新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     gengkeming 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 

    黄博士：你好，今天我有一个问题是：
    ontology中的基本方面是概念，关系，函数，公理，实例这五个方面。但是现在有个问题是：在ontology中是不是要把实例和其它概念，关系存储在一起，如果存在一起的话，是不是存储的东西太多了！要是不存在一起，怎么存储呢？请黄博士告知！谢谢！
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/11/4 15:58:00
     
     orangebench 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    黄博士，您好，
         最近有一个问题很困扰我。
         关于RDF的存储，不管是利用native XML database，还是RDB，支持RDF Schema并不难，但如何在数据库的基础上支持OWL的推理呢？
        而描述逻辑的推理机Racer，虽然支持对ABox的推理，但难以处理海量数据。

    谢谢！

    ----------------------------------------------
    Semantic Web is a dream; Semantic Web technology is 
    the reality.
    Weblog: http://blog.w3china.org/~orangebench/

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/11/9 10:57:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用gengkeming在2004-11-4 15:58:33的发言：
    黄博士：你好，今天我有一个问题是：
    ontology中的基本方面是概念，关系，函数，公理，实例这五个方面。但是现在有个问题是：在ontology中是不是要把实例和其它概念，关系存储在一起，如果存在一起的话，是不是存储的东西太多了！要是不存在一起，怎么存储呢？请黄博士告知！谢谢！

    决定是否把有关数据储存在一起，还是分开储存，主要取决于数据的内在关联程度。现有的许多
    实用系统已能够处理相当规模的数据， 如Sesame系统能够处理40万条RDF的Wordnet陈述. 实际上，能够处理数百万条数据这已是对实用系统的一个基本要求。一般都能达到这个要求。

    当然， 根据内在关联程度把有关数据分别储存，有利于数据管理，修改和变动。如OWL语言中， 可以用import语句来把多个储存在不同地方的本体连接在一起使用。

    本体的模块化技术是SW中的当前研究热点之一。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/11/9 19:24:00
     
     Huang 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    以下是引用orangebench在2004-11-9 10:57:57的发言：
    黄博士，您好，
          最近有一个问题很困扰我。
          关于RDF的存储，不管是利用native XML database，还是RDB，支持RDF Schema并不难，但如何在数据库的基础上支持OWL的推理呢？
         而描述逻辑的推理机Racer，虽然支持对ABox的推理，但难以处理海量数据。

    谢谢！



    现在大多数RDF系统都能支持数据库数据储存，如Sesame就支持mySQL数据库系统。由于RDF的推理相对简单，所以用数据库处理比较方便。 Sesame也将支持
    OWL lite. 当然，当我们说OWL，一般都是指OWL DL.它的推理比较复杂，要求
    有DL推理机的支持。

    如果把OWL的XML树状结构转成三元组的关系结构用关系数据库系统来支持，则在推理上会增加许多开销，如寻找子树效率就会低很多。一般来说，它要用列表方式
    来储存效率会高一些。大多是用表处理语言系统来处理。如Racer就是用LISP语言。我们最近在用Prolog开发一个OWL DL推理机，前台是我们开发的XDIG(一个
    Prolog的DIG服务器〕， 后台是外挂的Racer DL推理机。目前还在调试之中.
    如果你对其感兴趣的话， 我们将提供进一步的细节。

    注意的是Racer已能处理相当规模的数据。我们用Racer处理过DICE本体（一个医学本体库）,其涉及到数万个概念描述，效率尚可。你所说的“海量”是个什么概念？目前我们所看到的大型本体库，如wordnet，现有系统一般都能处理。

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/11/12 21:26:00
     
     orangebench 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 
    谢谢您的答复。

    Sesame目前支持OWL Tiny(支持属性的特征描述，以及(In)Equality)，还不知道它准备用什么方法支持OWL Lite的推理。

    我看到用deductive database，如XSB可以支持部分OWL Lite的推理，因为一个OWL Lite的子集可以用Datalog或prolog完全刻画（如：description logic program）, 但不知道deductive database的效率如何，不明白这项在90年代初就比较成熟的技术为什么没有被工业界采纳。

    我最关心的是对海量ABox数据的处理，最少是百万级的，如果没有数据库支持，而是在内存中运算，如prolog，racer，Jena2的OWL推理（Rete规则引擎），我估计都难以处理。 最近Ian Horrock他们做了个Instance store，但只能处理role-free的ABox。

    不明白，你们怎么用prolog开发一个OWL DL推理机，而且还要挂一个Racer。能否告知更详细的资料，或项目文档的URL？ 谢谢！

    以下是引用Huang在2004-11-12 21:26:44的发言：
    现在大多数RDF系统都能支持数据库数据储存，如Sesame就支持mySQL数据库系统。由于RDF的推理相对简单，所以用数据库处理比较方便。 Sesame也将支持 OWL lite. 当然，当我们说OWL，一般都是指OWL DL.它的推理比较复杂，要求有DL推理机的支持。

    如果把OWL的XML树状结构转成三元组的关系结构用关系数据库系统来支持，则在推理上会增加许多开销，如寻找子树效率就会低很多。一般来说，它要用列表方式 来储存效率会高一些。大多是用表处理语言系统来处理。如Racer就是用LISP语言。我们最近在用Prolog开发一个OWL DL推理机，前台是我们开发的XDIG(一个Prolog的DIG服务器〕， 后台是外挂的Racer DL推理机。目前还在调试之中.

