混合式模糊本體推理機(jī)框架設(shè)計(jì)

董美霞，李冠宇，李海燕

（大連海事大學(xué) 信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，遼寧 大連116026）

0 引 言

語(yǔ)義網(wǎng)中的知識(shí)結(jié)構(gòu)通常以本體作為表現(xiàn)形式，而本體的性質(zhì)是 “概念的集合”，其中模糊本體是客觀事件的本質(zhì)屬性在人腦中的反映［1］，例如人的 “高、矮、胖、瘦”等都是模糊概念，是沒(méi)有確切的標(biāo)準(zhǔn)可以衡量的，這就要求我們通過(guò)對(duì)模糊本體進(jìn)行推理，明確概念描述的程度。

本文首先介紹了模糊本體的有關(guān)知識(shí)，如模糊本體的表示方式、模糊規(guī)則語(yǔ)言，模糊推理機(jī)等，針對(duì)當(dāng)前沒(méi)有一種高效的模糊本體推理機(jī)的局限性，提出設(shè)計(jì)了一種混合式模糊本體推理機(jī)框架，通過(guò)將Pellet與fuzzyDL結(jié)合，同時(shí)利用通用規(guī)則推理機(jī)Jena的外部連接優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了模糊本體的推理服務(wù)，使推理結(jié)果更加準(zhǔn)確高效。

1 相關(guān)概念介紹

1.1 模糊本體

在語(yǔ)義網(wǎng)中，本體是共享概念模型的形式化規(guī)范說(shuō)明［2］，而模糊本體可以用一個(gè)五元組F＝＜I，C，T，N，X＞［3］表示，其中：I是個(gè)體的集合，也被叫做概念實(shí)例。C是模糊概念集合 （或者是OWL中的類，個(gè)體、類別、類型），每一個(gè)概念是基于實(shí)例領(lǐng)域的模糊集。

模糊本體的整個(gè)集合被定義成E＝C∪I。

T表示集合C中的模糊分類關(guān)系，它把概念組織到子概念的樹(shù)狀結(jié)構(gòu)中，其中分類關(guān)系T（i，j）表明子類j是帶有某個(gè)度的父類i的概念分類。

N表示連通整個(gè)樹(shù)形結(jié)構(gòu)的未分類的模糊組合關(guān)系集。例如：

命名關(guān)系，描述概念名字；

定位關(guān)系，描述概念的關(guān)系定位；

函數(shù)關(guān)系，描述概念的函數(shù)或是屬性；

X是公理集通過(guò)一種合理的邏輯語(yǔ)言被表達(dá)。

模糊本體融合了模糊集理論和模糊描述邏輯理論，能夠很好的表達(dá)模糊概念間的語(yǔ)義關(guān)系和關(guān)聯(lián)程度。

1.2 知識(shí)推理

知識(shí)表示是一組描述知識(shí)對(duì)象的語(yǔ)法和語(yǔ)義的約定。當(dāng)前的知識(shí)表示方法主要有以下幾種：一階邏輯、產(chǎn)生式系統(tǒng)、模糊推理、單調(diào)推理、次協(xié)調(diào)推理、信念推理、基于案例的推理。

在知識(shí)推理方法中主要用到基于規(guī)則和基于謂詞邏輯兩種?；谥^詞邏輯的推理是確定性推理，這是指推理中所用到的證據(jù)是確定的，推理所用的規(guī)則是確定的，推出的結(jié)論也是確定的。在現(xiàn)實(shí)世界，不管是在自然界還是在人們的認(rèn)識(shí)中往往存在著不確定的因素，這是由于人們對(duì)信息的掌握不夠完善和精確，或者說(shuō)對(duì)知識(shí)的掌握具有不確定性［4］。這就要求人們?cè)谶M(jìn)行推理、解決問(wèn)題時(shí)要考慮這種不確定的因素，盡量做到符合客觀實(shí)際。

