国内外主要本体库比较分析研究

国内外主要本体库比较分析研究
国内外主要本体库比较分析研究

中医药领域本体研究概述

中医药领域本体研究概述 【关键词】本体构建;中医药;综述 本体(Ontology)自20世纪90年代引入计算机人工智能领域后,在计算机及相关领域迅速形成一个研究热点。作为一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,将在人工智能、知识工程、图书情报等领域具有重要的作用和广阔的应用前景。笔者从中医药领域本体构建、基于本体的中医药语言系统和应用系统三方面对中医药本体研究进行概述,并结合发展现状对其进行展望。 1 本体与本体构建 1.1 本体的概念 本体是源于哲学的一个概念,原指对世界上客观存在物的系统描述,即存在论,后衍生到语言、信息、知识系统等领域,被定义为“概念化的明确的规范说明”。目前,关于本体的定义有很多种说法,但不外有两层含义:一是哲学领域的存在,是本体论的研究对象;二是延伸到特定领域之中,指某套概念及其相互之间关系的形式化表达,包括概念化、规范化、形式化和共享4个特征[1]。 从本体的内涵上看,综合不同学者的认识,本体大都被认为是信息、知识的底层构架工具,用于组织较高层次的知识抽象,是领域知识概念化、形式化的说明,也可以是特定领域内“人机交流”的语义基础,即提供概念与概念之间关系的共识。按照领域依赖程度,本体可以分为顶层、领域、任务和应用本体4类;按照主题可分为知识表示本体、通用本体、领域本体、术语本体和任务本体。中医药本体主要用于描述中医领域知识的专门本体,是专业性本体,一般属于领域本体和知识表示本体。 1.2 本体构建工具与描述语言 在本体构建方面,一是利用已有的叙词表或术语词典进行改造;二是利用现有信息和领域专家从头做起,而以后者较常用。目前已经得到公认的方法包括Bemeras法(KACTUS法)、SENSUS法、“骨架”法、企业建模法(TOVE法)、Methontology法等。Gruber[2]于1995年提出了本体构建的五条规则(明确性和客观性、完全性、一致性、最大单调可扩展性、最小承诺),但本体工程构建方法尚处于相对不成熟阶段。本体的构建工具也有很多,包括protégé、WebOnto、Ontolingua、OntoEdit、Ontosaurus、OntoEdit、IBM Ontology Management System等,其中,protégé 是斯坦福大学开发的使用较为广泛的构建工具之一,目前已有4.0版本。

(完整word版)知识库建设方案

恒信知识库建设方案说明书 一、知识库的定义 企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库,是一个完整的知识管理解决方案的重要组成部分,具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等,也包含微观的各个部门的一切知识内容,如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面,同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识,都在其内容之内。 二、知识库的作用 知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能,使其他职员有相同事件时有所参考,从而增强团队整体解决问题的能力,通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率,为客户解决问题提供方便快捷的方法,提升公司的形象。通过知识的积累,使一般工作标准化,增强公司稳定性,减少人员流动带来的损失,通过理论常识的传播,建立学习型组织。 二、建立知识库的背景 随着公司规模的扩大和信息化的深入发展,公司内部的信息数据日益剧增,而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富,必须进行妥善保护和管理,一旦丢失,损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中,都积累了不少工作经验或工作标准,甚至都有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件,但都没有形成一个系统性的管理和归档,也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库,将已有的资料、文档、课件等知识收集起来,整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用,帮助公司有效储存一些"隐性"的重要知识内容(如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频),使得显性的知识更易形成结构、体系,便于随时调用或再次利用,体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善,使得知识库能够保持良性循环使用,帮助到更多的员工成长,真正体

