開放環境下本體演化方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

宋英傑，劉亞清，張斌，辛曉 著

圖書標籤:

• 本體演化
• 開放環境
• 知識圖譜
• 本體工程
• 語義網
• 數據集成
• 信息管理
• 知識錶示
• 人工智能
• 數據挖掘

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115469076

版次：1

商品編碼：12258192

包裝：平裝

開本：大32開

齣版時間：2017-09-01

用紙：膠版紙

頁數：158

正文語種：中文

編輯推薦

本書力求科學化、實用化和前沿化，使讀者能夠在有限的時間內瞭解本體一緻性非標準推理方法，以及開放環境下多人修改本體條件下的變更序列語義衝突檢測方法和衝突診斷方法。

內容簡介

本體是共享概念模型的明確的形式化的規範說明。其重要性已在知識工程、智能信息集成、信息檢索與獲取、軟件工程、自然語言處理、普適計算等許多方麵有所體現。
本書全麵概括瞭本體演化的一些方法，重點研究開放環境下本體演化中的本體一緻性推理算法、本體演化序列內部與序列之間的衝突檢測、衝突診斷算法和本體演化多版本差異檢測算法，同時就所涉及的算法進行瞭係統的實驗和比較。
本書可作為本體推理、本體演化領域開發人員和技術人員的參考書，對本體演化衝突檢測有一定的參考價值。

目錄

第1章 緒論 1
1．1 背景知識 1
1．2 國內外相關研究 4
1．2．1 本體演化及其過程 4
1．2．2 開放環境下本體演化研究的現狀 11
1．3 當前存在的問題 17
1．4 本書內容組織 18
第2章 本體演化技術概述 21
2．1 描述邏輯與本體 21
2．2 OWL語言的邏輯基礎 24
2．3 本體推理任務 27
2．4 本體演化方法 31
2．5 本章小結 35
第3章 基於Alloy的本體推理 36
3．1 背景知識 36
3．2 Alloy語言 37
3．3 OWL到Alloy轉換過程 38
3．3．1 解析過程 39
3．3．2 生成Alloy模型 41
3．3．3 實例分析 46
3．4 Alloy Analyzer支持的OWL本體推理 47
3．4．1 基於Alloy的TBox推理 47
3．4．2 基於Alloy的ABox推理 51
3．5 實驗數據對比 53
3．6 本章小結 55
第4章 改進的基於SAT的本體推理 56
4．1 引言 56
4．2 基於SAT的本體一緻性檢測框架 57
4．3 中間語言定義 58
4．3．1 本體可滿足性問題 58
4．3．2 中間語言定義 60
4．3．3 抽象語法 61
4．3．4 語義 61
4．4 OWL語言與中間語言之間的轉換規則 63
4．5 實例分析 66
4．6 實驗對比分析 69
4．7 極小不可滿足子句集MU提取 72
4．8 本章小結 75
第5章 本體演化變更序列的衝突檢測算法 76
5．1 引言 76
5．2 基本概念 77
5．3 衝突定義及檢測 84
5．3．1 內部衝突 84
5．3．2 直接衝突 86
5．3．3 不一緻衝突 88
5．4 實驗分析 95
5．5 本章小結 97
第6章 開放環境下本體演化變更序列語義衝突檢測算法 98
6．1 引言 98
6．2 衝突變更序列矩陣模型 99
6．3 求解最小碰集序列 104
6．4 最小碰集概率排序 107
6．5 實例分析 109
6．6 本章小結 113
第7章 基於概念格的本體版本差異檢測方法 114
7．1 引言 114
7．2 概念格模型與版本格 115
7．2．1 概念格相關概念 115
7．2．2 版本空間與版本格 117
7．3 基於版本格的版本差異檢測算法 118
7．3．1 無參差異檢測 119
7．3．2 有參差異檢測 124
7．4 相關工作 127
7．5 本章小結 128
第8章 開放環境下本體演化原型係統的設計與實現 129
8．1 開放環境下本體演化原型係統架構 129
8．2 非標準推理模塊 133
8．3 衝突檢測模塊 136
8．4 語義衝突診斷模塊 137
8．5 版本差異檢測器 139
8．6 本章小結 140
參考文獻

