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出版者:Springer

作者:Steffen Staab,

出品人:

页数:811

译者:

出版时间:2008

价格:$ 315.27

装帧:

isbn号码:9783540709992

丛书系列:

图书标签:

• 本体工程
• Wissenmanagement
• Ontologie
• CS
• Ontology
• Knowledge Representation
• Artificial Intelligence
• Semantic Web
• Data Modeling
• Information Science
• Computer Science
• Logic
• Philosophy of Information
• Knowledge Engineering

《本体论手册：信息组织与知识表示的基石》 前言 在这个信息爆炸的时代，如何有效地组织、理解和利用海量数据，已成为科学研究、技术创新乃至日常生活的关键挑战。传统的信息组织方法，如关键词索引、层级分类等，虽然在一定程度上解决了信息检索的难题，但它们往往难以捕捉信息背后深层的语义关系和知识结构，也难以实现跨语言、跨领域的知识互联互通。本体论，作为一种形式化的、明确的关于概念及其关系的描述，应运而生，为解决这些深层问题提供了强大的理论基础和实践工具。 《本体论手册》旨在深入浅出地阐释本体论的核心概念、基本原理、构建方法、评估技术以及其在人工智能、语义网、生物信息学、医学信息学、社会科学等众多领域的广泛应用。本书并非直接探讨具体的本体知识内容，而是聚焦于本体论这一“元语言”本身，即如何构建、使用和理解本体，以及本体所扮演的关键角色。本书的读者群广泛，包括但不限于信息科学家、计算机科学家、人工智能研究者、领域专家、知识工程师、数据科学家、图书馆学家以及对信息组织和知识表示感兴趣的专业人士。 第一章：本体论的起源与发展 本章将追溯本体论思想的源头，从古希腊哲学中对“存在”和“实体”的探讨，到中世纪经院哲学对概念范畴的梳理，再到现代逻辑学和哲学对形式化表述的研究。我们将重点关注本体论作为计算机科学和人工智能领域独立学科的兴起，特别是自20世纪末以来，随着人工智能技术的发展和互联网的普及，本体论在信息科学中扮演的角色日益重要。我们将回顾本体论研究的几个关键发展阶段，包括早期的逻辑方法、基于规则的方法，以及当前主流的基于OWL（Web Ontology Language）等标准语言的本体构建与应用。通过梳理其历史脉络，读者能够更好地理解本体论的演进逻辑及其在现代信息技术中的地位。 第二章：本体论的核心概念 本章将系统地阐述本体论的几个核心概念，这是理解本体论的基础。我们将深入剖析“实体”（Individuals/Instances）、“概念”（Concepts/Classes）以及“关系”（Relations/Properties）这三个基本构成要素。读者将了解到，实体是具体的、可区分的个体；概念是描述一类具有共同特征的实体的集合，通常采用层次结构组织；关系则描述实体之间或概念之间的联系，如“is-a”（子类关系）、“part-of”（部分-整体关系）、“has-property”（属性关系）等。此外，本章还将介绍“公理”（Axioms）和“约束”（Constraints），它们是定义概念和关系的逻辑规则，保证了本体的推理能力和一致性。我们将通过丰富的例子，帮助读者理解这些抽象概念在实际应用中的具体体现。 第三章：本体的逻辑基础 本章将深入探讨本体论的逻辑基础。本体论的强大之处在于其形式化的表述能力，这得益于其背后严谨的逻辑体系。我们将介绍描述逻辑（Description Logics, DLs）作为本体论形式化表达的理论基石。读者将了解DLs如何通过对概念和关系的组合，表达复杂的语义信息，并支持自动推理。我们将简要介绍几种常见的描述逻辑家族，如ALC、SHIQ等，并解释它们在表达能力和计算复杂性上的权衡。此外，本章还将探讨本体推理（Ontology Reasoning）的基本任务，包括一致性检查（Satisfiability Checking）、概念分类（Subsumption Checking）、实例检索（Instance Retrieval）等，以及这些推理任务的计算复杂性及其在本体应用中的重要性。 第四章：本体的构建方法与过程 本章将详细介绍本体的构建过程。本体构建并非一蹴而就，而是一个迭代且需要领域知识介入的复杂过程。我们将分解本体构建的主要步骤，包括： 需求分析与范围界定： 明确本体的应用目标、所覆盖的领域范围以及需要表达的知识类型。 概念与关系的识别： 通过文献研究、专家访谈、数据分析等方式，识别领域内的关键概念及其之间的关系。 