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基于Jena開發包的交通本體推理機制研究

2020-07-04 07:44:27馬苗苗陳春輝
河南科技 2020年13期
關鍵詞:語義規則

馬苗苗 陳春輝

摘 要:傳統的基于關鍵字語法匹配的信息檢索技術,查詢返回的結果往往存在很大的信息冗余。而引入基于本體(Ontology)的語義檢索技術,通過定義明確的領域概念、屬性和實例來建立領域本體及其推理機制,發掘概念、實例之間隱含的信息,從而實現基于語義的智能地理信息檢索。本文以交通領域本體為例,在使用Protégé建好交通本體之后,基于Jena推理機和SWRL推理規則語言,自定義了一些基本的本體推理規則,并設計了一套面向具體應用的本體推理機制,以解決實際的應用問題。

關鍵詞:本體;地理本體;交通本體;本體推理

中圖分類號:U495;TP391.1文獻標識碼:A 文章編號:1003-5168(2020)13-0102-03

Research on a Query System of Based on Traffic Ontology

Using Jena Development Package

MA Miaomiao1 CHEN Chunhui2

(1.Henan College of Surveying and Mapping,Zhengzhou Henan 450000;2.Geophysical Survey Team of Henan Coal Geology Bureau,Zhengzhou Henan 450000)

Abstract: The returned results from traditional keyword-based information retrieval technology which mainly depends on syntax matching often have a lot of information redundancy. However, ontology-based semantic search technology can achieve the goal of semantic intelligent information retrieval through building ontology with well-defined concepts, attributes and instances and constructing ontology-based reasoning mechanism by which we can explore the implicit information of concepts and instances. In this paper, taking traffic domain ontology as an example, after using Protégé to build traffic ontology, based on Jena reasoning machine and SWRL reasoning rule language, some basic ontology reasoning rules were defined, and a set of ontology reasoning mechanism for specific application was designed to solve practical application problems.

Keywords: ontology;geographic ontology;traffic ontology;ontology reasoning

1 研究背景

目前,本體技術已被廣泛應用于地理信息科學領域,如地理概念分類、地理知識的推理與查詢等。基于交通本體的知識庫為交通應用系統提供了交通信息的自動識別和推理功能,對提供智能地理信息查詢服務具有深刻的意義。該方法有望為以地理信息為基礎的“數字地球”“國家空間信息基礎設施”等項目進行多元信息集成和管理提供新的解決思路。

在使用軟件Protégé建好交通本體之后,便要對交通本體進行解析,從而開發基于RDF與OWL的語義應用程序。本體解析有很多思路和工具可以使用,其中本體推理機為RDF、RDFS、OWL提供了一個程序開發環境。為了實現交通本體的推理,基于Jena推理機和SWRL推理規則語言,本文自定義了一些基本的本體推理規則,并設計了一套面向具體應用的本體推理機制,以解決實際的應用問題。

2 本體推理機

推理機(Inference Engine)主要由執行器、調度器和一致性協調器等組成,推理機制主要包括推理和控制兩個方面[1]。推理機是專家系統中實現基于知識推理的部件,是基于知識的推理在計算機中的實現,是知識系統中不可或缺的重要組成部分。常用的推理機有Jess推理機、Racer推理機、Pellet推理機和Jena推理機。下面將著重介紹Jena推理機。

Jena是由美國HP實驗室開發的一個開源項目,是用于構建語義網的Java程序框架。其可以被看作是一個面向語義網應用的開發包,為本體描述語言RDF、RDFS和OWL提供了一個程序開發環境,并提供函數調用接口和對本體進行解析、推理、查詢和存儲等操作的接口[2-5]。Jena中各組成部分在語義查詢過程中“各司其職”,其作用如圖1所示。

3 推理規則語言

本體在語義網層次結構中是用來描述語義信息資源的,也具有一定的推理功能,但其沒有提供推理規則,所以推理功能是非常有限的。通常情況下,本體是用來表達具有分類特征的概念及個體等結構化的知識,而對于概念及個體之間關系等陳述性的知識,一般用規則來描述。規則具體以邏輯程序的形式來表達,每條規則由一系列前提和結論組成,如用[B1,…,Bn→H]來表達,如果前提[B1,…,Bn]成立,則結論[H]成立[6]。

SWRL基本構成部分為Imp、Atom、Built-in和Variable。其中,Imp中包括head(推理結果)與body(推理前提的基本形態);Atom組成SWRL架構中使用的Horn字句;Built-in是SWRL中模塊化的組件,記錄SWRL能夠引用的邏輯比較關系;而Variable記錄Atom中所使用的變量。用SWRL編寫空間關系本體推理規則的實質就是自定義該規則中的Imp和Atom,即在Imp中描述相關的空間關系規則,在Atom中建立相應的條件判定的限制條件。

