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语义 web 领域的 综合研究. 报告人 : 李屾 2012 年 11 月 14 日. 主要内容 : 1 , 背景介绍 2, 研究总体思路 3, 研究 理论 介绍 4 , 研究方法 介绍 5, 研究成果综述与拟定研究点. 背景介绍. 互联网的发展给人类生活带来翻天覆地的变化 , 并且网络一直在发展 , 现在的网络有以下缺点 : 1 、缺乏语义 2 、搜索基于关键字匹配 3 、人工浏览、检索、组合信息 ……. 背景介绍 [Berners-Lee 1998 , 2001 , 2006].
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语义web领域的 综合研究 报告人:李屾 2012年11月14日
主要内容: 1,背景介绍 2,研究总体思路 3,研究理论介绍 4,研究方法介绍 5,研究成果综述与拟定研究点
背景介绍 互联网的发展给人类生活带来翻天覆地的变化,并且网络一直在发展,现在的网络有以下缺点: 1、缺乏语义 2、搜索基于关键字匹配 3、人工浏览、检索、组合信息 ……
背景介绍[Berners-Lee 1998,2001,2006] 语义网的提出可以解决上述问题,并且由W3C制定了语义网标准: 1、将数据语义显示的表现并在此基础上构建本体 2、运用描述逻辑(W3C推荐)进行知识表示和语义推理 3、验证一致、可信等性质
研究总体思路 研究总体思路 研究总体思路 本体演化与管理 SAT 可满足 运行时验证 ALC+LTL ALC+CTL Web服务组合与验证 Model Checking 模型检测 事件检测
理论研究 1、描述逻辑: ALC 2、时态逻辑: LTL(线性时态逻辑) CTL(计算树分支时态逻辑) 3、逻辑结合: ALC-LTL,ALC-CTL
理论研究-ALC[Sebastian Rudolph 2011] [ Franz Baader 2002] 特点: 1、一阶谓词逻辑的可判定子集 2、强表达能力和判定能力 3、能保证推理算法总能停止
理论研究-ALC[Sebastian Rudolph 2011] [ Franz Baader 2002] 语法: NI是个体的集合,表示单一的实体,例如太阳,莱茵河,IPhone… NC是概念的集合,表示一类实体的集合,他们通常有相同的性质,类型等。例如汽车,手机… NR是角色名的集合,表示一个领域内的个体之间的二元关系,例如xx与xx结婚,或者xx是xx的父亲... ALC的概念产生式: C,D Ci| C | CD | ()R.C 其中:CiNc , RNR。由此可以引入CD、R.C、T、以及的概念,分别称为析取概念,任意值限定概念,全概念和空概念,他们都可以由上面的概念产生式来表示。 ALC的公式由如下产生式生成: , C(p)| R(p,q) | | 以上分别称概念断言,角色断言,否定式和合取式。由此可以产生析取式,蕴含式,重言式以及矛盾式。
理论研究-ALC[Sebastian Rudolph 2011] [ Franz Baader 2002] 语义: ALC中的语义解释形如I=(I,I)。其中,I是由个体组成的解释域;解释函数I将每个概念名Ci解释为I的某个子集CI,将每个角色名Ri解释为I上的某两个二元关系RI,将每个个体名Pi解释为I的某个元素PI。 基于任一ALC的解释I=(I,I),对ALC中的概念和公式的语义归纳如下: (1)(C)I=I\CI 其中“\”为集合的差运算 (2)(CD)I=CIDI 其中“”为集合的交运算 (3)(R.C)I={x|存在某个个体yI,使得(x,y)RI 和yCI } (4)I C(p) iffPICI (5)I R(p,q) iff(pI,qI)RI (6)I iffI 推不出 (7)I iff I 并且 I
