20090217-知识库相关调研

【按：留作备份 ... 】
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王晓东. 基于Ontology知识库系统建模与应用研究[D].. 华东师范大学, 2003

　　knowledge base system

　　一般地，知识库系统是一个完整的系统，它是以知识库为核心的，包含人、硬件和软件的各种资源，用于实现知识共享的系统[孔繁胜，2000]。知识库是经过合理组织的关于某一特定领域的陈述型知识和过程型知识的集合，知识通过一定的表示，存储在知识库中。知识库与传统的数据库不同，知识库不但包含大量的简单事实，还包括了用于推理及问题求解的条件和规则。

　　美国国防部DAR队(Defence Advanced Research Project Ageney)自1997年6月开始组织实施HpKB(High Performance Knowledge Base)重大项目，参加项目研究的有斯坦福(Stanford)大学，麻省理工学院(MIT)等著名大学和研究机构。本世纪初，我国中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室，研制了国家知识基础设施NKI(National Knowledge Infrastruerure)。

　　把现实世界中某个应用领域抽象或概括成一组概念化及概念间的关系，构造出这个领域的ontology，会使计算机对该领域的信息处理大为方便。

　　一个知识库的建立，不仅仅是知识和经验的集合，而且还涉及到知识的表示、知识的运用、知识的处理和系统建模等多方面的问题。从计算机科学的观点来看，知识是信息综合处理的结果，在综合过程中，信息通过相互比较，结合成有意义的链接。数据、信息和知识具有层次关系。知识库系统是上个世纪80年代中期以来Al界和数据库界研究的热点，是AI技术与数据库技术相互结合的产物。

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萧海东. 基于知识库的知识网络研究[D].. 兰州理工大学, 2004

　　知识库及知识库管理系统的功能是对知识进行系统化组织与管理，能够存储、增加、删除、修改和查询知识，以及对知识进行一致性和完整性校验。知识的表示方法有一阶谓词逻辑、语义网络、产生式规则、框架理论四种。知识库与数据库既有区别又有联系，从知识的逻辑表示观点来看，关系数据库是一种简单的知识库，数据库中的每一个关系是一个原子公式，即一个谓词，关系中的元组即是知识中的事实，因此利用关系数据库来建造知识库，就可以充分利用关系数据库管理系统的功能，极大的方便了知识库管理系统的设计。

　　目前，知识大多数采用概念一事实一规则三级层次的知识构造体系，即Knowledge = ConeePt + Faet + Rule.而通常概念包含在事实里，因此知识库中的知识是由事实和规则两部分组成的。

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徐杰锋. 知识库网格模型的研究[D].. 浙江大学, 2004

　　语义网(Semantic Web)是一种能理解人类语言的智能网络，它不但能够理解人类的语言，而且还可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松。语义网希望达到数据的理解以及概念的互通，一个解决办法就是建立一个标准的词汇表。这就是本体论(Ontology)的基本概念。本体论是对事物最本质概念的定义。

　　知识库是描述外观世界的规则、声明的集合。

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杨勇, 邹时林, 蔡源. 知识库系统的原理[J]. 华东地质学院学报, 2001,(04)

　　知识库系统与数据库系统不同之处就在于，它并非向用户提供检索的信息，而是提供根据输入的数据信息使用知识进行判断分析的结果

　　知识表示，知识利用和知识获取是知识库系统实现的三个关键技术问题。知识采用什么形式表示，使计算机能对之进行处理，并以一种人类能理解的方式将处理结果告知人们，这是知识库系统首先要解决的关键。知识表示要具有层次化、模块化、网络化，统称为知识的结构化。

　　知识利用是指利用知识库中的知识进行推理，从而得出结论的过程。推理所涉及的问题有：知识库的搜索、目标的控制、模式匹配的方法、推理的策略，以及对不确定性知识的评价等。

　　知识获取是指从知识源获得知识来建造知识库的工作。知识库中的知识有两个来源，一个是原始知识，由外界直接进入知识库；另一个是中间知识，是由推理机构生成后追加入知识库。知识获取是知识库系统实用化中最难解决的一个关键，成为建立知识库系统的一个瓶颈部分。目前在研究的解决该难题的各种对策方法中，利用计算机学习来实行自动或半自动的知识获取是最理想的目标。

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吴海桥, 刘毅, 丁运亮 , 张祥伟. 基于关系数据库的知识库的建立[J]. 微型电脑应用, 2001,(11)

　　直接方式类似于数据库领域的数据挖掘过程, 因此可以在其基础上实现; 间接方式在数据库的逻辑设计中主要表现为如何向库中添加记录。

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龚立群. 语义维基技术及应用[J]. 图书馆杂志, 2007,(02)

　　目前的维基系统有两个主要问题：首先，由于在传统的维基系统中的信息大多以自然语言描述，不能够被机器自动处理，因而不能支持信息(知识)的重用；其次，由于维基没有提供对相关信息的导航方法，所以不能支持结构化的信息检索。这样维基系统中所拥有的数量巨大的知识就不能为用户所有效的管理和利用。

　　语义维基需要着重解决三个问题：如何对维基内容进行标注？如何对内容进行形式化地描述？如何对内容进行导航？

　　目前国外已开发出了一些语义维基系统，如：PlatypusWiki、Semantic MediaWiki、Semper Wiki、IkeWiki和WikSAR等。一些语义维基系统把标注作为维基语法的一部分，如Semantic MediaWiki，而另外一些维基系统提供了一个独立的编辑器来用于标注，如IkeWiki。

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