SWRL只是一種規則語言,不是查詢語言。但是,很多基于本體的應用需要從本體中抽取有用的信息[2]。針對這種問題,一種高級的語義網規則查詢語言SQWRL應運而生,其是SWRL的擴展,支持OWL本體的查詢。

4 交通本體推理規則

由于地理本體空間關系極其錯綜復雜,因此要根據具體需要自定義一些基于SWRL的推理規則。實現本體推理的關鍵前提就是要制定相應的本體推理規則,推理規則定義了由已知關系推導出未知關系,推理規則的格式為:

[rule-name:(a R1 b)(b R2 c)→(a R3 c)]

其中,rule-name表示規則的名稱;R1、R2、R3分別表示a與b、b與c、a與c之間的關系,其中R3是推理得到的。通過這種推理關系,可以得出a與c之間原本隱含的關系。

規則1:如果起點和終點剛好是某條線路的兩個站點,則乘該路車可直接到達。

Bus_station(?x)∧Bus_station(?y)∧Bus(?z)∧Belong_to_bus(?x,?z)∧Belong_to_bus(?y,?z)→Direct(?x,?y)

規則2:如果起點是站點,終點是離另一個站點很近的場所,過這兩個站點剛好有直達車,則乘該路車可直接到達。

Bus_station(?x)∧Bus_station(?y)∧Site(?z)∧Bus(?a)∧Belong_to_bus(?x,?a)∧Belong_to_bus(?y,?a)∧Close(?y,?z)→Direct(?x,?z)

規則3:如果起點和終點都不是站點的場所,起點距離一個站點很近,終點離另一個站點很近,過這兩個站點剛好有直達車,則乘該路車可直接到達。

Site(?x)∧Site(?y)∧Bus_station(?z)∧Bus_station(?a)∧Bus(?b)∧Close(?x,?z)∧Close(?y,?a)∧Has_bus_station(?b,?z)∧Has_bus_station(?b,?a)→Direct(?x,?y)

規則4:如果地理實體x在地理實體y里邊,地理實體y在地理實體z里邊,則地理實體x在地理實體z里邊。

GeoFeature(?x)∧GeoFeature(?y)∧GeoFeature(?z)∧Inside(?x,?y)∧Inside(?y,?z)→Inside(?x,?z)

規則5:如果兩條公交線路有公共站點,則這兩條線路可在該站點換乘。

Bus(?x)∧Bus(?y)∧Bus_station(?z)∧Has_bus_station(?x,?z)∧Has_bus_station(?y,?z)→Transfer(?x,?y)

規則6:如果兩條公交線路的兩個站點離得很近,則這兩條公交線路可在這兩個站點換乘。

Bus(?x)∧Bus(?y)∧Bus_station(?z)∧Bus_station(?a)∧Has_bus_station(?x,?z)∧Has_bus_station(?y,?a)∧Close(?z,?a)→Transfer(?x,?y)

規則7:如果兩條線路可以換乘,則在這兩條線路的兩個站點可換乘到達。

Bus_station(?x)∧Bus_station(?y)∧Bus(?z)∧Bus(?a)∧Belong_to_bus(?x,?z)∧Belong_to_bus(?y,?a)∧Transfer(?z,?a)→Transfer_to_arrive(?x,?y)

本文利用Protégé-OWL集成的SWRL Editor對SWRL規則進行創建和編輯,如圖2所示。

5 結語

本文簡單介紹了Jena推理機和SWRL推理規則語言,并在此基礎上通過實例自定義了一些基本的本體推理規則,將構建的空間關系推理規則進行形式化表達,為基于交通本體的知識推理查詢奠定了基礎。

參考文獻:

[1]馬苗苗,陳春輝.基于Protégé的交通地理本體構建方法[J].北京測繪,2019(12):1566-1570.

[2]熊桂喜,王開鋒.基于語義的查詢擴展研究[J].微計算機信息,2008(30):177-178.

[3]葛文.地理信息服務發現方法研究[D].鄭州:中國人民解放軍信息工程大學,2012.

[4]李宏偉.基于Ontology的地理信息服務研究[D].鄭州:中國人民解放軍信息工程大學,2007.

[5]安楊,邊馥苓,關佶紅.基于Ontology的網絡地理服務描述與發現[J].武漢大學學報:信息科學版,2004(12):1063-1066.

[6]黃茂軍.地理本體的形式化表達機制及其在地圖服務中的應用研究[D].武漢:武漢大學,2005.

[7]王家耀.普通地圖制圖綜合原理[M].北京:測繪出版社,1992.

[8]程剛.基于OWL的地名本體構建和推理機制研究[D].武漢:武漢大學,2008.

收稿日期:2020-04-08

作者簡介:馬苗苗(1989—),女,碩士,助理講師,研究方向:測繪教學。

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