理论研究-时态逻辑[古天龙][Michael Huth] LTL与CTL 1、加入时态算子,可以表示时间概念 2、LTL是线性的时态逻辑 3、CTL是有分支考虑路径的时态逻辑 4、适合用来描述性质
理论研究-LTL[古天龙][Michael Huth] 语法: Next算子X:X表示下一个时刻为真Until算子U:U表示一直为真直到为真 Global算子G:G表示所有未来的状态都为真Future算子F:F表示未来某个时态为真 命题线性时态逻辑的产生式如下: 、 = true | p | | | U | X 语义: 给定LTL公式,w,i表示序列w中的第i个位置。那么LTL公式在序列w=p0p1…上的语义可以被递归定义如下: w,i true w,ip iff原子命题p第i个位置原子命题集合 w,iiffw,i推不出 w,iiffw,iw,i w,iUiffki ((w,k) L(iLk,L)) w,i Xiffw,i+1 特别的当w当且仅当w,0 。
理论研究-CTL[古天龙] [Michael Huth] 语法: Next算子X:X表示下一个时刻为真Until算子U:U表示一直为真直到为真 Global算子G:G表示所有未来的状态都为真Future算子F:F表示未来某个时态为真 All路径量词A:表示对所有的路径 Exist路径量词E:表示存在一条路径 命题线性时态逻辑的产生式如下: 、 = true | p | | | E[U] | Ex 语义: CTL公式在迁移系统上进行解释。设M=(S,,L)是一个模型,sS,和是CTL公式。M,s 由对做结构归纳定义: M,s true M,s p iff pL(s) M,s iffM,s 推不出 M,s iffM,s 且 M,s M,s E[U] iff存在一条满足s1=s的路径s1s2s3…..,该路径满足U,即是沿着该路径存在某个si,使得M,si,且对于每个j<i,有M,si。 M,s EXiff对某一个使得ss1的s1,有M,s1
理论研究-CTL*[古天龙] [Michael Huth] 对于CTL有一个约束,即是时态算子必须与路径量词成对结合出现 对于LTL,有一些公式不能由CTL转换 所以CTL*的出现,是将LTL和CTL的表达能力结合并去除CTL对每个时态算子必须与唯一路径量词伴随使用的约束而得到的一种逻辑。 例如: A[XpXXp]: 沿所有路径,p在下一个状态或者再下一个状态是真的,但只有一种情况立。。
理论研究ALC-LTL[Badder.F] [常亮] 语法: 从语法上看,ALC-LTL的主要特点在于将LTL中的原子命题替换为ALC中的一般概念包含公理、概念断言和角色断言。具体来说,ALC-LTL的基本符号包括由概念名组成的集合NC、由角色名组成的集合NR、以及由个体名组成的集合NI;从这些符号出发,通过描述逻辑ALC中的概念构造符和线性时态逻辑LTL中的公式构造符,递归地生成ALC-LTL的概念和公式。 ALC-LTL中的概念由如下产生式生成: C, D ::=Ci | C | C⊔D | ∀R.C 其中CiNC,RNR。此外,可以引入形如C⊓D和∃R.C的概念,分别作为(C⊔D)和(∀R.C)的缩写。令C、D为任意两个概念,RNR,p, qNI,则将C⊑D称为一般概念包含公理,将C(p)称为概念断言,将R(p,q)称为角色断言。 ALC-LTL中的公式由如下产生式生成: ϕ, ψ ::= C⊑D | C(p) | R(p,q) | ϕ | ϕ∧ψ| Xϕ| ϕUψ 其中p, qNI,RNR,C、D为概念。此外,可以依次引入形如false、true、ϕψ、ϕψ、Fϕ以及Gϕ的公式,分别作为ϕ∧ϕ、false、(ϕ∧ψ)、ϕψ、trueUϕ和Fϕ的缩写。
