本体不一致的诊断方法(上海海事大学信息工程学院,上海200135)摘要:近年来,语义Web技术不断发展,本体作为一种清晰表达语义和知识共享的方式,成为了语义Web的核心,其相关研究也得到了很大的进步。然而,在实际应用中,很难构建没有错误的本体,引起本体不一致的原因有很多。本文研究的是不一致本体的诊断方法,提出了模型诊断方法和局部诊断方法两部分,并给出了相应的方法描述。关键字:本体;本体不一致;诊断Abstract:Inrecentyears,theSemanticWebtechnologydevelopment,thebodyasaclearexpressionofsemanticsandknowledge-sharingmanner,becamethecoreoftheSemanticWeb,,inpractice,itisdifficulttobuildthereisnowrongbody,,diagnosticmethodsandmodelsproposedlocaldiagnosticmethodsintwoparts,andthecorrespondingmethoddescriptionsKeywords:Ontology;Inconsistency;,受到了研究者的广泛关注。因为目前的推理机只能检查出不一致本体中不可满足的概念,而无法检查出产生不一致的原因,更无法分析或修复本体中的错误。因此,研究不一致本体的诊断修复方法是非常重要和必要的,诊断修复法就是研究当本体出现不一致时,如何利用有效的方法来帮助用户分析不一致产生的原因,诊断出导致不一致出现的公理集合,进一步给出有效的解决方案修复不一致。(diagnosis)问题的基本定义:当观察到一个异常行为时,从本体中找出可能引起该行为的部位。“诊断”这个概念来自医疗领域,指医生根据病人的主诉信息,诊断出发病原因的过程,例如,病人的“异常行为”表现为头部发烧,经医生诊断后确定“发病部位”是扁桃体炎症。Reiter采用一阶命题逻辑来描述问题域。Hamscher等人在Reiter的基础上,提出了模型诊断(Model-basedDiagnosis)方法,即已知一个本体,ponents),将这些新成分添加到该本体中,一旦新成分的添加动作引起该本体发生不一致现象,则使用诊断方法,陈复本体的一致性。它采用与Reiter相同的形式语言来描述待诊断问题的领域模型。基于模型诊断的本体不一致问题描述如下:(a)对于待诊断的本体:用一个命题公式集合来表示;(b)对于本体的每个成分X:用命题变量。okX表示该成分是否处于正常工作状态。如果没有证据证明本体不正常工作,那么假设所有变量。okX全为真。(基于诊断的本体)本体表示为一个序偶(SD,ASS),其中:(a)SD:
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