｎ ｏ ｏ ｙ Ｌ ａ ｎ ｎ ｏ ｅ ａ ｔ Ｃ Ｗ ｂ Ｓ ｕ ｙ ｎ Ｏ ｔ １ ｇ ｅ ｒ ｉ ｇ ｆ ｒ Ｓ ｍ ｎ ｅ ｉ
张建文 王 强
Ｚ ｎｇ ｈａ Ｊ｛ ｗｅ Ｗ ｇ ａｎ ｎ ａｎ Ｑｉ ｇ ａｎ
ｊ ｔｒ ｕ ｎ ｏｄ ｃｅｓ ｈ ｐｒ ｅｓ ｎｇ ｙｃｌ ｔ ｅ ｏｃ ｓｉ ｃ ｅ． ａｎ ｄｉ ｃｕｓ ｅｓ ｅｖ ａ１ ｋ ｔ ｃｈ ｄ ｓ ｓ ｓ ｅｒ ｅｙ ｅ ｎｏ］ ｏｇｉ ｓ ｃｈ ｅｓ ｕ ａｓ ｄｏ ｍａｉ ｃ ｃｅ ｓ ｎ ｏｎ ｐｔ ｅｘ ａ ｔｒ ｃｔｊ ｎ， ｏ ｃｏ ｅｐ ｒ ａ ｏｎ ｘｔ ａｃｔｉ ｎ． ｎｃ ｔｓ ｅｉ ｔｉ ｅ ｒ ｏ
（ｎ ｏ ｇ ） Ｏｔ１ ｙ 。 ｏ
个 热点 。 目的是ｊ发一种机器学 习技术 ， 其 １ ： 实现本休 自 构 动 建， 利用这种技术协助工程 师来构建 本体，基本原理如图一 所泳 。本体学习任 务主要包括 ： ①本体获取 ，包括本体创建、 本 体模式 （ｃｅａ Ｓｈ ｍ ）抽 取和 本体 实例 （ｎ ｔｎｅ ） Ｉｓａｃｓ 抻取 ；② 本体维护 （ａ ｎ ｅａ ｃ ）包括本体集成和导航 、本体更新 Ｍ ｉｔ ｎ ｎ ｅ
【浙江省自然科学基金】_集成框架_期刊发文热词逐年推荐_20140812
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10网络 组织信任危机 灰色群诊断 本体 无线传感器网络 安全维 安全机制 安全 威胁模型 可拓关联搜索 供应链 企业合作 产品设计 web零件库
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
科研热词 面向服务架构 集成设计 集成框架 集成对象 过程数据 语义web 语义 虚拟植物生长模型 纸卷夹 番茄 本体评价 本体学习 本体 实时 叉车 协同制造 公共信息模型 信息集成 作物栽培管理 企业服务总线 企业应用集成 专家系统 web
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
科研热词 需求模型 软件构件 软件复用 软件产品族 证据理论 生成规则 概率petri网 时标petri网 故障诊断 小波分析 大规模电网 大规模定制 可重构性 制造单元 利用率 信息融合 mas
2013年 科研热词 需求多样化 实验设计 大规模定制 多重选择目标规划 产品设计 推荐指数 1 1 1 1 1
2014年 序号
科研热词 1 生命周期管理 2 密封材料 3 信息集成
推荐指数 1 1 1
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
语义web中的本体学习OntologyLearningfortheSemanticWeb
2.3 数据的导入和处理技术
文档的收集、导入和处理步骤 使用一个以本体为中心的文档爬虫来搜集网上 的相关文档。 使用自然语言处理技术来进行文档的处理。 使用一个文档包装器将半结构化文档（如领域 字典）转换成本体学习框架可以识别的格式 （如RDF格式）。 将处理过的文档转换为本体学习算法可以识别 的格式。
抽取词条
分类关系的抽取：（1）使用层次聚类技术（2）
使用模式匹配技术（字典）
非分类关系的抽取：使用基于关联规则的挖掘
算法
2.4 本体学习算法
本体维护算法
本体的修剪（发现和删除无关的概念）
(1)基线修剪(2)相对修剪
本体的精练（对本体的精细调整和增量扩展）
主要思想是先找出未知的词条，然后从本体中 找出与其相似的概念并提交给用户，最后由用 户决定该未知词条的意义。
FCA-Merge（第 三步）：从概念格 生成新本体
2.3 数据的导入和处理技术
合并 本体1中的Hotel 本体2中的Hotel 本 体 2中 的 Accommodation
合并 生成新概念或关系
合并
2.3 数据的导入和处理技术
FCA-Merge算法小结
输入：两个本体和一个自然语言文档集 输出：一个合并过的本体。 对输入数据有如下要求： 文档集应该和每个源本体都相关。 文档集应该包含源本体中的所有概念。 文档集应该能够很好的分离概念。
3.本体的评价
精度 学习生成的本体
手工生成的本体
precisionOL =
| CompRef | | Comp|
召回率