理论研究ALC-LTL[Badder.F] [常亮] 语义: ALC-LTL解释结构是一个二元组M = (N, I),其中: (1)N为自然数集合; (2)函数I对每个自然数nN赋予描述逻辑ALC的一个解释I(n)=(Δ,·I(n)),其中的解释函数·I(n)满足以下条件: (i)将每个概念名CiNC解释为Δ的某个子集CiI(n)Δ; (ii)将每个角色名RiNR解释为Δ上的某个二元关系RiI(n)Δ×Δ; (iii)将每个个体名piNI解释为Δ中的某个元素piI(n)Δ,且对于任一自然数mN都有piI(n) =piI(m) 给定任一ALC-LTL解释结构M = (N, I),对ALC-LTL中概念和公式的语义递归定义如下。首先,相对于任一自然数nN,将每个概念C解释为Δ的某个子集CI(n);递归定义为: (1) (C)I(n) := Δ\ CI(n),其中的“\”为集合差运算; (2) (C⊔D)I(n) := CI(n) DI(n),其中的“”为集合并运算; (3) (R.C)I(n) := {x | 对于任一yΔ:如果(x, y)RI(n),则必然有yCI(n)}。
理论研究ALC-LTL[Badder.F] [常亮] 语义: 其次,相对于任一自然数nN,用(M,n)⊨ϕ表示公式ϕ在结构M中的时间点n下成立,递归定义如下: (4) (M,n)⊨C⊑DiffCI(n) DI(n); (5) (M,n)⊨C(p) iffpI(n) CI(n); (6) (M,n)⊨R(p,q) iff (pI(n),qI(n)) RI(n); (7) (M,n)⊨ϕ iff (M,n)⊭ϕ(公式ϕ在结构M中的时间点n下不成立); (8) (M,n)⊨ϕ∧ψiff (M,n)⊨ϕ并且(M,n)⊨ψ; (9) (M,n)⊨X ϕiff (M,n+1)⊨ϕ; (10) (M,n)⊨ϕ Uψiff存在某个整数k0使得(M,n+k)⊨ψ并且对于任一0i<k都有(M,n+i)⊨ϕ。
理论研究ALC-CTL[Franz Weitl] [Franz Weitl,Shin Nakajima] 语法: 从语法上看,CTL-ALC与LTL-ALC类似,ALC-CTL的主要特点在于将CTL中的原子命题替换为ALC中的一般概念包含公理、概念断言和角色断言。具体来说,ALC-CTL的基本符号包括由概念名组成的集合NC、由角色名组成的集合NR、以及由个体名组成的集合NI;从这些符号出发,通过描述逻辑ALC中的概念构造符和线性时态逻辑CTL中的公式构造符,可以递归地生成ALC-CTL的概念和公式。 ALC-CTL中的概念由如下产生式生成: C, D ::=Ci | C | C⊔D | ∀R.C | EXC | AFC | E(CUD) 其中CiNC,RNR。EX(存在路径的下一个状态),AF(所有路径最终),EU(存在路径xx直到xx)。此外,可以引入形如C⊓D和∃R.C的概念。令C、D为任意两个概念,RNR,p, qNI,则将C⊑D称为一般概念包含公理,将C(p)称为概念断言,将R(p,q)称为角色断言。 ALC-CTL中的公式由如下产生式生成: ϕ, ψ ::= C⊑D | C(p) | R(p,q) | ϕ | ϕ∧ψ| EXϕ| AFϕ| E(ϕUψ) 其中p, qNI,RNR,C、D为概念。此外,可以依次引入形如false、true、ϕψ、ϕψ、Fϕ以及Gϕ的公式,分别作为ϕ∧ϕ、false、(ϕ∧ψ)、ϕψ、trueUϕ和Fϕ的缩写
理论研究ALC-CTL[Franz Weitl][Franz Weitl,Shin Nakajima] 语义: ALC-CTL解释结构是一个四元组M=(S,T,,I),其中: S表示所有状态的集合;TSS,表示状态之间的二元关系,即关系之间相互转换;是解释域。I代表一个解释函数,表示对于每一个sS,AC,rR,则AI(s),r(s) 给定任一ALC-CTL解释结构M=(S,T,,I),对ALC-CTL中概念和公式的语义递归定义如下。首先,相对于任一状态sS,将每个概念C解释为Δ的某个子集CI(s);递归定义为: (1) (C)I(s) := Δ\ CI(s),其中的“\”为集合差运算; (2) (C⊔D)I(s) := CI(s) DI(s),其中的“”为集合并运算; (3) (R.C)I(s) := {x | 对于任一yΔ:如果(x, y)RI(s),则必然有yCI(s)}; (4) (EXC) I(s) :=Us’ T(s)C I(s’)在该状态下存在一条路径它的下一个状态C I(s+1); (5) (AFC) I(s) :=任意一条从s出发的路径,总有一个状态s’满足C I(s’); (6) (E(CUD)) I(s) :=存在一条从s出发的路径,并且存在某个整数k0使得满足D I(s+k)并且对于任一0i<k都满足C I(s+i);
