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基于本體的市場準入知識獲取技術的研究與實現
【論文關鍵詞】：本體 知識獲取 知識 準入。
【論文摘要】：隨著本體論的研究和應用在領域的發展，這一理論的成果在信息服務平臺建設方面也得到了應用與推廣。本文首先介紹本體相關理論的知識獲取、檢索技術為出發點，利用Java的跨平臺性和可移植性特點及J2EE構件化開發技術。結合知識管理與工作流技術的理念，提出了一種集成企業平臺知識獲取應用模型以及市場準入領域本體的關聯模型，并在項目中予以應用。
1研究背景
市場準人技術措施研究的主要內容是國際市場的準人機制、技術措施、技術法規與技術標準等。目的是為產品出口提供技術支持．幫助企業順利進入國際市場．從而規范和保護國內市場、營造良好的產業發展提供智力和信息支援。
隨著知識管理的進一步研究與應用．知識管理要求企業更加重視對知識資產的保護。本課題在本體論的基礎上．以知識管理和工作流技術為主旨．從研究市場準入信息服務領域的主要內容出發。即技術法規、技術標準、合格評定、標簽標志和預警通報等，開發一套從知識獲取、知識處理與存儲、知識共享與重用、知識發現等功能的知識管理型平臺知識管理所涉及的關鍵技術包括知識獲取技術、存儲技術和檢索技術等。下面將從語義理解的角度探討相關理論。最后給出實現該平臺的框架模型。
2知識管理相關理論
知識管理不同于信息管理．它的目的是通過知識的共享來達到提高整個組織的應變與創新能力。從而提高企業的競爭力。下面將從知識本體論和知識管理支撐平臺相關理論加以闡述。
2．1知識本體論相關
從觀點考慮．本體的概念是指”現實世界中各種類型的對象、屬性、事件、過程和關系的哲學表示”，研究的是一種存在性的問題。而其在計算機學科領域的解釋為：通過本體涉及到的概念、術語及其相互關系的規范化述。勾畫出某一領域的基本知識體系和描述語言
在知識工程、自然語言處理、信息檢索系統、智能信息集成等領域研究和發展本體。是因為包含有一定的特點：本體是領域內形式化描述的基礎；可以在不同的建模工具、語言、軟件工具進行和映射：在知識管理方面．本體就是一個詞匯表。本體是領域知識的形式化的說明。通常由概念、概念之間的關系、公理、規則組成。元數據解決資源的語義描述問題．本體可以將對象知識的概念和相互間的關系進行較為精確的定義。
元數據提供知識庫的語義基礎．使資源有了基本的微觀結構，但是元數據并不能完全解決信息系統的語義異構問題．知識本體在某種程度上可以看成是”元云數據．信息系統中不同實體對象可能采用不同的元數據方案．不同的實體對象之間的關聯關系非常復雜，知識本體能夠對這些情況進行很好的描述。元數據與本體的關系可以簡單地看成是微觀與宏觀的關系本體論也可以用一個三元組0(C，R，S)表示。C表示概念的集合．R表示概念間的關系。S表示約束。S本身是二元組<ConS．RolS>．Cons是對C中概念的約束．RolS是對關系的約束。知識本體的創建過程如圖所示：某個具體領域的知識本體不可能是唯一
的。形式化方式手段也可以不同．但是不同的知識本體必須通過某種機制保證交換和映射的順利進行．形式化的方式也需要標準化。這就是知識本體的作用。本體域與元數據的映射關系可以描述是l：N的關系。
從目前的研究看．知識處理較為可行的方案是由Bemers—Lee提出的語義Web結構。在此之上構建本體和推理規則。以完成基于語義的知識表示和推理，從而能夠更好地為理解和處理
2．2知識支撐平臺
知識管理理念應用在系統平臺建設上．具有非常重要的意義。其中知識獲取技術即知識檢索技術被認為是本支撐平臺的關鍵技術。
�。R獲取技術
知識獲取最主要的目的，在于從原有的資料里。抽取出有用的資料知識。知識獲取的方式有兩種。一種方式就是從外部比如網頁獲取與本領域相關知識．另一種方式是從自身業務系統對知識經驗的積累。這里要關注的主要是第一種方式。因此如果以最原始的方法從外部網頁獲取知識，即采用人工方式．除了費時外，還可能產生標識的語義錯誤或者專業術語的認知差異。因此盡可能使這一過程成為一個自動化的過程。自動化獲取技術是個非常復雜的過程．包括獲取規則的產生以及找到相關領域知識關鍵詞并且分析其語義。