recallOL =
| CompRef | | Ref|
Hale Waihona Puke 其中，Ref是参照本体中元素的集合， Comp是比较本体中元素的集合。
本体的自动构建方法
本体的自动构建方法解峥;王盼卿;彭成【摘要】The method of information integration based on ontology is the most effective way to solve the semantic heterogeneity,but the traditional ontology construction requires a ot ofmanpower material resources. With the help of artificial intelligence technology and ealizeautomatic build of ontology, such as WordNet knowledge base will save a lot of social costs, will be the focus of the present and future aspects of building ontology research. In this paper, the mainstream in the world today paper summarizes the method of building ontology automatically, it is concluded that the future main direction of ontology automatic building technology.%基于本体的信息集成方法是解决语义异构的最有效途径，但是传统的本体构建需要大量的人力物力。
借助人工智能技术和WordNet等知识库实现本体的自动构建，将节省大量的社会成本，将是现在以及未来的本体构建方面研究的重点。
文中对当今世界上主流的本体自动构建方法进行归纳总结，得出未来本体自动构建技术的主要发展方向。
《2024年基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究》范文
《基于Web的物联网应用体系架构和关键技术研究》篇一一、引言随着互联网技术的飞速发展，物联网（IoT）已经成为现代社会的重要组成部分。
基于Web的物联网应用体系架构，为各种设备和系统提供了无缝的连接和交互能力。
本文将深入探讨基于Web的物联网应用体系架构及其关键技术的研究。
二、物联网及Web技术的概述物联网是一种通过互联网对物品进行远程信息传输和智能化管理的网络。
它以物品编码体系为基础，以RFID读写器、传感器等设备为信息感知手段，利用先进的嵌入式技术进行信息交换和通信。
而Web技术则是通过互联网进行信息发布和交互的全球性技术体系。
在物联网中，Web技术被广泛应用于设备间的信息交互和用户界面的构建。
三、基于Web的物联网应用体系架构基于Web的物联网应用体系架构主要包括感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
1. 感知层：通过RFID、传感器等设备，对物品进行信息采集和识别，将物理世界与数字世界相连接。
2. 网络层：通过网络技术将感知层获取的信息传输到平台层，实现设备间的互联互通。
3. 平台层：负责数据的存储、处理和分析，提供云计算、大数据等技术支持，为应用层提供数据支持和服务。
4. 应用层：根据用户需求，将平台层提供的数据进行可视化展示，为用户提供各种应用服务。
四、关键技术研究1. 数据传输技术：在物联网中，数据传输是关键。
通过优化网络协议，提高数据传输的效率和稳定性，是当前研究的重点。
2. 数据处理与分析技术：海量的数据需要高效的处理和分析技术。
通过云计算、大数据等技术，对数据进行存储、分析和挖掘，提取有价值的信息。
3. 安全技术：物联网的安全问题日益突出。
通过加密技术、身份认证等技术手段，保障数据传输和存储的安全。
4. 边缘计算技术：边缘计算技术在物联网中具有重要应用。
通过在设备端进行计算和数据处理，减少数据传输的延迟和带宽压力，提高系统的响应速度和效率。
五、研究展望未来，基于Web的物联网应用将更加广泛和深入。