理论研究ALC-CTL[Franz Weitl] [Franz Weitl,Shin Nakajima] 语义: 其次,相对于任一状态sS,用(M,s)⊨ϕ表示公式ϕ在结构M中的状态s下成立,说明T是状态二元关系,{s’ S | (s,s’) T }递归定义如下: (7) (M,s)⊨C⊑DiffCI(s) DI(s); (8) (M,s)⊨C(p) iffpI(s) CI(s); (9) (M,s)⊨R(p,q) iff (pI(s),qI(s)) RI(s); (10)(M,s)⊨ϕ iff (M,s)⊭ϕ(公式ϕ在结构M中的状态s下不成立); (11)(M,s)⊨ϕ∧ψiff (M,s)⊨ϕ并且(M,s)⊨ψ; (12)(M,s)⊨EX ϕiffs’T(s)并且(M,s’)⊨ϕ; (13)(M,s)⊨AF ϕiff任意一条从s出发的路径,总有一个状态s’满足(M,s’)⊨ϕ; (14)(M,s)⊨E(ϕ Uψ)iff存在一条从s出发的路径,并且存在某个整数k0使得(M,s+k)⊨ψ并且对于任一0i<k都有(M,s+i)⊨ϕ。
研究总体思路 研究总体思路 研究总体思路 本体演化与管理 SAT 可满足 运行时验证 ALC+LTL ALC+CTL Web服务组合与验证 Model Checking 模型检测 事件检测
方法研究 1、模型检测(Model Checking) 2、可满足性判定(SAT) 模型检测与可满足性判定问题的区别:模型检测的本质是检测一个公式在一个模型中是否成立,而可满足性判定的本质是检测一个公式是否存在一个满足该公式的模型。
方法研究-模型检测[Edmund] 模型检测用数学公式表示: M,s p 其中M表示建立的模型,p表示待检测的性质,s表示初始状态。模型检测一般包含建模、规约、验证三个步骤: 1、建模: 模型一般用有限状态迁移系统表示,并使用状态 变迁序列刻画系统的执行。Kripke结构是一种常用的 模型描述形式。它是一个带标签的有向图,可定义为: M(AP,S,S0,R,L),这里就不再解释了。 2、规约: 规约就是用形式化语言来刻画待验证的属性。采 用一般是时序逻辑语言,如LTL(线性时序逻辑), CTL(计算树的分支时序逻辑)。 3、验证: 搜索模型的整个状态空间,以验证是否满足属性。
方法研究-可满足性判定[ValentinGoranko] [Mark Reynolds] [Franz Baader] ALC的Tableau算法为例: 通过构造公式的模型来证明的可满足性。 整个构造过程是通过反复使用相应的推理规 则来进行;这些推理规则直观地体现了相应的语 义定义。最后要么得到一个不含有冲突的分支 branch,并且该分支上没有规则可以继续使用, 从该分支出发可以非常容易的构造出的模型, 从而表明是可以满足的;要么无法得到不含有 冲突的分支,从而表明是不可满足的。Tableau 具有比较容易证明的可终止性,可靠性,以及完 备性。
研究总体思路 研究总体思路 研究总体思路 本体演化与管理 SAT 可满足 运行时验证 ALC+LTL ALC+CTL Web服务组合与验证 Model Checking 模型检测 事件检测
研究成果综述与你研究点 1、理论方法创新 2、本体演化与管理 3、运行时验证 4、web服务组合与验证 5、事件检测