国内外大数据产业发展现状与趋势研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c61542880.html, 国内外大数据产业发展现状与趋势研究 作者:方申国谢楠 来源:《信息化建设》2017年第06期 大数据作为新财富,价值堪比石油。 进入21世纪以来,随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,数据体量迎来了爆炸式的增长,大数据正在成为世界上最重要的土壤和基础。根据IDC(互联网数据中心)预测,2020年的数据增长量将是2010年的44倍,达到35ZB。世界经济论坛报告称,“大数据为新财富,价值堪比石油”。随着计算机及其存储设备、互联网、云计算等技术的发展,大数据应用领域随之不断丰富。大数据产业将依赖快速聚集的社会资源,在数据和应用驱动的创新下,不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,成为引领信息技术产业发展的核心引擎、推动社会进步的重要力量。 大数据产业发展现状 全球大数据产业发展概况 目前,大数据以爆炸式的发展速度迅速蔓延至各行各业。随着各国抢抓战略布局,不断加大扶持力度,全球大数据市场规模保持了高速增长态势。据IDC预测,全球大数据市场规模 年增长率达40%,在2017年将达到530亿美元。美国奥巴马政府于2012年3月宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,将“大数据研究”上升为国家意志;2015年发布“大数据研究和发展计划”,深入推动大数据技术研发,同时还鼓励产业、大学和研究机构、非盈利机构与政府一起努力,共享大数据提供的机遇。目前,美国大数据产业增长率已超过71%,大数据在美国健康医疗、公共管理、零售业、制造业等领域产生了巨大的经济效益。英国政府自2013年开始就注重对大数据技术的研发投入,2015年投入7300万英镑用于55个政府的大数据应用项目,投资兴办大数据研究中心,通过大数据技术在公开平台上发布了各层级数据资源,直接或间接为英国增加了近490亿至660亿英镑的收入,并预测到2017年,大数据技术可以为英国提供5.8万个新的工作岗位,或将带来2160亿英镑的经济增长。法国2011年推出了公开的数据平台 date.gouv.fr,以便于公民自由查询和下载公共数据;2013年相继发布《数字化路线图》、《法国政府大数据五项支持计划》等,通过为大数据设立原始扶持资金,推动交通、医疗卫生等纵向行业设立大数据旗舰项目,为大数据应用建立良好的生态环境,并积极建设大数据初创企业孵化器。日本在《日本再兴战略》中提出开放数据,将实施数据开放、大数据技术开发与运用作为2013-2020年的重要国家战略之一,积极推动日本政务大数据开放及产业大数据的发展,零售业、道路交通基建、互联网及电信业等行业的大数据应用取得显著效果。韩国政府高度重视大数据发展,科学、通信和未来规划部与国家信息社会局(NIA)共建大数据中心,大力推动全国大数据产业发展。根据《2015韩国数据行业白皮书》统计显示, 数据服务市场规模占韩国总行业市场规模的47%,位列第一;数据库构建服务以41.8%的占有

OWL本体知识库的面向对象表示

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2018, 7(3), 132-141 Published Online June 2018 in Hans. https://www.360docs.net/doc/c61542880.html,/journal/sea https://https://www.360docs.net/doc/c61542880.html,/10.12677/sea.2018.73015 Object-Oriented Representation for OWL Ontology Knowledge Base Shaohua Zhang, Yingzhong Zhang School of Mechanical Engineering, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning Received: Apr. 26th, 2018; accepted: May 8th, 2018; published: May 15th, 2018 Abstract Ontology technologies can better represent the knowledge implied in various terms and concepts in a structured, computable and shared form. The ontology based knowledge representation me-thod has been widely used in many fields. In view of the lack of efficient OWL (Web Ontology Lan-guage, OWL) ontology knowledge processing and integration tools in the engineering information processing, based on the study of the knowledge representation framework, language syntax and document structure based on the OWL ontology, an object-oriented OWL ontology knowledge base representation model is proposed and designed. A method based on XML document parsing plat-form to parse the OWL documents in a RDF/XML format is implemented, which can convert the OWL ontology knowledge base into an object oriented ontology knowledge base. The presented work lays a foundation for the subsequent engineering semantic information reasoning and knowledge retrieval service. Keywords Ontology, OWL, Knowledge Representation, Knowledge Base, Object-Oriented OWL本体知识库的面向对象表示 张少华,张应中 大连理工大学,机械工程学院,辽宁大连 收稿日期:2018年4月26日;录用日期:2018年5月8日;发布日期:2018年5月15日 摘要 本体技术能更好地以一种结构化的、可计算和可共享的形式表示各种术语、概念所隐含的知识,基于本