1.3 模糊描述邏輯

描述邏輯 （description logic，DL）又稱為術(shù)語(yǔ)邏輯（terminological logic）或是KL－ONE系統(tǒng)。它有2個(gè)重要的元素：概念和角色 （關(guān)系）。由于它無(wú)法應(yīng)用于模糊概念所涉及的領(lǐng)域。為了表示模糊概念，必須擴(kuò)展描述邏輯，使之表達(dá)能力更強(qiáng)。

模糊描述邏輯［5－6］（fuzzy description logics）把概念和角色分別解釋為模糊概念集合 （模糊個(gè)體集合）和模糊關(guān)系集合 （模糊個(gè)體對(duì)集合）。這樣用模糊描述邏輯表達(dá)的模糊本體就有能力處理模糊知識(shí)。不過(guò)模糊概念集合和模糊關(guān)系集合都使用了成員函數(shù)來(lái)為它的元素給出隸屬度。例如：李四的身高是180cm，張三的身高是175cm。他們屬于 “高個(gè)子人”，這個(gè)概念的隸屬度分別為0.9和0.8。

由此可見(jiàn)，模糊描述邏輯的提出為模糊本體的表達(dá)與知識(shí)推理奠定了理論基礎(chǔ)和理論根源。

1.4 模糊規(guī)則語(yǔ)言

在知識(shí)推理中知識(shí)庫(kù)主要由規(guī)則庫(kù)和事實(shí)庫(kù)組成。模糊本體進(jìn)行推理時(shí)通過(guò)將事實(shí)與規(guī)則進(jìn)行匹配實(shí)現(xiàn)模糊推理。其中的規(guī)則庫(kù)是由特定的規(guī)則語(yǔ)言進(jìn)行描述，這里的規(guī)則語(yǔ)言主要是 RuleML［7］規(guī)則和SWRL［8－9］規(guī)則語(yǔ)言。

SWRL是融合了OWL和RuleML的規(guī)則語(yǔ)言，它可以很好的跟本體結(jié)合進(jìn)行推理服務(wù)［10］。然而SWRL不能提供任何方式處理不精確性和不一致性信息。f－SWRL是SWRL的一個(gè)擴(kuò)展［11］，它是基于SWRL規(guī)則語(yǔ)言并且使用SWRL強(qiáng)大的語(yǔ)義基礎(chǔ)作為它的形式支撐。在f－SWRL里，模糊個(gè)體公理包括一個(gè)模糊隸屬度 （它的取值在0到1之間），在該范圍內(nèi)我們能夠斷言一個(gè)個(gè)體是否屬于該實(shí)例（屬性），在f－SWRL的原子里包括一個(gè)權(quán)值 （它的取值在0到1之間）它代表在該規(guī)則里原子的 “重要性”。例如下面的模糊規(guī)則斷言：判斷一個(gè)人是否是幸福要看他的健康狀況與他所擁有的財(cái)富的比重：Rich（？p）＊0.5Healthy（？p）＊0.9－＞Happy（？p）。

上面的規(guī)則定義中Rich，Healthy和Happy是類名，0.5和0.9分別是Rich（？p）和Healthy（？p）的權(quán)值。

1.5 推理判定算法

推理判定算法是一種證明在一系列假設(shè)中隱含結(jié)論的系統(tǒng)化方法。推理機(jī)實(shí)現(xiàn)推理主要是依賴于內(nèi)部的推理算法，而一個(gè)高效的推理算法能提高推理機(jī)的推理效率，當(dāng)前主流的推理算法主要有Tableau算法［12］和Rete算法。

Tableau算法被廣泛用于各種描述邏輯中以判定概念的可滿足性或概念間的包含關(guān)系。其中Pellet推理機(jī)內(nèi)部就是用Tableau算法進(jìn)行本體的不一致性檢測(cè)。

定義1 設(shè)D是一個(gè)ALC概念 （D是否定范式），C為所有可能概念的集合，RD是出現(xiàn)在D中的角色集合，RD＝ ｛R｜R出現(xiàn)在D中｝。定義D的ALCTableau為一個(gè)三元組 （S，L，ε）：

S：個(gè)體的集合；

L：S→C將S中的個(gè)體映射為C中的概念；

RD→2S×S：將RD中的角色映射為一個(gè)體對(duì)的集合，同時(shí)要求存在某個(gè)個(gè)體s∈S使得D∈L（s）可以很輕松地通過(guò)Tableau構(gòu)造模型，或通過(guò)模型構(gòu)造Tableau。