研究成果综述与拟研究点 ——理论方法创新 研究点:ALC-CTL的Tableau算法 ALC-CTL的Tableau算法还没有学者研究过,并且ALC-CTL是一个很有意义的理论,它可以表示一类有分支的实际问题,例如在亚马逊网站支付时,可以选择支付宝也可以选择网银。 1、[Baader.F]、[常亮]对ALC-LTL的Tableau算法进行了研究。 2、[Franz Weitl]、[Franz Weitl,Shin Nakajima]给出了ALC-CTL的语法与语义解释,在前面已经介绍过。 3、[Mark Reynolds]对CTL和CTL*的Tableau算法进行了研究。
研究成果综述与拟研究点 ——本体演化与管理 本体在随着互联网发展的同时也会进行演化发展产生多个不同的版本,并且变得越来越庞大和复杂。所以本体的演化与管理是值得研究的课题。[Zhisheng Huang]提出本体演化发展有三个待解决的关键问题: 1、本体的变化要有相应的操作变化,记录变化。 2、在演化发展过程中要保持完整性:保证一致性,避免语法 或者语义上的冲突。 3、向上向下兼容性:老模式下的系统能用新的本体库,新模 式下的系统能用老的本体库
研究成果综述与拟研究点 ——本体演化与管理 针对研究问题,具体应用点: 1、具有语义的改变日志,系统会告知不同版本之间的具体诧异。 2、不同本体版本选择,根据不同的需求选择不同版本的本体。 3、变化的预测,根据用户的需求和反馈确定未来本体改变的不同方向。。
研究成果综述与拟研究点 ——本体演化与管理 [Zhisheng Huang]文章中主要研究多版本的本体进行推理问题,主要思想: 1、不同版本形成一个本体版本的空间S,Os是一个个不同的本体集合,S里面可以形成一个具有时间序列的Os的偏序关系,因此有SOs*Os。 2、依据LTLm,即线性时序逻辑向过去时间延伸,有Previous和Since等时间算子。
研究成果综述与拟研究点 ——本体演化与管理 查询语言有推理查询和检索查询: 1、推理查询:查出两个Os之间是否相同,结果只有“是”和“否”。 例如: 2、检索查询:可以查出具体有哪些不同,给出一个结果集合。 例如:
研究成果综述与拟研究点 ——本体演化与管理 拟定研究方向: 通过用户需求和反馈,用ALC-CTL刻画本体未来发展的方向,并且检验其与原版本的一致性。 1、[Yang Ying-ying]研究了基于SAT中的Tableau算法检验本体的不一致性。 2、[Mahdi Gueffaz]用模型检验的方法验证本体在动态变化中的不一致性。 3、[Zhisheng Huang]用模型检验给出版本之间的推理,并提出未来工作用CTL模拟本体未来发展方向。
研究成果综述与拟研究点 ——运行时验证 运行时验证:在任何时间点产生有限的前缀路径,检验这条前缀路径的所有后续是否都满足公式。 [Severine Colin]对运行时验证给出了综述,通过与模型检验做比较,说明运行时验证的一些必要特点: 1、即使模型完全正确,也不能保证在运行时没有一点差错。 2、有一些信息只能在运行时才能产生。 3、对于高安全性要求的系统,要在运行时对其监控。 4、与模型检测相比,避免了状态爆炸的问题。
研究成果综述与拟研究点 ——运行时验证 拟定研究方向: 运行时验证与Web服务相结合并采用描述逻辑ALC表示 1、[Macro Alberti]主要应用CTL计算树逻辑,在多主体下,验证服务集合内的各个服务是否合理的结合编排并且正常工作。 2、[Tien-Dung Cao 2010]主要研究基于安全准则的web服务行为的一致性,包含了过去和将来的时态,用Nomad language表示安全协议,然后做了自己的算法,在自己的RV4WS (Runtime Verification engine for Web Service)的软件上进行测试验证。 3、[Tien-Dung Cao 2012]给出对于限时系统的自动化运行时验证,依然是基于Nomad language语言和RV4WS系统做对web服务应用测试 4、[Sylvain Halle]将web交互看作状态的变换,每一个服务都有输入和输出,基于面向服务的计算,那么输入输出就表示了数据的变化,传递和服务之间的相互交流作用。用LTL-FO这种改进的线性时态逻辑作为描述性质的表示方法,然后用buchi自动机进行判定,验证web服务信息之间交换。 5、这些运行是验证没有结合ALC逻辑,[Baader.F]主要以ALC-LTL表述时态性质,把系统理解为一个无穷的状态序列,将观测到的数据u作为状态输入,并得到状态输出函数,最后通过自动机判空理论,得到性质是否满足。
