语义网 简单笔记

语义网

简单介绍

将检索到的信息解释含义和提取有用的信息，要求内容是可以被机器所理解的。一种方法就是用一种新的方法描述信息，也就是语义网。

意义

知识管理：根据含义用概念空间组织知识； 跨文档的问答功能；规定信息的权限。
电子商务：提取价格和补充信息； 企业间信息交换。xml必须要求双方对使用的词汇表达成了共识。
个人代理： 机械公敌中的个人代理真的能实现了。

技术

源数据：类似于xml
本体：某个概念相关的内容，多在一个domain中，由多个term（domain中的类）。 包括term， property，值约束， 不相交描述，对象间逻辑关系的规定
OWL是对RDF进一步扩展， 通过namespace引入的rdfs，我觉得应该是 RDF Schema的定义
逻辑：需要被机器处理，则需要用网络语言表示逻辑知识和逻辑证明，使用工具是OWL
或者DAML+OIL
代理：自主和自动运作的软件。接收用户需求，在网上找到相关信息，和其他代理交流，根据用户需求和偏好做出选择，将答案交给用户，主要作用是收集信息，提供备选方案。用到的技术：使用元数据收集信息；使用本体解释信息，和其他代理交流；用逻辑处理推导结论
和人工智能的对比：人工智能是建立类人的智能，而语义网只是协作人类处理网上事物，要求比人工智能低
相互关系：XML——》RDF——》OWL——》逻辑——》证明——》信任

XML相关

html不包含结构信息，即文档成分及其相互关系的信息，XML使用标签定义成分，使用嵌套定义相互关系
xml 还可定义约束，如年必须大于0
要想在万维网上交流，大家必须说同样的话，所以各种标准组织基于xml为各个领域定义了各种专用的xml词汇，rdf就是其中一种。

验证方式

描述xml结构有DTD和xml Schema 两种方式

DTD

定于 element及关系；property（名称，类型和值）；支持递归定义，正在慢慢淡出；

Schema

好处：
基于xml自身语法
提供了schma重用和简化的可能：扩展已有模式建立新模式
提供一套数据类型集
组成：
元素类型 <elementname="" />
定义 type, name,minOccurs, maxOccurs
属性类型 <attributename="" /> 定义 type use
数据类型
数字 字符串 日期和时间 用户自定义数据类型（继承和组合已有类型）
数据类型的限制： use type对包含的属性做限制

处理

使用xslt
完成 xml文件转换为html 或者另一种格式的xml

RDF

xml 没有提供表示数据语义的手段
rdf 是一个三元组的statement, rdfs定义了rdf用到的词汇，什么属性作用于什么对象，属性取什么值，描述对象间的关系。
rdf是领域独立的，可以在其基础上为特定领域定义内容，如ndl

基本概念

resource: 就是对象，使用uri进行标示
property 是特殊的资源，表达resource间关系
statement： 三元组组成
可以通过uri指代陈述，建立多个陈述间的关系
数据类型： 如果要确定 “27”是字符串还是文本，需要指定其数据类型，允许外部定义的任意数据类型模式，但用的最多的是 xml schema中定义的。

坏处

1. 对机器友好，对人不友好
2. 属性可以是resource。增加了复杂性
3. 不支持多个谓词，只能通过递归进行模拟

rdf语法

rdf：about
类似于id，用于根据某个class，创建实例
rdf: datatype 可以指定数据类型
rdf：resource
对已定义对象的引用
rdf:id 同rdf：about ，需要加 #
rdf: type 用于引入某种结构
几种变形： 1. element中无属性，只有text，可以作为父节点的属性； 2. rdf:type定义的resource，可以使用 type定义的名称替换rdf:description

容器元素

rdf：bag： 集合内元素无序且不唯一
rdf:Seq ： 元素有序且不唯一
rdf:Alt : 多选一
rdf:_n （rdf:li）：代表元素
collection ： 表示只含有特定成员的 groups，使用 rdf:List (代表集合) rdf:first （第一个） rdf:rest 和 rdf:nil （集合结尾）； 使用rdf:parseType="collection" 来定义。
具体化： 使用 rdf:subject rdf:predicate和 rdf:object 与rdf:resource 配合完成资源的引用

rdf schema

类和实例： 使用rdf:type class
规定instance和class 的关系
类层次结构和继承： rdf:subClassOf
属性层次结构： 属性是全局定义的，不是在类中封装，也可定义属性的层次关系 ， 使用 subPropertyOf
和Property

