基于本体的案例推理模型研究
万方数据
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?１４２４?计算机应用研究第２６卷
本体与ＣＢＲ结合的基础上，本文提出了一个开发ＣＢＲ应用的模型框架。由于框架可以整合以前的开发成果，并为以后的实际开发提供一般的开发流程和接口，从这两方面来讲，都很好地支持了软件工程学中的软件重用的思想。
由于Ｊａｖａ技术开源及跨平台等优点，Ｍ．ＯＮＣＢＲ的具体实现可选用Ｊａｖａ技术。另外，Ｊｅｎａ是最新的功能强大的本体操作及推理工具包，也是基于Ｊａｖａ技术实现，所以框架中本体操作及推理部分可结合Ｊｅｎａ技术。
关于框架的定义已有不少．引用最多的是下面的定义：
框架，是一个类的集合，为一系列相关问题的解决提供了一个抽象的设计峰Ｊ。换句话说，框架是为一给定问题域的应用提供了一个部分的设计与实现，对软件开发来说，框架的使用有许多优点：
ａ）模块化。模块间的松耦合性使得设计和实现的改变导致的影响局部化，提高了软件的质量。
ｂ）可重用性。充分利用领域知识和以前的开发成果，而不是重新开发一套解决方案，提高了编程效率，改善了软件的质量、性能、可靠性和互操作性。
ｃ）可扩展性。使实现能够继承稳固的接口，增强了可扩展性。。
在ＣＢＲ领域，很多人做出了巨大努力，也提出了一些开发ＣＢＲ系统的基本框架和工具，如ＣＢＲ－Ｔｏｏｌ峥１、Ｏｒｅｎｇｅ。＂１１、ＣＡＴ?ＣＢＲｆ８】、Ｊｃｏｌｉｂｒｉ［９１；在机器学习和数据挖掘领域，也开发了一些ＣＢＲ推理可用的方法库，如ＭＬＣ４－＋、Ｗｅａｋ等。在吸收众多经验的基础上，本文提出了基于本体的案例推理模型Ｍ?ＯＮＣＢＲ。
从Ｍ．ＯＮＣＢＲ的体系结构图（图３）可以看出，此模型主要分为三层，即持久层、接口层和逻辑推理层。
图３Ｍ—ＯＮＣＢＲ模型结构
下面分别介绍各层的功能及其实现。
１）持久层（ｓｔｏｒａｇｅｌａｙｅｒ）它是案例的持久化存储位置，可以是数据库、文本文件或描述逻辑本体。根据知识的种类不同可同时选择某几种方式。案例表达方法可有多种，即最一般的（属性—值）、结构化表示法、基于框架的表示法、面向对象表示法和语义网络法。
２）连接器（∞ｎ．ｅｃｔｏｒ）Ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ是一个接口，是接口层的主要部件，负责访问和检索持久层的案例，并且以一个统一的方式把案例返回到ＣＢＲ系统；针对不同的存储媒体可有具体的实现ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ接Ｉ＝１的类。根据案例持久化存储的三种主要方式（关系数据库、本体库、文本文件），下面将阐述其相应的访问方式及其技术实现：．
ａ）ＤＢＣｏｎｎｅｃｔｏｒ关系数据库连接器。用于访问关系数据库
的案例，由于本框架是基于Ｊａｖａ技术的，可充分利用Ｊ２ＥＥ最新的核心技术ＪａｖａＢｅａｎ和Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ。关系数据库的案例可用ＪａｖａＢｅａｎ来表达。ＪａｖａＢｅａｎ是一Ｊａｖａ类，对每一个ｐｕｂｌｉｃ属性都有相应的鲥（）和ｓｅｔ（）方法，它的修改和管理可由称做Ｉｎ?ｔｒｏｓｐｅｃｆｉｏｎ的Ｊａｖａ技术自动执行。现在的Ｊａｖａｗｅｂ开发大多使用了ＪａｖａＢｅａｎ技术，而案例的持久化可通过Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ包进行管理。Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ是Ｊａｖａ数据对象（ＪＤＯ）的一具体实现，可自动存储ＪａｖａＢｅａｎ到关系数据库；同时它还支持ＸＭＬ作为存储媒体，并提供了一些工具来支持数据持久化映射。Ｈｉｂｅｒｎａｔｅ也提供了一标准的查询语言，可用来表达ＣＢＲ查询。