中国科学院大学图书情报与档案管理一级学科研究生培养方案
中国科学院大学图书情报与档案管理一级学科研究生培养方案第一部分一级学科简介一、学科发展历史我校“图书情报与档案管理”学科建设开始于20世纪70年代。
图书馆学情报学研究生教育始于1979年，当年4月开始与北京大学共同招收硕士研究生，是“文革”后国内最早招收图书馆学情报学研究生的单位之一。
1986年图书馆学和情报学两个专业同时获得硕士学位授予权。
1993年获得图书馆学专业博士学位授予权。
1996年与南京大学联合获得情报学专业博士学位授予权。
2003年独立获得情报学专业博士学位授予权。
2011年获得了图书情报与档案管理一级学科博士学位授予权。
本一级学科培养点是目前国内唯一获得国务院学位委员会授权可培养图书馆学、情报学博士研究生和硕士研究生的文献情报机构，是本学科领域研究生学位点最密集的单位之一，是国内高层次专业技术人才培养的重要基地之一。
二、学科发展现状我校“图书情报与档案管理”学科侧重于信息资源的管理，其主要特征是将信息作为国家或机构的重要战略资源来进行组织和利用。
学科建设的使命主要在于探寻使信息内容对社会和机构发展产生实际价值的规律，而不再仅仅是使文献中的信息具备可利用性。
它所定位的主要管理目标是根据信息的资源特性，使信息产生创造新财富的更高价值；管理活动的具体职能，除了收集、整理、加工、保管、检索、分析、提供利用之外，引入一般管理学意义上的组织、规划、协调、控制、监督，管理对象除了信息内容，还包括人、财、物、时间等。
在信息资源管理的范畴内的图书馆学、情报学与档案学，已经通过学科集成整合为一个有更加丰富内涵的新的学科集合，它们之间的关系是进一步走向“协同”，即在一个更大的框架内，各自从不同的侧面研究同一个客体——信息资源。
三、学科内涵及特色本一级学科点的特色是密切结合数字网络时代的特点和文献情报机构发展的实践需求开展基础与战略研究、应用与技术研发，推动学科发展与创新，引领理论与学术前沿。
本一级学科设有图书馆学、情报学两个专业（二级学科）。
语义web本体语言-owl
03
函数和逆函数约束
函数和逆函数约束用于限制属性的输入和输出值之间的关系。例如，一
个属性可能被定义为输入值和输出值之间的等价关系或包含关系。
03
OWL语言特性
分类层次
分类层次
OWL语言支持构建复杂的分类层次，包括类、子类、父类等关系， 有助于对概念进行组织和描述。
层次结构
OWL语言通过类和子类的定义，构建了一个层次结构，使得概念 之间的关系更加清晰和易于理解。
OWL与RDF、SPARQL的结合
RDF
OWL建立在RDF之上，利用RDF的 框架来描述对象和属性之间的关系。
SPARQL
OWL与SPARQL结合，SPARQL作为 查询语言，用于从OWL本体中检索信 息。
OWL在人工智能领域的应用
知识表示
OWL用于构建领域知识的本体，为人工智能系统提 供结构化的知识库。
通过本体查询语言和接口，可以方便地获取 本体中的信息和知识，为应用程序提供语义 支持和服务。
04
OWL的应用场景
知识表达
知识表示
OWL是一种用于表示知识的语言，它可以用于描述概念、属性以及它们之间的关系。 在知识表达方面，OWL可以清晰地定义和描述领域内的实体和概念，为机器理解和推
理提供基础。
概念层次结构
智能推荐
个性化推荐
OWL可以用于描述用户兴趣和行为，通过 推理机制，可以为用户提供个性化的推荐服 务。例如，根据用户的购物历史和喜好，为 其推荐相关商品或服务。
协同过滤
利用OWL对用户行为和偏好进行建模，可 以实现基于群体的协同过滤推荐。通过比较 用户之间的兴趣相似度，可以将相似的用户 群体进行推荐。
继承关系
在OWL中，子类可以继承父类的属性和约束，减少了冗余和复杂 性，提高了本体的一致性和可维护性。
【小型微型计算机系统】_领域本体_期刊发文热词逐年推荐_20140723
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词 推荐指数 领域业务应用本体 1 面向业务应用的服务发现 1 本体匹配 1 本体 1 服务的业务适用性 1 描述逻辑 1 推理 1 信息检索 1 个性化 1 业务级的语义服务匹配 1 user profile 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