開放環境下本體演化方法：一場知識組織的動態變革 知識的形態並非一成不變，尤其是在互聯網時代，信息的海量湧現與快速迭代，對傳統的知識組織方式提齣瞭前所未有的挑戰。本體（Ontology），作為一種對知識領域進行形式化、顯式化的描述，為理解、共享和重用知識提供瞭強大的支撐。然而，靜態的本體模型難以適應瞬息萬變的現實世界。因此，如何實現本體的動態演化，使其能夠持續地反映和適應知識的變遷，成為學術界和工業界關注的焦點。 本書《開放環境下本體演化方法》並非深入探討本體演化的具體技術細節，也不是對現有各種演化策略的羅列與比較。相反，它將著眼於更宏觀的層麵，審視本體演化在開放環境下的核心價值與實踐意義。本書將帶領讀者認識到，本體演化不僅僅是技術層麵的更新迭代，更是一場關於知識認知、組織與利用的深刻變革。 第一章：知識的潮汐與本體的躍遷——為何需要本體演化 本章將首先勾勒齣當代知識爆炸的宏觀圖景。我們將迴顧互聯網興起以來，信息生産、傳播與消費模式發生的顛覆性變化。數據量的指數級增長，信息的碎片化、異構化，以及人類認知邊界的不斷拓展，都使得靜態的知識模型麵臨巨大的壓力。本書將通過一係列生動的案例，揭示傳統本體模型的局限性：當現實世界的概念、關係以及屬性發生變化時，僵化的本體將迅速失效，導緻信息檢索的準確率下降，知識推理的可靠性降低，甚至阻礙跨領域知識的整閤與應用。 緊接著，本章將深入闡釋本體演化的必要性。我們不再將本體視為一次性的構建工程，而是將其定位為一種持續演進的知識基礎設施。本體演化，正是為瞭應對知識的潮汐，實現本體的自我革新與升級，使其始終保持與現實世界的“同步”。我們將探討，在開放、動態的環境下，本體演化將如何成為連接靜態知識與動態現實的橋梁，如何驅動知識組織模式從“靜態存儲”嚮“動態適應”的轉變。本書將強調，理解本體演化的“為何”，是掌握其“如何”的關鍵第一步。 第二章：開放環境的挑戰與機遇——本體演化的新語境 “開放環境”是本書討論本體演化的核心語境。本章將詳細剖析何為“開放環境”，並分析其為本體演化帶來的獨特挑戰與前所未有的機遇。 我們將從多個維度解讀“開放環境”的內涵： 數據源的開放性與多樣性： 互聯網上的數據來源廣泛，格式多樣，質量參差不齊。結構化、半結構化和非結構化數據的共存，以及不同領域、不同來源的數據之間的潛在衝突，都對本體演化提齣瞭更高的要求。如何從海量的、異構的數據中提取有用的知識，並將其融入本體，是本體演化麵臨的首要難題。 用戶參與的開放性與動態性： 在開放環境中，知識的生産者和消費者是模糊的，用戶既可以是知識的創造者，也可以是知識的貢獻者，甚至是知識的修正者。眾包、維基百科等模式的興起，都錶明瞭用戶參與在知識生産中的重要作用。本書將探討，如何有效地引導和管理用戶的知識貢獻，使其成為本體演化的有益補充，而不是帶來混亂。 知識領域的開放性與關聯性： 現代知識不再是孤立的，不同領域之間的界限日益模糊，知識的跨領域關聯性越來越強。本體演化需要能夠處理這種跨領域的融閤與協同，構建更具全局性和互聯性的知識網絡。 技術環境的開放性與快速發展： 新的技術不斷湧現，如機器學習、自然語言處理、圖數據庫等，為本體演化的實現提供瞭新的工具和方法。同時，開放的知識圖譜平颱、共享本體庫等生態係統的發展，也為本體的協作演化創造瞭條件。 在本章中，我們將深入分析這些開放環境的特徵如何對傳統的本體演化方法構成挑戰。例如，如何確保演化過程的穩定性和一緻性？如何處理用戶貢獻的矛盾信息？如何在大規模、異構數據中實現高效的本體更新？ 然而，挑戰往往伴隨著機遇。本書將著重強調，開放環境也為本體演化提供瞭前所未有的機遇： 數據驅動的演化： 開放的數據源為本體的自動演化提供瞭豐富的“燃料”。機器學習和數據挖掘技術可以從數據中發現新的概念、關係和模式，從而驅動本體的更新。 眾包與協作的演化： 用戶的參與為本體的補充和修正提供瞭人力資源，能夠彌閤本體與現實之間的差距，提升本體的準確性和全麵性。 跨領域的融閤演化： 開放的知識領域為本體的互聯互通提供瞭基礎，可以促進不同本體之間的對齊、融閤與協同演化，構建更強大的知識體係。 技術創新的驅動演化： 新技術的應用能夠極大地提升本體演化的效率和智能化水平，為解決開放環境下的復雜問題提供新的思路。 本書將通過對這些挑戰與機遇的深入剖析，為讀者構建一個清晰的認識框架：本體演化並非一項孤立的技術任務，而是需要在開放、動態的知識生態係統中進行的復雜而富有創造性的實踐。 第三章：本體演化的價值與邊界——重塑知識應用的圖景 本章將超越技術層麵，深入探討本體演化所能帶來的核心價值，以及在開放環境下，其價值實現的邊界與權衡。 我們將從以下幾個方麵展開論述： 提升知識的準確性與時效性： 隨著現實世界的發展，本體模型可能齣現過時或錯誤。本體演化能夠及時捕捉這些變化，更新本體的概念、屬性和關係，從而確保知識錶達的準確性和時效性。例如，在新産品發布、新法律法規齣颱、新科學發現等場景下，本體的及時更新至關重要。 增強知識的可發現性與可理解性： 演化的本體能夠更好地反映現實世界的復雜性和動態性，從而提升信息檢索的精準度，幫助用戶更輕鬆地發現所需信息。同時，更具錶現力的本體結構也有助於用戶理解復雜概念之間的關聯。 驅動智能應用的發展： 許多智能應用，如智能推薦係統、問答係統、語義搜索、知識圖譜構建等，都高度依賴於準確、完整的本體模型。本體的演化直接影響到這些應用的性能和智能化水平。本書將探討，本體演化如何成為驅動這些智能應用不斷進步的“引擎”。 促進知識共享與互操作性： 在開放環境中，不同係統、不同平颱之間需要進行有效的知識交換。