應(yīng)用描述詞匯約簡的OGC地理信息服務(wù)演繹推理

引文格式：MIAO Lizhi, XU Jie, ZHOU Ya, et al.OGC Geographic Information Service Deductive Semantic Reasoning Based on Description Vocabularies Reduction[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2015,44(9):1029-1035.(苗立志，胥婕，周亞，等.應(yīng)用描述詞匯約簡的OGC地理信息服務(wù)演繹推理[J].測繪學(xué)報，2015,44(9)：1029-1035.) DOI:10.11947/j.AGCS.2015.20140021

應(yīng)用描述詞匯約簡的OGC地理信息服務(wù)演繹推理

苗立志1,2，胥婕1，周亞3，程文超3

1. 南京郵電大學(xué)地理與生物信息學(xué)院， 江蘇 南京 210023； 2. 南京郵電大學(xué)泛在網(wǎng)絡(luò)健康服務(wù)系統(tǒng)教育部工程研究中心， 江蘇 南京 210023； 3. 南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院， 江蘇 南京 210023

OGC Geographic Information Service Deductive Semantic Reasoning Based on Description Vocabularies Reduction

MIAO Lizhi1,2, XU Jie1, ZHOU Ya3, CHENG Wenchao3

1. College of Geographical and Biological Information, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China; 2. Engineering Research Center of Ubiquitous Network Health Service System of Ministry of Education, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China; 3. College of Telecommunications & Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, 210023, China

Abstract：As geographic information interoperability and sharing developing, more and more interoperable OGC (open geospatial consortium) Web services (OWS) are generated and published through the internet. These services can facilitate the integration of different scientific applications by searching, finding, and utilizing the large number of scientific data and Web services. However, these services are widely dispersed and hard to be found and utilized with executive semantic retrieval. This is especially true when considering the weak semantic description of geographic information service data. Focusing on semantic retrieval and reasoning of the distributed OWS resources, a deductive and semantic reasoning method is proposed to describe and search relevant OWS resources. Specifically, ①description words are extracted from OWS metadata file to generate GISe ontology-database and instance-database based on geographic ontology according to basic geographic elements category, ②a description words reduction model is put forward to implement knowledge reduction on GISe instance-database based on rough set theory and generate optimized instances database, ③utilizing GISe ontology-database and optimized instance-database to implement semantic inference and reasoning of geographic searching objects is used as an example to demonstrate the efficiency, feasibility and recall ration of the proposed description-word-based reduction model.

Key words： rough set theory; vocabulary reduction; geographic information services; geographic ontology; semantic reasoning

Foundation support： The National Natural Science Foundation of China (Nos.41101359; 41471329)

摘要：針對OGC地理信息服務(wù)在地理空間知識的有效組織和表達方面的能力比較弱，缺乏對服務(wù)信息的描述，數(shù)據(jù)豐富而知識缺乏，致使已有的數(shù)據(jù)在知識的表示和檢索上存在缺陷，通過引入地理本體，按照基礎(chǔ)地理信息要素分類，對地理信息服務(wù)的關(guān)鍵描述詞匯進行提取，構(gòu)建了地理信息服務(wù)本體庫和實例數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用粗糙集理論建立關(guān)鍵描述詞匯約簡模型，基于該模型實現(xiàn)了對地理信息服務(wù)實例數(shù)據(jù)庫進行知識約簡，形成最優(yōu)實例數(shù)據(jù)庫。最后應(yīng)用地理信息服務(wù)本體庫和實例數(shù)據(jù)庫，基于演繹推理模型開發(fā)實例原型系統(tǒng)，實現(xiàn)了對地理信息服務(wù)對象的語義檢索和推理，并通過試驗從查全率和查準(zhǔn)率兩個指標(biāo)驗證了該方法的可行性、有效性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：粗糙集理論; 詞匯約簡; 地理信息服務(wù); 地理本體; 語義推理

