开放环境下本体演化方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋英杰，刘亚清，张斌，辛晓 著

图书标签:

• 本体演化
• 开放环境
• 知识图谱
• 本体工程
• 语义网
• 数据集成
• 信息管理
• 知识表示
• 人工智能
• 数据挖掘

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115469076

版次：1

商品编码：12258192

包装：平装

开本：大32开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：158

正文语种：中文

编辑推荐

本书力求科学化、实用化和前沿化，使读者能够在有限的时间内了解本体一致性非标准推理方法，以及开放环境下多人修改本体条件下的变更序列语义冲突检测方法和冲突诊断方法。

内容简介

本体是共享概念模型的明确的形式化的规范说明。其重要性已在知识工程、智能信息集成、信息检索与获取、软件工程、自然语言处理、普适计算等许多方面有所体现。
本书全面概括了本体演化的一些方法，重点研究开放环境下本体演化中的本体一致性推理算法、本体演化序列内部与序列之间的冲突检测、冲突诊断算法和本体演化多版本差异检测算法，同时就所涉及的算法进行了系统的实验和比较。
本书可作为本体推理、本体演化领域开发人员和技术人员的参考书，对本体演化冲突检测有一定的参考价值。

目录

第1章 绪论 1
1．1 背景知识 1
1．2 国内外相关研究 4
1．2．1 本体演化及其过程 4
1．2．2 开放环境下本体演化研究的现状 11
1．3 当前存在的问题 17
1．4 本书内容组织 18
第2章 本体演化技术概述 21
2．1 描述逻辑与本体 21
2．2 OWL语言的逻辑基础 24
2．3 本体推理任务 27
2．4 本体演化方法 31
2．5 本章小结 35
第3章 基于Alloy的本体推理 36
3．1 背景知识 36
3．2 Alloy语言 37
3．3 OWL到Alloy转换过程 38
3．3．1 解析过程 39
3．3．2 生成Alloy模型 41
3．3．3 实例分析 46
3．4 Alloy Analyzer支持的OWL本体推理 47
3．4．1 基于Alloy的TBox推理 47
3．4．2 基于Alloy的ABox推理 51
3．5 实验数据对比 53
3．6 本章小结 55
第4章 改进的基于SAT的本体推理 56
4．1 引言 56
4．2 基于SAT的本体一致性检测框架 57
4．3 中间语言定义 58
4．3．1 本体可满足性问题 58
4．3．2 中间语言定义 60
4．3．3 抽象语法 61
4．3．4 语义 61
4．4 OWL语言与中间语言之间的转换规则 63
4．5 实例分析 66
4．6 实验对比分析 69
4．7 极小不可满足子句集MU提取 72
4．8 本章小结 75
第5章 本体演化变更序列的冲突检测算法 76
5．1 引言 76
5．2 基本概念 77
5．3 冲突定义及检测 84
5．3．1 内部冲突 84
5．3．2 直接冲突 86
5．3．3 不一致冲突 88
5．4 实验分析 95
5．5 本章小结 97
第6章 开放环境下本体演化变更序列语义冲突检测算法 98
6．1 引言 98
6．2 冲突变更序列矩阵模型 99
6．3 求解最小碰集序列 104
6．4 最小碰集概率排序 107
6．5 实例分析 109
6．6 本章小结 113
第7章 基于概念格的本体版本差异检测方法 114
7．1 引言 114
7．2 概念格模型与版本格 115
7．2．1 概念格相关概念 115
7．2．2 版本空间与版本格 117
7．3 基于版本格的版本差异检测算法 118
7．3．1 无参差异检测 119
7．3．2 有参差异检测 124
7．4 相关工作 127
7．5 本章小结 128
第8章 开放环境下本体演化原型系统的设计与实现 129
8．1 开放环境下本体演化原型系统架构 129
8．2 非标准推理模块 133
8．3 冲突检测模块 136
8．4 语义冲突诊断模块 137
8．5 版本差异检测器 139
8．6 本章小结 140
参考文献

