《基于Jena开发包的交通本体推理机制研究》-工学论文，科技论文-论文范文参考-科学狗论文网

标题

基于Jena开发包的交通本体推理机制研究

范文

马苗苗　陈春辉

摘要：传统的基于关键字语法匹配的信息检索技术，查询返回的结果往往存在很大的信息冗余。而引入基于本体（Ontology）的语义检索技术，通过定义明确的领域概念、属性和实例来建立领域本体及其推理机制，发掘概念、实例之间隐含的信息，从而实现基于语义的智能地理信息检索。本文以交通领域本体为例，在使用Protégé建好交通本体之后，基于Jena推理机和SWRL推理规则语言，自定义了一些基本的本体推理规则，并设计了一套面向具体应用的本体推理机制，以解决实际的应用问题。

关键词：本体;地理本体;交通本体;本体推理

中图分类号：U495;TP391.1文献标识码：A 文章编号：1003-5168（2020）13-0102-03

Research on a Query System of Based on Traffic Ontology

Using Jena Development Package

MA Miaomiao1 CHEN Chunhui2

（1.Henan College of Surveying and Mapping，Zhengzhou Henan 450000;2.Geophysical Survey Team of Henan Coal Geology Bureau，Zhengzhou Henan 450000）

Abstract： The returned results from traditional keyword-based information retrieval technology which mainly depends on syntax matching often have a lot of information redundancy. However， ontology-based semantic search technology can achieve the goal of semantic intelligent information retrieval through building ontology with well-defined concepts， attributes and instances and constructing ontology-based reasoning mechanism by which we can explore the implicit information of concepts and instances. In this paper， taking traffic domain ontology as an example， after using Protégé to build traffic ontology， based on Jena reasoning machine and SWRL reasoning rule language， some basic ontology reasoning rules were defined， and a set of ontology reasoning mechanism for specific application was designed to solve practical application problems.

Keywords： ontology;geographic ontology;traffic ontology;ontology reasoning

1 研究背景

目前，本体技术已被广泛应用于地理信息科学领域，如地理概念分类、地理知识的推理与查询等。基于交通本体的知识库为交通应用系统提供了交通信息的自动识别和推理功能，对提供智能地理信息查询服务具有深刻的意义。该方法有望为以地理信息为基础的“数字地球”“国家空间信息基础设施”等项目进行多元信息集成和管理提供新的解决思路。

在使用软件Protégé建好交通本体之后，便要对交通本体进行解析，从而开发基于RDF与OWL的语义应用程序。本体解析有很多思路和工具可以使用，其中本体推理机为RDF、RDFS、OWL提供了一个程序开发环境。为了实现交通本体的推理，基于Jena推理机和SWRL推理规则语言，本文自定义了一些基本的本体推理规则，并设计了一套面向具体应用的本体推理机制，以解决实际的应用問题。

2 本体推理机

推理机（Inference Engine）主要由执行器、调度器和一致性协调器等组成，推理机制主要包括推理和控制两个方面[1]。推理机是专家系统中实现基于知识推理的部件，是基于知识的推理在计算机中的实现，是知识系统中不可或缺的重要组成部分。常用的推理机有Jess推理机、Racer推理机、Pellet推理机和Jena推理机。下面将着重介绍Jena推理机。

Jena是由美国HP实验室开发的一个开源项目，是用于构建语义网的Java程序框架。其可以被看作是一个面向语义网应用的开发包，为本体描述语言RDF、RDFS和OWL提供了一个程序开发环境，并提供函数调用接口和对本体进行解析、推理、查询和存储等操作的接口[2-5]。Jena中各组成部分在语义查询过程中“各司其职”，其作用如图1所示。

3 推理规则语言

本体在语义网层次结构中是用来描述语义信息资源的，也具有一定的推理功能，但其没有提供推理规则，所以推理功能是非常有限的。通常情况下，本体是用来表达具有分类特征的概念及个体等结构化的知识，而对于概念及个体之间关系等陈述性的知识，一般用规则来描述。规则具体以逻辑程序的形式来表达，每条规则由一系列前提和结论组成，如用[B1，…，Bn→H]来表达，如果前提[B1，…，Bn]成立，则结论[H]成立[6]。

SWRL基本构成部分为Imp、Atom、Built-in和Variable。其中，Imp中包括head（推理结果）与body（推理前提的基本形态）;Atom组成SWRL架构中使用的Horn字句;Built-in是SWRL中模块化的组件，记录SWRL能够引用的逻辑比较关系;而Variable记录Atom中所使用的变量。用SWRL编写空间关系本体推理规则的实质就是自定义该规则中的Imp和Atom，即在Imp中描述相关的空间关系规则，在Atom中建立相应的条件判定的限制条件。

