Transcript Semantic Web & Ontology

Semantic Web & Ontology
Introduction
Instructor: Li Ruixuan
E-mail: [email protected]
Web: http://idc.hust.edu.cn/~rxli/
This talk comes from the seminar of IDC Lab – Distributed Systems Group.
Contributors: Wang Yuan & Chen Yu
1
Outline
 Why Semantic Web
 What’s Semantic Web
 What’s Ontology
 Semantic Web Services
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Current Web
500 million user
more than 3 billion pages
WWW
Static
URI, HTML, HTTP
3
Web现状
 网络的迅速普及已经成为信息时代的重要标志
 Web专门为人所设计，网页上的文本、图形、
图像等各种媒体的涌现均是供人们阅读的，而
网络和计算机只是作为一种简单的中介工具
 如何从浩瀚的信息海洋中快速准确地找到所需
要的信息已经成为人们越来越关心的问题
 由于Web数据的自身特点：动态性、分布性、
无结构或半结构性等特点，使得实现上述任务
非常困难
4
Web现状
现有Web远远不能满足人们对信息共享和处理
的需要：
 现有Web还只是面向人，只能供人阅读和进行数据共享；
计算机并不能“理解” Web的内容，并在“理解”的
前提下处理和利用这些信息
 Web已经发展成为拥有亿级页面的分布式信息空间，如
何能高效率地对Web上海量信息进行全局数据集成、信
息共享、知识交换，并发现新知识，实现面向内容的
信息管理，还存在困难
5
语义Web的目标
让计算机能够“理解”分布在网上的信息和
知识，并在“理解”的前提下更好地处理、利
用这些信息和知识，使Web成为支持全球化知
识共享的智能信息服务平台，为人们提供优质
的服务
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语义Web针对的问题
 信息检索 — 关键词检索与基于内容的检索
 信息抽取 — 元数据
 信息表示 — 内容与表示的分离
 信息与自然语言语义
 数据挖掘和知识发现
 信息集成和概念集成
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Semantic Web
Serious Problems in information
•finding
•extracting
•representing
•interpreting
•and maintaining
WWW
Static
URI, HTML, HTTP
Semantic Web
RDF, RDFS, OWL
8
目前的网络
 资源通过极有限
的语义相互链接
（如：具有一定
表达意义的文件
名）
 一个资源所在的
系统无法自动判
定其它系统中的
资源含义（如：
图中资源D通过
href与资源A和C
建立了链接， 但
是无法知道A和C
的含义）
A
B
C
D
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一个例子
例如，想要讨论：养育技术，变飞禽为宠物
 关键词 飞禽 宠物 养育， 通过Google 搜索，
搜索结果 30 条中只有1条具有近似的含义
 我们设法表达的语义：
一种养育技术，让幼小的飞禽经过养育成为陪伴人、受人喜爱的宠物
10
语义网
 每个资源有清晰
的定义，如软件，
文件，人，地点
产生
依赖于
依赖于
 概念之间的关系
有清晰的定义，
如软件产生文件，
软件依赖于软件，
文件的版本，文
件具有主题，人
所在地点
是…的版本
主题
作者
位于
来源：Berners-Lee，
2002
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What is the Semantics?
Semantics
• Frege(1848-1925): Reference and Sense
• Syntax, Semantics, Pragmatics (语用)
• Denotational Semantics vs. Operational Semantics
Main features
• 指称性 (Denotation)
• 唯一性(Uniqueness)
• 相关性(Relatedness)
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What is Semantic Web?