1引言

為實現(xiàn)地理信息資源的充分共享和廣泛應(yīng)用，體現(xiàn)其最大價值，一些政府機構(gòu)或組織已相繼資助了一批項目，如美國的“地理空間一站式訪問”(geospatial one stop，GOS)計劃[1]、美國國家航空航天局(NASA)的ACCESS、REASoN、MEaSUREs等項目[2]、加拿大的GeoConnections計劃[3]、澳大利亞空間數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施(ASDI)[4]、歐洲空間信息基礎(chǔ)設(shè)施(INSPIRE)項目[5]等。在國內(nèi)，以文獻[6]的中國地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)建設(shè)項目[6]為代表，也開展了相關(guān)的研究工作，如中國西部環(huán)境與生態(tài)科學(xué)數(shù)據(jù)中心[7-9]等。在這些項目實施的過程中，產(chǎn)生了大量的地理信息服務(wù)資源為主要形式的研究成果。地理信息服務(wù)的劇增使得基于數(shù)據(jù)模型層面的共享已越來越難以滿足人們的需求?；陉P(guān)鍵字的匹配查詢時，搜索內(nèi)容很難實現(xiàn)多個關(guān)鍵字(比如子概念與概念)的描述，同時，查詢關(guān)鍵字也可能存在于地理信息服務(wù)元數(shù)據(jù)的多個描述地方，但不能體現(xiàn)該地理信息服務(wù)的真正內(nèi)容，而語義搜索就可以解決類似問題。為了克服傳統(tǒng)的地理信息檢索方法由于關(guān)鍵詞詞形匹配帶來的缺陷[10]，通過引入地理本體相關(guān)概念對知識的概念和相互間的關(guān)系進行較為精確的定義，實現(xiàn)良好的概念層次結(jié)構(gòu)和對邏輯推理的支持。

地理信息服務(wù)在地理空間知識的有效組織和表達方面的能力比較弱，缺乏對服務(wù)信息的描述，處于數(shù)據(jù)豐富而知識缺乏的境地，造成了已有的數(shù)據(jù)在知識的表示和檢索上的缺陷。為從海量地理信息服務(wù)源中快速獲取所感興趣的、與所需內(nèi)容具有高語義相似度的服務(wù)，通過應(yīng)用粗糙集理論對已有的地理信息服務(wù)數(shù)據(jù)進行知識約簡，從而有效地對復(fù)雜知識進行簡化處理獲取有用的知識[11]。

2基于地理本體的OGC地理信息服務(wù)表達

2.1　地理本體

地理本體是通過地理本體來研究地理信息科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)不同層次和不同應(yīng)用方向上的地理間信息概念的詳細(xì)內(nèi)涵和層次關(guān)系，并給出概念的語義標(biāo)識[12]，是基于本體的地理數(shù)據(jù)框架中的一個應(yīng)用，在領(lǐng)域本體中定義地理學(xué)科的本體概念已在地理信息科學(xué)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用受到廣泛關(guān)注。地理本體作為一種領(lǐng)域本體，可以提供地理間信息領(lǐng)域中概念的詞表以及概念間的關(guān)系的描述方法。因此，在地理信息集成與互操作、地理信息語義共享、地理時信息語義描述等方面已有相關(guān)的應(yīng)用研究。文獻[13—16]通過引入本體來消除地理信息在語義層面的歧義，促進異構(gòu)地理信息數(shù)據(jù)間的共享與互操作；文獻[17—21]基于本體實現(xiàn)信息服務(wù)在語義層面的表達與共享；文獻[22]通過定義概念的本體屬性來明確及規(guī)范化地表達概念的語義，給出基礎(chǔ)地理信息陸地水系要素的形式化語義，為基于本體開展語義檢索提供了基礎(chǔ)。與早期的基于關(guān)鍵字和依賴詞法的信息檢索技術(shù)相比，用于信息管理的語義搜索和推理方法的研究處于增長的趨勢。由此可以看出，地理本體作為GIS共享概念模型建模的最為有效的方式，在描述不同數(shù)據(jù)源之間的語義差異性、共享與互操作方面的優(yōu)勢已得到GIS界的廣泛重視，是用于地理信息服務(wù)語義演繹推理研究的一個重要方法。