开放环境下本体演化方法：一场知识组织的动态变革 知识的形态并非一成不变，尤其是在互联网时代，信息的海量涌现与快速迭代，对传统的知识组织方式提出了前所未有的挑战。本体（Ontology），作为一种对知识领域进行形式化、显式化的描述，为理解、共享和重用知识提供了强大的支撑。然而，静态的本体模型难以适应瞬息万变的现实世界。因此，如何实现本体的动态演化，使其能够持续地反映和适应知识的变迁，成为学术界和工业界关注的焦点。 本书《开放环境下本体演化方法》并非深入探讨本体演化的具体技术细节，也不是对现有各种演化策略的罗列与比较。相反，它将着眼于更宏观的层面，审视本体演化在开放环境下的核心价值与实践意义。本书将带领读者认识到，本体演化不仅仅是技术层面的更新迭代，更是一场关于知识认知、组织与利用的深刻变革。 第一章：知识的潮汐与本体的跃迁——为何需要本体演化 本章将首先勾勒出当代知识爆炸的宏观图景。我们将回顾互联网兴起以来，信息生产、传播与消费模式发生的颠覆性变化。数据量的指数级增长，信息的碎片化、异构化，以及人类认知边界的不断拓展，都使得静态的知识模型面临巨大的压力。本书将通过一系列生动的案例，揭示传统本体模型的局限性：当现实世界的概念、关系以及属性发生变化时，僵化的本体将迅速失效，导致信息检索的准确率下降，知识推理的可靠性降低，甚至阻碍跨领域知识的整合与应用。 紧接着，本章将深入阐释本体演化的必要性。我们不再将本体视为一次性的构建工程，而是将其定位为一种持续演进的知识基础设施。本体演化，正是为了应对知识的潮汐，实现本体的自我革新与升级，使其始终保持与现实世界的“同步”。我们将探讨，在开放、动态的环境下，本体演化将如何成为连接静态知识与动态现实的桥梁，如何驱动知识组织模式从“静态存储”向“动态适应”的转变。本书将强调，理解本体演化的“为何”，是掌握其“如何”的关键第一步。 第二章：开放环境的挑战与机遇——本体演化的新语境 “开放环境”是本书讨论本体演化的核心语境。本章将详细剖析何为“开放环境”，并分析其为本体演化带来的独特挑战与前所未有的机遇。 我们将从多个维度解读“开放环境”的内涵： 数据源的开放性与多样性： 互联网上的数据来源广泛，格式多样，质量参差不齐。结构化、半结构化和非结构化数据的共存，以及不同领域、不同来源的数据之间的潜在冲突，都对本体演化提出了更高的要求。如何从海量的、异构的数据中提取有用的知识，并将其融入本体，是本体演化面临的首要难题。 用户参与的开放性与动态性： 在开放环境中，知识的生产者和消费者是模糊的，用户既可以是知识的创造者，也可以是知识的贡献者，甚至是知识的修正者。众包、维基百科等模式的兴起，都表明了用户参与在知识生产中的重要作用。本书将探讨，如何有效地引导和管理用户的知识贡献，使其成为本体演化的有益补充，而不是带来混乱。 知识领域的开放性与关联性： 现代知识不再是孤立的，不同领域之间的界限日益模糊，知识的跨领域关联性越来越强。本体演化需要能够处理这种跨领域的融合与协同，构建更具全局性和互联性的知识网络。 技术环境的开放性与快速发展： 新的技术不断涌现，如机器学习、自然语言处理、图数据库等，为本体演化的实现提供了新的工具和方法。同时，开放的知识图谱平台、共享本体库等生态系统的发展，也为本体的协作演化创造了条件。 在本章中，我们将深入分析这些开放环境的特征如何对传统的本体演化方法构成挑战。例如，如何确保演化过程的稳定性和一致性？如何处理用户贡献的矛盾信息？如何在大规模、异构数据中实现高效的本体更新？ 然而，挑战往往伴随着机遇。本书将着重强调，开放环境也为本体演化提供了前所未有的机遇： 数据驱动的演化： 开放的数据源为本体的自动演化提供了丰富的“燃料”。机器学习和数据挖掘技术可以从数据中发现新的概念、关系和模式，从而驱动本体的更新。 众包与协作的演化： 用户的参与为本体的补充和修正提供了人力资源，能够弥合本体与现实之间的差距，提升本体的准确性和全面性。 跨领域的融合演化： 开放的知识领域为本体的互联互通提供了基础，可以促进不同本体之间的对齐、融合与协同演化，构建更强大的知识体系。 技术创新的驱动演化： 新技术的应用能够极大地提升本体演化的效率和智能化水平，为解决开放环境下的复杂问题提供新的思路。 本书将通过对这些挑战与机遇的深入剖析，为读者构建一个清晰的认识框架：本体演化并非一项孤立的技术任务，而是需要在开放、动态的知识生态系统中进行的复杂而富有创造性的实践。 第三章：本体演化的价值与边界——重塑知识应用的图景 本章将超越技术层面，深入探讨本体演化所能带来的核心价值，以及在开放环境下，其价值实现的边界与权衡。 我们将从以下几个方面展开论述： 提升知识的准确性与时效性： 随着现实世界的发展，本体模型可能出现过时或错误。本体演化能够及时捕捉这些变化，更新本体的概念、属性和关系，从而确保知识表达的准确性和时效性。例如，在新产品发布、新法律法规出台、新科学发现等场景下，本体的及时更新至关重要。 增强知识的可发现性与可理解性： 演化的本体能够更好地反映现实世界的复杂性和动态性，从而提升信息检索的精准度，帮助用户更轻松地发现所需信息。同时，更具表现力的本体结构也有助于用户理解复杂概念之间的关联。 驱动智能应用的发展： 许多智能应用，如智能推荐系统、问答系统、语义搜索、知识图谱构建等，都高度依赖于准确、完整的本体模型。本体的演化直接影响到这些应用的性能和智能化水平。本书将探讨，本体演化如何成为驱动这些智能应用不断进步的“引擎”。 促进知识共享与互操作性： 在开放环境中，不同系统、不同平台之间需要进行有效的知识交换。