 第一代Web开始于静态的HTML页面。
 第二代Web，即当今的Web是由机器生成页面，并且通
常都是动态HTML页面。这两代Web都是直接的进行人
工处理(阅读、浏览、填写表单)。
 第三代Web，又被称为“语义Web”，其目标是实现机器
自动处理信息。它将提供诸如信息代理、搜索代理、信
息过滤等智能服务。知识化Web上提供的这些智能服务
应该超越目前这些服务的技术水平，克服它们在功能上
仅能独立运行、无法交互的限制。
 Berners-Lee给出如下定义：语义Web是一个网，它包含
了文档和文档的一些部分，描述了事物间的明显关系，
且包含语义信息，以便于机器的自动处理。
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Semantic Web - Principles
 Principle 1: Everything can be identified by URIs
 Principle 2: Resources and links can have types
 Principle 3: Partial information is tolerated
 Principle 4: There is no need for absolute truth
 Principle 5: Evolution is supported
 Principle 6: Minimalist design
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Semantic Web - Layers
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Semantic Web – Layers
 该体系中从低层到高层分别为：Unicode和URI、XML、RDF、
Ontology、Logic、Proof、Trust
 第一层Unicode和URI。该层是整个语义Web的基础，其中
Unicode处理资源的编码，URI负责标识资源
 第二层XML+NS+XML Schema，用于表示数据的内容和结构
 第三层RDF+RDF Schema，用于描述Web上的资源及其类型
 第四层Ontology vocabulary，它用于描述各种资源之间的联系
 第五层到第七层是在下面4层的基础上进行的逻辑推理操作，
包括公理和推理规则、认证机制及信任机制
 其中核心层为XML、RDF、Ontology，这3层用于表示Web信
息的语义
16
The Ontology Language Stack
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Ontology语言栈
名称
描述
XML
结构化文档的表层语法，对文档没有任何语义
约束。
XML Schema
定义XML文档的结构约束的语言。
RDF
对象（或者资源）以及它们之间关系的数据模
型，为数据模型提供了简单的语义，这些数据
模型能够用XML语法进行表达。
RDF Schema
描述RDF资源的的属性和类型的词汇表，提供
了对这些属性和类型的普遍层次的语义。
OWL
添加了更多的用于描述属性和类型的词汇，例
如类型之间的不相交性（disjointness），基数
（cardinality），等价性，属性的更丰富的类型，
属性特征（例如对称性，symmetry），以及枚
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举类型（enumerated classes）等。
eXtensible Markup Language (XML)
 Tags define the partial semantics of the data
<name>Dieter Fensel</name>
 XML provides arbitrary trees (graphs) as data structures
<person>
<name>Dieter Fensel</name>
<phone>6084751</phone>
</person>
 XML allows the definition of application-specific tags
 http://www.w3.org/XML/
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数据模型(Data Model)
Name
n
Phone
Department
has
1
Researcher
Affiliation
eMail
Faculty
University
E-R模型
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XML Schema
 DTDs allow to define grammar and meaningful
tags for documents
 XML schema provides similar service and add:
– XML schema定义本身就是XML文档
– XML schema提供丰富的数据类型定义元素
标签
– XML schema提供更多方法定义嵌套标签
– XML schema提供namespace机制合并具有不
同词汇的XML文档
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XML is not enough
 Meaning of XML documents is intuitively clear
– “semantic” markup tags are domain terms
 But computers do not have intuition (直觉)
– Tag names do not provide semantics
– The semantics are encoded outside the XML
specification
 XML makes no commitment on:
 Domain specific ontological vocabulary
 Ontological modeling primitives (建模原语)
 requires pre-arranged agreement on  & 
 XML is feasible for closed collaboration
– agents in a small & stable community
– pages on a small & stable intranet
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资源描述框架（RDF）
 RDF：一种描述资源的语言
– 描述数据的数据
 RDF：资源描述框架（Resource Description
Framework：RDF）是W3C领导下开发的用于
元数据互操作性的标准
 提供自动的、语义级别（Semantic）的互操作
性
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RDF数据模型
 RDF数据模型包括：
– 资源（Resource）
– 属性（Property）
– 声明或陈述（Statement）
• 资源、属性、值
 RDF的文档是一个由主谓宾结构的断言组成的
集合
– 主体（Subject）— 资源
– 谓词（Predicate）— 属性
– 客体（Object）— 值
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RDF: Dublin Core
 The Dublin Core provides properties for
describing network objects, suitable for use by
network search engines.