2.2　OGC地理信息服務(wù)本體庫

本文研究對象主要以基于網(wǎng)絡(luò)地圖服務(wù)(web map service，WMS)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范發(fā)布的地理信息服務(wù)數(shù)據(jù)為目標(biāo)數(shù)據(jù)，OGCWMS實現(xiàn)規(guī)范[23]中主要提供3個服務(wù)接口：GetCapabilities、GetMap和GetFeatureInfo。其中，GetCapabilities操作返回服務(wù)的元數(shù)據(jù)，它對服務(wù)檢索起到關(guān)鍵作用，本文所約簡的對象即為該信息中的描述詞匯。

2.2.1　OWS本體信息詞典

本文通過收集領(lǐng)域信息，在充分了解領(lǐng)域知識的基礎(chǔ)上，信息來源包括專家、書籍、網(wǎng)絡(luò)、甚至是其他的本體等，基于GB/T 13923—2006基礎(chǔ)地理信息要素分類標(biāo)準(zhǔn)和搜集到的300條地理信息服務(wù)共享數(shù)據(jù)樣本，主要以海岸線要素領(lǐng)域的OWS(OGC Web Service，OGC網(wǎng)絡(luò)服務(wù))為例，提取描述描述詞匯，建立本體信息詞典，如表1所示。

2.2.2　面向OWS服務(wù)的地理本體框架

表1　海岸線要素的OWS本體信息詞典

圖1　海岸線要素的OWS地理本體框架 Fig.1　OWS geographic ontology framework of coastline feature

2.2.3　OWS關(guān)系存儲

基于本體庫中的屬性描述詞匯對所搜集的OWS服務(wù)的能力文件XML樣本數(shù)據(jù)進行解析，建立地理信息服務(wù)實例數(shù)據(jù)庫，并在數(shù)據(jù)庫中保留一張通用表，表中的列表示本體中的屬性，表中的行表示本體中的每個實例。例如一條實例如“加拿大海岸線”在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的存儲方式如表2所示，該描述方式包括了OGC WMS標(biāo)準(zhǔn)的所有必須標(biāo)簽內(nèi)容，但其重要度在整個WMS數(shù)據(jù)中并不是同等的。

3面向地理信息服務(wù)的描述詞匯約簡模型

地理信息服務(wù)實例數(shù)據(jù)庫中存儲了大量地理

表2　OWS實例存儲表

信息服務(wù)屬性描述詞匯，數(shù)據(jù)庫中的描述詞匯并不是同等重要的，甚至其中某些詞匯存在語義冗余，直接影響檢索結(jié)果的準(zhǔn)確率進而干擾用戶的決策。本文擬把粗糙集理論應(yīng)用到復(fù)雜的地理信息服務(wù)描述處理中，在保持分類和決策能力不變的條件下，剔除不相關(guān)或不重要的冗余描述詞匯，保證推理結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.1　地理信息服務(wù)描述詞匯約簡

3.1.1　基本定義 [24]

定義1一個信息系統(tǒng)S可以表示為：S=〈U，A，V，f〉。其中，U是對象的非空有限集合，即論域；A是屬性集合；V=∪Va，Va表示屬性a的值域；f:U×A→V。

定義2設(shè)KRS=(U，A，V，f)是一個知識表達系統(tǒng)，其中論域是對象的一個非空有限集合U={x1，x2，…，xn}，|U|=n，則定義

式中，Cij={a|(a∈A)∧(fa(xi)≠fa(xj)}，?i,j=1,2,…,n為知識表達系統(tǒng)的差別矩陣,差別矩陣的元素Cij就是能夠區(qū)分對象xi和xj的所有簡單屬性組成的集合。

