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| 編輯推薦： |
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有一些领域，如农业领域、高速铁路领域、航空领域等，这些领域都由不同的专业领域构成，如高速铁路领域由工务工程、牵引供电、动车组、运营管理等专业领域构成。本选题面向由多专业构成的领域，以高速铁路领域为实证背景，研究多专业领域本体构建方法论和基于多专业领域本体的语义检索和推理，对铁路专业工作者的知识查询有一定的现实意义。
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| 內容簡介： |
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《基于本体的高速铁路领域知识组织与查询研究》内容简介：以高速铁路领域为背景，以本体作为知识构建工具，研究领域知识的组织、进化和检索。主要内容包括：1高速铁路领域本体构建方法研究。2高速铁路领域本体进化方法研究。3高速铁路领域知识组织方法研究。4高速铁路领域知识查询方法研究。5高速铁路领域知识组织与查询系统研究。
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| 關於作者： |
作者：刘紫玉
刘紫玉，博士，副教授，硕士生导师，2010年毕业于北京交通大学管理科学与工程专业，获管理学博士学位，2010年3月至今在河北科技大学经济管理学院从事教育和研究工作，2013年开始指导物流工程专业的专业硕士和管理科学与工程专业的学术硕士。主要从事知识管理、数据挖掘、物流系统优化等方面的研究。
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| 目錄：
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第1章 绪 论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 国内外研究综述4
1.3 研究内容与研究框架12
1.4 研究目标与创新之处15
1.5 本章小结17
第2章 本体工程理论概述21
2.1 本体的定义21
2.2 本体的建模原语22
2.3 本体的描述语言23
2.4 本体构建24
2.5 本体映射与集成28
2.6 本体进化40
2.7 语义查询42
2.8 本体推理46
2.9 本章小结51
第3章 多专业领域本体构建方法论及概念之间语义关系分析59
3.1 国内外主要的本体构建方法60
3.2 多专业领域本体构建方法论70
3.3 概念（类）之间语义关系确定和描述74
3.4 本章小结82
第4章 多专业领域本体集成方法与领域本体模型分析86
4.1 本体映射与集成87
4.2 多专业领域本体集成方法89
4.3 本体构建和集成方法的分析与比较97
4.4 多专业领域本体模型分析99
4.5 本章小结104
第5章 多专业领域本体进化研究106
5.1 动车组专业领域本体进化研究106
5.2 多专业领域本体协同进化方法115
5.3 本章小结123
第6章 基于领域本体的语义标引与概念语义相似度计算125
6.1 基于领域本体的语义标引126
6.2 文献语义标引128
6.3 概念语义相似度研究综述133
6.4 领域本体概念语义相似度计算137
6.5 实验分析143
6.6 本章小结144
第7章 语义扩展检索与推理148
7.1 基于语义的查询扩展149
7.2 基于领域本体的语义扩展查询152
7.3 文献语义特征向量与语义扩展向量的相似度计算157
7.4 基于领域本体语义关系的蕴涵知识发现推理159
7.5 语义扩展检索方法有效性实验分析169
7.6 本章小结172
第8章 SPARQL查询与推理规则176
8.1 基于本体的SPARQL查询176
8.2 推理规则的构建178
8.3 推理机的使用181
8.4 本章小结184
第9章 高速铁路领域本体构建与语义检索原型系统的设计实现185
9.1 本体构建工具选择和HSRK-SRRS开发平台与工具185
9.2 高速铁路领域本体构建191
9.3 高速铁路领域本体检错推理196
9.4 本体进化系统201
9.5 HSRK-SRRS系统结构202
9.6 本章小结208
第10章 结论与展望210
10.1 本书主要工作210
10.2 进一步的研究工作212
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| 內容試閱：
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高速动车组技术的蓬勃发展使动车组领域知识急剧增长，然而现有的高速铁路领域资源缺少统一的知识描述，不能满足用户对领域知识的查询和传播，基于语义Web技术的本体描述方法和工具使领域知识的形式化表达和共享成为可能，领域本体已经成为知识组织和知识管理的重要工具。随着领域内知识的不断增长以及应用需求的变化，所采用的领域本体也需要随之变化更新。同时为满足知识工程师和领域用户查询领域知识的需要，进行本体查询模式构建的研究也十分必要。