 The Dublin Core is a set of predefined properties
for describing documents.
 The first Dublin Core properties were defined at
the Metadata Workshop in Dublin, Ohio in 1995
and is currently maintained by the Dublin Core
Metadata Initiative (http://dublincore.org/).
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RDF Schema
 RDFS 为本体提供了一种简单基本的建模语言
–
–
–
–
Concepts
Properties
Is-a hierarchy
Simple domain and range restrictions
 Advanced ontology modeling need more, however,
can be realized as a layer on top of RDFS
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OIL和DAML+OIL
 RDF Schema是一种简单的Ontology语言，它定义怎样
用RDF来描述词汇集，它还定义了词汇之间的一些简
单的关系和约束
 RDF Schema在表达能力和逻辑严格性方面的不足导致
了OIL及随后的DAML+OIL的出现
 DAML（DARPA Agent Markup Language, 国防高级研
究项目部智能代理置标语言）
 OIL（Ontology Interface Layer，本体接口层）
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DAML+OIL
 DAML+OIL建立了以描述逻辑为基础的Ontology知识
表示机器语义模型，提供了丰富的Ontology描述，尤
其是引入了等价关系与作用约束等表示
 开发了面向服务的Ontology知识模型DAML-S（DAML
for Services）
 DAML+OIL中定义了较RDF Schema更为丰富的关系类，
而且对属性及属性的约束进行了扩展
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OWL
 W3C 2002年7月31日透露了发行OWL Web 本体
语言（OWL Web Ontology Language） 工作草
案的细节，其目的是为了更好地开发语义网
 OWL的三个子语言
– OWL Lite
– OWL DL
– OWL Full
Full
DL
Lite
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OWL的三个子语言
子语言
描述
例子
OWL Lite
用于提供给那些只需要一个分类层
次和简单的属性约束的用户。
支持基数（cardinality），
只允许基数为0或1。
OWL DL
支持那些需要在推理系统上进行最大
程度表达的用户，这里的推理系统能
够 保 证 计 算 完 全 性 （ computational
completeness，即所有的结论都能够保
证 被 计 算出来 ） 和 可决定 性
（decidability，即所有的计算都在有
限的时间内完成）。它包括了OWL语
言的所有约束，但是可以被仅仅置于
特定的约束下。
当一个类可以是多个类的
一个子类时，它被约束不
能是另外一个类的实例。
OWL Full
支持那些需要在没有计算保证的语
法自由的RDF上进行最大程度表达
的用户。它允许一个Ontology在预
定义的（RDF、OWL）词汇表上增
加词汇，从而任何推理软件均不能
支持OWL FULL的所有feature。
一个类可以被同时表达为
许多个体的一个集合以及
这个集合中的一个个体。
30
OWL Example: animals
<?xml version="1.0"?><rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
xml:base="http://wasp.cs.vu.nl/sekt/ontology/animal">
<owl:Ontology rdf:about=“animal"/>
<owl:Class rdf:ID="Eagle">
<rdfs:subClassOf><owl:Class rdf:about="#Bird"/></rdfs:subClassOf>
</owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Animal"/>
<owl:Class rdf:ID="Fly"><owl:disjointWith>
<owl:Class rdf:about="#Penguin"/></owl:disjointWith>
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#Animal"/></owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Bird">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#Fly"/></owl:Class>
<owl:Class rdf:ID="Penguin">
<rdfs:subClassOf rdf:resource="#Bird"/>
<owl:disjointWith rdf:resource="#Fly"/>
</owl:Class>
</rdf:RDF>
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语义网的逻辑基础
 描述逻辑与框架逻辑之争
– Description Logic
vs.
(概念、关系)
Frame-Logic
(类、性质、定义域、取值范围等)
 封闭世界假说与开放世界假说
– Closed world assumption vs. Open world assumption
 唯一名假说与非唯一名假说
– Unique name assumption vs. Non-unique name
assumption
 面向对象与非面向对象
– Object-oriented vs. non-object oriented
 ……
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Description Logic Architecture
Man ≡ Human ∩ Male
Happy-Father ≡ Man ∩ has-child.
