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1、博博 士士 学学 位位 论论 文文 论文题目论文题目 集成情境知识管理中几个关键技术的研究集成情境知识管理中几个关键技术的研究 作者姓名作者姓名 潘 旭 伟潘 旭 伟 指导教师指导教师 程耀东 教授 顾新建 教授程耀东 教授 顾新建 教授 学科学科(专业专业) 机械制造及其自动化 机械制造及其自动化 所在学院所在学院 机械与能源工程学院 机械与能源工程学院 提交日期提交日期 二五年九月 二五年九月 浙 江 大 学 博 士 学 位 论文 集成情境知识管理中几个关键技术的研究集成情境知识管理中几个关键技术的研究 博士研究生： 潘 旭 伟 学科、专业： 机械制造及其自动化 导 师： 程 耀 东 教授
2、 顾 新 建 教授 浙江大学研究生院 二五年九月 本学位论文得到国家自然科学基金项目(79970036)和国家 863 高科技计划项目(2002AA414310)资助 A Dissertation Submitted to Zhejiang University for the Degree of Doctor of Philosophy Research on Some Key Technologies of Knowledge Management Integrating Context Candidate: Pan Xuwei Subject: Mechanical Manufactur
3、ing and Automation Supervisor: Prof. Cheng Yaodong Prof. Gu Xinjian Graduate School of Zhejiang University September, 2005 Supported by National Nature Science Foundation of China (No. 79970036) and 863 High-Tech. R / 使用 FileManager 找到输入文件 InputStream in = FileManager.get().open( inputFileName ); if
4、 (in = null) throw new IllegalArgumentException( “File: “ + inputFileName + “ not found“); / 读入 RDF/XML 文件 model.read(in, “); / 以 RDF/XML 形式输出到文件 model.write(System.out, “RDF/XML-ABBREV“); - 122 - 附录 C 基于 Jena 的本体动态处理 创建RDF 空模型 读入RDF 初始文件 对RDF图进行声明的查 询、增加、删除等操作 输出操作后 RDF模型 图 C- 1 对 RDF 图进行一次操作处理的主要过
5、程 C.2 基于 RDQL 的 RDF 图查询 虽然 RDF 包也提供了对 RDF 图查询的一些功能，但查询能力很弱，在很多 情况下无法满足 KMIC 系统开发对本体的查询要求，因此需要采用基于 RDQL 的 RDF 图查询。RDQL 是 Jena 框架中的 RDF 查询语言，它基于面向数据 (data-oriented)的查询模型。RDQL 提供了一种确定图模式(与图相对应匹配)的方 法，来处理匹配的集合。 RDQL的查询模型类似于SQL语法， 其详细语法定义参见文献Jena， 2004b。 RDQL通过FROM子句确定RDF模型，变量以?打头，URI通过表示。表C-1 对 RDQL的主要查
6、询子句进行了简单介绍。在KMIC系统开发中应用的RDQL包为 com.hp.hpl.jena.rdql。使用RDQL查询的基本代码示例如下： /建立查询语句 String querySting = “SELECT ?Person, ?familyName WHERE (?resource info:age ?age) (?resource, vCard:N ?y), (?y, , ?familyName) AND ?age = 24 USING info FOR vCard FOR “ ; Query query = new Query(queryString) ; /如果查询语句没有确定查询
7、模型，则需要设置要查询的 RDF 模型 query.setSource(model); QueryExecution qe = new QueryEngine(query) ; /执行查询及处理查询结果 QueryResults results = qe.exec() ; for ( Iterator iter = results ; iter.hasNext() ; ) ResultBinding res = (ResultBinding)iter.next() ; . process result here . - 123 - 浙江大学博士学位论文：集成情境知识管理中几个关键技术的研究 r
8、esults.close() ; 表 C- 1 RDQL 主要查询子句说明 查询子句 说明 SELECT 确定要返回到应用程序的变量 FROM 通过 URI 确定要查询的 RDF 模型 WHERE 通过一系列的三元组模型确定了查询图模式 AND “和”布尔表示符 USING 通过引用前缀等，缩短 URI 长度的一种方法， C.3 OWL 本体开发实现 Jena 2 的本体 API 是与本体语言中立的， 即本体类不是与本体语言紧密绑定 的。为支持此功能，每种本体语言都有一个档案(profile)，该 profile 列出了该语 言允许的构词及对应类和属性的 URI， 如对于 OWL profil