Rete算法是效率較高的用空間換取時(shí)間的正向鏈推理算法，其中推理機(jī)Jena和Drools內(nèi)部用到的則是推理效率較高的Rete算法［13］。它通過(guò)一個(gè)Rete算法的模式匹配來(lái)提高推理效率。

2 當(dāng)前主流模糊本體推理機(jī)分析

目前的主流推理機(jī)主要是對(duì)精確本體的推理，而對(duì)于模糊本體的推理還在起步發(fā)展階段，由于信息的表現(xiàn)形式各不相同，一個(gè)好的推理機(jī)應(yīng)該能處理各種可能的信息。下面對(duì)當(dāng)前處理模糊本體的推理機(jī)簡(jiǎn)單概述如下：

2.1 Jena推理機(jī)

Jena推理機(jī)是HP實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的開(kāi)源資源，它可以實(shí)現(xiàn)對(duì)OWL最簡(jiǎn)單子集OWL Lite的不確定信息推理，目前的Jena2［14］是Jena的第二個(gè)版本，它主要是對(duì)RDFS和OWL語(yǔ)言進(jìn)行推理，允許從實(shí)例數(shù)據(jù)和類描述中推斷出額外的事實(shí)。

Jena推理機(jī)包括一個(gè)基于推理引擎的產(chǎn)生式規(guī)則，它允許一系列推理引擎插入Jena，這樣的引擎被用來(lái)獲取額外的rdf斷言。

Jena推理機(jī)內(nèi)部包括一些定義好的推理機(jī)，如RDF規(guī)則推理機(jī)、DAMLmicro推理機(jī)、傳遞推理機(jī)和通用推理機(jī)等，其中通用推理機(jī)支持用戶自定義規(guī)則，用戶可以根據(jù)自身推理需要定義自己的規(guī)則。

Jena推理機(jī)的規(guī)則定義：

Rule：＝ bare－rule.

or［bare－rule］

or［ruleName：bare－rule］

其中bare－rule可以有forward rule和backward rule兩種形式。

2.2 Jess規(guī)則引擎

Jess是基于Java平臺(tái)的規(guī)則引擎，它為規(guī)則的創(chuàng)建提供一個(gè)豐富靈活的推理環(huán)境，它是Sandia國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Ernest Friedman－Hill開(kāi)發(fā)的，被稱為 “專家系統(tǒng)外殼”。

Jess推理引擎利用目前一種主流的推理算法Rete算法進(jìn)行模式匹配，通過(guò)模式匹配語(yǔ)言對(duì)事實(shí)進(jìn)行操作，它的規(guī)則表達(dá)形式沿用了CLIPS的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)通過(guò)對(duì)推理模式中的前件和后件進(jìn)行限定，豐富了模式匹配語(yǔ)言，使得Jess有了強(qiáng)大的知識(shí)表示能力。

雖然Jess規(guī)則引擎擁有如此的推理能力，但是Jess推理機(jī)中的事實(shí)和規(guī)則卻不能捕獲領(lǐng)域本體中的不確定性和不精確性，F(xiàn)uzzyJess的提出實(shí)現(xiàn)了Jess的模糊擴(kuò)展，它集成了FuzzyJ Toolkit和Jess，同時(shí)允許我們使用Jess的FuzzyJ Toolkit去定義模糊概念和利用這些概念創(chuàng)建模糊規(guī)則，F(xiàn)uzzyJ Toolkit本身就是一個(gè)模糊專家系統(tǒng)外殼，但是它只支持模糊前件和模糊后件的推理方式，通過(guò)將它與Jess結(jié)合，形成功能強(qiáng)大的專家系統(tǒng)外殼FuzzyJess，目前的FuzzyJess不但擁有Jess的強(qiáng)大功能，而且能表達(dá)精確事實(shí)、模糊事實(shí)同時(shí)執(zhí)行模糊推理。

