多维情景本体构建与协同研究

At present, most of the context based knowledge reasoning is from the perspective of professional application, with the knowledge of a single discipline, but context is a typical complex system. The depth analysis of a single discipline knowledge to the context system cannot fully interpret the context elements, which leads that the context deduction cannot be close to the real world and solve the practical problems. Therefore, in the field of context modeling and application, how to identify and describe the context system from the different views of multi-discipline knowledge? and how to extract and fuse the context knowledge? are crucial research problems. This project proposes an ontology modeling method based on the concept of multi-dimensional context, and design a multi-dimensional context ontology alignment method, to solve context problem oriented knowledge reasoning problem. The main research contents are as follows: 1) analyze complexity of context knowledge, design knowledge dimensions of context, build a multi-dimensional context ontology; 2) analyze the characteristics of different dimensions of knowledge, design algorithms to align concepts and relationships for each shared dimensions; 3) define the shared dimension refraction based knowledge reasoning rules, complete the context ontology alignment. In order to strengthen the application of the research results, this project uses the "employment situation of college students" as an empirical study to verify the application of multidimensional context ontology alignment.

当下情景相关研究多从专业应用的角度、以单一学科知识为主进行情景知识建模与知识推理，但情景是由多学科知识异构而成的典型复杂系统。单一学科知识对情景系统的纵深解析并不能全面的解读情景要素，导致情景推演不能贴近现实世界、解决现实问题。因此，从多维学科知识的角度识别和描述情景系统，并面向情景问题抽取和融合情景知识，成为情景建模与应用领域的重要问题。本项目提出一种基于多维情景概念的本体建模方法，从多个知识维度设计多维情景本体，解决情景知识单一问题；设计一套面向共享知识维度的多维情景本体协同方法，解决面向情景问题的知识推理问题。主要研究内容有：1）解析情景知识复杂性，确定情景知识维度，构建多维情景本体；2）分析不同知识维度的概念特征，设计相应维度协同算法；3）定义知识维度折射推理规则，完成情景本体协同。为加强研究成果的应用性，以“大学生就业情景”作为实证研究情景问题，验证多维情景本体协同的应用效果

为解决情景知识本体建模与情景本体协同问题，本项目提出一种基于多维情景概念的本体建模方法，从多个知识维度设计情景本体，解决情景知识单一问题；设计一套面向共享知识维度的多维情景本体协同方法，解决面向情景问题的知识推理问题。主要研究内容有：1）解析情景知识复杂性，确定情景知识维度，构建多维情景本体；2）分析不同知识维度的概念特征，设计相应维度协同算法；3）使用知识维度闭环行为链活动链抽取方法，完成情景本体协同验证。为加强研究成果的应用性，以“智慧校园”与“大宗物资采购供应”作为实例应用研究情景范围，验证多维情景本体协同的应用情况。.研究成果一，完成三层结构的多维情景本体构建，定义人/物，行为/活动，时间/空间三个知识维度，维度协同过程为先人/物后行为/活动再以时间/空间为度量，研究了情景本体模糊化方法。研究成果二，设计实现时间切片算法，对行为/活动维度的知识粒度进行自动分区与协同，完成行为/活动在时间维度的模糊关系计算与模糊排序。研究成果三，以“智慧校园”为实例应用研究背景，增加交叠活动过滤算法，完成知识维度闭环行为链活动链抽取，发现知识维度闭环顺序对行为链抽取有较大的影响，不同的抽取顺序所发现的行为要点各有不同且均重要；但因“智慧校园”情景在空间、环境、业务功能的缺失，后又以“大宗物资采购供应”为实例应用研究背景，增加风险级联效益推理、风险消解、风险网络搜索等方法，完成风险链抽取与风险控制模拟。.研究结论，本项目研究成果在情景建模、本体协同等研究领域均有贡献，在空间维度上的协同还有待深入研究，因模拟数据的局限性研究成果的科学性还待提升；本项目成果在学生个性化培养、风险管理、联邦计算等方面有应用前景，但项目成果可移植性较差，不同情景要对情景本体进行修改与扩展才能有效支持面向情景问题的知识推理。