一种分布式动态描述逻辑

分析了目前描述逻辑(DL)的研究现状和存在的问题,特别是动态描述逻辑(DDL)作为语义Web逻辑基础所存在的问题.针对语义Web的特点和需求,对DDL进行了扩充,提出了一种新的描述逻辑,即分布式动态描述逻辑(D3L),给出了D3L的语法和语义,并研究了D3L的推理机制,提出了两种推理方法:直接推理和转化推理.与动态描述逻辑DDL相比,该D3L可以为语义Web提供更为合理的逻辑基础,弥补了DDL作为语义Web逻辑基础的不足.

支持链式桥规则的分布式动态描述逻辑

研究了链式桥规则在分布式动态描述逻辑(D3L)中的应用,旨在使得现有的分布式动态描述逻辑可以在多个系统中进行推理和发挥其在信息集成中的重要作用。在动态描述逻辑(DDL)推理和D3L推理的基础上,提出了支持链式桥规则的分布式动态描述逻辑(CD3L)推理算法。该算法首先判断能否在一个DDL系统内部进行推理,然后再判断能否在两个D3L系统间进行推理,最后通过CD3L在多个D3L系统中进行推理。与D3L相比,新提出的CD3L弥补了传统桥规则描述逻辑系统的不足,为信息系统集成和语义网提供了更为合理的逻辑基础。

动态描述逻辑推理的并行计算技术

在设计用于处理大规模本体和数据的推理引擎时,推理引擎的可扩展性是一个需要研究的重要问题.动态描述逻辑要在真实环境中获得成功应用,需要在推理中采用并行计算技术.提出了两种方法将并行计算技术应用于动态描述逻辑推理.方法1是设计分布式动态描述逻辑框架.分布式动态描述逻辑由若干独立的动态描述逻辑所组成,这些动态描述逻辑两两之间通过桥规则联系起来.提出了基于Tableau的分布式推理算法,从而为分布式动态描述逻辑提供了全局推理能力,并且该算法可以将大的推理任务分解为若干子任务,而这些子任务可以被不同的推理主体并行处理.方法2是并行化动态描述逻辑的Tableau算法的不确定分支.不确定分支的并行计算使得推理任务可以在若干独立机器上同时执行.最后,介绍了推理引擎的原型实现并评估了其性能.实验结果表明提出的两种方法取得了明显的推理加速效果.

D3L(ccy)的属性及分布式Tableaux推理算法的研究

分步式动态描述逻辑(distributed dynamic description logics,D3L)很好地实现了在多个自治本体之间导入和重用知识的思想.在多个动态描述逻辑(dynamic description logics,DDL)本体之间桥规则构成链的情况下,知识并不总是按预期的方式正确传播.借鉴了基于包的描述逻辑(P-DL)的思想,引入了组合一致性语义对D3L进行了扩展从而很好地解决了上述问题.系统地研究了扩展得到的描述逻辑D3L(ccy)的属性及分布式推理理论.证明了该描述逻辑的单调性(D3L(ccy)是一种单调逻辑)、有向性(桥规则的影响具有方向性)及冲突局部性(局部本体的冲突不会传播到整个分布式系统);通过对原有Tableaux推理算法的扩展,为D3L(ccy)提出了分布式Tableaux推理算法并研究了算法的性质,证明了该算法是可终止的、可靠的和完备的.与传统的D3L相比,扩展后的D3L可以为信息集成系统、语义Web等分布式、动态的系统提供更为合理的逻辑基础.

链式桥规则导致的D3L知识传播及推理

作为分布式、模块化本体的逻辑基础,分布式动态描述逻辑(D3L)使得通过有向语义映射连接的多个动态描述逻辑本体之上的推理成为可能.文中针对复合桥规则的知识传播进行了研究.作者发现当桥规则构成合取链的情况下,D3L的原始语义不能保证本体元素的局部语义关系正确传播到目标本体.通过引入合取映射桥规则,作者对D3L进行了扩展.由于对合取映射对应的目标元素属性进行了约束,新的桥规则可以支持局部语义关系在分布式本体间的正确传播,并且不改变D3L的原始属性.最后提出了合取映射桥规则到传统桥规则的转换语义,并证明了基于该语义的Tableaux推理算法的正确性.扩展后的D3L更好地实现了在本体间导入和重用知识的思想,因此可以为语义Web提供较完备的逻辑基础.

面向异构语义映射的D3L转换算法及其性质研究

桥规则为分布式动态描述逻辑(distributed dynamic description logics,D3L)提供了描述语义映射和知识传播的重要机制.现有的研究仅针对包含原子元素的同构桥规则.将研究扩展到了被包含端存在复合元素的异构桥规则的D3L推理问题.定义了分布式知识库的正则性.通过对桥规则进行形式变换并针对不同情形转换为已有的语言机制,提出了将动态描述逻辑DSROIQ作为局部本体语言的D3L知识库转换为单一DSROIQ知识库的算法,接着研究了该转换的性质,证明了该算法可以在多项式时间内终止、算法的目标知识库与原始知识库在可满足性上是等价的,进而证明了在上述桥规则存在的情况下正则D3L知识库的集中式推理具有与单一DSROIQ知识库推理相同的最坏时间复杂度.该算法使得D3L推理可以获得与现有的分布式推理方法相同的最坏时间复杂度并且解决了后者难以处理异构复合桥规则的问题.