3.1.2　算法描述

(1) 對OWS服務(wù)描述數(shù)據(jù)庫的300條OWS服務(wù)樣本數(shù)據(jù)進行解析，構(gòu)成地理信息服務(wù)實例數(shù)據(jù)庫，將每一條OWS服務(wù)描述詞匯集的數(shù)據(jù)構(gòu)成一個研究對象，結(jié)合領(lǐng)域知識形成宜于實施分析的數(shù)據(jù)形式。同時，基于信息系統(tǒng)的定義，將所有OWS服務(wù)的描述詞匯集數(shù)據(jù)作為論域，描述詞匯集作為屬性集合，形成一個面向OWS服務(wù)描述詞匯的信息系統(tǒng)S。

(2) 結(jié)合信息系統(tǒng)S和差別矩陣的定義，形成面向OWS服務(wù)描述詞匯的差別矩陣Mn×n=(Cij)n×n。

(3) 求出信息系統(tǒng)的核。根據(jù)系統(tǒng)核的定義，搜索差別矩陣中所有的單屬性元素(即Cij中包含的aij的個數(shù)為1)，將其賦予CORE(A)，并設(shè)B=CORE(A)。

(4) 將差別矩陣中與系統(tǒng)核集不存在交集的集合設(shè)置為空，即?a(xi,xj)(i,j=1,2,…,n),如果a(xi,xj)∩B≠Φ，則令a(xi,xj)=0。

(5) 判斷差別矩陣中的所有集合是否為空，即?a(xi,xj)(i,j=1,2,…,n),如果有a(xi,xj)=0，則轉(zhuǎn)到步驟(7)，否則轉(zhuǎn)到步驟(6)。

(6) 統(tǒng)計差別矩陣中每個屬性出現(xiàn)的次數(shù)，選取出現(xiàn)次數(shù)最多的元素加入屬性核集CORE(A)中，即a=max{a在差別矩陣中出現(xiàn)的次數(shù)}，B=B∪a，轉(zhuǎn)到步驟(4)。

(7) 輸出CORE(A)。CORE(A)中包含的描述詞匯即為最優(yōu)OWS服務(wù)描述詞匯，完成約簡模型搭建。

整個建立過程如圖2所示。

圖2　OWS約簡模型 Fig.2　OWS reduction model

整個OWS約簡模型工作流程如下：

(1) 能力描述文件解析。應(yīng)用JAXB(Java Architecture for XML Binding：XML數(shù)據(jù)綁定框架)解析OWS的能力描述文件，獲取服務(wù)的主要描述詞匯，并將解析結(jié)果數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)庫形式存儲，構(gòu)建OWS實例數(shù)據(jù)的詞匯描述數(shù)據(jù)庫。

(2) 形成信息系統(tǒng)。基于領(lǐng)域本體知識，分別將OWS服務(wù)的描述詞匯集數(shù)據(jù)、描述詞匯集以及描述詞匯所對應(yīng)的標(biāo)簽值看作論域U、屬性集合A和屬性值域V，構(gòu)建面向OWS的信息系統(tǒng)。

(3) 構(gòu)造差別矩陣。依據(jù)Skowron差別矩陣的定義，通過比較300條OWS的各描述詞匯的屬性值，得到一個300×300的差別矩陣，矩陣中的元素代表能夠區(qū)分對應(yīng)兩條OWS的所有簡單屬性組成的集合。

(4) 析出信息系統(tǒng)核。將差別矩陣中所有出現(xiàn)次數(shù)為1的元素即單屬性元素析出，構(gòu)成信息系統(tǒng)的核。

(5) 獲得屬性集。判斷矩陣中的任一非空元素是否與核集相交，①若皆不相交，則輸出屬性集A的核即為OWS最優(yōu)屬性描述詞匯集，基于此可構(gòu)建最優(yōu)實例數(shù)據(jù)庫；②若仍存在相交的集合，則將出現(xiàn)次數(shù)最多的元素加入屬性核集，再次進行“判斷矩陣中的任一非空元素是否與核集相交”操作，直至輸出OWS最優(yōu)屬性描述詞匯集。

