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文檔簡介
1、WWW是一個非常大的知識庫,在其上進行信息的查詢回答和自動推理很困難.為此,W3C組織提出了下一代Web-語義互聯(lián)網(wǎng)(Semantic Web),其目的是讓不同的計算機代理能在"理解"的基礎(chǔ)上更好的使用Web上信息資源.我們通過引入W3C提出的資源描述框架RDF(Resource Description Framework)和本體(Ontology)及其相關(guān)擴展,將互聯(lián)網(wǎng)的標記信息按照本體集(Ontologies)的規(guī)范加以語義標注,不
2、僅能推導(dǎo)出WWW未顯式表示的隱含知識,而且能較好的支持互聯(lián)網(wǎng)信息的推理查詢.在語義互聯(lián)網(wǎng)中,知識推理是不必可少的部分.要實現(xiàn)知識的推理查詢就必然涉及到推理引擎技術(shù)的研究.現(xiàn)有的推理引擎大部分都是類Prolog的一階謂詞推理引擎.該文將對現(xiàn)有的Prolog實現(xiàn)技術(shù)作一簡單的綜述,并介紹一些常用的方法-如寄存器分配、子句索引等-對其進行后繼的優(yōu)化工作,從而提高推理引擎的效率.然后詳細描述我們實現(xiàn)基于WAM(Warren's Abstract
3、 Machine)C-Prolog推理引擎的全過程,并對其中的索引機制做了一定的修正.最后,我們提出了一種通過分析規(guī)則體中的數(shù)據(jù)相關(guān)性,采用代碼跳轉(zhuǎn)的技術(shù),減少謂詞合一的次數(shù),從而大大提高推理效率的方法.該文最后描述了一個基于知識庫的語義互聯(lián)網(wǎng)推理系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu),同時給出了一個智能鐵路查詢系統(tǒng)的驗證實例.在該系統(tǒng)中,我們構(gòu)建了鐵路領(lǐng)域(railway domain)的本體集,所有來自互聯(lián)網(wǎng)的信息按照所定義的本體集被映射到實例上,形成了語
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