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基于Ontology的业务过程知识需求建模

维普资讯
建萍
谢
强
基于Ｏｔｏｙｎｏｇ的业务过程知识需求建模ｌ
６３
基于Ｏｎｏｏｙ的业务过程知识需求建模ｔｌｇ
卞建萍，谢强
（南京航空航天大学计算机应用研究所，江苏南京２０１）１０６
摘要：企业人员在业务过程中如何获得所需的知识，当前企业中存在的一个重要问题。在分析是
图ｌ企业知识集成框架
由图１以看出，可每个概念是对不同的知识源进行描述，体层实际上对多个知识源进行了描本
述。这样做的好处是概念之间的关系实际上体现
了知识源之间的关系，于业务过程中进行快捷的便
搜索关联知识源，提高工作效率。
１２知识源的Ｏｎｏｏｙ描述．ｔｌｇ
个扩展的工作流元模型和相应的知识流建模方法，主要从知识流的角度通过５类知识流单元来对组
织知识传递和重用、员间的协作与交流进行系统人地表示。本文在分析企业知识Ｏｎｏｏｙ集成的基ｔｌｇ础上，了业务过程知识建模的需要，出知识包为提
收稿日期：０６—０２０５—３０
保存的知识。知识源基表中保存了知识源类别、路径、务器名称等信息。根据知识源的类别，服对应的知识源基表中进行不同的处理：如果概念的知识
源是以文本形式存储的，则直接保存对应的文档路径；如果是以数据库形式存储的，保存对应数据则库服务器名、据库名称、户帐号及密码等。Ｒ数用