演化的本体能够提供一个稳定且不断更新的共享模型，促进不同知识库之间的互操作性，打破信息孤岛。 支持知识的持续学习与推理： 本体演化不仅是知识的更新，更是知识的“学习”过程。通过演化，本体可以积累更丰富的知识，支持更复杂的知识推理，从而实现更高级别的智能。 然而，本书也强调，本体演化并非万能，其价值的实现存在一定的边界与权衡。我们将探讨： 演化成本与效益的权衡： 本体演化的过程需要投入人力、计算资源等，并非所有知识的变化都需要及时反映到本体中。本书将引导读者思考，如何确定本体演化的优先级，以及如何平衡演化的成本与预期的效益。 演化稳定性的挑战： 过度频繁或不当的本体演化可能导致本体的不稳定，影响到依赖于本体的现有应用。本书将讨论如何在演化过程中保持本体的相对稳定性，以及如何进行平滑的迁移。 知识冲突与决策的复杂性： 在开放环境中，不同来源的知识可能存在冲突。本体演化需要具备处理这些冲突的能力，并做出合理的决策，以维护本体的一致性。 人为干预与自动化程度的平衡： 完全自动化的本体演化目前仍面临诸多挑战。本书将探讨，在开放环境下，如何有效地结合人为的领域专业知识与自动化技术，实现高效且准确的本体演化。 通过对本体演化价值的深入挖掘及其边界的审慎探讨，本书旨在帮助读者形成对本体演化更全面、更切实的认识，理解其在重塑知识应用图景中的关键作用，并为未来的实践提供理论指导。 本书《开放环境下本体演化方法》将以一种引人入胜且富有洞察力的方式，为读者呈现本体演化在开放时代的重要性与深远影响。它不是一本技术手册，而是一次关于知识组织未来方向的深度思考，一场关于如何让知识持续焕发生命力的探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，初看之下，似乎笼罩着一层抽象而专业的学术薄雾，让人不禁联想到那些需要扎实理论功底才能啃读的著作。我的专业领域虽然与此沾边，但“本体演化”这个词汇本身就意味着一种动态的、变化的过程，再加上“开放环境”的限定，更是为研究增添了复杂性。我猜想，这本书很可能是在探讨如何构建一个能够自我适应、不断更新的知识体系，或者说，如何让机器或者系统能够理解并处理不断涌现的新信息，并相应地调整其内部的知识表示。在人工智能、大数据、物联网等技术飞速发展的今天，这种能力的需求是显而易见的。比如，在自动驾驶系统中，道路状况、交通规则、甚至是其他车辆的行为模式都在不断变化，一个静态的知识库是远远不够的。系统需要能够理解这些变化，并从中学习，从而做出更明智的决策。又或者，在智能医疗领域，新的疾病、新的治疗方法、以及患者个体差异性的数据不断产生，一个能够持续演化的本体，才能更好地支持诊断和治疗方案的制定。我个人对这种“活的”知识表示非常感兴趣，因为它预示着更智能、更具适应性的未来系统。这本书是否会提供一些新颖的算法、模型，或者是在现有方法上的重大突破，我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名——《开放环境下本体演化方法》——听起来就充满了探索性和挑战性。对我而言，它似乎指向了知识表示领域一个非常关键且迫切需要解决的问题。传统上，我们构建的本体往往是静态的，一旦建立，要对其进行修改和更新就非常困难，尤其是在面对互联网这样庞大、动态且信息来源极其广泛的“开放环境”时。我猜测，这本书的核心内容将会围绕着如何设计和实现一种能够自动或半自动地适应不断变化的外部世界的知识模型。这可能涉及到对新数据的实时分析，识别其中潜在的概念、属性和关系的变化，以及如何将这些变化有效地反映到本体的结构和语义中。书中或许会介绍一些先进的算法，比如利用自然语言处理技术来理解文本中的新知识，或者利用图神经网络来捕捉数据之间的动态关联。我尤其好奇的是，书中是否会提出一套完整的体系，来处理本体演化中的冲突检测、版本管理以及质量评估等关键问题。毕竟，在一个开放的环境中，信息的质量往往参差不齐，如何确保演化后的本体仍然保持其准确性和一致性，是一个不容忽视的难题。这本书的出现，或许能够为我们构建更智能、更具适应性的信息系统提供重要的理论指导和技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《开放环境下本体演化方法》在我看来，如同一个引人入胜的谜语，勾勒出一个充满挑战的研究方向。我作为一个长期关注信息科学与知识工程的实践者，深知在现实世界中，知识的获取和管理并非一蹴而就，而是伴随着数据的不断生成、概念的模糊性以及人工干预的引入，呈现出一种持续演化的态势。尤其是在“开放环境”这一概念的加持下，意味着研究将跳出封闭、受控的实验室场景，直接面对现实世界数据的复杂性、不确定性和多源性。这对于那些渴望将理论模型落地，解决实际问题的研究者和工程师来说，无疑是一大福音。我设想，书中可能详细阐述了如何处理异构数据源的整合、如何应对概念漂移和语义冲突、以及如何设计有效的机制来支持本体的自动化更新和验证。也许，它会提供一套完整的框架，从数据收集、本体构建、到演化策略的制定，都给予了详细的指导。此外，考虑到“演化”二字，书中或许还会探讨一些启发式算法、机器学习模型，甚至是基于规则的推理机制，来驱动本体的语义演变。我特别好奇的是，书中是否会涉及众包、群体智能等协同方式，以集人类的智慧来弥补机器在理解复杂语义方面的不足，从而更好地实现本体在开放环境下的可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