SWRL只是一种规则语言，不是查询语言。但是，很多基于本体的应用需要从本体中抽取有用的信息[2]。针对这种问题，一种高级的語义网规则查询语言SQWRL应运而生，其是SWRL的扩展，支持OWL本体的查询。

4 交通本体推理规则

由于地理本体空间关系极其错综复杂，因此要根据具体需要自定义一些基于SWRL的推理规则。实现本体推理的关键前提就是要制定相应的本体推理规则，推理规则定义了由已知关系推导出未知关系，推理规则的格式为：

[rule-name：（a R1 b）（b R2 c）→（a R3 c）]

其中，rule-name表示规则的名称;R1、R2、R3分别表示a与b、b与c、a与c之间的关系，其中R3是推理得到的。通过这种推理关系，可以得出a与c之间原本隐含的关系。

规则1：如果起点和终点刚好是某条线路的两个站点，则乘该路车可直接到达。

Bus_station（？x）∧Bus_station（？y）∧Bus（？z）∧Belong_to_bus（？x，？z）∧Belong_to_bus（？y，？z）→Direct（？x，？y）

规则2：如果起点是站点，终点是离另一个站点很近的场所，过这两个站点刚好有直达车，则乘该路车可直接到达。

Bus_station（？x）∧Bus_station（？y）∧Site（？z）∧Bus（？a）∧Belong_to_bus（？x，？a）∧Belong_to_bus（？y，？a）∧Close（？y，？z）→Direct（？x，？z）

规则3：如果起点和终点都不是站点的场所，起点距离一个站点很近，终点离另一个站点很近，过这两个站点刚好有直达车，则乘该路车可直接到达。

Site（？x）∧Site（？y）∧Bus_station（？z）∧Bus_station（？a）∧Bus（？b）∧Close（？x，？z）∧Close（？y，？a）∧Has_bus_station（？b，？z）∧Has_bus_station（？b，？a）→Direct（？x，？y）

规则4：如果地理实体x在地理实体y里边，地理实体y在地理实体z里边，则地理实体x在地理实体z里边。

GeoFeature（？x）∧GeoFeature（？y）∧GeoFeature（？z）∧Inside（？x，？y）∧Inside（？y，？z）→Inside（？x，？z）

规则5：如果两条公交线路有公共站点，则这两条线路可在该站点换乘。

Bus（？x）∧Bus（？y）∧Bus_station（？z）∧Has_bus_station（？x，？z）∧Has_bus_station（？y，？z）→Transfer（？x，？y）

规则6：如果两条公交线路的两个站点离得很近，则这两条公交线路可在这两个站点换乘。

Bus（？x）∧Bus（？y）∧Bus_station（？z）∧Bus_station（？a）∧Has_bus_station（？x，？z）∧Has_bus_station（？y，？a）∧Close（？z，？a）→Transfer（？x，？y）

规则7：如果两条线路可以换乘，则在这两条线路的两个站点可换乘到达。

Bus_station（？x）∧Bus_station（？y）∧Bus（？z）∧Bus（？a）∧Belong_to_bus（？x，？z）∧Belong_to_bus（？y，？a）∧Transfer（？z，？a）→Transfer_to_arrive（？x，？y）

本文利用Protégé-OWL集成的SWRL Editor对SWRL规则进行创建和编辑，如图2所示。

5 结语

本文简单介绍了Jena推理机和SWRL推理规则语言，并在此基础上通过实例自定义了一些基本的本体推理规则，将构建的空间关系推理规则进行形式化表达，为基于交通本体的知识推理查询奠定了基础。

参考文献：

[1]马苗苗，陈春辉.基于Protégé的交通地理本体构建方法[J].北京测绘，2019（12）：1566-1570.

[2]熊桂喜，王开锋.基于语义的查询扩展研究[J].微计算机信息，2008（30）：177-178.

[3]葛文.地理信息服务发现方法研究[D].郑州：中国人民解放军信息工程大学，2012.

[4]李宏伟.基于Ontology的地理信息服务研究[D].郑州：中国人民解放军信息工程大学，2007.

[5]安杨，边馥苓，关佶红.基于Ontology的网络地理服务描述与发现[J].武汉大学学报：信息科学版，2004（12）：1063-1066.

[6]黄茂军.地理本体的形式化表达机制及其在地图服务中的应用研究[D].武汉：武汉大学，2005.

[7]王家耀.普通地图制图综合原理[M].北京：测绘出版社，1992.

[8]程刚.基于OWL的地名本体构建和推理机制研究[D].武汉：武汉大学，2008.

收稿日期：2020-04-08

作者简介：马苗苗（1989—），女，硕士，助理讲师，研究方向：测绘教学。

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