知识图谱构建工具与平台入门

知识图谱构建工具与平台入门知识图谱是一种将结构化、半结构化和非结构化数据整合起来的信息系统，用于表示和处理实体之间的关系。

随着人工智能和大数据技术的发展，知识图谱在各个领域都得到了广泛应用。

本文将介绍知识图谱的构建工具和平台，帮助读者入门了解该领域。

一、知识图谱构建的基本原理在了解知识图谱的构建工具和平台之前，我们首先需要了解知识图谱的基本原理。

知识图谱主要由三个要素组成：实体、属性和关系。

实体是知识图谱的基本元素，可以是人物、地点、组织等；属性描述了实体的特征或属性；关系表示了实体之间的关联关系。

二、常用的知识图谱构建工具1. ProtegeProtege是一个常用的本体（ontology）编辑工具，可用于构建和维护知识图谱的本体。

它提供了用户友好的图形界面，使得用户可以轻松地创建实体、属性和关系，并定义它们的语义。

2. Neo4jNeo4j是一个基于图的数据库，专门用于存储和查询知识图谱。

它提供了灵活的数据模型和强大的查询语言Cypher，使得用户可以方便地操作和管理知识图谱中的数据。

3. Apache JenaApache Jena是一个开源的语义网框架，可用于构建语义网应用和知识图谱。

它支持标准的RDF数据模型和SPARQL查询语言，并提供了丰富的API和工具，方便用户进行知识图谱的构建和查询。

三、知识图谱构建的平台除了单独的构建工具，还有一些知识图谱构建的平台，它们提供了更为全面和综合的功能，帮助用户更加高效地构建和管理知识图谱。

1. Google Knowledge GraphGoogle Knowledge Graph是一个由Google开发和维护的知识图谱平台，它整合了来自互联网的海量数据，并以图的形式展示了实体之间的关系。

用户可以通过Google搜索或相关API来访问和利用知识图谱中的信息。

2. Microsoft Azure Cognitive ServicesMicrosoft Azure Cognitive Services是微软提供的一组人工智能工具和服务，其中包括了知识图谱构建和查询的功能。

基于Ontology的数字博物馆通用建设平台研究

（）用户选择的业务服务与底层Ｗｅ１ｂ服务的正确关联
问题；
集成海量文博多媒体信息存储和自动化管理平台，博物馆使从“ 实物导向” 转变为“ 信息导向” 真正服务于大众。但传统，
的数字博物馆开发存在如下问题：１需要组织专业的开发团（）
３Ｎ．０８ｏ．５ｅ１
基于Ｏｎｏｏｙ的数字博物馆通用建设平台研究ｔｌｇ
梁剑萍王术娟李吉桂（南师范大学计算机学院广州５０３）华１６１
摘要本文以Ｏｎｏｏｙ技术为基点，合Ｗｅｔｌｇ结ｂ服务技术的优点，计了允许最终用户编程的数字博物馆通用建设设
平台，建了文博业务领域本体和Ｗｅ务本体来支撑用户文博业务需求与Ｗｅ构ｂ服ｂ服务间关联匹配。避免了传统数
ＩＩＡＮＧｉｎＰｉｇＷＡＮ（ｈ－ｕｎＬＩＪ－ｉＪａ－ｎ；ＳｕＪａｉＧｕ
（ｈｏｆＣｏＳｃｏｌｏｍｐｕｅ，ＳｔｉａＮｏｍａｔｒｏｕｈＣｈｎｒｌＵｎｉｅｓｔ，Ｇｕｎｚｏｕ５０６）ｖｒｉｙａｇｈ１３１
字博物馆建设中的重复开发及耗资大、周期长等缺点，并为其它领域通用建设平台的构建提供了参考。
关键词通用建设平台，体，ｅ务，务虚拟化，终用户编程本ｗｂ服服最
ＲｅｅｒｈｏｓａｃｆＯｎｔｌｇ－ａｅｏｏｙｂｓｄＵｎｉｅｓｌＤｉｉａ。ｖｒａｇｔｌｍｕｓｕＣｏｔｕｔＰｌｔｏｍｅｍｎｓｒｃａｆｒ

Gene Ontology(GO)简介与使用介绍

AmiGO from BDGP 在 AmiGO 中，可以通过查询一个 GO 术语而得到所有具有这个注释的基因产物，或查询一个基因产物而得到它所有的注释关系。还可以浏览本体论，得到术语之间的关系和术语对应的基因产物数目。AmiGO 直接连接 GO 下的 MySQL。
MGI GO Browser MGI GO 的功能类似于 AmiGO,所不同的在于它所得到的基因为小鼠基因。MGI GO 浏览器直接连接 GO 下的 MGI 数据库。
2.GO 的发展和组织形式
GO 发展了具有三级结构的标准语言（ontologies），根据基因产物的相关分子功能，生物学途径，细胞学组件而给予定义，无物种相关性。三种本体论的内容如下：
1）分子功能本体论基因产物个体的功能，如与碳水化合物结合或 ATP 水解酶活性等
2）生物学途径本体论分子功能的有序组合，达成更广的生物功能，如有丝分裂或嘌呤代谢等
2）修改器
GO 术语和本体论结构可以由任何可以读入 GO 平板文件的文本修改器进行编辑，但是这需要对平板文件非常熟悉。因此，DAG-Edit 是被推荐使用的，它是为 GO 特别设计的，能够保证文件的句法正确。GO 注释可以被多种数据库特异性的工具所编辑，如 TIGR 的 Manatee 和 EBI 的 Talisman tool。但是 GO 数据库中写入新的注释是需要通过 GO 认证的管理员方可进行的，如果想提出新的注释或对本体论的建议，可以联系 GO。主要修改器为 DAG-Edit 和 COBrA。DAG-Edit 基于 Java 语言，提供了能浏览、查询、编辑具有 DAG 数据格式的 GO 数据界面。在 SourceForge 可以免费下载，伴随着帮助文件。COBrA 能够编辑和定位 GO 和 OBO 本体论。它一次显示两个本体论，因此可以在不同的水平相应定位。（如组织和细胞类型水平）优点在于可以综合几种本体论，支持的文件格式多，包括 GO 平板文件、GO RDF 和 OWL 格式等。

知识管理平台中的Ontology设计研究

知识管理平台中的Ontology设计研究随着信息时代的到来，知识管理逐渐成为企业和组织管理中十分重要的一环。

如今，企业已经意识到知识管理的重要性，并将知识管理平台作为企业管理的一个重要组成部分。

而在知识管理平台中，Ontology的设计是不可或缺的一部分。

Ontology，即本体论，是知识管理平台中存储和表示概念与实体的一种形式化方法。

简单来说，Ontology就是一个描述概念和实体及它们之间联系的框架，可以使不同人对同一领域的概念和实体进行共同理解和共同操作，从而提高信息的共享和利用效率。

在知识管理平台中，Ontology设计的目的是为了达到以下几个方面的效果：1. 达成语义一致性Ontology是一种共同语言，可以达成对于某个概念或实体的理解一致性。