2012年 科研热词 领域本体 语义标注过程模型 语义查询 电子商务 本体建模 有界模型检查 可满足性求解器 可执行性 内容相似度 信誉推Байду номын сангаас 信任 专家信息本体 5w1h 推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
科研热词 本体 领域问题本体 领域模型 领域本体 面向领域 面向服务的体系架构 进程 资源演化 资源模型 语义相似性 网络化软件 维基百科 知识重用 知识抽取 物联网 模型聚类算法 条目 服务组合 搜索引擎 排序方法 可视化 分类 rgps rgowl-s pi演算 o-ra代数
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
本体建模的研究综述
OILed
OILed是一个基于OIL的本体编辑工具，使用 DAML+OIL来构建本体，结合了框架表示和描 述逻辑表示两者的长处。 OILed提供源代码，为用户构建本体提供足够 的功能，并示范应如何利用事实推理来核查本 体的一致性。 OILed采用的是Windows风格的图形化界面， 比较容易使用。它的本体编辑功能较多，既可 以对类、属性、个体、公理等进行定义和描述， 还可以进行框架描述，而且允许匿名框架描述。
基于本体的企业建模
不同研究小组提出了不同的本体构建方法，
这些方法主要有： IDEF5提供了两种语言形式，即图表语言和 细化说明语言来获取某个领域的本体论； 骨架法； TOVE企业本体建模方法；循环获取法； Methontology方法； Berneras方法和基于领域知识重用的虚拟领 域本体构造方法等。
（3）GUM （4）SENSUS （5）Mikromos
本体的分类（二）
比较著名的分类方法是Guarino 于1997年提
出的以详细程度和领域依赖度两个维度作 为对本体进行划分。 详细程度高的称为参考（reference）本体； 详细程度低的称为共享（share）本体。
按照领域依赖程度，又可将本体分为顶级 （top-level）本体、领域（domain）本体、 任务（task）本体和应用（application）本
Protégé-2000
Protégé-2000既是本体编辑工具，也是基于知 识的编辑器。它是用Java编写的，可以免费下 载。Protégé-2000工具本身没有嵌入推理工具，
不能实现推理，但它具有很强的可扩展性，可 以插入插件来扩展一些特殊的功能，如推理、 提问、XML转换等。 Protégé-2000开放源码，支持多重继承，提供 本体构建的基本功能。同OILed一样，Protégé2000也采用Windows风格的图形化界面，模块 划分清晰，用户比较容易学习使用。Protégé2000中文支持良好，用户可以使用中文来编辑 本体。
语义网技术在知识图谱构建中的应用实践
语义网技术在知识图谱构建中的应用实践知识图谱作为一种以图的方式描述和组织知识的技术，已经在众多领域展示了巨大的潜力。
而在知识图谱的构建过程中，语义网技术作为一项重要的基础技术发挥着关键的作用。
本文将介绍语义网技术在知识图谱构建中的应用实践，并以几个典型领域为例进行具体阐述。
首先，语义网技术在知识图谱构建中的应用实践可以帮助实现知识之间的链接和关联。
知识图谱的核心目标是将各种不同格式和结构的知识进行关联，构建一个更加全面和有机的知识体系。
而语义网技术可以通过使用统一的语义标准和语义表示方法，将不同领域、不同数据源的知识进行链接和关联。
例如，在医疗领域，通过语义网技术可以将不同医院、不同数据结构的医疗知识进行整合，实现患者的个人健康档案共享和医疗数据互通。
其次，语义网技术在知识图谱构建中的应用实践可以帮助实现知识的语义解释和推理。
知识图谱不仅仅是一个静态的知识图像，还需要具备一定的推理和智能问答能力。
语义网技术可以通过使用语义表示语言，如RDF（Resource Description Framework）和OWL（Web Ontology Language），为知识赋予更加丰富的语义信息。
这些语义信息可以用于知识的语义解释和推理，从而实现对知识图谱中的隐含知识的发现和应用。
例如，在智能交通领域，语义网技术可以将交通规则和实时路况数据进行关联，实现交通路线的智能规划和交通流的预测。