演化的本體能夠提供一個穩定且不斷更新的共享模型，促進不同知識庫之間的互操作性，打破信息孤島。 支持知識的持續學習與推理： 本體演化不僅是知識的更新，更是知識的“學習”過程。通過演化，本體可以積纍更豐富的知識，支持更復雜的知識推理，從而實現更高級彆的智能。 然而，本書也強調，本體演化並非萬能，其價值的實現存在一定的邊界與權衡。我們將探討： 演化成本與效益的權衡： 本體演化的過程需要投入人力、計算資源等，並非所有知識的變化都需要及時反映到本體中。本書將引導讀者思考，如何確定本體演化的優先級，以及如何平衡演化的成本與預期的效益。 演化穩定性的挑戰： 過度頻繁或不當的本體演化可能導緻本體的不穩定，影響到依賴於本體的現有應用。本書將討論如何在演化過程中保持本體的相對穩定性，以及如何進行平滑的遷移。 知識衝突與決策的復雜性： 在開放環境中，不同來源的知識可能存在衝突。本體演化需要具備處理這些衝突的能力，並做齣閤理的決策，以維護本體的一緻性。 人為乾預與自動化程度的平衡： 完全自動化的本體演化目前仍麵臨諸多挑戰。本書將探討，在開放環境下，如何有效地結閤人為的領域專業知識與自動化技術，實現高效且準確的本體演化。 通過對本體演化價值的深入挖掘及其邊界的審慎探討，本書旨在幫助讀者形成對本體演化更全麵、更切實的認識，理解其在重塑知識應用圖景中的關鍵作用，並為未來的實踐提供理論指導。 本書《開放環境下本體演化方法》將以一種引人入勝且富有洞察力的方式，為讀者呈現本體演化在開放時代的重要性與深遠影響。它不是一本技術手冊，而是一次關於知識組織未來方嚮的深度思考，一場關於如何讓知識持續煥發生命力的探索。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的書名《開放環境下本體演化方法》，我的第一反應是，這聽起來是一項相當前沿且具有實際應用價值的研究。在如今這個信息爆炸的時代，我們每天都在接觸海量的數據，而這些數據背後往往蘊含著復雜的知識和關係。然而，很多時候，這些知識並不是靜態的，它們會隨著時間的推移、新信息的湧現以及人類認知的變化而發生改變。因此，如何讓知識錶示（也就是“本體”）能夠跟隨這些變化而“演化”，並且是在一個不確定、不可控的“開放環境”下進行，這本身就是一個巨大的挑戰。我猜測，這本書或許會探討一些非常具體的技術和方法，來解決這個問題。比如，它可能會介紹如何自動地從文本、圖像、傳感器數據等各種來源中提取新的概念和關係，並將其融入到現有的本體結構中。又或者，書中會討論如何檢測本體中存在的過時信息或者不一緻性，並提齣相應的修正策略。我個人特彆感興趣的是，書中是否會涉及一些關於“學習”的理論，比如如何讓本體能夠像人一樣，通過觀察和經驗來學習新的知識，並不斷完善自身的結構和語義。如果書中能夠提供一些實際案例，展示這些方法在某個具體領域的應用，例如在智能搜索、語義網、或者是一個智能助手的設計中，那將非常有說服力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《開放環境下本體演化方法》在我看來，如同一個引人入勝的謎語，勾勒齣一個充滿挑戰的研究方嚮。我作為一個長期關注信息科學與知識工程的實踐者，深知在現實世界中，知識的獲取和管理並非一蹴而就，而是伴隨著數據的不斷生成、概念的模糊性以及人工乾預的引入，呈現齣一種持續演化的態勢。尤其是在“開放環境”這一概念的加持下，意味著研究將跳齣封閉、受控的實驗室場景，直接麵對現實世界數據的復雜性、不確定性和多源性。這對於那些渴望將理論模型落地，解決實際問題的研究者和工程師來說，無疑是一大福音。我設想，書中可能詳細闡述瞭如何處理異構數據源的整閤、如何應對概念漂移和語義衝突、以及如何設計有效的機製來支持本體的自動化更新和驗證。也許，它會提供一套完整的框架，從數據收集、本體構建、到演化策略的製定，都給予瞭詳細的指導。此外，考慮到“演化”二字，書中或許還會探討一些啓發式算法、機器學習模型，甚至是基於規則的推理機製，來驅動本體的語義演變。我特彆好奇的是，書中是否會涉及眾包、群體智能等協同方式，以集人類的智慧來彌補機器在理解復雜語義方麵的不足，從而更好地實現本體在開放環境下的可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名——《開放環境下本體演化方法》——聽起來就充滿瞭探索性和挑戰性。對我而言，它似乎指嚮瞭知識錶示領域一個非常關鍵且迫切需要解決的問題。傳統上，我們構建的本體往往是靜態的，一旦建立，要對其進行修改和更新就非常睏難，尤其是在麵對互聯網這樣龐大、動態且信息來源極其廣泛的“開放環境”時。我猜測，這本書的核心內容將會圍繞著如何設計和實現一種能夠自動或半自動地適應不斷變化的外部世界的知識模型。這可能涉及到對新數據的實時分析，識彆其中潛在的概念、屬性和關係的變化，以及如何將這些變化有效地反映到本體的結構和語義中。書中或許會介紹一些先進的算法，比如利用自然語言處理技術來理解文本中的新知識，或者利用圖神經網絡來捕捉數據之間的動態關聯。我尤其好奇的是，書中是否會提齣一套完整的體係，來處理本體演化中的衝突檢測、版本管理以及質量評估等關鍵問題。畢竟，在一個開放的環境中，信息的質量往往參差不齊，如何確保演化後的本體仍然保持其準確性和一緻性，是一個不容忽視的難題。這本書的齣現，或許能夠為我們構建更智能、更具適應性的信息係統提供重要的理論指導和技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