Female ∩ …
Abox (data)
John : Happy-Father
<John, Mary> : has-child
Interface
Tbox (schema)
Inference System
Knowledge Base
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Basic Description Logic: AL
Attributive Language
 Concept Expressions:
– A (atomic concept)
–  (universal concept)
–  (bottom concept)
–  A (atomic negation)
– C ⊓ D (intersection)
– R.C (value restriction)
– R.T (limited existential quantification)
where A is a concept name, C and D are concept
expressions, and R is a role expression
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Family of AL language




C ⊔ D (Union)
R.C (Full Existential Quantification)
 C (Complement)
Number restriction
– ( n R) (at least restriction)
– ( n R) (at most restriction)
 Qualified number restriction
– ( n R.C) (at least restriction)
– ( n R.C) (at most restriction)
 Transitive Role: R+
 Inverse of Role: I
 Role Hierarchies R S: H
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Examples
woman ≡ person ⊓ female
man ≡ person ⊓ woman
mother ≡ woman ⊓ hasChild.person
father ≡ man ⊓ hasChild.person
parent ≡ father ⊔ mother
happy-father ≡ man ⊓ ≥1 has-child.Male
grandmother ≡ mother ⊓ hasChild.parent
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语义网的应用前景
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语义网应用
 语义Web服务（Semantic Web Services）
 内容管理（Content/Knowledge Management）
 概念检索（Concept Searching）
 智能代理（Intelligent Agent）
 普适计算（Ubiquitous/Pervasive Computing）
 ……
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Questions?
39
Ontology
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Ontology ...
 Long history coming from Philosophy – Aristoteles
- Ontology最早是一个哲学上的概念，从哲学的
范畴来说，Ontology是客观存在的一个系统的
解释或说明，关心的是客观现实的抽象本质
 Pick up by the Artificial Intelligence
- Ontology是共享概念模型的明确的规范说明
- Gruber
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Ontology的发展历程
范畴
提出时间/提出人
定义
客观存在的一个系统的解释和说
明，客观现实的一个抽象本质
哲学
1991/Neches等
1993/Gruber
给出构成相关领域词汇的基本术
语和关系，以及利用这些术语和
关系构成的规定这些词汇外延的
规则的定义
概念模型的明确的规范说明
计算机
1997/Borst
共享概念模型的形式化规范说明
1998/Studer
共享概念模型的明确的形式化规
范说明
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What is Ontology ...
 An ontology is a formal, explicit specification of a
shared conceptualization – Gruber
– ‘Conceptualization’指通过抽象出客观世界中
一些现象的相关概念而得到的模型
– ‘Explicit’指所使用的概念及使用这些概念的
约束都有明确的定义
– ‘Formal’指Ontology是计算机可读的
– ‘Shared’指Ontology中体现的是共同认可的知
识，反映的是相关领域中公认的概念集
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Ontology 要做到什么
Precision
形式化，无歧义，高度忠实
Flexibility
表达性，演化性
Explicitness
清晰，负责，再用
Systematic
控制，质量，明确
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Ontology的建模元语
 Five kinds of components:
–类（classes）或概念（concepts）
• 指任何事务，如工作描述、功能、行为、策略和
推理过程。从语义上讲，它表示的是对象的集合，
其定义一般采用框架（frame）结构，包括概念
的名称，与其他概念之间的关系的集合，以及用
自然语言对概念的描述
• e.g. In university-ontology: student and professor
are two classes
–关系（relations）
• 在领域中概念之间的交互作用，形式上定义为n
维笛卡儿积的子集：R:C1×C2×…×Cn
• Such as: subclass-of, is-a
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Ontology的建模元语(Cont.)