9、e， 对象属性的 URI 为： owl:ObjectProperty。profile 与本体模型绑定在一起。Jena 2 中的本体模型 (OntModel)是从三元组 RDF 基本模型中扩展而来的，其扩展的内容主要包括本 体中包含的对象类别：类(类别层次结构)、属性(属性层次结构)和实例。本体模 型对象所理解的声明是建立在底层 RDF 图中断言声明和通过推理引擎推理获得 的声明基础上的，如图 C-2 所示。图中最底层的 RDF 图和本体可以通过“并” 操作形成一个图，这样可以支持来源不同的本体及其实例。断言声明保存在基本 图 C- 2 本体模型内部接口及其输入(来源：Jena，2004c) -
10、 124 - 附录 C 基于 Jena 的本体动态处理 RDF 图中，并提供了一个简单的内部接口：Graph 接口。推理机或推理引擎可以 使用基本 RDF 图和语义规则进行推理，获得更为全面的声明，而推理的声明同 样提供 Graph 接口。由此可知本体模型只与 Graph 接口交互，所以本体模型建立 可以没有推理引擎。 本体模型的创建以及从本体文件的导入的基本代码示例图下： /创建本体模型 OntModel m = ModelFactory.createOntologyModel(); /确定本体文件 OntDocumentManager dm = m.getDocumentManager()
11、; dm.addAltEntry( “ “file:“ + JENA + “doc/user-manual/ontology/data/camera.owl“); /读入本体文件 m.read( “ ); 在Jena 2 中的本体API有个共同的父类OntResourse，OntResourse接口是从 RDF的Resource接口扩展而来，所以在RDF图模型中资源和节点的方法在 OntResourse都被接受和采用，因此可以有效地使用RDF图模型。在KMIC系统开 发中使用的OntResourse类的主要公共属性和方法见表C-2 和C-3。同时本体API 还提供了类OntClass、OntP
12、roperty、Individual分别处理本体中的类、属性和实例， 详见文献Jena，2004c。 表 C- 2 KMIC 系统开发中使用的 OntResourse 类的主要属性 属性 含义 versionInfo 表示资源的版本或历史的字符串 comment 通用的说明注释 label 人们可读的标识 seeAlso 获取资源更多信息的另外一个 Web 位置 isDefinedBy 对资源提供一个定义 sameAs 说明该资源与另外的资源等同 differentFrom 说明该资源与另外一个资源不同 表 C- 3 KMIC 系统开发中使用的 OntResourse 类的主要方法 方法 作用
13、 add 对给定属性增加一个值 set 给属性移除任何已经存在的值，然后增加给定的值 - 125 - 浙江大学博士学位论文：集成情境知识管理中几个关键技术的研究 list 返回一个覆盖属性所有值的迭代 get 返回属性的一个值。如果空，返回 null，如果多值，返回任意一个 has 返回 true，如果给定的属性有至少一个值的话 remove 移除资源属性值中给定的值 C.4 基于 Jena 2 的本体推理实现 使用 Jena 2 的另外一个重要目的是对本体的推理。Jena 2 推理子系统设计了 推理引擎(推理机)内嵌到 Jena，这些推理引擎从基本的 RDF 声明、本体信息以 及与推理关联的
14、规则中推理获得附加的 RDF 断言声明。Jena 2 推理引擎支持了 OWL 本体语言的推理，可从实例数据和类描述中获得更多的事实信息。 在 KMIC 系统开发中， 使用 Jena 2 的 OWL 推理机和通用规则推理机分别实 现对基于 OWL 构词规则和用户自定义规则的推理。 OWL 推理机支持对 OWL 构词规则的推理，其基本实现代码的示例如下： /导入 Schema 和实例数据 Model schema = ModelLoader.loadModel(“file:data/kmicSchema.owl“); Model data = ModelLoader.loadModel(“file
15、:data/kmicData.rdf“); /创建 OWL 推理机 Reasoner reasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner(); reasoner = reasoner.bindSchema(schema); /创建 InfModel，把推理机与实例数据结合在一起 InfModel infmodel = ModelFactory.createInfModel(reasoner, data); /对 infmodel 进行各种需要的处理和操作 Jena 2 包含一个通用规则推理机，利用该推理机可以对用户自定义的通用规 则进行推理。该推理机支持建立在
16、 RDF 基础上基于规则的推理，提供了数据驱 动、目标驱动及综合推理等推理方法。通用推理机需要提供规则集合来定义其推 理行为。使用 Jena 2 通用推理机实现基于用户自定义规则的 RDF 推理的基本实 现代码示例如下： / 创建一个综合推理机的说明，从外部文件导入规则数据 Model m = ModelFactory.createDefaultModel(); Resource configuration = m.createResource(); configuration.addProperty(ReasonerVocabulary.PROPruleMode, “hybrid“); configuration.addProperty(ReasonerVocabulary.PROPruleSet, “data/kmicUser.rules“); / 创建综合推理机