在大型组织或企业中，人员流动频繁，如果没有Ontology的规范，员工相互之间的理解就会出现偏差，从而影响企业的正常运行。

2. 满足信息查询需求Ontology设计可以使得信息的存储和查询更加高效。

在Ontology中，概念和实体之间存在明确的联系，当用户输入查询条件时，Ontology可以根据概念和实体的关系快速定位到相关信息。

3. 支持语义推理Ontology设计可以支持自动推理，使得系统可以根据已有的信息推断出新的知识。

这种自动推理可以帮助用户发现隐含的知识，为企业的决策提供更加全面的依据。

那么，Ontology的设计应该如何进行呢？一般来说，Ontology的设计需要经过以下几个步骤：1. 确定领域和领域概念在Ontology设计前，需要明确所要表达的领域范围，确定领域概念，并将其进行抽象和分类。

这一步骤需要专家进行领域分析，确保Ontology所表达的信息符合实际情况。

2. 定义关系和属性在Ontology中，概念和实体之间的关系和属性十分重要。

这一步骤需要定义概念和实体之间的关系和属性，并考虑它们的特性。

例如，一个人可以拥有多个电话号码，这就是一个多值属性，需要在Ontology中进行定义。

Ontology的含义及翻译

“Ｏｎｔｏｌｏｇｙ”的意义及翻译作者：邹诗鹏近年来，Ontology问题复又成为学界的热点研究领域，问题仍然集中于如何理解和翻译Ontology，大多数的意见认为应当放弃“本体”及“本体论”，而选择“存在”及“存在论”，或者干脆就是“是”及“是论”。

但到底是“存在”及“存在论”，还是“是”及“是论”(“是态论”)，则形成了争论的焦点。

这场争论的实质是反映了学界对于西方学术研习的质量要求，同时也表现了学界对于中西方文化在根源上是否能够形成沟通的困惑与思考。

一、Ontology及其复杂的汉译问题存在论(Ontology)是哲学的核心领域。

顾名思义，存在论即关于“存在”的理论，是关于存在是什么以及存在如何存在的理论。

存在论虽然是在17世纪才由德国经院学者郭克兰纽命名并由沃尔夫加以完善并从理论上系统化，但就存在论这一学问而言，则是早已由古希腊哲学确定了其基本框架及理论内容的。

事实上，存在论本身就是古希腊哲学的主题形态。

不过，Ontology并不是一劳永逸的理论体系。

对于不断追求理论超越的西方哲学传统而言，后世的西方哲学显然有理由构造与古希腊哲学的“Ontology”有所突破甚或根本不同的Ontology结构。

Ontology的复杂性从词源角度说源于其核心概念toon(tobe)在西方思想演进中的复杂性，从本质上说则是源于哲学家们不同的哲学观念，这种状况必然导致人们对Ontology的不同理解。

特别是，由于Ontology在文化传播中与异文化传统及其语言习惯的冲突、融汇与涵化，从而使得在西方哲学那里本就十分复杂的Ontology的异文化翻译显得更为复杂。

Ontology的汉译就充分地表明了这一点。

近百年来，Ontology先后被译为“物性学”“万有学”(卫礼贤)、“实体论”(陈大年)、“本体学”(常守义)、“万有论”(陈康)、“凡有论”、“至有论”(张君劢)、“存有论”(唐君毅)、“有根论”(张岱年)，“是论”(陈康、汪子嵩、王太庆等)以及“是态论”(陈康)等等。

中药Ontology概念关系体系的构建探析

中药Ontology概念关系体系的构建探析（作者:___________单位: ___________邮编: ___________）【关键词】中药本体；数据挖掘；自然属性分类法中医药学有着丰富的理论知识和临床治病经验,具有重要的学术价值和开发利用的实用价值。

但其传统的知识组织方式不能适应现代社会信息获取的需求,阻碍了对中医药学知识与信息的有效利用。

随着计算机技术及其相关理论的发展,利用先进的现代科技对中医药知识信息进行重组和利用已得到认同,相关研究也取得一定成果。

将计算机领域先进的本体理论与技术引入到中医药知识组织研究中,构建中药本体,实现中药信息的知识化重组,可为中药领域的数据挖掘和知识发现提供数据基础[1]。

中医药学知识信息对现代生物医学的医疗实践和科研都有重要的意义。

随着计算机技术的发展,医学信息研究工作也随之逐步深入,例如在数据挖掘领域,医学信息数据挖掘是比较活跃的领域之一,同样在中医领域也受到广泛重视。

但目前的医学信息组织方式与数据挖掘之间存在着诸多“瓶颈”,尤其是中医领域的数据挖掘研究,仅仅得到诸如“石膏与知母具有配对相关性”、“六味地黄丸可治疗阴虚”等数据挖掘的结果,只是对简单知识的简单认证,而其结果无法解释。

