语义 web 领域的综合研究

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ALC+LTLALC+CTL

研究总体思路研究总体思路SAT可满足

Model Checking模型检测

运行时验证

本体演化与管理

Web 服务组合与验证

事件检测

理论研究1 、描述逻辑：

ALC2 、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。


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) iff PICI

（ 5 ） I R(p,q) iff (pI,qI)RI

（ 6 ） I iff I 推不出（ 7 ） I iff I 并且 I


举例：

理论研究 - 时态逻辑 [ 古天龙 ] [Michael Huth]

LTL 与 CTL1 、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,i p iff 原子命题 p第 i 个位置原子命题集合 w,i iff w,i 推不出 w,i iff w,i w,i w,i U iff ki ((w,k) L(iLk,L)) w,i X iff w,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 iff M,s 推不出 M,s iff M,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 EX iff 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[Xp XXp]: 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 、 true U ϕ 和 Fϕ 的缩写。


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 Ci

I(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 pi

I(n)Δ ，且对于任一自然数 mN 都有 piI(n) = pi

I(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)} 。


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⊑D iff CI(n) DI(n) ；（ 5 ） (M,n)⊨C(p) iff pI(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∧ψ iff (M,n)⊨ϕ 并且 (M,n)⊨ψ ；（ 9 ） (M,n)⊨X ϕ iff (M,n+1)⊨ϕ ；（ 10 ） (M,n)⊨ϕ U ψ iff 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 、 true U ϕ 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⊑D iff CI(s) DI(s) ；（ 8 ） (M,s)⊨C(p) iff pI(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∧ψ iff (M,s)⊨ϕ 并且 (M,s)⊨ψ ；（ 12 ） (M,s)⊨EX ϕ iff s’T(s) 并且 (M,s’)⊨ϕ ；（ 13 ） (M,s)⊨AF ϕ iff 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 U ψ) 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 。




运行时验证



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 [Valentin Goranko] [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。




运行时验证



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。


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：


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。


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。


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。


Web 服务组合与验证： [Jinghai Rao] 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


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


[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


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。

谢谢大家

参考文献：[Berners-Lee 1998] T. Berners-Lee. Semantic web road map. http://www.w3.org /Design Issues/Semantic.html, 1998.[Berners-Lee 2001] T. Berners-Lee, J. Hendler, and O. Lassila. The semantic web. Scientific American, May 2001.[Berners-Lee 2006] T. Berners-Lee et.al.,A framework for web science. Foundations and Trends in Web Science, 2006, 1(1): 1–130.[Sebastian Rudolph 2011] Sebastian Rudolph, Foundations of Description Logics. Reasoning Web 2011,2011.[Zhisheng Huang 2005] Zhisheng Huang, Reasoning with multi-version ontologies:a temporal logic approach,ISWC 2005,2005.[ 古天龙 ] 古天龙，软件开发的形式化方法，高等教育出版史， 2005[Michael Huth] Michael Huth, Logic in computer science modeling and reasoning about system, China Machine Press,2005[ 常亮 ] 常亮，时态描述逻辑 ALC-LTL 的 Tableau 判定算法，计算机科学， 2011[Baader.F] Baader F, LTL over description logic axioms, AAAI Press, 2008

[Franz Weitl] Franz Weitl, Checking semantic integrity constraints on integrated web documents, ER Workshops, 2004 [Franz Weitl,Shin Nakajima] Franz Weitl, structured counterexample for the temporal description logic ALC-CTL, Software Engineering and Formal Method,IEEE,2010[Edmund] Edmund M.Clarke, Model Checking, The MIT Press, 2000[sylvain] sylvain Halle, Runtime Enforcement of Web Service Message Contracts with Data, IEEE, 2012[Valentin Goranko] Valentin Goranko, Temporal Logics for specification and verification, ESSLLI 2009, 2009[Mark Reynolds] Mark Reynolds, A Tableau for CTL*, Springer, 2009[Franz Baader] Baader.F, The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, Application, Cambridge University Press, 2002 [Ian Horrocks] Ian Horrocks, Ontologies and the semantic web, communication of ACM, 2008[Zhisheng Huang] Zhisheng Huang, Reasoning with Multi-version Ontologies: A Temporal Logic Approach, ISWC 2005[Severine Colin] Severine Colin, Runtime Verification, LNCS, 2005

[Marco Alberti] Marco Alberti, Computational Logic for Run-Time Verification of Web Services Choreographies: Exploiting the SOCS-SI Tool, Lecture Notes in Computer Science, 2006[Yang Ying-ying] Yang Ying-ying, Domain Knowledge Consistency Checking for Ontology-Based Requirement Engineering, Computer Science and Software Engineering, 2008[Mahdi Gueffaz] Mahdi Gueffaz, Inconsistency Identification In Dynamic Ontologies Based On Model Checking, The 8th International Conference on Web Information Systems and Technologies, 2012[Tien-Dung Cao 2010] Tien-Dung Cao, Automated Runtime Verification For Web Services, Lecture Notes in Computer Science, 2010[Tien-Dung Cao 2012] Tien-Dung Cao, An Approach to Automated Runtime Verification for Timed Systems: Applications to Web Services, Journal of Software, 2012[Xiaofeng WANG] Xiaofeng WANG, A dynamic description logic based system for video event detection, Higher Education Press and Springer, 2009[Jinghai Rao] Jinghai Rao , A survey of automated web service composition methods, In Proceedings of the First International Workshop on Semantic Web Services and Web Process Composition, 2004

[Gunay, Akin] Gunay, Service matchmaking revisited: An approach based on model checking, Journal of Semantic Web, 2010[H.Q.Yu] Hong Qing Yu, Semantic Web Services Composition via Planning as Model Checking Technical Report CS-06-003, University of Leicester, 2006[Ivan Di Pietro] Ivan Di Pietro, Model Checking Semantically Annotated Services, IEEE, 2011[Sylvain Halle] Sylvain Halle, Runtime Enforcement of Web Service Message Contracts with Data, IEEE Transacitons on Services Computing, 2012[Katia Sycara] Katia Sycara, Automated Discovery, Interaction and Composition of Semantic WebServices, J.Web Sermantics,2003

语义 web 领域的 综合研究

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