2.3 Pellet推理機(jī)

Pellet推理機(jī)是一種可靠完備的基于描述邏輯表的DL推理機(jī)，它是用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的能夠支持枚舉類型和表算法。

Pellet推理機(jī)的核心算法是內(nèi)部的描述邏輯表Tableau算法，該算法能檢查知識(shí)的一致性。2008年7月11日MINDSWAP研究室將Pellet的功能進(jìn)行了擴(kuò)展，設(shè)計(jì)了Pronto插件，它能夠在OWL本體語(yǔ)言中推理概率性知識(shí)。Pronto為知識(shí)庫(kù)中的不確定性知識(shí)提供了核心的OWL推理服務(wù)，它依賴于Pellet1.5.2而存在。Pronto擴(kuò)展了Pellet部分功能，描述如下：①增加了OWL本體中的概率陳述；②從概率本體中推理出新的概率描述；③對(duì)概率推理的結(jié)果進(jìn)行解釋。

下面對(duì)幾種常用本體推理機(jī)進(jìn)行比較如表1所示。

3 模糊本體的知識(shí)推理設(shè)計(jì)

在本體推理機(jī)中，主要以基于描述邏輯和基于規(guī)則兩種推理機(jī)為主。其中描述邏輯的推理主要是基于知識(shí)庫(kù)KB（TBox，ABox）而言，在知識(shí)庫(kù)中TBox實(shí)現(xiàn)本體的可滿足性和包容性檢測(cè)，ABox主要是對(duì)TBox檢測(cè)結(jié)果的驗(yàn)證，可見(jiàn)描述邏輯推理機(jī)的推理功能主要體現(xiàn)在一致性判斷和相容性檢測(cè)。由于基于描述邏輯的推理機(jī)不能表示一般形式如If Then之類的規(guī)則形式，使得基于規(guī)則的推理引擎［15］應(yīng)運(yùn)而生。基于規(guī)則的推理引擎是通過(guò)將本體與規(guī)則進(jìn)行結(jié)合來(lái)彌補(bǔ)OWL DL的推理缺陷實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的知識(shí)表示和推理能力。

表1 模糊本體推理機(jī)比較

雖然規(guī)則引擎和本體推理機(jī)已經(jīng)有很多種，但是在眾多推理機(jī)中能同時(shí)支持規(guī)則和描述邏輯并且兼顧模糊本體推理的卻很罕見(jiàn)。為此，我們結(jié)合目前幾種主流的推理機(jī)的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)出了混合式模糊本體推理機(jī)框架，通過(guò)將Pellet、Jena和fuzzyDL系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合實(shí)現(xiàn)模糊本體的知識(shí)推理，提高模糊本體的推理效率。

（1）Jena是一種基于產(chǎn)生式規(guī)則的前向鏈通用推理引擎，它支持用戶自定義規(guī)則，能夠很容易的與其它推理機(jī)進(jìn)行連接實(shí)現(xiàn)推理能力；

（2）fuzzyDL系統(tǒng)［16］是僅有的支持模糊描述邏輯和模糊粗糙集理論的基于Java的描述邏輯推理機(jī)；

（3）Pellet是可靠完備的DL推理機(jī)，同時(shí)它支持枚舉類型和表算法，它在對(duì)本體進(jìn)行不可滿足性檢測(cè)時(shí)能夠以公理的形式給出錯(cuò)誤的原因，這是其它推理機(jī)無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

基于上述，本文提出的混合式模糊本體推理機(jī)框架，其工作流程如圖1所示。當(dāng)用戶發(fā)出交互信息請(qǐng)求時(shí)，通過(guò)在Fuzzy OWL2Protégé中對(duì)信息進(jìn)行編碼描述，同時(shí)結(jié)合領(lǐng)域資源信息構(gòu)建模糊本體，將模糊本體與推理規(guī)則導(dǎo)入推理機(jī)中進(jìn)行推理。這里用到的推理機(jī)即為fuzzyDL描述邏輯推理機(jī)，在推理模塊中主要是進(jìn)行本體的一致性檢測(cè)，修復(fù)不一致信息，同時(shí)進(jìn)行本體解析，最終將結(jié)果通過(guò)圖形接口返回給應(yīng)用用戶。

