导读:本文包含了本体推理规则论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:本体推理,Spark,基于规则的推理,并行推理
本体推理规则论文文献综述
刘志辉[1]（2016）在《Spark框架下基于规则的本体推理优化技术研究》一文中研究指出本体推理是指依据RDF/OWL规则计算本体的演绎闭包,例如TBox和ABox蕴含规则,是实现语义Web的关键技术之一。基于规则的本体推理效率与规则的执行顺序有着密切的关系,而规则的执行顺序取决于规则之间的依赖性。目前相关的研究工作由于整体规则的执行顺序优化程度不够高,且受限于分布式框架的计算能力,导致本体的推理效率较低,如何通过优化规则的执行顺序,提高本体的推理效率,成为亟待解决的问题。本文提出了局部最优推理方案,充分利用规则之间的依赖性,进一步优化规则的执行顺序,提高了在Spark框架下本体的推理效率。本文给出了根据规则之间的依赖关系形成的整体规则执行顺序的复杂度,将整体规则的依赖性分析分解成局部规则的依赖性分析。根据推理规则中条件和结论的数据类型特点,将所有规则分成四类:SPO类规则、Type类规则、sameAs类规则以及Schema类规则。在此基础上,深入分析了每一类规则之间的依赖关系,建立对应的依赖关系图,并给出推理效率最高的规则执行顺序集,从中选取任意一种推理效率最高的执行顺序形成一个整体的推理策略。最后,设计了并行推理算法,并且在分布式框架Spark上,实现了基于局部推理最优策略的本体推理框架RORS。在数据集LUBM200(27.6*10~6条叁元组)和DBpedia(42.5*10~6条叁元组)上,RORS较当前推理引擎Cichild和KP推理效率平均提升30%。综上所述,本文基于局部最优推理模型,提出了一种新的本体推理框架RORS。实验结果表明,RORS明显的提高了本体的推理效率,具有显着的性能优势。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
周亮,黄志球,倪川[2]（2015）在《基于SWRL规则的本体推理研究》一文中研究指出本体具有较强的知识表达能力,目前已经成为计算机学科的一个研究热点。本体在知识推理方面的能力比较弱,已成为OWL技术推广应用的主要瓶颈。将语义Web规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)引入到本体中,能大大改善本体的推理能力,从而挖掘出许多新的隐含知识。文中将本体引入到故障树领域中,对如何构建故障树本体及相应的SWRL规则进行了研究。首先采用OWL语言构建故障树领域本体,然后将故障树中事件之间的逻辑关系转化成SWRL规则语言,最后将故障树领域本体和SWRL规则放入JESS推理机中进行推理,能挖掘出故障树中的隐含知识,从而解决系统故障的快速定位。通过实验证明了文中提出方法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2015年10期）
张春节[3]（2011）在《基于规则的隐私本体推理研究》一文中研究指出本体是一种能在语义和知识层次上描述信息系统的概念模型建模工具,在国内外得到了广泛应用。而隐私在当今社会中是一个很重要的领域,和我们的生活息息相关,隐私问题由于电子商务的普及也越来越受到关注。要想实现网络隐私的保护首先要使隐私领域的知识达成一种共识,而隐私并不是一个孤立的领域,它和法学、经济学等学科密切相关,这就需要有一个隐私知识库以方便不同领域知识的交流,本文选用本体来表示隐私领域的知识,但是,本体中显式的知识可以直接获取,而隐式的知识只能通过推理来获得。本文以隐私领域知识为研究对象,主要围绕如何将使用本体描述语言表示的本体以及本体的推理应用到隐私领域中,展开了较为深入的研究。