知识库建设与运营

知识库建设与运营 在做知识库之前应做哪些准备呢,知识库专家林灿伟表示,做知识库之前需先进行知识管理意愿调查表,调查表中除了调查知识管理现况外亦可进行预期知识管理导入状况调查,该调查除了可以量化现有知识管理成熟度以外,也可作为知识管理导入目标的依据。并藉由该调查凝聚共识,搜集各方使用者意见,若有不同意见者可于知识管理导入初期即可进行意见沟通,避免造成后续导入的困扰。 从知识需求分析做起,由使用者的知识需求为出发点所建立的知识管理,才能为使用者带来最大的效益。 再根据各使用者知识需求分析汇整成小组的知识盘点,如此循序渐进的模式较容易让组织形成共识。 最后再根据各小组的知识盘点结果汇整成知识树,汇整成知识树时考量整个组织使用者的观点将知识树做细部的调整。 将知识树辅以分类群组权限设计,即可完成知识库建立。 制度面可建立奖励制度,短期奖励制度重点为奖励量的提升。长期奖励制度重点改变为奖励质的提升。 文化面知识管理应容纳核心作业需求文件,因此以该知识管理系统为业务文件交换中心提高可用性与实用性。 作业面宣导以知识管理系统取代mail server、mail部分文件传递功能,让知识管理系统的版本控管提升功能价值。 知识库的绩效多为定性的指标,例如: 作业面:提升作业效率及品质,降低成本 顾客面:加强客户服务,提高顾客满意度 内部流程面:建立组织知识分享及学习文化 学习成长面:避免人员轮调或离职所造成的人才断层, 降低核心知识/经验/技术流失的风险,缩短人员学习曲线,核心知识/经验/技术快速提升,可即时掌握内外部重要资讯…等。较无法数字化说明。 因此可针对知识管理导入成效调查,比对预期知识管理导入状况调查,以量化知识管理导入成效。 知识管理企业知识价值链可简单描述为[搜集][组织][分享][再利用]等4的环节。[搜集]须让使用者简便上传,并须具备完整的撷取元以搜集现存各种型态的资料。[组织]需具备清楚灵活的结构化知识分类,并可让企业自订知识文件内容格式(Meta Data)。应提供自动多样化的衍生阅读机制,例如文件转寄、推荐文件、推荐分类、评分评论、…等,及公布栏、行事历等协同合作功能。[再利用]需提供便利且效能佳之搜寻引擎,提供推荐关键字、容错、同义字、模糊搜寻等功能,让使用者快速取得所需资讯。

DBpedia知识库本体分析

DBpedia知识库本体分析 [摘要]在现有的语义网项目架构中,基于关联数据形式的知识库项目往往处于整个语义网络的核心,如何对于这些知识库的知识内容进行组织、储存和查找就成为了决定整个语义网络运行效率的关键因素。在目前的关联数据知识库项目中,DBpedia是较为典型且成熟的一个,DBpedia网站使用本体的方法来对其条目内容进行组织和存储,本文旨在通过对DBpedia 现有本体结构的分析来说明知识库的本体结构对于知识库的组织、存储和查找有着怎样的影响,并试图从该例中分析归纳得出类似网站知识库内容的本体构建的一般要点。 [关键词]DBpedia 关联数据本体本体构建 1.概述及相关简介 1998年,WWW网络的发明者Berners-Lee提出了语义网的概念。这一概念的核心在于致力提高万维网络及其互联的资源的可用性和有效性,使得下一代的互联网更加智能和高效,能够有效处理目前网络中的大量信息内容。这一概念和其具体的技术实现几经波折,从一开始的基于本体的构想到2006年Berners-Lee提出的关联数据概念,在目前的语义网构想中,关联数据成为了其技术实现的核心概念。 关联数据是一种推荐的最佳实践,用来在与以往中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和只是,发布和部署实例数据和类数据,从而通过HTTP协议解释并获取这些数据同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人际理解的语境信息。在目前的具体实践中,数据往往以RDF文件的形式发布到互联网络上,存储在关联数据知识库中。而大多数需要使用这些关联数据的网站可以直接从在线关联数据知识库的数据接口获取RDF文件并提取其中的相关信息反馈给用户,从而实现信息和数据的跨网站共享。从上面不难看出,在线关联数据知识库在当前的关联数据语义网构想中占据着核心位置。 DBpedia就是这样一个在线关联数据知识库项目。它从维基百科的词条中抽取结构化数据,以提供更准确和直接的维基百科搜索,并在其他数据集和维基百科之间创建连接,并进一步将这些数据以关联数据的形式发布到互联网上,提供给需要这些关联数据的在线网络应用、社交网站或者其他在线关联数据知识库。同时,与一些同时期的关联数据知识库项目不同,DBpedia提供的关联数据知识内容并不受限于某一较小的专业或学科领域,到2012年为止,DBpedia知识库项目已有超过3640000个条目,这些条目涉及人名、地名、音乐专辑、电影、组织、种族等等多个类目。在大数量和宽范围的前提下,DBpedia知识库的条目组织就成为决定其运行效率的关键因素。DBpedia知识库以构建本体的形式对条目进行组织,起到了一定的效果。 本体一词是指对客观世界存在的事物的系统描述,在信息科学的领域中,1991年Neches 等人最早给出的定义是:给出构成相关领域词汇的基本术语和关系,以及利用这些术语和关系构成,规定这些词汇外延规则。1993年Gruber将其定义表述为“概念模型的明确的规范说明”。1997年Borst进一步完善了该本体的定义,表述为“共享概念模型的形式化规范说