–函数（functions）
• 一类特殊的关系。该关系的前n-1个元素可以唯一决定
第n个元素。形式化的定义为F:C1×C2×…×Cn-1→Cn
• 如Mother-of就是一个函数，mother-of(x,y)表示y是x的
母亲
–公理（axioms）
• 代表永真断言
• 如概念乙属于概念甲的范围
–实例（instances）
• 代表元素。从语义上讲实例表示的就是对象
• Such as: Student called Peter is the instance of Student
class
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4种基本关系
关系名
关系描述
part-of
表达概念之间部分与整体的关系。
kind-of
表达概念之间的继承关系，类似于面向对
象中的父类与子类之间的关系。
instance-of
表达概念的实例与概念之间的关系，类似
于面向对象中的对象和类之间的关系。
attribute-of
表达某个概念是另一个概念的属性。如
“价格”是桌子的一个属性。
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Ontology 的两个问题
 Ontology 讲究对词语含义的完整表达，在逻辑学和词
语学上，具有语义的学术深度
– 但问题是不可能在有限的表达中穷尽其词语的语义
 Ontology 和 OO （面向对象的概念设计）的主要区别
是什么？
– OO （面向对象的概念设计）：UML 主要用于人和
人的交互共享，人和机器的交互共享，但基本不用
于机器系统之间的交互共享
– Ontology （语义网）：OWL 主要用于人和机器的
交互共享，以及机器系统之间的交互共享。但在人
和人之间的交互共享上，通常会嫌它叙述太啰
48
嗦，…
构造Ontology的规则
最有影响的是Gruber在1995年提出的5条规则：
 明确性和客观性：Ontology应该用自然语言对所定义的
术语给出明确、客观的语义定义
 完全性：所给出的定义是完整的，完全能表达所描述的
术语的含义
 一致性：由术语得出的推论与术语本身的含义是相容的，
不会产生矛盾
 最大单调可扩展性：向Ontology中添加通用或专用的术
语时，不需要修改已有的内容
 最小承诺：对待建模对象给出尽可能少的约束
目前大家公认在构造特定领域的Ontology的过程中需要领
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域专家的参与
构建本体的例子
类目等级结构
类名
特性名
类目定义
特性类型
限制
赋值
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本体构建工具(1)
 Protégé-2000
– http://protege.stanford.edu/
– 美国斯坦福大学医学院开发
– 使用Java和Open Source作为操作平台
– 可用于编制实用分类系统和知识库（Knowledge
Base），可自行设置的数据输入格式，能够输入
数据，也可插入插件来扩展一些特殊的功能如提
问、XML转换等
– 输出格式有文本、HTML、JDBC、RDF Schema、
及XML Schema
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Protégé Interface
本体构建工具(2)
 OntoEdit / OntoBroker / OntoStudio
– http://www.ontoprise.de/
– 德国的Ontoprise公司开发
– 提供实用分类系统工程环境，支持构造概念、关系、
定理，不依赖于某一表述语言
– 利用模块和插件结构，灵活性强，并能够方便地引
进专门功能和词库
– 支持RDF和DAML，并能输入和输出数据库结构与
数据（如Oracle, MSSQL, DB2）
53
探索性的实验项目
 利用已有的词汇表或分类表来改造成本体系统
– 将《艺术和建筑词汇表》中的西方家具部分改造成
本体系统 （Wielinga等，2001）
– 英国曼彻斯特大学的OpenGalen项目（Rectoret al
2001）
 利用现有文献和领域专家从头做起
– 美国加州大学圣巴巴拉分校的地理科学数字化图书
馆项目 （Smith & Zeng, 2003）
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OpenGalen系统的概念表述实例
手术: Insertion of pins in neck of femur
语句表述: Fixation of femur by insertion of pins in neck of femur
中介表述：
MAIN fixation
ACTS-ON femur
BY-MEANS-OF insertion
INTO neck
ACTS-ON pins
INTO neck
IS-PART-OF FEMUR
GRAIL/GALEN实用分类系统（本体）
Performance which isOf
(‘SurgicalFixation’ which
<actsOn Femur
hasSubprocedure (Performance which isOF
‘SurgicalInsertion’ which
<actsOn Pins
hasLocation(AnatomjicalNeck which
isLinearDivisionOf Femur)>)>)
自动生成的自然语言表述：Fixation of femur by means of insertion of pins in neck of
femur”
55
本体解析API
 Jena
– http://jena.sourceforge.net/
– HP实验室开发的基于Java的开放源码的本体解析
API
– A Java framework for building Semantic Web applications.