首先在对本体和隐私领域的知识进行了深入的学习和研究的基础上,通过对领域内核心概念、概念间关系的分析,利用本体论工程,构建了一个隐私领域本体,使用本体描述语言OWL对其进行了描述,并检测了隐私本体中是否存在矛盾知识,确保了隐私本体知识的一致性；同时,深入学习了本体推理的相关知识,设计了针对隐私本体的推理,并根据隐私领域的特点建立了隐私本体的规则库；最后结合所创建的隐私本体和规则库,使用Jena工具包设计并实现了一个隐私本体推理的原型系统。本文的创新性工作主要体现在：(?)分析隐私领域特点,建立了隐私领域本体,并对隐私本体的一致性进行了检测；(?)设计了针对隐私本体的推理,建立了隐私本体的规则库。(本文来源于《云南大学》期刊2011-05-01）
鞠奇[4]（2010）在《基于规则的旅游本体推理》一文中研究指出为了满足日益增长的旅游信息知识处理并迅速提供用户所需信息,建立一个基于旅游领域的自动推理系统来处理这些信息和用户请求变得越来越重要。本文主要围绕如何将利用本体描述语言表示的本体及基于本体的推理应用到旅游领域本体系统的实现这一主题,展开了较为深入的系统工作。首先,本文通过本体创建的背景技术确定了旅游本体的背景与选材,分析了旅游知识之间的存在层次和属性关系,进而利用本体描述语言创建了一个基于旅游领域的本体;其次,本文在详细比较了四种流行的推理机和本体描述语言自带的Tableau算法推理之后,确定了Pellet推理机来检测旅游本体是否存在矛盾知识,确保旅游本体知识的一致性;然后,本文通过SWRL规则语言扩展了一致性旅游本体,并根据用户提供信息建立一套基于旅游本体的SWRL规则;最后,本文结合前面创建的一致性旅游本体和在旅游本体基础上扩展的SWRL规则,设计并实现了一个基于旅游领域的推理系统。本文在归纳、形式化旅游知识的基础上设计并实现了基于旅游本体的推理系统,这样在任何时候系统都可以加工处理不同用户提供的需求,经过推理之后反馈给用户他们需要的隐含信息,以达到更好满足旅游者要求的目的。最终,这一旅游领域本体系统对于旅游信息管理和满足旅游用户信息需求有重要的意义和价值。(本文来源于《吉林大学》期刊2010-04-01）
徐国虎,许芳,董慧[5]（2007）在《基于语义关系的本体推理规则研究——以国共合作领域本体库为例》一文中研究指出本体知识推理的关键任务是分析语义关系、定义和形式化推理规则并对其优化。以国共合作领域本体库为实例,分析领域本体中4种常见语义关系的特点,在此基础上定义了推理规则,并采用JRL规则语言形式化了本体推理规则。(本文来源于《中国图书馆学报》期刊2007年05期）
本体推理规则论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本体具有较强的知识表达能力,目前已经成为计算机学科的一个研究热点。本体在知识推理方面的能力比较弱,已成为OWL技术推广应用的主要瓶颈。将语义Web规则语言(Semantic Web Rule Language,SWRL)引入到本体中,能大大改善本体的推理能力,从而挖掘出许多新的隐含知识。文中将本体引入到故障树领域中,对如何构建故障树本体及相应的SWRL规则进行了研究。首先采用OWL语言构建故障树领域本体,然后将故障树中事件之间的逻辑关系转化成SWRL规则语言,最后将故障树领域本体和SWRL规则放入JESS推理机中进行推理,能挖掘出故障树中的隐含知识,从而解决系统故障的快速定位。通过实验证明了文中提出方法的可行性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
本体推理规则论文参考文献
[1].刘志辉.Spark框架下基于规则的本体推理优化技术研究[D].天津大学.2016
[2].周亮,黄志球,倪川.基于SWRL规则的本体推理研究[J].计算机技术与发展.2015
[3].张春节.基于规则的隐私本体推理研究[D].云南大学.2011
[4].鞠奇.基于规则的旅游本体推理[D].吉林大学.2010
[5].徐国虎,许芳,董慧.基于语义关系的本体推理规则研究——以国共合作领域本体库为例[J].中国图书馆学报.2007