3.2　OWS最優(yōu)實例數(shù)據(jù)庫

基于地理信息服務(wù)的描述詞匯約簡算法，實現(xiàn)對地理信息服務(wù)實例數(shù)據(jù)庫進行知識約簡，最終獲取最優(yōu)描述詞匯詞匯集：服務(wù)標(biāo)題、服務(wù)鏈接、圖層標(biāo)題、服務(wù)摘要、圖層名稱、服務(wù)類型，并刪除冗余屬性描述詞匯：地圖輸出模式、服務(wù)版本信息、地圖投影，形成地理信息服務(wù)最優(yōu)實例數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫中一個地理信息服務(wù)存儲形式如表3所示。

表3OWS服務(wù)在最優(yōu)實例數(shù)據(jù)庫中的存儲方式

Tab.3OWSdescriptionwordsstorageinoptimizedinstance-database

字段字段值服務(wù)標(biāo)題CubeSERVDemoWMS服務(wù)鏈接http:∥portal.cubewerx.com/cubewerx/cubeserv/cubeserv.cgi圖層標(biāo)題coastlines服務(wù)摘要OGC-compliantcascadingwebmapserver(WMS)byCubeWerxInc服務(wù)類型WMS圖層名稱foundation.oceansea_1m

4地理信息服務(wù)語義推理

4.1　基于 Jena的語義推理

Jena是惠普公司開發(fā)的一個基于Java的開放源代碼語義網(wǎng)工具包，為解析資源描述框架(resourcedescriptionframework，RDF)和OWL本體提供的編程環(huán)境及基于規(guī)則的推理引擎。本文應(yīng)用Jena包中的解析類，對研究樣本的OWS地理信息服務(wù)本體庫文件進行解析，采取工廠化方法獲得其通用規(guī)則推理機，將推理機和需要進行推理的本體進行綁定，得到進行檢索的模型對象，借助OntologyAPI和ModelAPI對已建立的模型對象進行操作和處理，通過對概念的推理完成基于語義的信息檢索，從而實現(xiàn)基于地理信息服務(wù)本體庫的知識語義搜索。具體實現(xiàn)如圖3所示。

圖3　基于Jena語義推理 Fig.3　Jena-based Semantic Reasoning

4.2　語義推理系統(tǒng)框架

為實現(xiàn)地理信息服務(wù)語義推理，基于上述研究內(nèi)容設(shè)計了集成框架體系結(jié)構(gòu)及其工作流程如圖4所示，整個體系結(jié)構(gòu)分為3層：①用戶界面層是該體系結(jié)構(gòu)與用戶交互的部分,主要用于用戶構(gòu)建基于地理信息服務(wù)關(guān)鍵詞的查詢語句，以及返回用戶查詢結(jié)果；②中間層主要包括應(yīng)用語法分析和語義分析模塊，語法分析模塊主要包括對查詢語句進行關(guān)鍵詞提取，并驗證本體庫中是否存在關(guān)鍵詞所對應(yīng)的本體類，語義分析模塊主要包括對關(guān)鍵詞進行同義詞擴展，利用本體庫中的本體類等價關(guān)系對本體進行推理，得到隱含的信息，并構(gòu)建數(shù)據(jù)庫查詢語句，獲取查詢結(jié)果；③數(shù)據(jù)層提供地理信息服務(wù)本體和實例數(shù)據(jù)，本體數(shù)據(jù)提供語義分析的依據(jù)，實例數(shù)據(jù)提供服務(wù)查詢結(jié)果。

4.3　實例驗證

在本文所建立的OWS服務(wù)地理本體框架中，“水系”“海洋要素”“海岸線”和“美國海岸線”這4個詞匯構(gòu)成本體框架的主干線。試驗以檢索與該4個詞匯有關(guān)的OGC地理信息服務(wù)為例，驗證本文提出的約簡方法的有效性和準(zhǔn)確性。分別基于關(guān)鍵詞匹配方式查詢、無約簡的本體擴展推理和約簡的本體擴展推理3種方式，進行3組推理試驗對比，其對應(yīng)的查全率和查準(zhǔn)率如表4—表7所示。