知识库建设方案讲解学习

知识库建设方案

恒信知识库建设方案说明书 一、知识库的定义 企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库,是一个完整的知识管理解决方案的重要组成部分,具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等,也包含微观的各个部门的一切知识内容,如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面,同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识,都在其内容之内。 二、知识库的作用 知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能,使其他职员有相同事件时有所参考,从而增强团队整体解决问题的能力,通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率,为客户解决问题提供方便快捷的方法,提升公司的形象。通过知识的积累,使一般工作标准化,增强公司稳定性,减少人员流动带来的损失,通过理论常识的传播,建立学习型组织。 二、建立知识库的背景 随着公司规模的扩大和信息化的深入发展,公司内部的信息数据日益剧增,而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富,必须进行妥善保护和管理,一旦丢失,损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中,都积累了不少工作经验或工作标准,甚至都有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件,但都没有形成一个系统性的管理和归档,也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库,将已有的资料、文档、课件等知识收集起来,整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用,帮助公司有效储存一些"隐性"的重要知识内容(如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频),使得显性的知识更易形成结构、体系,便于随时调用或再次利用,体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善,使得知识库能够保持良性循环使用,帮助到更多的员工成长,真正体现它的价值所在。 三、建立知识库的意义

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究

基于本体化知识模型的知识库构建模式研究 袁磊1张浩2陈静3陆剑峰1 1(同济大学CIMS中心,上海2(0092) 2(上海电力学院,上海200092) 3(华东师范大学地理系,上海200062) 【摘要】在研究了知识模型及知识库相关理论和技术的基础上,结合本体论,提出了一种基于本体的知识模型,并从领域知识推理、方法知识和任务知识三个角度给出了本体化知识模型基于BNF范式的表达式;基于所建立的本体化知识模型,在对知识进行可拓性分析的基础上,提出了一种知识库结构模式,对于知识模型与知识库的匹配问题进行了讨论,并在理论研究的基础上,给出了利用SQL Server数据库系统建立的知识库示例。 【关键词】本体;知识模型;知识库;设计模式;知识工程 1引言 对于知识的研究与探索,人类自始至终从未停止过,直至人类进入信息化社会并正在向知识化社会迈进的过程中,人类通过计算机的应用才开始真正把知识从概念跃升到知识科学。知识工程便是一门新兴的关于知识获取、表示和推理,以及用一种特定形式把知识表示为计算机可操作对象的科学。其研究的目标是挖掘和抽取人类知识,这也使得计算机具有了人类的一定智能。 知识工程是在20世纪70年代后期,从构建专家系统、基于知识的系统和知识密集型的信息系统的技术发展而来的。Guus Schreiber认为"知识工程是一种建模活动,模型是对现实的某一部分进行的一种有目的的抽象。建模是对知识的少数几个方面建立一种好的描述,而忽略其他方面"。因此,知识工程领域最主要的研究内容是知识表示以及基于此的知识应用。知识模型本身是一个阐述"知识一密集型信息一处理任务结构"的工具。一个应用的知识模型可提供应用所需的数据和知识结构的规范说明。

知识工程中的知识库、本体与专家系统①

知识工程中的知识库、本体与专家系统① 魏圆圆1, 钱 平2, 王儒敬1, 王 雪1 1(中国科学院合肥智能机械研究所, 合肥230031) 2(中国农业科学院农业信息研究所, 北京100081) 摘 要: 随着语义Web思想的兴起, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 一些初学者对知识库、本体以及专家系统的概念产生了各种疑惑, 根据笔者的理解与实践, 对知识工程中的本体、知识库以及专家系统做出较系统的比较分析,对这几个术语做一个澄清. 关键词: 知识库; 本体; 专家系统; 知识表示 Knowledge Base, Ontology and Expert System in Knowledge Engineering WEI Yuan-Yuan1, QIAN Ping2, WANG Ru-Jing1, WANG Xue1 1(Institute of Intelligent Machines, Chinese Academy of Sciences, Hefei 230031, China) 2(Agricultural Information Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China) Abstract: With the development of the Semantic Web, the interoperability and sharing of expert system were put for- ward more advanced requests. The researches for new knowledge representation and knowledge base systems are im- portant trend. As a formal, explicit specification of a shared conceptualization, ontologies provide frames for inte- roperability between different systems and can solve the sharing and interoperability problem effectively. There were a variety of doubts in some beginners’ mind with the concepts of knowledge base, ontology and expert system. Based on the author's understanding and practice, the systematic comparative analysis between knowledge base, ontology and expert system in the domain of knowledge engineering were proposed in this paper, in order to make these terms less confused and more clearly comprehensible. Key words: knowledge base; ontology; expert system; knowledge representation 作为构建语义Web的基础, 本体论的研究及其应用是目前国内外非常关注的研究热点, 成为一个新的研究领域. 近年来, 本体的开发逐渐从人工智能实验室走向领域专家的桌面上. 本体的应用从网站的分类系统(比如Yahoo!)到网络产品销售的分门别类(比如https://www.360docs.net/doc/c61542880.html,), 在互联网上的应用逐渐普及[1]. 某些学者将本体看作是构造知识库的一种途径, 另一些学者认为本体是知识库的重要组成部分[2,3], 此外还有专家将本体视为在不同平台间进行互操作处理的关键技术. 上世纪90年代, 随着本体定义的提出, 知识工程领域在建立知识库的方法上也产生了一种革命性思想, 即有关本体工程和构建本体知识库的思想[2]. 同时, 随着并行与分布式处理、语义Web等新思想与技术的引入, 对专家系统的互操作性和共享性也提出了更高的要求, 对新型知识表示方式和新型知识系统的研究是大势所趋. 本体作为共享概念模型的明确的形式化规范说明, 为不同系统之间的互操作提供了基本的框架, 是解决共享和互操作问题的有效的方法. 因此, 当初研究专家系统的专家学者都对本体产生了兴趣, ①基金项目:国家自然科学基金(31171456);中国科学院知识创新工程青年人才领域专项前沿项目 收稿时间:2012-02-09;收到修改稿时间:2012-03-25