    如果你对其感兴趣的话， 我们将提供进一步的细节。

    注意的是Racer已能处理相当规模的数据。我们用Racer处理过DICE本体（一个医学本体库）,其涉及到数万个概念描述，效率尚可。你所说的“海量”是个什么概念？目前我们所看到的大型本体库，如wordnet，现有系统一般都能处理。


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    [quote]以下是引用orangebench在2004-11-15 12:27:27的发言：


    我最关心的是对海量ABox数据的处理，最少是百万级的，如果没有数据库支持，而是在内存中运算，如prolog，racer，Jena2的OWL推理（Rete规则引擎），我估计都难以处理。 最近Ian Horrock他们做了个Instance store，但只能处理role-free的ABox。

    [quote][b]

    你所说的“海量”数据处理问题， 我想也就是SW业界所说的“Scalability”问题。
    我的同事在作这方面的研究，这是欧盟的一个三年研究课题。今年才第一年。有
    许多方法， 如逼近推理法， 分布处理法， 模块处理法等等， 详情请看有关
    的技术报告：
    http://www.cs.vu.nl/~holger/KnowledgeWeb/Deliverables/D2.1.1/D2.1.1-StateOfTheArt.pdf

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    [quote]以下是引用orangebench在2004-11-15 12:27:27的发言：

    我看到用deductive database，如XSB可以支持部分OWL Lite的推理，因为一个OWL Lite的子集可以用Datalog或prolog完全刻画（如：description logic program）, 但不知道deductive database的效率如何，不明白这项在90年代初就比较成熟的技术为什么没有被工业界采纳。

    [quote]

    有关的datalog技术一直还在用， 请参见我的同事的有关报告：

    http://www.cs.vu.nl/~holger/KnowledgeWeb/Deliverables/D2.1.2/D2.1.2-Approximation.pdf

    其第三章第二节讨论的是如何把OWL DL转成Datalog。

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    以下是引用orangebench在2004-11-15 12:27:27的发言：
    谢谢您的答复。

    Sesame目前支持OWL Tiny(支持属性的特征描述，以及(In)Equality)，还不知道它准备用什么方法支持OWL Lite的推理。


    有关Sesame支持OWL Lite的消息来自于 Naso的下列报告：

    The next version of the ontology (i.e. the first one of GO) will be in OWL Lite.
    Actually, it already is and it works fine with Sesame and Jena. We did an
    extension of the in-memory SAIL of Sesame for this purpose (to
    partially support OWL Lite) which will become public soon. Again very soon,
    there will be a new version of KIM which works with GO,
    which also means OWL Lite.

    Latter, if necessary, we can provide a version of GO in RDFS, for the sake
    of compatibility with tools which does not support OWL. Even this is not
    badly needed, because OWL Lite (at a syntactical level) is an extension
    of RDFS. So, to read an OWL file in RDFS tool, one needs to load the
    owl.rdfs first and next the owl file. Then, the classes, properties,
    as well as any other resources and literals will be visible as if they were in RDFs.

    我请Sesame的开发者Jeen  Broekstra 回答你的问题， 他的答复如下：

    As Naso mentions, OntoText has been working on a version of the Sesame
    in-memory store that supports (part of) OWL Lite. I haven't actually
    seen it myself yet (nor tested it), but we will hopefully include that
    in the next release of Sesame.

    The current version of Sesame supports partial OWL Lite by use of its
    custom inferencer, on top of an RDBMS. This is not very scalable but
    works well enough for relatively simple OWL models. There is an XML rule
    file for this custom inferencer, which is especially for OWL
    inferencing, included in the source download of Sesame.

    Regards,

    Jeen

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2004/11/16 20:18:00
     
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    发贴心情 
    非常，。。。，非常感谢黄博士的详尽回答（多少个非常都不过分）。
    等我拜读您提供的文献以后，再向您请教。

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    发贴心情 
    Jena2 是通过规则来实现对OWL的推理，但有一些问题：
    1） 推理是不完全的，只是可靠的。“The rule based approach cannot offer a complete solution for OWL/Lite”

    2）“reasoner does not directly answer queries relating to dynamically introduced class expressions.” －Jena 2 Inference support

    3）“Scalability”问题，即难以对海量实例做推理。

    我对Sesame还不太了解，如果sesame的方法也是基于Rule的，不知道如何克服这些问题。

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