圖4　OWS語義推理系統(tǒng)框架 Fig.4　Prototype architecture of OWS semantic reasoning

檢索方式返回OWS數(shù)量相關(guān)OWS數(shù)量對應(yīng)OWS數(shù)量查全率/(%)查準(zhǔn)率/(%)關(guān)鍵詞匹配725815038.780.6無約簡的本體擴展推理15814615097.392.4約簡的本體擴展推理 15414615097.394.8

表5　“海洋要素”相關(guān) OWS的檢索結(jié)果

表6　“海岸線”相關(guān) OWS的檢索結(jié)果

表7　“美國海岸線”相關(guān) OWS的檢索結(jié)果

關(guān)鍵詞通過表4—表7的試驗數(shù)據(jù)可以看出，與基于匹配的檢索方式相比，在應(yīng)用約簡算法簡化OWS服務(wù)描述詞匯后，查全率與查準(zhǔn)率兩個指標(biāo)都有較大程度提高；而與無約簡服務(wù)描述詞匯的本體擴展推理方式相比，其OWS查全率并未降低，且提高了檢索的查準(zhǔn)率，證明本文所采取的約簡算法是有效且準(zhǔn)確的。

中圖分類號：P208

基金項目：國家自然科學(xué)基金(41101359; 41471329)

收稿日期：2014-01-14

作者簡介：第一 苗立志(1981—)，男，博士后，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為地理信息共享與空間數(shù)據(jù)互操作、分布式地理空間信息處理等。

5結(jié)論

語義信息在異構(gòu)地理信息服務(wù)共享中占據(jù)重要位置，隨著地理信息科學(xué)的發(fā)展，地理信息服務(wù)基于語義層面的演繹推理研究的地位日益凸顯。然而，一個地理信息服務(wù)所描述的往往不是一個孤立的地理語義，有時會因為地理信息分類體系之間的語義不一致性導(dǎo)致在不同領(lǐng)域、不同系統(tǒng)中解決問題時對同一概念理解不一致，因而存在語義差異問題。在訪問、檢索和集成應(yīng)用這些地理信息服務(wù)時，往往由于語義差異性導(dǎo)致用戶很難獲取或是獲取不全其真正所需要的地理信息服務(wù)。

本文通過引入粗糙集理論的約簡規(guī)則模型，優(yōu)化了OWS地理信息服務(wù)數(shù)據(jù)的描述詞匯，并建立了適合于描述OWS地理信息服務(wù)的本體描述方法、定義及其最優(yōu)實例數(shù)據(jù)集?；谠摫倔w描述集，應(yīng)用并改進了已有的語義推理包，實現(xiàn)了OWS地理信息服務(wù)語義層面的演繹推理，并具有較高的準(zhǔn)確度與查全率，能夠?qū)崿F(xiàn)OWS服務(wù)之間無歧義的基于語義層面的演繹推理。

由于搜集的地理信息服務(wù)樣本數(shù)據(jù)數(shù)量有限，本文主要以海岸線要素領(lǐng)域為例研究了OWS地理信息服務(wù)的語義推理，地理信息服務(wù)還涉及很多方面，如地質(zhì)、行政區(qū)域等，在后期研究中將繼續(xù)開展其他領(lǐng)域地理信息服務(wù)的研究。此外，本文未涉及地理信息服務(wù)空間屬性的討論，可以從服務(wù)樣本數(shù)據(jù)中提取空間屬性關(guān)鍵描述詞匯并插入到實例數(shù)據(jù)庫中，根據(jù)用戶輸入的空間查詢條件，從數(shù)據(jù)庫中獲取滿足該條件的地理信息服務(wù)數(shù)據(jù)，基于服務(wù)空間屬性的知識推理也將是今后地理信息服務(wù)語義推理的一個重要研究方向。

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(責(zé)任編輯：叢樹平)

修回日期： 2015-02-10

Firstauthor：MIAOLizhi(1981—),male,postdoctoral,associateprofessor,postgraduatesupervisor，majorsingeospatialinformationsharingandinteroperability,distributedgeospatialinformationprocessing.

E-mail：miaolz@njupt.edu.cn