究其原因,“数据整理”是中医药数据挖掘研究的瓶颈。

近年来,领域本体构建技术已逐渐成熟,并迅速在各个领域形成研究热点。

构建领域本体(Ontology)可以从数据整理与信息组织方面更好地实现数据挖掘与知识发现。

在客观需求和条件具备的双重推动下,在中医药领域内开展中药本体构建工作切实可行。

1 本体的概念及特点Ontology是一个哲学概念,用于描述客观事物的本质,通常译为本体或本体论(在本文中称为“本体”)。

本体论与认识论在哲学上是两个相对的理论,认识论指人对客观存在的主观认识,而本体论则指客观存在本身。

自20世纪90年代,Ontology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。

基于互联网资源的学科Ontology构建研究

询准备数据资源。
型的代表是Ｇｃｌｏ・ｅ和Ｙｈｏ索引擎。全文搜索ｇａｏ搜引擎的数据库是依靠一个叫网络爬虫（ｒｗｅ）Ｃａｌ的ｒ软件，通过网络上的各种链接自动获取大量网页信
息内容，按已定的规则分析整理并存储的。普通并网络爬虫对所有页面的链接都下载处理会导致许多与用户不相关的页面也被召回，据量大且查询效数
ｔｃｅｓｔｅｉｅｎｅｅａｅｓｉｌｎｈｅｅｒｓｕｃｓａｄｏｔｌｇｓｕｓｄｔｅｅｅｔｎｄｍａｇｃｈｅｅｎｏｍａｏａｃｓｈｎｔｒｔｒｌｔｄｄｉｃｐｉｅｔｍｅｏｒｅ，ｎｎｏｏｙｉｅｏｒｐｒｓｎａｎａｅａｉｖｄｉｆｒ —
通过使用主题爬虫获取互联网资源后就要对数据进行有效的加工和管理，样才能够有较高这的查询效率、准确率以及相关度，而更好地满足从用户需求。通过使用本体（ｎｏｏｙ来描述互联Ｏｔｌ）ｇ
学科主题资源，然后，本体来表示和管理信息。该方案能够完成本体的构建、习功能，以较好地满足用户的用学可信息检索需求。
【关键词】主题爬虫；本体；索引擎搜
ＲｅｅｒｈｏｎｔｕｔｏｏｈｉｃｐｌｎｓａｃｎＣｏｓｒｃｉｎｆｔｅＤｓｉｉｅＯｎｔｌｇｏｏｙ