《開放環境下本體演化方法》這個書名，在我看來，像是在描繪一幅宏大的知識工程藍圖。我一直對如何讓機器能夠理解並運用日益增長的、不斷變化的知識感到著迷。在“開放環境”這樣一個多變且難以預測的場景下，對本體進行“演化”，意味著它不能僅僅是一個靜態的知識字典，而是一個能夠自我學習、自我更新的智能體。我猜想，書中很可能會深入探討本體演化的機製，例如，如何通過分析新的數據流來識彆概念的引入、閤並、分裂，或者屬性的改變。這或許涉及到一些基於機器學習的模式識彆技術，也可能包含一些基於邏輯推理的規則更新方法。而且，“開放環境”的提齣，暗示瞭研究將要麵對現實世界數據的復雜性，包括噪聲、不完整性以及多源異構等挑戰。因此，書中很有可能會討論如何處理這些數據上的不確定性，並從中提取齣可靠的知識來驅動本體的演化。我特彆期待書中是否會涉及本體演化中的評估指標和方法，比如如何衡量一個演化後的本體在某個特定任務上的性能提升。此外，如果書中能夠提齣一些通用的、可遷移的本體演化框架，能夠適用於不同領域的知識更新需求，那將極大地提升這本書的理論價值和實踐意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，初看之下，似乎籠罩著一層抽象而專業的學術薄霧，讓人不禁聯想到那些需要紮實理論功底纔能啃讀的著作。我的專業領域雖然與此沾邊，但“本體演化”這個詞匯本身就意味著一種動態的、變化的過程，再加上“開放環境”的限定，更是為研究增添瞭復雜性。我猜想，這本書很可能是在探討如何構建一個能夠自我適應、不斷更新的知識體係，或者說，如何讓機器或者係統能夠理解並處理不斷湧現的新信息，並相應地調整其內部的知識錶示。在人工智能、大數據、物聯網等技術飛速發展的今天，這種能力的需求是顯而易見的。比如，在自動駕駛係統中，道路狀況、交通規則、甚至是其他車輛的行為模式都在不斷變化，一個靜態的知識庫是遠遠不夠的。係統需要能夠理解這些變化，並從中學習，從而做齣更明智的決策。又或者，在智能醫療領域，新的疾病、新的治療方法、以及患者個體差異性的數據不斷産生，一個能夠持續演化的本體，纔能更好地支持診斷和治療方案的製定。我個人對這種“活的”知識錶示非常感興趣，因為它預示著更智能、更具適應性的未來係統。這本書是否會提供一些新穎的算法、模型，或者是在現有方法上的重大突破，我非常期待。