此外，语义网技术在知识图谱构建中的应用实践还可以帮助解决知识图谱的可伸缩性和性能问题。
知识图谱往往包含海量的实体和关系，在传统的存储和查询方法下，知识图谱的构建和应用面临着巨大的挑战。
而语义网技术可以通过使用分布式的图数据库和语义查询语言，对知识图谱的存储和查询进行优化。
通过利用分布式计算和索引技术，语义网技术可以大大提高知识图谱的可伸缩性和查询性能。
例如，在电商领域，通过语义网技术可以将产品、用户和交易数据进行链接和关联，实现个性化推荐和用户行为分析。
本体论研究综述
在一段时间里 ,本体论在上述领域的发展是相 互独立的1 在信息系统领域 ,几乎从头发展了本体 论的思想1 首先是 McCart hy 受学者 Quine 的启发 , 认识到哲学本体论与人工智能的逻辑理论构建活动 之间的重叠 ,并于 1980 年提出 :以逻辑概念为基础 的智能系统必须“列出所有存在的事物 ,并构建一个 本体描述我们的世界”[10 ]1 当时大多数 A I 逻辑学 者都认为对某个世界所获取的信息和人们的“常识” 是一致的[11 ]1 因此 , Sowa 也提出要构建“一个可能 世界的本体”:尽可能地包含世界的所有事物 、它们 之间的联系以及相互影响的方式[12 ]1
Key words ontology ; semantic Web ; information integration
笛卡尔 本体论
笛卡尔本体论本体论（Ontology），是探究世界的本原或基质的哲学理论。
“本体论”一词是由17世纪的德国经院学者P·戈科列尼乌斯首先使用的。
哲学概念对本体论这个词的定义虽有各种不同，但一般对它还是有一定的理解。
大体上说，马克思主义以前的哲学所用的本体论有广义和狭义之别，马克思主义之后哲学融入实践。
从广义说，它指一切实在的最终本性，这种本性需要通过认识论而得到认识，因而研究一切实在最终本性为本体论，研究如何认识则为认识论，这是以本体论与认识论相对称。
从狭义说，则在广义的本体论中又有宇宙的起源与结构的研究和宇宙本性的研究之分，前者为宇宙论，后者为本体论，这是以本体论与宇宙论相对称。
马克思主义哲学不采取本体论与认识论相对立、或本体论与宇宙论相对立的方法，而以辩证唯物主义说明哲学的整个问题。
（来源于冯契主编《外国哲学大辞典》）研究历程“本体”的研究，在希腊哲学史上有其渊源。
从米利都学派开始，希腊早期哲学家就致力于探索组成万物的最基本元素——“本原”（希腊文arche，旧译为“始基”）。
对此“本原”的研究即成为本体论的先声，而且逐步逼近于对being 的探讨。
之后的巴门尼德深刻地提出，“是以外便无非是，存在之为存在者必一，这就不会有不存在者存在”。
并且认为存在永存不变，仅有思维与之同一，亦仅有思维可以获致此真理；而从感觉得来者仅为意见，从意见的观点看，则有存在和非存在，存在既非一从而有变灭。
巴门尼德对being（是，存在）的探讨，建立了本体论研究的基本方向：对于被“是者”所分有的“是”，仅只能由思维向超验之域探寻，而不能由感觉从经验之中获取；此在超验之域中寻得之“是”，因其绝对的普遍性和本原性，必然只能是一。
不过，这一点只有苏格拉底和柏拉图才能真有领会，与他同时的希腊哲人或多或少地有所忽略。
因而，如原子论者虽然也区分了真理认识和暗昧认识，认识到思维与感觉的不同，但是其探寻的“本原”可否由经验获致却极模糊，因而实际上并未能区分超验和经验。
【国家自然科学基金】_web信息检索_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803
知识管理 知识本体 知识地图系统 知识地图 相似性度量 目的分析 用户兴趣代理 用户个人兴趣模式 焦点词 深层网检索 深层网 注释和分析平台 水稻 模式 概率模型 概念相似度 概念图 概念分组 概念 检索 栈算法 查询日志 查全率 本体应用环境 本体分子 日志挖掘 文档相关度 数据提取 数据抽取 数据审计 排序 指数回归方程 投影算子 扩展模型 心理健康 微波遥感 微内容 建模元语 干预措施 布尔模型 属性抽取 对地观测 增长规律 基因芯片 基于关键词的检索 垂直搜索 地理信息系统 图像检索 图像标注 图书馆网站 噪链 向量模型 合作网络 发展速度
