本体的保守扩充及其推理机制研究

推理是语义万维网的一个主要技术特征，它使得语义万维网能提供更为智能化的信息服务。目前基于描述逻辑的本体推理机，还没有在本体扩充过程中提供逻辑推论的一致性检测服务，从而使得用户在本体扩充时，会无意识的改变已建本体的逻辑推论。保守扩充是衡量本体扩充过程推理一致性的一个概念，一个扩充后本体是扩充前本体的保守扩充当且仅当它们对每一个扩充前本体中的断言保持推理的一致性。目前关于本体的保守扩充问题在国际上已知的结果都是初步的一般性结果，而国内还处于起步阶段。本项目将给出三类轻量级描述逻辑的保守扩充问题的复杂性分类结果，借鉴数学机械化中"变传统的一题一证为一类一证"的思想，在轻量级描述逻辑支持的一类本体中，构建多项式时间的保守扩充推理算法，给出基于模型的保守扩充定义的适用范围，并初步构建异构本体的保守扩充的判定机制。本项目的研究成果将对知识工程、本体工程，以及语义万维网均有重要理论意义和应用价值。

本体的保守扩充是一个重要的理论研究问题。目前，针对该问题的部分理论研究成果已经成功地运用到本体的比较、模块抽取，以及融合等诸多方面。本项目对保守扩充问题的复杂性及其推理机制进行了理论分析。提出了逻辑之间翻译的一般性理论，运用翻译的方法，证明了在EL系统的基础上，如果增加原子概念否定、概念并、数量约束等构造子，都将导致保守扩充问题的复杂性是2ExpTime完全的这一结论。建立了VL及FL0等2个小系统判定保守扩充的指数时间算法，给出了轻量级描述逻辑语言支持下，本体保守扩充问题的复杂性分类结果。给出了EL在最大不动点语义下，判定保守扩充问题的一个充分条件，证明了如果术语公理集在扩充过程中仅使用到之前的概念名和角色名，那么判定保守扩充是多项式时间内可以完成的。同时，还讨论了EL┐、ELU和ELN等3个系统，基于模型的不可辨分问题（保守扩充问题的推广）在若干特殊情形下的复杂性。最后，建立了异构本体保守扩充的推理机制，证明了从ALC到EL及ELU的异构本体保守扩充问题的复杂性分别是coNExpTime完全的和2ExpTime完全的。