– It provides a programmatic environment for RDF, RDFS and
OWL, including a rule-based inference engine.
•
•
•
•
•
A RDF API
Reading and writing RDF in RDF/XML
An OWL API
In-memory and persistent storage
RDQL – a query language for RDF
56
目前广泛使用的本体
名称
描述
WordNet
基于心理语言规则的英文词典，以synsets（在特定
的上下文环境中可互换的同义词的集合）为单位组
织信息。
FrameNet
英文词典，采用称为Frame Semantics的描述框架，
提供很强的语义分析能力，目前发展为FramenetII。
GUM
面向自然语言处理，支持多语种处理，包括基本概
念及独立于各种具体语言的概念组织方式。
SENSUS
面向自然语言处理，为机器翻译提供概念结构，包
括7万多概念。
Mikrokmos
面向自然语言处理，支持多语种处理，采用一种语
言中间的中间语言TMR表示知识。
57
Ontology Applications
 Applications
–
–
–
–
–
Information Searching
Knowledge Management
Enterprise Application Integration
e-Commerce
e-Health
 在Web上，Ontology表现为分类法和一组推理
规则
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Ontology用于信息检索的项目
项目名称
说明
(Onto)2Agent
为了帮助用户检索所需要的WWW上已有的
Ontology ， 主 要 采 用 参 照 Ontology ， 即 以
WWW上已有的Ontology为对象建立起来的
Ontology，保存各类Ontology的元数据。
OntoBroker
面向WWW上的网页资源，目的是帮助用户
检索所需的网页，这些网页含有用户关心的
内容。
- Ontoprise
SKC
(Scalable
Knowledge
Composition)
-Stanford
解决信息系统语义异构的问题，实现异构的
自治系统间的互操作。希望通过在Ontology
上的一个代数系统来实现Ontology之间的互
操作，从而实现异构系统之间的互操作。
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Ontology & Semantic Web
 本体从以下两个方面使Web发挥它的极大潜能:
–本体为信息定义形式化语义以便计算机处理
–本体通过双方认可的术语，定义现实世界中
的语义，将机器处理的内容与语义联系起来
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Web Ontology的挑战
用经济学的术语，在Web上Ontology的生产、流通和消费三个环节
 Web Ontology的构建和生产
– 挑战之一，在创建Web内容的同时，方便地、同步地构建
内容的Ontology。
– 挑战之二，在改变Web文本内容的同时，维护Web
Ontology的同步变化，避免Ontology成为过期的废信息。
– 挑战之三，当网站自身不主动向Semantic Web迁移，如何
把这些缺乏迁移动力的网站的数据转换为可用的语义信息
 Web Ontology的传递和流通
– 理解 “方言” Ontology
– Ontology门户网站建设
 Web Ontology的使用和消费
– 超越传统Browser的客户端
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– 人机交流Ontology, 把语义自动变为机器可读的Ontology
例子
想要讨论的主题：养育技术，变飞禽为宠物
 关键词
飞禽
宠物
养育
 用图表达语义：语义丰富但恰当画出语义需要训练
技术
动物
IS-A
IS-A
飞禽养育技术
飞禽
IS-A
宠物
幼崽
PART-OF
养育为
IS-A
IS-A
幼崽飞禽
宠物
幼崽飞禽
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Ontology Mapping
 为了能互相理解，对共享的概念必须使用一致
的正式的表达方式
 很难使每个人对某一领域的同一本体达成共识
 当对同一领域使用了不同的本体时，无法相互
理解
Here comes the ontology mapping into the play
Ontology Mapping, Ontology Integration
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Ontology Mapping (Cont.)