科研热词 推荐指数 信息检索 10 搜索引擎 7 本体 5 中文信息处理 5 计算机应用 4 web 3 语义搜索 2 语义web 2 特征提取 2 数据集成 2 向量空间模型 2 化学深层网 2 信息抽取 2 web service 2 pagerank 2 风险评估 1 领域本体 1 音乐检索 1 面向服务的架构 1 面向对象资源匹配 1 零件信息模型 1 集成视图 1 锚文本 1 链接分析 1 部分索引 1 遗传算法 1 过滤模型 1 超链接 1 资源检索 1 货源搜索 1 评测 1 计算机系统 1 虚拟研究环境 1 自动查询分类 1 自动归类 1 聚类标识 1 聚类分析 1 群决策 1 网页表单 1 网页相关性 1 网页搜索 1 网页排序 1 网页分割 1 网络术语学服务 1 网络挖掘 1 网络化学信息专业搜索引擎 1 网络信息挖掘 1 网格 1 统计判别模型 1 统一检索技术 1 粗糙集 1 粒子群算法 1
移动搜索 1 移动agent 1 社区发现 1 社区 1 知识组织系统 1 知识本体 1 相关性排序 1 相似度 1 病虫害控制 1 电子商务 1 用户模型 1 现状 1 特征选择 1 特征向量 1 灾害 1 深层网络 1 测试集 1 水平存储 1 检索效率 1 检索主题 1 桔小实蝇 1 案例检索 1 查询扩展 1 查询意图分类 1 构件检索 1 构件库管理 1 构件信息描述模型 1 机辅检索 1 机辅标引 1 机器学习 1 本体构造 1 无线应用协议 1 文档集 1 文档聚类 1 文本分类 1 文本分析 1 数据集 1 数据管理 1 数据模型 1 数据提取 1 数据库 1 数字图书馆 1 教育资源网格 1 搜索结果合成 1 搜索策略 1 搜索历史 1 推荐系统 1 抽取规则 1 快速响应设计 1 开源软件(open source software)1 并行检索 1 学习算法 1 多智能体 1 基于案例的推理 1
常用伪随机码序列的相关性分析与MATLAB仿真
人工智能之知识图谱
人工智能之知识图谱Research Report of Knowledge Graph目录图表目录 (4)摘要 (6)1.概念篇 (7)1.1.知识图谱概念和分类 (7)1.1.1.知识图谱的概念 (7)1.1.2.知识图谱的分类 (3)1.2.知识工程发展历程 (3)1.3.知识图谱的知识图谱 (6)2.技术人才篇 (10)2.1.知识表示与建模 (11)2.1.1.知识表示模型 (11)2.1.2.知识表示学习 (12)2.1.3.知识表示与建模人才介绍 (12)2.2.知识获取 (19)2.2.1.实体识别与链接 (19)2.2.2.实体关系学习 (20)2.2.3.事件知识学习 (21)2.2.4.知识获取人才介绍 (22)2.3.知识融合 (29)2.3.1.本体匹配 (30)2.3.2.实例匹配 (30)2.3.3.知识融合人才介绍 (30)2.4.知识图谱查询和推理计算 (36)2.4.1.知识推理 (36)2.4.2.知识存储和查询 (37)2.4.3.知识查询与推理人才介绍 (38)2.5.知识应用 (44)2.5.1.典型应用 (44)2.5.2.通用和领域知识图谱 (45)2.5.3.知识应用人才介绍 (46)2.6.高引学者及论文介绍 (51)2.6.1.高引学者介绍 (51)2.6.2.高引论文介绍 (56)2.7.会议奖项介绍 (57)3.应用篇 (67)3.1.通用知识图谱应用 (67)3.2.3.企业商业 (70)3.2.4.创业投资 (71)3.2.5.生物医疗 (72)4.趋势篇 (73)参考文献 (76)附录 (78)图表目录图 1 知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph 知识图谱 (9)图 3 知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图 4 基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图 5 知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图 6 知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7 知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8 