第1章 绪论
本章主要对准内涵理论技术及网络信息处理的研究选题背景、研究意义和国内外对形式概念分析中准内涵理论的研究现状进行了简单的介绍。再通过对现有的一些研究现状及所存在问题的分析,清楚地说明了本论文的主要研究方向、研究内容以及论文的研究创新点,并且在最后对本论文的组织结构进行了说明。
1.1选题背景和研究意义
1.1.1选题背景
语义网是人工智能与Internet的产物,它是对现有Web的延伸,而不是另一个Web,是构架在Internet之上的叠加网络,同时语义网的逻辑基础是人工智能的知识表示和推理。为了使网络中尽可能多的信息都具有计算机可以理解和处理的语义,语义网以"将人类知识编织成一个巨大的网络"作为最终目标,使得WWW上的分布和异构信息可以被有效的访问和搜索。而本体作为语义网络的应用基础,则表示了其中的语义。语义Web之所以需要以本体论作为指导对共享知识进行管理,是由于它最终要实现的是信息在知识层次上的共享以及语义的互操作。描述逻辑(Description Logics, DLs)是一种形式化的语言,它是基于逻辑的知识表示的语言['4],描述逻辑在被抽象地表示为本体之前,其最初应用的目的就是为了"表示领域内的各种知识"。因为它具有在语义、可判定性以及面向对象的分类表示等方面的优点,能结构化和形式化地表述一个应用领域的概念知识,所以一般本体语言可以建立在描述逻辑的基础之上。为了更好地处理语义网上一般化的信息,就必须在语义网的环境下建立描述
逻辑语言所支持的知识库,也即本体库。由于描述逻辑知识库的构建是幵放的,想要进一步用描述逻辑完整的表达出领域内的角色和概念之间的关系就变得非常复杂,因此我们要有效的推理出隐含的知识,就需要一种有效的方式和手段来定义现有的知识。介于本体库离不开形式概念分析,形式背景作为形式概念理论中的数学工具能有效地表达属性和对象之间的关系。
1.2国内外研究现状
1.2.1国外准内涵问题的研究现状
在一般给定的形式背景中,准内涵的探索和寻求是十分复杂的。近几年来,国外己经有了一些关于准内涵问题的研究成果。Kuznetsov和Obiedkov指出,要在给定的形式背景中判断给定的属性子集是否为准内涵是coNP问题[63'64]。Rudolph在文献[68]中首先提出形式背景的增量子的概念,然后在此基础上给出判定任意属性子集是否为准内涵的一个算法。但是该算法并没有给出如何计算准内涵的方法,只是在本质上将准内涵及其子集的递归判定转换为对增量子和其子集的递归判定。Medina和Gdy等人在文献[65]中指出,由于准内涵集存在属性克隆的现象,所以引起属性蕴含基的规模是呈指数增长的。他们深入研究了形式背景上的克隆属性和准内涵集上的P-克隆属性间的关系,提出了属性P-克隆概念。
1. 3论文研究内容及论文创新点
1.3.1本文的主要研究内容
本文研究的主要内容包括以下几个方面:
1、 对语义网、本体、描述逻辑以及形式概念分析的基础理论知识进行研究,语义网最终要实现的是信息在知识层次上的共享和语义的互操作,这就需要以本体论为指导对共享知识进行管理,本体做为语义网的应用基础描述了其中的语义。为了更好地处理一般化的信息,我们就必须在语义网的环境下建立描述逻辑语言所支持的本体知识库。目前,构造本体库用的仍然是概念的格结构,而准内涵在形式概念格中占有极其重要的作用。这些
基础理论知识的研究体现了本文对准内涵理论研究的应用价值。
第2章语义网、本体的基本知识
本章首先对语义网的基础知识进行介绍,然后描述了本体的相关理论知识,明确了语义网和本体的关系。最后引入本体库系统的概念,对国内外一些主要的本体库进行了简单的描述,明确了构建本体库的目的,即是为了存储和管理本体。这些相关理论知识做为语义网络信息处理的基础知识,也为下一章节内容提供了理论基础。
2.1语义网
随着Internet的不断扩大以及World Wide Web服务的迅速普及,互联网上流通的信息也在呈爆炸式的增长,World Wide Web已成为一个巨大的信息资源库。为了使WWW上的分布和异构信息能够被有效的访问和搜索,语义网作为对现有Web的扩展就得使Web上的信息具有计算机可以理解的语义。
2.1.1语义Web概念
1990年,Tim Berners-Lee和他所领导的W3C (Word Wide Web )发明了万维网,其目的是为了使人们通过使用因特网来获得各种信息。最初的万维网仅用于获得各种信息,而随着万维网的飞速发展,现在的电子学习(e-Leaming)、电子商务(e-Business)、网格计算(e-Science)等都是其迅速发展的成果。而语义网技术通过对现有互联网的扩展成为最令人瞩目的焦点,它为了使计算机可以自动地与人协同工作而在信息中加入了表示其含义的内容。对于目前因特网在信息检索、信息表达等方面的缺陷,在2000年12月世界XML大会上Tim Berners-Lee做了有关Semantic Web的演讲,并且给出语义网的概念。随后2001年5月在《科学美国人》杂志上发表了论文"The Semantic Web",使得语义网成为一个信息技术的研究热点。
第3章描述逻辑、形式概念分析综述………………………………………………
17
3.1描述逻辑 ………………………………………………17
3.2形式概念分析……………………………………………… 20
3.3形式概念分析在本体生成中的应用………………………………………………24
3.4形式概念格的应用………………………………………………25
第4章内涵及准内涵的结构性质………………………………………………27
4.1关于空内涵 ………………………………………………27
4.2不含任何准内涵的形式概念格……………………………………………… 28
4.3内涵结构的基本性质………………………………………………29
4.4基于形式概念格结构的准内涵分布………………………………………………30
第5章HLB算法……………………………………………… 37
5.1关于GPI算法 ………………………………………………37
5.2 HLB算法………………………………………………38
目前,全球正处于爆炸式信息知识发展的时代,互联网作为重要的信息载体,其信息容量也在急剧膨胀。形式概念分析作为一种强有力的数据分析工具,在表达力和推理上都起到了一定的作用,能很好地对这些Web上的数据信息进行处理。而准内涵的计算是形式概念分析领域中的一个重要问题,它有助于获得属性蕴涵的极小表示。有了准内涵以后,对于每一蕴涵式具的形式,这里//是准内涵,//''是内涵,它们具有同一个外延。在当前信息处理的领域中,我们可以由//产生一些新的知识//"///,即先把所有的准内涵找出来,在其基础上再将领域知识中的隐含知识推导出来(也就是找到所有的蕴含式集合,进而找出各个属性之间的关系,以及属性和个体之间的对应关系等。因此,准内涵集的寻求已成为语义网络信息处理领域中很多问题的关键,也是当前形式概念分析领域的研究热点和难点。