現有描述網絡信息的語言有多種。如XML,RDF,OWL等，它們的格式各不相同。為了便于數據的表示和交換以及檢索．選定RDFS(ResourceDescriptionFrameworkScheme)。它是在RDF基礎上增加了許多語義原語．用來更進一步增加對資源語義的描述能力。如類、屬性、類和屬性之間的隸屬關系等。RDFS更多的內容在此不熬述。它具有領域的模型概念。RDFS雖然能表示語義。在某一程度上也能用它來表示本體。但是它沒有足夠的標簽來表示完整意義上的知識本體為了滿足語義方面的要求．因此出現了OWL(WebOntologyLanguage)語言，它是借助XML語言為基礎，基于XML格式描述本體，具有較強的表達概念的能力和推理的能力．滿足智能檢索中進一步實現推理的要求
0WL作為W3C推薦標準，是語義萬維網的核心技術之一。它通過定義類和類的屬性來形式化一個領域．聲明和定義對象和對象的屬性．以及在0WL形式化語義允許程度上對類和對象進行推理。以下是OLW文檔片段：
<owl：ObjeetPropertyrdf：ID="loeatedln>
<rdf：typerdf：r~ouree=”&owl；TnmsitiveProperty”，)
<rdfs：domainrdf：resource=”&owl；Thing”，)
<flals：rangeId resource=”瓶egiOil，)
·
J"owl：ObjeetPmperty>
<Regionrdf：ID=“SantaCmzMountainsRegion”)
<loeatedlnrdf：resouree=”#CalfiorniaR_egion”
<／Region><Regionrdf：ID=’‘lifo皿i8m on”>
<locatedlnnil：resource=”#UsReglon”，>
<／Region>
·
支撐平臺基于知識的、語義上的匹配即從內容導向出發，獲得較好的查準率和查全率。以下將從宏觀層面介紹知識管理支撐平臺的外部體系結構。
將管理支撐門戶(MSP)~知識管理(1)兩者整合在一起，真正實現”管理形式”和”管理內容”的統一。用公式描述為：
MSP+KM=KMss(KM basedManagementSupportedSystem)基于知識管理的信息服務平臺建設．必須抓住強調以人為本。它從以人的操作為主，演變為一個整合式的知識管理為主的化服務平臺。可通過統一的入口登錄平臺查詢所需的信息，并在適當的時候由智能代理啟動服務程序。
基于J2EE架構、Domino俳結構化文檔數據處理技術體系結構模型如下圖所示：
在數據層。由于涉及的數據多數為非結構數據。由文檔數據庫保存文檔數據．元數據庫支持知識元數據的管理以及支持關系型數據管理的數據倉庫。
構件層是一組用來分發處理相應數據的功能組件。支撐平臺層涉及平臺的一些的技術。比如搜索引擎．業務工作流模型。CMS等。它們均在不同的應用服務中被調用執行。
企業服務總線提供給應用系統發出應用請求的一個分類服務層。提高了服務器的安全性、高效性及穩定性。
3、準入平臺知識檢索技術模型實例
建立在本體領域基礎之上基于語義web的外部知識獲取技術．是知識管理型市場準入平臺的關鍵部分。由于很多技術法規、標準、合格評定程序都是動態發展的。及時追蹤各網站動態變化．自動更新各行業技術標準、法規等是至關重要的一步。因此從增量數據挖掘來看．必須強調在領域知識的自動數據挖掘過程。本著市場準入本體領域知識共享的研究．首先必須確定本體模型．以下是市場準入的本體領域模型：
據前面介紹的本體理論可知．本體包括領域相關概念及其概念的關系。那么準入領域的相關概念見上圖。我們使用本體就是為了通過一定的規則更容易標識語義網中的相關概念．從而獲取要搜索的領域知識。
在語義網絡之上構建本體和推理規則．以完成基于語義的知識表示和推理。從而能夠為所理解和處理，是實現智能提取技術的基礎。在自動提取階段�？梢圆捎脝l規則和經驗規則的推導過程。同時也必須關注領域本題自身的建設與維護，比如術語、概念關系的增減等，便于領域本體的完善。為信息的自動提取提供可靠的保證
4、結論
本文以本體論的基本理論為基礎．從知識獲取技術的角度出發。應用語義網模型，構建知識型市場準入平臺的框架。利用元數據表示本體概念。方便本體的維護與擴充。由于知識獲取的關鍵就是通過構建語義網，標識關鍵詞、術語，形成領域本體，通過與本體概念的比較推理提取相關信息。市場準入平臺在上述框架模型和領域本體的基礎上實現一個自動獲取知識的工具。
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