本体理论与领域本体的构建

第二章本体理论与领域本体的构建 2.1 本体理论 2.1.1 本体的基本概念 本体论(Ontology)的概念最初起源于哲学领域,是形而上学理论研究的一个分支,与认识论相对。认识论研究人类知识的本质和来源,即研究主观认知,而本体论研究的则是客观存在。Ontology一方面研究存在的本质,另一方面研究客体对象的理论定义,即整个现实世界的基本特征。现在哲学领域较多翻译为“本体论”。经过多年的演进,到今天,经过人们对“本体”这一概念的重新理解和定位,本体的理论与方法早已被信息领域采用,用于知识的组织、表示、共享和重用。 本体在计算机学科的使用可以追溯到上个世纪80年代,Alxenader在1986年发表的文章被视为本体在计算机领域获得不同于哲学领域的新的研究的起点。随后Ontolgoy在人工智能领域界获得稳步的发展,并被逐渐赋予了新的含义[8-9]。1991年,在人工智能领域,Neches等人最早给出Ontology定义,Neches认为[10]“An ontology defines the basic terms and relations comprising the vocabulary of a topic area,as well as the rules for combining termsand relations to define extensions to the vocabulary.”即“一个本体给出构成相关领域词汇的基本术语和关系,以及利用这些术语和关系构成的规则定义这些词汇的外延规则。”本体定义了组成主题领域的词汇表的基本术语及其关系,以及结合这些术语和关系来定义词汇表外延的规则[11]。1993年美国斯坦福大学知识系统实验室(Knowledge System Laborary,简称KSL)的Gruber给出了本体在信息科学领域被广泛接受的定义:“An ontology is an explicit specification of a conceptualization”[12]。即“本体是概念化的明确的规范化说明”。这也是最著名并被引用最为广泛的定义。1995年Guarino和Giaretta 将本体定义为[13]“本体是概念化的明确部分的说明一种逻辑语言的模型。”这个定义与Gruber的理解有异曲同工之妙。随后在1997年W.N.Borst对Gruber的定义进行了引申,提出了“本体是共享概念模型的形式化规范说明”,以及1998年J.Studer的“本体是共享概念模型的明确的形式化的规范说明”。 本体的定义随着时间的推移也在进行着不断的变化发展,为明确起见,现将本体发展史中较有代表性的定义列表如下: 表2.1 本体发展史中的定义列表时间/提出人定义 1991/Neches 一个本体给出构成相关领域词汇的基本术语 和关系,以及利用这些术语和关系构成的规

领域本体知识库总结

领域本体知识库 目录 1、数据、信息和知识的层次关系 (2) 2、本体定义 (2) 3、领域本体定义 (2) 4、构建领域本体的准则 (3) 5、构建本体的技术方法 (3) 6、领域本体的构建 (4) 6.1、领域本体的构建步骤 (4) 6.2、领域本体的知识工程构建方法 (4) 6.3、领域本体开发流程 (4) 6.4、本体开发流程 (5) 7、本体开发工具 (6) 8、领域本体的查询推理 (7) 9、领域本体的存储 (7)

1、数据、信息和知识的层次关系 图1 数据、信息和知识的层次关系2、本体定义 3、领域本体定义

4、构建领域本体的准则 5、构建本体的技术方法 (1)本体形式化描述语言的选择(2)本体开发工具的选择 (3)确立本体构建方法 (4)领域知识的搜集

6、领域本体的构建 6.1、领域本体的构建步骤 (1)确定本体的专业领域和范畴(2)列出本体中的重要术语(3)建立目标本体的概念结构(4)定义属性 (5)创建类的实例 6.2、领域本体的知识工程构建方法(1)确定本体的领域与范围 (2)列举领域中重要的术语、概念(3)建立本体框架 (4)对领域本体编码、形式化 6.3、领域本体开发流程

