基于本体和RoughSet理论的知识推理模型

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• 出版年：2010
• 作者：李泽；郑业鲁；苏倩；吴清秋
• 单位1：广东省农业科学院科技情报研究所
• 单位2：中山大学信息科学与技术学院
• 出生年：1979
• 学历：博士生
• 职称：助理研究员
• 语种：中文
• 作者关键词：领域本体；粗糙集；知识推理；知识描述模型
• 起始页：709
• 总页数：9
• 经费资助：本研究受国家高技术研究发展计划（863计划）（2006AA10Z239）；广东省“直通车工程”项目（2007B040801039）资助。
• 刊名：情报学报
• 是否内版：否
• 刊频：双月刊
• 创刊时间：1982
• 主管单位：中国科学技术协会
• 主办单位：中国科学技术情报学会；中国科学技术信息研究所
• 主编：武夷山
• 地址：北京市复兴路15号
• 邮编：100038
• 电子信箱：qbxb@istic.ac.cn
• 网址：http://www.cssti.org.cn
• 卷：29
• 期：4
• 期刊索取号：P965.5066 547
• 数据库收录：INSPEC（科学文摘）；LISA（图书馆和信息科学文摘）；РЖ（俄罗斯文摘杂志）；中国科技论文与引文数据库（中国科学技术信息研究所）；中文社会科学引文索引（南京大学）；中国学术期刊文摘（中国科协）；中国期刊全文数据库（同方）；数字化期刊全文数据库（万方）

摘要

随着计算机的普及与快速发展，如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理，提高知识推理的有效性与准确率，成为当前知识服务领域的难题之一。文章基于本体（Ontology）的知识组织方式和粗糙集（Rough Set）理论的知识获取技术，针对批量数据的规则提取实现知识推理，提出知识推理模型ORSKM。ORSKM模型利用九元组构建领域本体，实现实例数据的语义化描述；从领域本体的属性中提取粗糙集的决策表，由决策表对领域本体关系进行领域知识知识库归约，获取领域知识相关的属性规则；通过粗糙集知识推理算法实现知识获取，最后通过实验对该知识推理模型进行验证。