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 1、Web服务中验证生成反例: 研究具有实际意义,例如当我们在研究web服务的一致性时,如果可以生成反例,就可以找到引起不一致的具体状态,进而确定具体的服务的错误地方,可以帮助我们快速定位问题。 2、Web服务组合与验证: 更智能的满足人们的需求,例如查询旅游信息,可以将交通,酒店,景点门票,餐饮等各种服务在满足约束的情况下组合在一起。
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 生成反例举例: 假设一个基于web学习的文档,它有基本的数据结构像二叉树,链接等。我们定义web的这些页面作为状态形成了下图的状态集合。这些文档包括了定义,解释,介绍和例子。对于p20可以看出有树,二叉树,链接,树和二叉树的解释,p21有树的解释,p21有二叉树的例子。我们定义AG(def(t)expl(t)exa(t)),意思是对于所有的路径下,任意项如果被定义,在本页上就要有解释,并且总存在下一个路径有他的例子。很显然依照这样的要求,Tree和Heap要被检验,因为树没有例子,Heap在p20处没有解释,并且在下一步p21和p22中都没有例子。
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 生成反例拟研究方向: 将ALC-CTL生成反例放到具体应用点上,无论是web服务组合还是本体演化与管理。 1、[Franz Weitl]介绍了文档之间的合并或者是相互修改这些操作能保持一致性和完整性,它的理论基础是描述逻辑ALC和计算树分支时态逻辑相结合CTL。 2、[Franz Weitl,Shin Nakajima]研究了在ALC-CTL中生成反例。
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 Web服务组合与验证: [JinghaiRao]给出了有关于web服务自动组合的综述:随着越来越多的web服务出现,并且web服务也是会发生变化,不同的web服务用不同的概念和语言描述服务,使得对web服务进行自动化的组合增加了难度 服务的描述语言: 1、UDDI(Universal Description, Discovery, and Integration) 2、WSDL(Web Server Description Language) 3、SOAP(Simple Object Access Protocol) 4、BPEL(Business Process Execution Language) 5、part of DAML-S ontology
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 服务组合研究方法: 1、基于工作流Workflow :不同的服务组合就像是工作流中对各个服务进行控制和数据的交换。 2、基于AI Planning:有输入和输出,有前提条件和结果,在执行之后状态发生变化,用户登录就是很好的例子,一个计划被描述为五元组,类似有限状态自动机(S,S0,G,A,T)。S0是初始状态,G是结束状态,A是相当于很多服务的集合,T相当于状态的变化,ALC做语言。 服务组合包括以下几个阶段: 1、对单服务的描述 2、语言的翻译 3、生成组合处理模型 4、对服务的组合进行评估 5、执行服务的组合