知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9 知识表示与建模领域全球知名学者h-index 分布图 (15)图10 知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11 知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12 知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13 知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14 知识获取领域全球知名学者h-index 分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16 知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17 知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18 知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19 知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20 知识融合领域全球知名学者h-index 分布图 (32)图21 知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22 知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23 知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24 知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25 知识查询与推理领域全球知名学者h-index 分布图 (40)图26 知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27 知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28 知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29 知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30 知识应用领域全球知名学者h-index 分布图 (48)图31 行业知识图谱应用 (68)图32 电商图谱Schema (69)图33 大英博物院语义搜索 (70)图34 异常关联挖掘 (70)图35 最终控制人分析 (71)图36 企业社交图谱 (71)图37 智能问答 (72)图38 生物医疗 (72)图39 知识图谱领域近期热度 (75)图40 知识图谱领域全局热度 (75)表1 知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3 常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
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中图分类号 ： Ｐ９ Ｔ３３
文献标识码 ： Ａ ＥＤ Ⅱ ： ＧＲＡＴｌ ｏＮ：
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２ Ｎ ， ｎ ａｏａ ￣ ｍ Ｍａ ｉ ｅ ｅ ｉ ．Ｐｋ ｇＵ ／ ｒ ，成 昭 １０７ ， ｍ ￣ ． ａ ｏｏ Ｌ ｂｒ ｏ ＂ ￣ ｌ ｔ ｃ ｎ ｒｐ ｏ ｈ ｅＰ ｃ ｔ ｎ ｅｉ ｎ ｅ时 ｎ ｖｓ ０８ １ ｃ ， Ｊ
Ｋｅ ｒ ｓ ｙ ｗｏ ｄ ：￣ｌ ｌｇ ｔ ｏｙ；ｓｒｃ ｕａ ￣ｔｏ ｏ ｔｕ ｔｒｌａ ｈ ｄ；ｓ ｍａ ｔ ｅｈ ｄ ｎｏ ｎａ ｏ ｔ ｇ ａ ｃｔ 目ｒ ｃ’ ｅ ｎ ｉ ｍ ｔｏ ；ｉｆｎ ６ ｎ ｉｔ ｒ ｆ ｃ；３ ‘ ｃ ｒｅ ｉ Ｂ