概念层次结构的构建： 设计概念之间的“is-a”关系，形成概念的上下位（subclass-superclass）体系。 属性与值的定义： 为概念定义相应的属性，并确定属性的取值类型（如数据类型或对象类型）。 公理与约束的制定： 引入逻辑公理和约束，细化概念的定义，表达更深层的语义信息，并确保本体的一致性。 本体评估与迭代： 对构建的本体进行质量评估，包括一致性、完整性、准确性、可维护性等方面，并根据评估结果进行迭代改进。 本章还将讨论两种主要的本体构建策略：自顶向下（top-down）和自底向上（bottom-up），以及混合策略的优势。 第五章：本体语言与工具 本章将介绍当前主流的本体语言和相关的开发工具。我们将重点介绍OWL（Web Ontology Language），它是W3C推荐的用于表示本体的标准语言。读者将了解OWL的不同版本（OWL Lite, OWL DL, OWL Full）及其表达能力和推理支持的差异。此外，本章还将简要介绍RDF（Resource Description Framework）作为其底层数据模型的作用。 在工具方面，我们将介绍几种广泛使用的本体开发环境，如Protégé。读者将了解这些工具提供的用户界面、本体编辑功能、可视化工具以及推理引擎集成等，帮助他们实践本体的构建和管理。本章的目标是使读者熟悉可用的资源，以便他们能够有效地进行本体开发。 第六章：本体的评估与质量保证 高质量的本体是其成功应用的前提。本章将探讨本体评估的方法与技术。我们将介绍本体评估的几个关键维度： 形式正确性： 检查本体是否符合本体语言的语法规则，以及是否存在逻辑矛盾。 内容准确性： 评估本体所表达的知识是否与现实世界或领域知识相符。 覆盖度与完整性： 衡量本体是否充分覆盖了其目标领域的关键概念和关系。 一致性： 确保本体内部概念和关系定义不会产生冲突。 可维护性与可重用性： 评估本体是否易于修改、扩展和在不同应用中重用。 本章还将介绍一些常用的本体评估指标和自动化评估工具，以及领域专家在本体评估中的作用。 第七章：本体在语义网中的作用 本章将深入探讨本体在构建语义网（Semantic Web）中的核心作用。语义网的目标是让互联网上的信息具有机器可理解的含义，从而实现更智能的信息处理和互联互通。本体在此扮演着“语言”的角色，它为数据提供了共享的语义模型。我们将讲解本体如何与RDF、SPARQL等技术结合，实现数据的描述、发布和查询。本书将阐述本体如何打破信息孤岛，促进异构数据源之间的集成，并为智能代理和自动化应用奠定基础。 第八章：本体在人工智能领域的应用 人工智能的许多分支都受益于本体论。本章将聚焦本体在人工智能领域的广泛应用。我们将探讨本体如何用于： 知识表示与推理： 为AI系统提供结构化的知识库，支持复杂的推理和决策。 自然语言处理（NLP）： 帮助机器理解文本的语义，如词义消歧、情感分析、问答系统等。 机器学习： 作为特征工程的辅助工具，提升模型的可解释性和泛化能力。 智能搜索与推荐系统： 实现更精准、更个性化的信息检索和内容推荐。 机器人与自主系统： 为机器人提供对环境的理解和行为规划的知识支持。 第九章：特定领域的本体应用案例 为了让读者更直观地理解本体论的价值，本章将呈现一系列在不同领域的本体应用案例。我们将选取几个典型的应用场景，例如： 生物信息学： Gene Ontology (GO) 等本体如何用于描述基因功能、蛋白质相互作用等。 医学信息学： SNOMED CT 等本体在疾病诊断、药物管理、临床决策支持中的应用。 电子商务： 本体如何支持产品分类、属性匹配、个性化推荐。 地理信息科学： 本体在地理实体、空间关系描述与分析中的作用。 社会科学： 本体如何用于建模社会现象、组织研究数据。 通过这些案例，读者将看到本体论如何将抽象的理论转化为解决实际问题的强大工具。 第十章：本体的未来发展趋势 最后，本章将展望本体论未来的发展趋势。我们将讨论本体研究的新热点，例如： 本体学习与自动发现： 利用机器学习等技术，从非结构化或半结构化数据中自动构建或演化本体。 众包本体构建： 探索利用众包模式进行大规模本体协作构建。 本体演化与版本管理： 如何处理本体的动态变化和不同版本之间的关系。 本体与深度学习的结合： 探索本体论在增强深度学习模型的可解释性、常识推理等方面的潜力。 跨语言与跨领域本体集成： 如何实现不同本体之间的无缝映射和互操作。 结语 《本体论手册》不仅仅是一本关于技术的指南，它更是一扇通往理解和构建智能信息世界的窗户。本体论作为信息组织和知识表示的基石，其重要性日益凸显。我们希望本书能够帮助读者掌握本体论的核心理论和实践技能，并激发他们在各自领域中应用本体论，共同推动人工智能和信息科学的进步。

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