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ＢｉｎｉｅｓｙｏｅｈｏｏｙＢｅｉｇ１０２）ｅｉｇＵｎｖｒｉｆｃｎｌｇ，ｉｎ００２ｊｔＴｊ［ｓｒｃ］Ｔｉｐｐｒｒｓｎｓｌｔｒｏｇｎｒｔｇｄｍａｎｏｔｌｇｕｏｔａｌ，ａｌＯｎｏＧＳＩｔＡＧＳｔｒｓｅｅｔｃｄｆｍＡｂｔａｔｈｓａｅｅｅｔａａｆｍｆｅｅａｉｏｉｎｏｏｙａｔｍａｉｌｎｍｅｙｔＡ．ｎｏｐｐｏｎｃｙＯｎ，ｅｒｔｏｍａｘａｅｒｒ
［ｙｗｏｄｉＧｅｅａｉｇｏｔｌｇｕｏｔａｌ；ｅｍｉｏｏｙｅｔｃｏ；ｏｃｐｌａｎｎ；ｎｔｎｅｌｒｉｇＲｌｔｎｌａｎｎＫｅｒｓｎｒｔｎｏｏｙａｔｍａｉｌＴｒｎｌｇｘａｔｎＣｎｅｔｅｒｉｇＩｓａｃａｎｎ；ｅａｉｒｉｇｎｃｙｒｉｅｏｅ
ＯｎｏｔＡＧＳＡｌｔｏｍｆＧｅｅａｉｇＤｏａｎＯｎｏｏｙＡｕｏａｉａｌ：Ｐａｆｒｏｎｒｔｎｍｉｔｌｇｔｍｔｃｌｙ
ＬＩｎＬＩＨｅｕｎ．Ｕｕｎａ．ＵｈａＬＩＣｈｎｉｎＬｉ
支持概念学习，确定术语在其所属领域内的意义；支持实例学习，发现概念的实例；支持关系学习，找到概念间的关系。实验表明，与Ｔｘｏｎ相比，用户运用ＯｔＡＳ能更准确有效地构建领域ＯｔｌｙｅｔＯｔＴｏｎＧｏｎｏ。ｏｇ
关ｔ诃：Ｏｔｌｙ自动构建；术语抽取；概念学习；实例学习；关系学习ｎｏｏｇ
ｃｌｃｅｏｐｕｅｅａｐｃｆｅｏｉ，ｅｕｄｔｔｒｓａｅｆｌｒｄｂｓｎｏｕｒｅｅａｐｃｆｅｏｉ，ｏｎｅａｎｎｔｏｏｌｔｄｃｒｓｒｌｖｎｔＯｓｅｉｄｄｍａｎｒｄｎａｅｅｔｉｎｍｔｅｙｕｉｇｃｒｓｉｒｌｖｎｔＯｓｅｉｄｄｍａｎｃｃｐｔｅｒｉｇｍｅｈｄｓｒｉｅｐｔｉｌｒｍｐｏｅｏｉｅｔｆｔａｉｇｓｔｘｃｅｍｓａｎｔｎｅｆｌｒｅｏｃｐｓａｅａｉｈｐｂｔｅｏｃｐｔｒｉｃｅｅａｅｅｌｙｄｔｄｎｉｅｍｅｎｎｅｅｔａｔｄｔｒ，ｄｉｓａｃｓｏａｎｄｃｎｅｔｄｒｌｔｓｉｅｗｅｎｃｎｅｓａｅｄｓｏｖｒｄｂｙｙｈｏｆｈｒｅｎｅｎｏｎｕｉｇｉｒｖｄｉｓａｃｅｒｉｇａｇｒｔｍｎｅａｉｎｌａｎｉｇａｇｒｔｍｅｐｃｉｅｙｘｒｍｅｔｈｓｎｍｐｏｅｎｔｅｌａｎｎｌｏｉｎｈａｄｒｌｔｅｒｎｌｏｈｏｉｒｓｅｔｖｌ．ＥｐｉｅｎｓｓｏｗａｔＡＧＳｏｕｐｅｆｍｓｔｅｅｉｔｇｈＯｎｏｔｔｔｒｏｒｘｓｉｈｎｐａｆｒＴｘＴＯｎｏｂｙｕｉｇｔｅａｏｖｅｈｏｏｅ．ｌｔｏｍｅｔｏｔｓｎｂｅｔｃｎｌｇｉｓｈ
Ｏｎｏｏｙ的重要性在语义网络提出之后得到了信息科ｔｌｇ学领域的广泛认同。Ｏｎｏｏｙ可以手工或自动构建。目前ｔｌｇ
Ｏｎｏｏｙ的构建大都采用手工方式，构建过程困难费时，且ｔｌｇ需要不同领域专家的共同参与。自动构建Ｏｔｏｙ克服了手ｎｏｇｌ
中分号，Ｐ０圈类Ｔ３２
Ｏｎｏｏｙ自动构建平台ＯｎｏＧＳｔｌｇｔＡ
李林。刘贺欢。刘椿年
（北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件北京市重点实验室，北京１０２）００２
擅
耍：设计并实现了一个Ｏｔｏｙ自动构建平台ＯｔＧ。ｎＡＳ支持从给定的领域文集中抽取术语，ｎｌｏｇｎＡＳＯｔＧｏｏ并用领域无关文集过滤术语；
维普资讯
第３卷第ｌ期２３
Ｖ１２ｏ．３
・
计
算
机
工
程
２０年７月０６
Ｊｌ０６ｕｙ２０
硒
ｌ３
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
人工智能及识别技术・
文号１４（ｏ）＿２ — ３文标码。章。０ｏ２２６３＿１８ｏ１０２献识Ａ
（ｅｉｇＭｕｉｉａＫｅａｏａｏｙｏｌｍｅｉａｄＩｔｌｅｔｏｔａｅｅｈｏｏｙＣｏｌｇｆｏｕｅｃｅｃ，ＢｉｎｎｃｌｙＬｂｒｔｒｆｊｐＭｕｔｄａｎｅｉｎｆｒｃｎｌｇ，ｌｅｍｐｔｒｉｎｅｉｎｌｇＳｗＴｅｏＣＳ
模块构成，分别对应文集管理、术语抽取、概念学习、实例学习和关系学习。各个模块的执行顺序如图１的箭头所示。