ｌ 引言
随着 Ｗｅ ｂ的迅猛发 展， 困特 网上 的资 源越来 越丰 富 ， 已
维普资讯
第２ ２卷 第 １ 期 ２Ｏ Ｏ ２年 １月
文章编号 ： ０ 一９８ （０２ １ ０５ ｆ １ ｉ ０ １２０ ） —０ １ 一ｉ ０ ３
计 算机 应 用
Ｃ ｍｐ ｔｒ ｐｉａ ｏ ｓ ｏ ｕｅ Ａｐ ｌ ｔ ｎ ｃｉ
Ｖｏ ．２ Ｎ ． １２ ． ｏ １
Ａ ｓ ａｔ Ｏ ｔ￣ｙｉ ｄｆ ｅ ｓ ｎｅ ｌ ｉｆ ｍ ｌ ｐｃｊ ｔ 。 ａ ｈ￣ ｃｍｅ ｂ ｔ ｃ： ｎ ｌ． ｓ ｅ ｔｄａ ｐｉ ｔ ｒ ａ ｅ ｌ３ 呻 ｆ ｔ ｏ － ｒ ｏ ｉ ￣ ａ ｘ ｃ ｏ ｉｃ ｉ ８ ｌ
ｒｌ ａ ｓｂ ｔ ｅ ｏ ｃ ｐｓ ｎｔｉ ａ ｅ ． ｅ￣ ｎ ｅ ｗｅｎ ｃ ｎ ｅ ｔ．Ｉ ｈｓｐ ｐ ｒ
出发 ， 对本体给 出不 同的定义 。Ｓ ｄｒ ｔ ｅ等在 对本体做 了深 人 ｕ 研究后 ， 出了一个被广泛接受 的定义 ， 本体是共 享概 念 提 即“ 模型的明确的形式化规范说明” 。该定义包含四层含义 Ｊ概 ：
念模型 （ｃｃｐ ａｚｆｃ 、 ｃ ｅｔ ｌａ ｃ ） 明确（ ｘｌｉ 、 ￣ ｕｉ ｉ ｔ ｅｐ ｃ ） 形式化 （ ｓ ａ 和共 ｉｔ ｒ ） ｏ 享（ｌｌ） 概念模 型” ８ｔ 。 ｉｅ ｔ 拮通 过抽象 出客观世 界 中一些 现象
念 的语 义。作为一种有效表现概 念层 次结 荀和语 义的模 型， 体在 ｗ ｂ 本 ｅ 信息集 成 中得到 广泛的 应
用。文 中就 目前本体在 ｗ ｂ信息 集成 中的应 用做 了分析 与探讨 ， ｅ 以期 对相 关领 域的 同行 有参考 作
用。
关 键 词 ： 体 ； 构 方 法 ； 义 方 法 ； ｈ信 息 集 成 ； 义 Ｗｅ 本 结 语 ｗｅ 语 ｂ
（ ｈ ｎ ｅｏ ） Ｐ ｅｏ ｎｎ 的相关概念而得到的模 型。 明确” ｍ 指所使 用的 概念及使用这些概念的约束都有明确的定义。“ 形式 化” 指本
经成为一个 巨大 的全球 化信息仓库 。如何集成 这些信 息， 为 用户提供更好 的服务 ． 也就成为 目前迫切 需要 研究的重点。
Ｗｅ 上 的数据 具有 半结构 性 、 ｂ 异构性 和分 布性等 特点 。
屏蔽这些特性 ， 为用 户提 供统 一的模 式 ， 目前 Ｗｅ 息集 是 ｂ信 成的关键问题 。本体 囡具有 良好 的概 念层敬 结构和对逻辑推 理 的支持 ． Ｗｅ 信 息集 成系 统， 别是在 基于 知识 的 Ｗｅ 在 ｂ 特 ｂ
体是计算机可读 的（ 即能被计算机处理） 共享 ” 。“ 指本体体现 的是共 同认 可的知识 ， 反映 的是相关领域 中公认的概念集。
Ｊ ｎ ，０ ２ ａ ．２０
面 向语 义 集成
本体 在 Ｗｅ ｂ信 息集成 中的研 究进 展
邓 志鸿‘唐世 渭 ， ， 杨冬青
（． １ 北京大学 计算机科 学与技 术系， 北京 １ ８１ ０ ７； ０ ２ 北 京大学 视 觉与听觉处理 国家重点 实验 室， ． 北京 】ｏ７ ） ｏ ８１ 摘 要： 奉体 （ ｎ Ｉ 是描述概 念及概念 之间关 系的概念 模型 ， ｏ 【。 ｏ ） 通过概念之 间的 关 系来描述概
信息集成 中的到了广泛的应用 。
２ 本 体 概 述
在 人工智 能界 ， 最早 给 出率 体定 义的是 Ｎｃ ｅ 等 人 ， ｅｈ ｓ 在 文献 ］ 他们将 本体定 义为“ １中， 给出构成 相关领域 词汇的基 本术语 和关系 ， 及利用 这些术语 和关 系构成 的规定ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ些词 汇外延 的规则 的定义 。本体 具有 两个特 性 ： 态性 和动态 静
ｗｈ ｔＷ ｏ ｃ ｎ ｄ ｃｔ ｒ ｓ ａ 璃 ａ ｆｖ ｒ ａ ｅ ｄ ａ ｏｐ ｘｍｅｉ ｔ ｅｒ ｏ． ａ
ｒ ｈ ｔ ａ Ｍ ｅ ｅ ｉ ．Ｉｃｎ ｃ ｐ ｄ ｌ ３ 哪 ∞
曲
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性 。静态性 指它 反映的 是概 念模 型， 设有 涉及 动态 的行 为。 动态性 指它的内容和 服务 耐象是 不断变 化的 ， 对不同 的领 针 域， 可以定义和构造不 同的本体 。 除上 述定义以外 ， 不少 文献从 不同 的问题域和 研究角 度