6.4、本体开发流程(1)定义类和类层次

(2)定义类的属性及属性约束 类的属性定义主要包括对象属性和数据属性。 对象属性用于描述类的个体实例之间的关系。 数据属性用于描述类的个体数值特征,不同属性有不同取值类型,一般包括文本、数值、日期等多种类型。 定义属性时还须定义其属性约束,包括定义域、值域、属性类型等。 (3)创建实例 7、本体开发工具 本体开发工具采用开源的Protégé软件,用W3C推荐的OWL(ontology web language)语言作为本体描述语言。

知识库分类设置

1. 知识库分类设置 1)系统管理员能够编辑管理知识库的树状结构,添加,编辑或删除分支. 2)系统提供知识目录树,每个目录均可设置不同角色的访问权限. 目 录树层次可以无限扩展. 3)非系统管理员有相应的维度管理权限知识管理系统的分类定义是按客服中心日常办公人员日常办公知识的性质,用户,访问权限或部门知识体系等属性进行分类.知识管理系统应用并非一个部门或一个人来负责全局的, 是客服中心的全员工作,系统管 理员只能建立和维护客服中心的整体知识结构框架, 具体部门知识架 构应该由部门负责人或部门专员进行管理和维护. 这样,就要求系统 可对下属部门或子公司管理员进行授权维度的 2. 用户,角色权限管理模块用户, 在知识库系统中,不仅支持后台的维度建设,同时支持前台管理员的维度管理.系统管理授权给部门负责人前台维度管理,部门负责人就可以按本部门的实际情况建立知识分类和用户权限分配. 用户,角色权限管理模块 1,多用户,多角色,多机构的层次用户权限管理功能. 2,灵活的权限控制,可以根据业务需求,对每一个用户进行权限设 北京深蓝海域信息科技有限公司置.保证用户方便地读取本部门或其它部门的知识. 3,系统管理员可以根据用户的角色控制其添加,修改或删除知识操作的权限,也可以根据用户的角色控制着该角色检索信息的 范围. 4,不同层级(部门)的知识库可设定不同的使用对象.

【建立用户组织架构】建立用户组织架构】在已经建立的维度下按部门或客服中心架构设置系统角色及用户【维度赋权】维度赋权】通过对角色在不同维度里的权限控制, 来实现用户跨维度/跨部门的阅读,发布等功能与权限的控制. 按照已经建设的维度和角色,将维护权 限下发给相应角色,并将用户赋予角色,比如:录入,审核,删除,子维度的建立等等. 该功能用于对角色进行知识维度的赋权, 决定该角色哪些维度具有哪 些权限.考虑到知识管理的安全性,强调角色的赋权需要定义到每一个维度. 北京深蓝海域信息科技有限公司权限种类设置应该包含: 文档查看, 文档发布, 文档审核, 文档删除 , 附件下载,附件查看,版本查看,点 评查看,点评发布,点评删除, 维度维护等. 【用户角色定义】用户角色定义】本功能只要是定义知识管理系统中的用户角色, 即在知识管理系统中的不同身份,一般与企业或单位的职务,岗位相类似.角色的 不同,也就限制了用户身份和在系统中的权限,角色一般是唯一的,一 个角色下面可以有多个用户.如销售经理角色,可以有多个用户担任销售经理角色. 【用户档案及审核】用户档案及审核】用户选择对应的角色,可以在系统前台自主注册,也可以由系统管理员在后台发布注册,由系统管理员在后台进行审批.系统后台可以对用户信息进行编辑. .知识采集与录入 系统管理员可以在知识分类中添加知识条目,可以定义知识条目的关

2019国内外大数据行业现状

当前,许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用,纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手,实施大数据战略,对大数据产业发展有着高度的热情。 美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一,把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业,药物开发领域的最新前沿技术是机器学习,即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合,并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划,美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破,包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。 其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6 个联邦部门和机构。 目前,欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容:研究数据价值链战略因素;资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动;实施开放数据政策;促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。 英国在2017 年议会期满前,开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库,并在五年内投资1000 万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”;政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问,英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露;英国研究理事会将投资200 万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。 法国政府为促进大数据领域的发展,将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标,开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示,将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术,法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作,投入3 亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin 和投资委员LouisGallois 在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150 万欧元用于支持7 个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案,并将其用于实践,来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知,法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。 日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业,同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013 年6 月,安倍内阁正式公布了新IT 战略——“创建