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 [Katia Sycara]提出用xml的语法来表示语义的内容,在这个基础上进行服务之间的调用,相互作用及发现。服务之间的互通性包括:表示和推理服务的任务,显示的发现服务和服务的功能,表示和推理商业关系和准则,表示和推理信息的排序和交换,表示和推理服务的前提条件和结果,允许多服务组成更复杂的服务,用描述逻辑DL描述服务之间的信息交换的内容,信息交换的顺序,状态的转变。如右图: DAML-s Profile:包括服务功能,一些非功能的参数, 和服务的所有人等信息 DAML-s Process Model:提供服务功能更详细的 信息,提供怎样互相作用 Profile用来发现服务 Process Model用来与需求者做具体的交互 request可以用此来与服务交互并且选择最好的服务
研究成果综述与拟研究点 ——web服务组合与验证 拟研究方向 对当前web服务不进行过大的改动,而对服务之间进行交互的接口用ALC进行描述,并且对输入输出时序等一样用ALC和Temporal Logic进行描述规定,实际工作中用RDF做具体描述。是否可以建立一套完全基于描述逻辑的自动组合与验证。只需要针对接口(有一个专门描述的文本文件) 1、[Gunay, Akin] [H.Q.Yu]都用模型检测的方法解决服务匹配或者是服务组合问题 2、[H.Q.Yu]中提到了可以使用描述逻辑对服务进行描述,更加准确 3、[Gunay, Akin]提出了基于接口等对服务的描述和匹配还有缺陷,提到了使用CTL替代文章中使用的LTL 4、[Ivan Di Pietro]将模型检测技术,CTL计算树分支时态逻辑和描述逻辑结合对web服务的选择,验证和组合上
研究成果综述与拟研究点 ——事件检测 [Xiaofeng Wang]将动态描述逻辑和线性时态逻辑建立了一种新的逻辑系统LTDALCO,这种系统可以对视频事件检测,可以表示和推理静态、动态和时态相关的知识。 理论知识不仅有描述逻辑和时态逻辑,还有动作理论: action是动态知识表达的基本元素,分为两类:原子动作和复杂动作。 1、原子动作:) :动作的名字,为个体的名字,它们出现在中。 :是一个逻辑公式的集合,动作执行前的条件 :是一个逻辑公式的集合,动作执行后的结果 2、复杂动作: | “ ; ”符号即是连接序列符
研究成果综述与拟研究点 ——事件检测 举例: orderBook(u,v);payBook(u,v) 表示一个动作序列,是一个复杂动作。
研究成果综述与拟研究点 ——事件检测 用动作可以表示这样的动态知识, 然后通过region connection caculus见下图 可以给出一个算法,判定事件是否发生。 举例: 对于飞机起飞过程来说:起飞这个动作被定义为 take-off,那么 plane(a)ground(b)sky(c)(PO(a,b)UPO(a,c))<>, 说明起飞的动作发生,即而说明说明视频中 飞机起飞的事件发生,假设我们有一组这样的 逻辑公式集合{s1,s2,s3….},当我们用算法验证plane(a)ground(b)sky(c) (PO(a,b)UPO(a,c)) 如果是不可满足的或者是矛盾的,那说明起飞这个时间在视频中发生。
研究成果综述与拟研究点 ——事件检测 研究想法: 1、对于动作的表示来说,他的粒度要比单纯的时态算子更细,对于事件本身也是有时间概念的,如果简单一些,我们可以把在一个时间线上的事件序列看做一组状态序列,用previous或者next算子等等描述状态之间性质的变化,然后用模型检测验证是否有相应的性质发生,从而检测事件发生与否 2、如果有很多事件分支组合起来,那我们可以用CTL描述,用模型检测判断事件是否发生。例如当A与B都完成,才能开始C的工作,要检测C是否发生,要取决于B、C两个分支的进展情况。 [Xiaofeng Wang]运用逻辑对事件检测进行了研究。 事件检测一般方法是基于模式识别的向量机模型或者是贝叶斯网络模型等。
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