大纲

本体知识推理简介与任务分类
本体推理方法与工具介绍
实践展示：使用Jena进行知识推理

本体知识推理简介与任务分类

OWL本体语言

是知识图谱中最规范（W3C），最严谨（描述逻辑），表达能力最强的语言（一阶谓词逻辑的子集）；

• 语法
  RDF语法，三元组（SPO）
• 逻辑基础：描述逻辑
  描述逻辑（Description Logic）是基于对象的知识表示的形式化，也叫概念表示语言或术语逻辑。是一阶谓词逻辑的一个可判定子集。
• 描述逻辑系统
  四个基本的组成部分：1）最基本的元素：概念，关系和个体；2）TBox术语集（概念术语的公理集合）；3）ABox断言集（个体的断言集合）；4）TBOx和ABox上的推理机制。
• 概念
  解释为一个领域的子集，例如，学生：{x|student(x)}
• 关系
  解释为该领域上的二元关系（笛卡尔乘积），例如，朋友：{<x,y>|friend(x,y)}
• 个体
  一个领域内的实例，例如，小明：{Ming}
• TBox——泛化的知识
  描述概念和关系的知识，称之为公理
• ABox——具体个体的信息
  ABox包含外延知识（又称断言（Assertion))，描述论域中的特定个体
• Tbox语言
  定义：引入概念以及关系的名称
  包含：声明包含关系的公理
• Abox语言
  概念断言——表示一个对象是否属于某个概念
  关系断言——表示两个对象是否满足特定关系
• 描述逻辑语义

知识推理任务

可满足性，分类，实例化

OWL本体推理

• 可满足性
  本体可满足性
  检查一个本体是否可满足，即检查本体是否有模型。
  概念可满足性
  检查某一概念的可满足行，即检查是否具有模型，使得针对该概念的解释不是空集
  针对可满足性推理采用Tableaux算法
• 分类
  针对Tbox的推理，计算新的概念包含关系
• 实例化
  实例化即计算属于某个概念或关系的所有实例的集合

本体推理方法和工具介绍

基于Tableaux运算的方法

相关工具简介

• FaCT++
  Java版本Jfact，基于OWL API
• Racer
• Pellet
• HermiT

基于逻辑编程改写的方法

规则推理

• 本体推理的局限：
  仅支持预定义的本体公理上的推理；
  用户无法定义自己的推理过程
• 引入规则推理
  可以根据特定的场景定制规则，以实现用户自定义的推理过程；
  Datalog语言可以结合本体推理和规则推理。
• Datalog语言
  面向知识库和数据库设计的逻辑语言，表达能力和OWL相当，支持递归；
  便于撰写规则，实现推理
• 相关工具——KAON2
  OWL推理机、本体管理API；
  基于一阶消解原理；
  针对大规模ABox进行优化
• 相关工具——RDFox
  可扩展、跨平台、基于内存的RDF三元组存储系统；
  支持并行Datalog推理，SPARQL查询

RDFox实践

基于一阶查询重写的方法

• 相关工具——Ontop

基于产生式规则的方法

• 产生式系统
  一种前向推理系统，可以按照一定机制执行规则从而达到某些目标，与一阶逻辑类似。
  应用：自动规划，专家系统
• 相关工具
  Drools
  Jena
  RDF4J
  GraphDB

Drools实战

基于并行技术的方法

实践展示：使用Jena进行知识推理

使用Jena完成实例图谱知识上的上下位推理、缺失类别补全和一致性检测等