网格环境下基于本体的知识库模型研究

第51卷第5期 2005年10月武汉大学学报(理学版) J.Wuhan Univ.(Nat.Sci.Ed.)Vol.51No.5 Oct.2005,603~608 收稿日期:2004211210 通讯联系人 E 2mail :chenhr @https://www.360docs.net/doc/c61542880.html, 基金项目:湖北省教育厅科学研究计划(2003A012);湖北省自然科学基金(2003ABA049)资助项目作者简介:黄 屹(19692),男,博士生,现从事分布式系统与分布式流媒体等研究. E 2mail :huangyi @https://www.360docs.net/doc/c61542880.html, 文章编号:167128836(2005)0520603206 网格环境下基于本体的知识库模型研究 黄 屹1,顾进广1,2,陈莘萌1 ,陈和平3 (1.武汉大学计算机学院,湖北武汉430072;2.武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430081; 3.武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉430081) 摘 要:针对知识技术仅用于描述网格服务的可用性以及如何被发现、调度和进化的现状,在开放网格服务体系结构(O GSA )的基础上,给出了知识库本体的形式化定义,分析了构建知识库所需的本体,在此基础上提出了网格环境下知识库通用体系结构及基于语义适配器的存储模型,克服了Sesame 存储模型在存储不同格式文件和本体方面所存在的不足,讨论了网格知识库的访问机制. 关 键 词:知识库;开放网格服务体系结构;知识网格;本体中图分类号:TP 391 文献标识码:A 0  引 言 网格[1]作为分布式环境下资源共享与协作计算 的集成基础设施,网格正受到越来越多的关注.网格应用涉及海量数据与密集计算,对目前的互联网和网络基础设施而言是一个极大的挑战,网格中间件正试图在通信、调度、安全、信息、数据访问和错误检测等多个领域迎接挑战.开放网格服务体系结构(O GSA )[1,2]借助Web service 成果,在网格中引入了服务定位.网格服务是Web service 的集合,它遵守一组控制、差错恢复和安全管理协定,并通过标准接口提供服务.知识网格[3]使用知识本体来描述网格资源,是网格和语义网络的一种演变.V EGA 2KG (http ://https://www.360docs.net/doc/c61542880.html, )[4,5]和PD KD [6,7]是该方面研究的典型范例. 然而,目前关于知识和网格的研究主要集中在使用知识技术来描述网格服务的可用性,描述它们是如何被发现、调用和进化的,并且从服务描述和网络元素中获取知识.相反,网格上的知识却很少讨论.本文提出了一种网格知识应用———在网格的分布式节点上存储知识,使用网格与知识网格的基本概念如面向服务的中间件,网格的知识技术,基于本体的知识表示机制等等,来描述分布式知识库节点的资源处理能力. 作为词汇集和概念关系的形式化说明方法,知 识本体在语义网和知识网格中发挥重要作用.知识本体为确定领域中的应用提供共享概念,减少或消除多个概念和术语之间的混淆,使领域知识的处理更加精确和方便.使用DAML +OIL 等描述逻辑语言来表示基于本体的知识,DAML +OIL 采用一种面向对象的方法进行建模,一个领域通常用类和特性来表示,它在RDF (Resource Description Framework )的基础上进行了扩充,丰富了语言的建模能力.用类Horn 逻辑语言如TRIPL EI [8]表示知识规则. 1 知识库的本体定义 本体的主要目的是提供一种通用的方法,通过该方法,多个应用程序及使用者可以采用通用的方式来理解所涉及的领域知识及概念,达到重用资源的目的.通常用类、关系、函数、定理、实例的集合表示本体,文献[9]中给出了本体、关系、定理和词典的定义,本文在其基础上对本体进行扩充. 定义1 本体O 可用一个八元组来表示,O ∶=(C ,R ,A C ,A R ,≤C ,≤R ,σ,L ),其中,①C 和R 为两个集合,分别表示概念集合和关系集合;②A C ,A R 是两个属性集合容器,分别代表概念属性的集合容器和关系属性的集合容器,容器的每一个元素代表