有一些领域，如农业领域、铁路领域、高速铁路领域、航空领域等，这些领域都由不同的专业领域构成，如高速铁路领域由工务工程、牵引供电、动车组、运营管理等专业领域构成。本书面向由多专业构成的领域，以高速铁路领域为研究和应用对象，研究多专业领域本体构建方法论和基于多专业领域本体的应用语义检索和推理，实现领域知识的进化和语义查询应用，为知识工程师和领域用户提供更全面、有效的服务。本书的主要工作如下：
（1）提出了一个多专业领域本体构建方法。
结合多专业领域特点，选择W3C制定的既能精确地刻画语义、又有高效的推理系统为之提供推理支持的OWL Lite作为面向多专业领域的领域本体表示语言，在对已有本体构建方法和由多专业构成的领域知识特点深入研究的基础上，探讨了多专业领域本体构建思路和构建原则，提出了一种建立在范畴表和主题词表基础上，并参考基础数据表的多专业领域本体构建方法MMDOB（Multiple Majors Domain Ontology Building）。该方法给出了多专业领域本体构建的完整流程，并分析了概念之间的语义关系，提出了多专业领域本体集成方法。
（2）提出了一个多专业领域本体集成方法，给出了多专业领域本体模型、概念模型和形式化表示方法。
专业领域本体构建完成后，要得到统一的多专业领域本体就需要对专业领域本体进行集成，多专业领域本体集成是其构建方法中的重要一步。由多个专业构成的领域中的各个专业领域的范畴和主题词表之间的关系比较松散，已有的本体集成方法对多专业领域并不适用，所以本书给出了一个面向多专业领域的本体集成方法MMDOI（Multiple Majors Domain Ontology Integration）和一个三层的多专业领域本体集成框架。在MMDOI方法中，考虑了本体进化两种情况的解决方法，一种是随着由多专业构成的领域自身的发展，增加了某个专业范畴表和主题词表；另一种是随着专业领域的发展，该专业领域的范畴表和主题词表进行了扩充。同时，还考虑了一个专业领域新增或删除概念时，多个专业领域之间语义关系的进化问题。
针对集成后的统一的领域本体，在对现有的本体模型和领域本体深入研究的基础上，提出了领域本体模型的八元组表示方法和领域本体概念的九元组表示方法及领域本体的形式化描述方式。
（3）提出了一种基于DBpedia的本体半自动进化方法。
以结构化数据作为本体进化的数据源，大大节省了获取本体进化新信息的成本，其可被计算机直接读取和利用互联网实时更新的特性，提高了本体进化的效率。
（4）给出了文献语义标引方法，提出了一种计算领域本体概念之间语义相似度的MD4模型。
在基于本体的语义扩展检索中，检索对象文献的语义标引是其中一个重要的环节，本书采用非线性函数和成对比较法相结合的方法，综合考虑位置和词频两个因素，最终给出标引概念的权重。语义相似度计算是用户查询词语义扩展不可缺少的方法，在本书提出的领域本体概念模型表示的基础上，构建了计算领域本体概念之间语义相似度的MD4（Fourfold Matching-Distance Model）模型，并给出了该模型的详细算法。
（5）语义扩展检索与推理研究。
扩展检索是通过查找检索条件中的相关概念，从而得到相关知识项。本书针对多专业领域本体的特点和其检索对象对用户查询语义扩展模式进行了分析，提出了五种语义扩展检索模式。以OWL的逻辑基础描述逻辑作为推理基础，对多专业领域本体语义关系进行了解构，并根据解构的语义关系定义了推理规则，并利用JRL规则描述语言对推理规则进行了形式化描述。
（6）高速铁路领域实证研究。
以高速铁路领域为实证背景，用本书提出的多专业领域本体构建方法和集成方法实现了高速铁路各专业领域本体的构建和集成，并在此基础上，设计和开发了一个面向高速铁路知识的语义检索和推理系统HSRK-SRRS（High-speed Railway Knowledge-Semantic Retrieval and Reasoning System），以高速铁路领域文献作为检索对象，对本书提出的文献语义标引、语义扩展检索方法和领域蕴涵知识发现推理进行了实验验证。
本书提出的多专业领域本体构建方法有一定的现实意义，对多专业领域本体构建、概念之间语义关系分析和多专业领域本体集成有一定的借鉴作用；同时，基于多专业领域本体模型构建的计算领域本体概念之间语义相似度的MD4模型，为由多专业构成的领域本体概念之间的语义关系提供了一种有效的量化方法；本书将多专业领域研究成果应用于高速铁路领域，为由多专业构成的领域本体的构建及其语义检索与推理的实现提供了一个实证参考。在本书的撰写过程中刘紫玉完成24万字，杜光辉完成0.8万字，杨雨佳完成0.2万字。
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