ｂ）ＯｎｔｏＣｏｎｎｅｃｔｏｒ本体连接器。用于访问存储在本体中的知识。Ｊｅｎａ是基于Ｊａｖａ语言的语义网开发工具，它为处理ＲＤＦ图提供了用于Ｍｏｄａｌ类的ＡＰＩ。使用这些ＡＰＩ，用户可以选择将ＲＤＦ图存储在内存中或者是持久化存储（文件或数据库方式）。新版本的Ｊｅｎａ２支持基于ＲＤＦＳ和ＯＷＬ等语义推理，并提供了相应的ＡＰＩ工具包，所以本层的实现主要是基于Ｊｅｒｍ工具包。
ｃ）ＴｅｘｔＣｏｎｎｅｃｔｏｒ。由于许多经验是以文本（如网页）的形式存在的，实现文本案例的访问具有重要意义。这一层的实现首先是使用信息提取方法（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ）来获取文本中的信息，然后采用一结构化的方式表达案例。这样就可以用普通的ＣＢＲ方法（如ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）进行推理，所以文本信息的提取是这一层的关键。这里，此模型借助了ＯｐｅｎＮＬＰ【Ｉ训工具包。ＯｐｅｎＮＬＰ库提供了一些实现最大熵算法的方法。最大熵算法在文献［“］中已被证明是处理复杂分类任务很好的方法，目前已经被实现和用于自然语言处理。ＯｐｅｎＮＬＰ分为独立的一些层，可以分别执行虚词移除、句子感知、语法检测、特征和词组提取等功能。这些层相互间没有依赖关系，可以独立使用。ＴｅｘｔＣｏｒｍｅｃｔｏｒ层的实现主要是基于ＯｐｅｎＮＬＰ技术对文本内容进行提取。．３）案例的内存组织（ｉｎ—ｍｅｍｏｒｙ）通过ｃｏｎｎｅｃｔｏｒ对象连接到具体的案例持久层，案例就被加载到内存，这时就需用一数据结构来组织案例。一个好的数据结构将使效率大大提高ｊ针对具体的案例结构案例库的组织可选用线性表、ｋ－ｄ树等。
４）逻辑推理层（ｒｅａｓｏｎｉｎｇｌｏｇｉｃ）这一层是ＣＢＲ推理过程中相关算法的具体实现，主要是相似性算法及适配算法。根据应用的需要可实现其具体的算法，如传统的基于数据库、ＩＤ３决策树ｋ－ｄ树的案例检索算法¨２１等。本文前部分介绍的两种基于本体的相似性评估方法及基于本体模型的替代方法也是在这一层得以实现。
３结束语
案例推理技术是迅速发展起来的人工智能的一个子领域，而基于本体的知识表示是语义推理的前提和基础，案例推理与本体技术的结合是ＣＢＲ发展的趋势。本文主要阐述了本体在案例检索、案例适配方面所表现出的明显优势。在此基础上提出了一个基于本体的案例推理模型框架Ｍ．ＯＮＣＢＲ，并分析了各模块的实现方法。此框架具有一般框架的优点，从软件复用的角度提高了开发效率。
（下转第１４３１页） 万方数据
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基于本体的案例推理模型研究
作者：谢红薇， 李建伟， XIE Hong-wei， LI Jian-wei
作者单位：太原理工大学,计算机与软件学院,太原,030024
刊名：
计算机应用研究
英文刊名：APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
年，卷(期)：2009,26(4)
被引用次数：10次
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引用本文格式：谢红薇.李建伟.XIE Hong-wei.LI Jian-wei基于本体的案例推理模型研究[期刊论文]-计算机应用研究 2009(4)