知识库建设方案

知识库建设方案4 恒信知识库建设方案说明书 一、知识库的定义 企业知识库是企业中各种形式的知识按照一定的知识表示方法集中存放的数据库,是一个完整的知识管理解决方案的重要组成部分,具有强大的知识集成、分类、存储、发布、决策支持等功能。这些知识不仅包括企业的宏观发展规划、企业文化等,也包含微观的各个部门的一切知识内容,如:培训资料、学习资料、客户资料、市场资料等等很多方面,同时与领域相关的理论知识、事实数据、市场动态新闻等知识,都在其内容之内。 二、知识库的作用 知识库积累了企业职员的知识、经验、创意、办事方法方式、技能,使其他职员有相同事件时有所参考,从而增强团队整体解决问题的能力,通过资料汇总快速查询的方式提高工作效率,为客户解决问题提供方便快捷的方法,提升公司的形象。通过知识的积累,使一般工作标准化,增强公司稳定性,减少人员流动带来的损失,通过理论常识的传播,建立学习型组织。 二、建立知识库的背景 随着公司规模的扩大和信息化的深入发展,公司内部的信息数据日益剧增,而这些信息都将是公司极其重要的资产和财富,必须进行妥善保护和管理,一旦丢失,损失惨重。公司目前各部门、区域在工作中,都积累了不少工作经验或工作标准,甚至都

有各自部门工作的使用手册、制度等规范性文件,但都没有形成一个系统性的管理和归档,也没有共享给公司其他部门学习或借鉴。为此公司特建立知识库,将已有的资料、文档、课件等知识收集起来,整理后归档到知识库里。对知识进行有效得管理和合理利用,帮助公司有效储存一些"隐性"的重要知识内容(如:管理层的一些培训、重要发言等制作成的视频),使得显性的知识更易形成结构、体系,便于随时调用或再次利用,体现知识的延续性。后续管理员再对知识库进行不断的更新、完善,使得知识库能够保持良性循环使用,帮助到更多的员工成长,真正体 现它的价值所在。 三、建立知识库的意义 1)扩充知识储备,使公司信息和知识变得有序化。建立知识库,必定要对原有的信息和知识做一次大规模的收集和整理,按照一定的方法进行分类保存,这样信息和知识便从以前的混乱状态变得有序化,使得信息使用也变得更加有效起来。 2)加快信息流动,促进知识的共享和交流。知识和信息实现了有序化,公司所有员工都才能缩短交接时间,加快新员工上岗速度。新员工入职后,可以通过查看知识库中对应岗位的工作内容和职责及经验分享,能够快速清楚明白地知道自己的工作内容和工作流程及注意事项。 3)加强组织的协作与沟通。员工在工作中解决了一个难题或发现了处理某件事更好的方法后,可以把这个方法形成经验分享文档储存到知识库中,供他人的学习和借鉴,以免走弯路,提高工作效率。

基于本体的特征知识库研究

致力于打造高品质文档基于本体的特征知识库研究 基于本体的特征知识库研究 基于本体的特征知识库研究 基于本体的特征知识库研究论文关键词:领域本体特征知识库特征技术 论文摘要:使用特征类、特征对象来对零件特征进行表示,从而建立起一种新的概念化特征知识库。 1 本体和领域本体 1.1本体 本体(Ontology)是共享概念模型明确的形式化规范说明。本体可以分为4种类型:领域本体(Domain Ontology)、通用本体(Generic Ontology)、应用本体(Application On-tology)和表示本体(Representational Ontology)。领域本体(Domain-Specific Ontology)是对学科概念的一种描述,描述了学科中的概念、概念的属性、概念间的关系以及属性和关系的约束。 领域本体形式化描述为:OM={O,C,R,S},O表示本体集,C表示概念集,R表示关系集,S表示规则集。概念网模型形式化描述为:CM={0,C,AIBIP,R,S},O表示本体,C 表示概念集,AIBIP表示属性集或方法集或性质集,R表示关系集,s表示约束规则集。 领域本体的表示形式采用框架表示。领域本体框架结构是由字符串Defontology 后跟<概念>本体、一对花括号组成。本体框架内容是概念的属性、关系和约束规则。概念的属性可以是多个,属性取值约束条件是对属性含义的约束,如时间、范围等,是可选项。概念的关系也可以是多个,约束规则是对概念的属性、关系的细节性约束。注释也是可选项。领域本体框架结构如下:Defontology<概念>本体{属性:属性名1 :属性取值约束条件 :注释属性:属性名1 :属性取值约束条件 :注释关系:关系名1 :关系性质 :注释关系:关系名2 :关系性质 2 特征概念本体 2.1特征概念本体 为在知识库中描述特征,需要对特征进行关系描述。特征类是关于特征的描述,特征对象是特征类的一个实例。 特征类之间、特征对象之间、特征类与特征对象之间有如下几种关系: 2.1.1 Instance-of实例关系 Instance-of实例关系:特征对象e与所属的特征类c的关系。记作I(e,C)。实例关系反映不同逻辑层次上特征实体概念之间的连接,没有自反性、对称性和传递性。推理规则:①性质继承:I(e,C)HasProperty(C,P)→HasProperty(e,P);②属性继承:I(e,c)HasAttribute(c,A)→HasAttribute(e,A):③行为继

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