 本体映射是下述的一个过程：两个本体在概念层语义相关，根据它
们的语义联系将源本体的实例转化为目标本体的实例
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Differences Between Schema Matching
and Ontology Mapping
 数据库模式没有为数据提供明确的语义，而
本体提供了明确的形式化的语义
 数据库模式专为一个特定的数据库定义，可
重用和共享性小；而本体则是可重用和共享
的
 在本体中，知识表示原语的数量更多，且更
为复杂
65
Questions?
66
Web Services
 Web服务将实现网络上应用程序的共享，
其目标就是将信息无序的Web变成自动的、
信息有序的Web
 将Web站点转变为集组织、应用、服务以
及设备于一体的可设计的Web站点，使
Web站点不再处于被动的地位
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Web Services
Web Services
Dynamic UDDI, WSDL, SOAP
WWW
Static
URI, HTML, HTTP
Bringing the computer
back as a device for
computation
Semantic Web
RDF, RDF(S), OWL
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Web Services – Protocol
 SOAP－Simple Object Access Protocol
– SOAP是一个基于XML的、面向对象的协议。在
使用中，由Services使用者发出基于XML的请求
消息，调用服务器上的方法以执行请求的操作，
Services提供者将返回基于XML的回应消息
 UDDI – Universal Description, Discovery, Integration
– UDDI可以看成是一系列服务与服务提供者的集
合以及相应目录，可以通过SOAP对UDDI进行查
找
 WSDL－ Web Service Description Language
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Web服务需要解决的问题
 Web服务作为Web技术的最新发展成果，它的
出现及推广对现在的现有的Web应用模式进行
变革
 但要想要使分布于Internet的服务器可以通过
Web更自动化地、更智能化地交互，就必须解
决目前Web上广泛存的信息格式的异构性、语
义信息的多重性以及信息关系的匮乏和非统一
70
Semantic Web服务
 Web Services + Ontology
– 将本体的概念和相应技术引入Web服务技术中，将
从根本上解决以上问题。同时，由于本体具有丰富
的语义和广泛的关系，它将变革现有的Web服务，
使之成为Semantic Web服务，使Web实现从自动化到
智能化的转变成为可能
 Semantic Web服务的目标
– 以一种明确的计算机能够理解的语言来描述Web服
务的功能和内容，同时增强已经存在的Web服务操
作的性能和鲁棒性，比如Web服务的发现和调用，
同时使大量自动化任务成为可能，包括自动合成、
交互、运行监控和恢复
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Semantic Web Service
Bringing the web to its full potential
Web Services
Dynamic UDDI, WSDL, SOAP
WWW
Static
URI, HTML, HTTP
Intelligent Web
Services
Semantic Web
RDF, RDF(S), OWL
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Semantic Web Services
• 在查找和比较商品时，机器可处理的信息语义
可使查找和比较的工作自动化
• 在处理大量异构数据时，本体技术可用于定义
标准以便在数据之间更好地映射
• 在处理大量异构商务逻辑时，本体技术可用于
弥补它们之间的差异，使双方更好地合作
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DAML-S & OWL-S
 DAML-S（DAML for Services）为Web服务供
应商提供了一套核心的标记语言集，使之可以
以一种明确的、计算机能够解释执行的方式来
描述Web服务的属性和功能
 OWL-S（OWL for Services）是基于本体的、用
于语义网服务描述的一个规范，它使用语义标
记以便Web服务能够被人和机器理解
74
语义Web服务框架
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语义Web服务框架
 图中的Semantic markup就是通过DAML-S语言
来表示Web服务的请求和服务描述
 用户的请求描述通过Knowledge base来进行解
析，以得到需要哪些服务
 通过Agent broker从各个提供Web服务的站点搜
索，找到需要的服务，自动执行服务，返回结
果
76
传统Web服务与语义Web服务比较
77
语义Web服务与传统Web服务框架
语义Web Services层次结构
传统Web Services层次结构
78
Questions?
79
References
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 http://www.semanticweb.org
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