RDFS

rdfs 是一个RDF文档，并且基于XML的RDF语法

核心类：

rdfs:Resource： 定义资源
rdfs:Class： 定义类， 代表某一类型的资源
rdfs:Literal : 定义文字类
rdfs:Property
rdfs:Statement

核心属性：

rdf:type : 将资源和所属的类联系起来，将该资源申明为所属类的一个实例
rdfs:subClassOf: 把类和父类想连接，一个类可以是多个类的子类
rdfs:subPropertyOf： 把属性和它的父属性相连接

约束属性的核心属性

rdfs:domain : 规定subject所属的类
rdfs: range： 规定三元组中 object
所属的类
<rdf:Property rdf:ID="电话号码" >
<rdfs:domain rdf:Resource="#教师" />
<rdfs:range rdf:Resource="$rdf:Lieral " />
</rdf:Property>
rdfs:ConstraintResource: 所有约束的类
rdfs:ConstraintProperty ： 所有定义约束的属性

具体化：陈述引用

rdf:subject rdf:predicate rdf:object

容器类

rdf:Bag rdf:Seq rdf:Alt rdf:Container(所有容器的父类)

工具属性

rdfs:seeAlso： 把资源和解释它的另一个资源联系起来
rdfs:isDefinedBy： 把资源和定义的位置联系起来
rdfs：comment
rdfs:label : 定义一个用户友好的名字，作为图形化节点的名称， <rdfs:label>内容</rdfs:label>

rdf schema 的定义

rdf和rdfs的 xml文件，略

rdf和rdf schema的公理语义

主要是数学推理，作为机器进行推理的基础

rdf 直接推理系统

三元组和其上定义的规则，用于推理，比3.7中数学推理更加简单

使用RQL查询

基本查询
class 检索所有类
property 检索所有属性
具体的类，如 course 检索该类的所有实例， ^course 检索不包括继承类的实例
select from where 查询
select X,Y from {X} phone {Y}
检索属性是phone的所有 subject和object、
select X, Y from lecture{X} . phone{Y }
获取lecture的所有实例，作为 phone的subject，两次搜索通过.链接
模式查询
检索 实例及所属类或属性，通过 @ 和 $得到所属的property 和class

网络本体语言 OWL

在rdf基础上，对建模原语功能增强，owl目标是成为语义网的公认标准本体语言

本体语言需求

rdf的局限性：

属性的局部辖域： rdfs:range是针对property的所有 subject，不能针对特定的subject进一步细化，如牛吃植物，其他动物吃肉
类不相交性： 如男和女不想交
类的布尔组合： 定义类的 并交 补，产生新的类
基数约束： 属性取值不同时的约束，如 我有一个父亲，我有好几个兄弟
属性的特殊性质： 属性的传递性、唯一性和逆属性等

owl子类

full语法完全兼容rdf；表达能力过于强大，以至于是不可判定的
dl 保证高效率的推理，缺点是不与RDF完全兼容
lite： 对dl进一步限制，优点是对人容易掌握，开发工具容易实现；缺点是表达能力有限

OWL语言

类元素：

owl:Class 定义类，其中包括
owl:disjointWith 规定与某个resource不想交
owl:equivalentClass 表示类等价
预定义的两个类： owl:Thing（最一般的类）和 owl:Nothing (空类)

属性元素：

对象属性：将两个对象相互关联 owl:ObjectProperty
数据类型属性：对象和数据类型值相互关联 owl:DataProperty
逆属性： owl:inverseOf
等价属性：owl:equivalentProperty

属性约束：

根据 propery，object（subject）约定剩下的subject（object）,使用 owl:Restriction和rdfs:subClassOf 对已有类进行约束，生成匿名类
使用 owl：allValueFrom hasValue someValueFrom 定义属性的取值范围；使用 minCardinality 和maxCardinality cardinality 定义基数约束

特殊性质: 定义属性元素的性质

传递性：owl:TransitiveProperty
对称性：owl:SymmetricProperty
函数性：owl:FunctionalProperty 不同的subject的属性只能取不同的object
逆函数性：owl:InverseFunctinalProperty 特定object的属性只能取不同的object

布尔组合：

并： owl:UnionOf
交： owl:intersectionOf 不相交 owl:disjointWith

枚举：

owl:oneOf

实例：

<rdf:description rdf:ID="123 ">
<rdf:type rdf:resource="#教师" />
</rdf:description>
<教师 rdf:ID="#123" />
使用 owl:differentFrom
和 owl：distinctMembers 陈述个体不相等

数据模型

见owl参考文档