本文的核心部分是上圖1中推理模塊，它內(nèi)部的構(gòu)造實(shí)現(xiàn)如圖2所示。

在該推理模塊中用Pellet實(shí)現(xiàn)模糊本體的一致性檢測(cè)，同時(shí)修復(fù)其中的不一致信息，發(fā)現(xiàn)隱含知識(shí)并添加到知識(shí)庫(kù)中；在推理檢測(cè)部分主要用到基于描述邏輯的Pellet推理機(jī)進(jìn)行模糊本體的一致性檢測(cè)，它是一個(gè)完全的OWLDL推理機(jī)，它的推理是基于tableaux算法，這一點(diǎn)跟上面提到的基于規(guī)則的推理引擎Jena有很大的不同。Pellet用Jena解析OWL的目的在于Jena的模塊把OWL解析為三元組，然后在Pellet中利用這些三元組再轉(zhuǎn)換為描述邏輯表示，即是把OWL本體中所描述的所有類、類的公理 （各種關(guān)系，如等價(jià)類，disjoint等）都轉(zhuǎn)換為描述邏輯表示的方式，存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)knowledge base中。Pellet關(guān)于類關(guān)系的推理工作就是利用subsumption來(lái)判斷兩個(gè)類概念之間的關(guān)系，同時(shí)可以歸約轉(zhuǎn)化為判斷類概念的可滿足性問(wèn)題。

在對(duì)模糊本體的解析中主要用fuzzyDL系統(tǒng)。在這里需要用到Fuzzy OWL2Protégéplug－in，用OWL2的模糊擴(kuò)展Fuzzy OWL對(duì)模糊本體進(jìn)行描述。這是目前W3C提出的標(biāo)準(zhǔn)模糊本體描述語(yǔ)言，使用OWL2注解屬性的方法去表示模糊本體進(jìn)行推理，同時(shí)利用Jena將兩種推理機(jī)進(jìn)行連接，實(shí)現(xiàn)混合式模糊本體推理機(jī)框架的推理功能。

下面通過(guò)一個(gè)實(shí)例來(lái)重點(diǎn)闡述如何在混合式模糊本體推理機(jī)框架中利用Fuzzy OWL2Protégé結(jié)合fuzzyDL對(duì)模糊本體進(jìn)行推理的過(guò)程，其中在Protégé中的本體構(gòu)建如圖3所示。

部分代碼描述如下：

圖3 matchmaking本體的構(gòu)建

＜rdfs：Datatype＞

＜o(jì)wl：onDatatype rdf：resource＝"http：//www.w3.org/2001/XMLSchema＃double"/＞

＜o(jì)wl：withRestrictionsrdf：parseType＝"Collection" ＞

＜rdf：Description＞

＜xsd：maxInclusive rdf：datatype＝"http：//www.w3.org/2001/XMLSchema＃integer" ＞ 100000 ＜/xsd：maxInclusive＞

＜/rdf：Description＞

＜o(jì)wl：withRestrictions＞

＜/rdfs：Datatype＞

＜/owl：intersectionOf＞＜/rdfs：Datatype＞

＜/owl：equivalentClass＞

＜fuzzyLabel＞＜fuzzyOwl2fuzzyType＝"datatype" ＞

＜Datatypetype＝"leftshoulder"a＝"22000"b＝"24000"/＞ ＜/fuzzyOwl2＞＜/fuzzyLabel＞

＜/rdfs：Datatype＞

在創(chuàng)建好模糊本體以后我們可以用混合式模糊本體推理機(jī)框架對(duì)模糊本體進(jìn)行一致性檢測(cè)，這里用到推理框架中的Pellet推理機(jī)。

對(duì)模糊本體不一致性的推理檢測(cè)主要完成以下任務(wù)：①檢查公理集的一致性。判斷輸入的公理中是否包含矛盾；②從公理集中推斷出新的公理。從斷言公理系統(tǒng)中推理得出公理的真實(shí)性是合乎邏輯的，任何非空的本體集中都可能推出無(wú)窮多的推論。