《开放环境下本体演化方法》这个书名，在我看来，像是在描绘一幅宏大的知识工程蓝图。我一直对如何让机器能够理解并运用日益增长的、不断变化的知识感到着迷。在“开放环境”这样一个多变且难以预测的场景下，对本体进行“演化”，意味着它不能仅仅是一个静态的知识字典，而是一个能够自我学习、自我更新的智能体。我猜想，书中很可能会深入探讨本体演化的机制，例如，如何通过分析新的数据流来识别概念的引入、合并、分裂，或者属性的改变。这或许涉及到一些基于机器学习的模式识别技术，也可能包含一些基于逻辑推理的规则更新方法。而且，“开放环境”的提出，暗示了研究将要面对现实世界数据的复杂性，包括噪声、不完整性以及多源异构等挑战。因此，书中很有可能会讨论如何处理这些数据上的不确定性，并从中提取出可靠的知识来驱动本体的演化。我特别期待书中是否会涉及本体演化中的评估指标和方法，比如如何衡量一个演化后的本体在某个特定任务上的性能提升。此外，如果书中能够提出一些通用的、可迁移的本体演化框架，能够适用于不同领域的知识更新需求，那将极大地提升这本书的理论价值和实践意义。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的书名《开放环境下本体演化方法》，我的第一反应是，这听起来是一项相当前沿且具有实际应用价值的研究。在如今这个信息爆炸的时代，我们每天都在接触海量的数据，而这些数据背后往往蕴含着复杂的知识和关系。然而，很多时候，这些知识并不是静态的，它们会随着时间的推移、新信息的涌现以及人类认知的变化而发生改变。因此，如何让知识表示（也就是“本体”）能够跟随这些变化而“演化”，并且是在一个不确定、不可控的“开放环境”下进行，这本身就是一个巨大的挑战。我猜测，这本书或许会探讨一些非常具体的技术和方法，来解决这个问题。比如，它可能会介绍如何自动地从文本、图像、传感器数据等各种来源中提取新的概念和关系，并将其融入到现有的本体结构中。又或者，书中会讨论如何检测本体中存在的过时信息或者不一致性，并提出相应的修正策略。我个人特别感兴趣的是，书中是否会涉及一些关于“学习”的理论，比如如何让本体能够像人一样，通过观察和经验来学习新的知识，并不断完善自身的结构和语义。如果书中能够提供一些实际案例，展示这些方法在某个具体领域的应用，例如在智能搜索、语义网、或者是一个智能助手的设计中，那将非常有说服力。