對(duì)模糊本體用Pellet進(jìn)行一致性檢測(cè)的結(jié)果圖展示如圖4所示。

接下來(lái)是對(duì)模糊本體的推理部分，這里主要用到fuzzyDL推理機(jī)，在該推理機(jī)中主要完成以下任務(wù)：①在模糊知識(shí)庫(kù)中添加公理和實(shí)例；②創(chuàng)建事實(shí)隸屬度；③完成對(duì)模糊本體構(gòu)建語(yǔ)言O(shè)WL2的解析。

下面通過(guò)一個(gè)具體實(shí)例說(shuō)明推理的過(guò)程。實(shí)例描述如下：一個(gè)4S店價(jià)格目錄上賣(mài)奧迪TT是＄31500。一個(gè)買(mǎi)主想以不超過(guò)＄30000左右的價(jià)格買(mǎi)一輛跑車(chē)，這樣的兩個(gè)事實(shí)在進(jìn)行規(guī)則匹配時(shí)會(huì)考慮賣(mài)家跟買(mǎi)家理想的價(jià)位，賣(mài)家希望以大于＄31500出售，但是可以降到＄30500，而買(mǎi)家希望花不超過(guò)＄30000，但是可以不高于＄32000。

圖4 模糊本體一致性檢測(cè)

我們可能用下面的公理來(lái)表示這些事實(shí)：

（define－fuzzy－concept AudiTTPriceright－shoulder （0，50000，30500，31500））

（define－concept AudiTT （and SportsCar（some hasPrice AudiTTPrice）））

買(mǎi)家的詢問(wèn)可以被定義為：

（define－fuzzy－concept BuyerPrice left－shoulder （0，50000，30000，32000））

（define－concept BuyerQuery （and SportsCar （some hasPrice BuyerPrice）））

為了去推理買(mǎi)家跟賣(mài)家都能接受的一個(gè)合理價(jià)位值，我們需要去計(jì)算概念 （和BuyerQuery AudiTT）的最大滿意度。通過(guò)fuzzyDL系統(tǒng)去計(jì)算買(mǎi)家要求的和賣(mài)家條件里匹配的最大概率，代碼實(shí)現(xiàn)如下：

（max－sat？（and BuyerQuery AudiTT））

（show－fillers？hasPrice）

通過(guò)圖5的推理結(jié)果顯示最終返回值是0.5，也就是下面兩條線的交點(diǎn)，所以最終這款車(chē)很可能被賣(mài)MYM31000。

部分代碼顯示如下：

（functional hasPrice）

＃ （define－concrete－feature hasPrice＊real＊0 150000）

（define－fuzzy－concept AudiTTPrice right－shoulder

（0，50000，30500，31500））

（define－concept AudiTT （and SportsCar（some hasPrice AudiTTPrice）））

（define－fuzzy－concept BuyerPrice left－shoulder、 （0，50000，30000，32000））

（define－concept BuyerQuery （and SportsCar （some hasPrice BuyerPrice）））

＃ （concept－satisfiable？（and BuyerQuery AudiTT））

（max－sat？（and BuyerQuery AudiTT））

（show－concrete－fillers hasPrice）

圖5 推理結(jié)果分析

4 結(jié)束語(yǔ)

語(yǔ)義網(wǎng)的不斷發(fā)展使模糊知識(shí)的推理探索已越來(lái)越受到人們的關(guān)注，而目前的主流推理機(jī)也只能處理一部分模糊信息，如何在現(xiàn)有不確定性推理機(jī)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)推理效率高、推理范圍廣是我們下步工作研究的重點(diǎn)。本文通過(guò)將基于描述邏輯和基于規(guī)則的本體推理機(jī)進(jìn)行結(jié)合，設(shè)計(jì)了一種混合式模糊本體推理機(jī)框架，突破了原有推理機(jī)對(duì)模糊本體的推理局限性，使得對(duì)模糊本體的知識(shí)推理能力有所改進(jìn)，接下來(lái)的工作將著眼于改進(jìn)混合式推理機(jī)框架的各部分推理算法從而提高推理效率，同時(shí)能將模糊本體的推理推廣到粗糙本體中。

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