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数据与知识工程 1.对语义 Web 的理解 1）语义 Web 是以某种方式链接，使全球范围内的计算机均可以处理的信息网，并通过标准、标记语言和处理工具对 Web 进行扩展。使得 Web 不仅是人与人交互的信息空间，而且是语义丰富的数据网络；既能够被人浏览，也能够利用计算机程序执行操作。 2）语义 Web 的目标是为了解决在不同应用、企业和社区之间的互操作性问题。（这种互操作性是通过语义来保证的；而互操作的环境是异质、动态、开放的 Web。） 3）语义 Web 力图实现所有网络数据的 “无缝”式连接，并使数据能被计算机自动处理和理解。其最终目标是让计算机可以在这些海量信息中找到真正能满足需要的任何信息，从而将互联网最广泛的应用（万维网中现存的信息）发展成一个巨大的全球信息库、知识库。 4）语义 Web 技术能够在任何微小的网络数据之间建立连接。（这种连接不仅仅局限于网页之间，而是在“数据”这个粒度上；任何微小的数据都可以与其他信息进行“沟通”。）同时，语义 Web 帮助人们更精确地描述数据的含义，表示为计算机能够理解和处理的形式。（从而，可以通过信息代理(agent)像搜索引擎采集网页那样采集数据；在推理引擎的帮助下智慧地集成数据，并最终呈现给用户使用。） 2.语义 Web 主要解决两个问题： 1）如何对 Web 资源进行表示，从而便于让 agent 进行处理(获取、存储、推理、查询等)。 2）如何重用 Web 页面、多媒体信息、数据库等遗留资源(legacy resource)，以便实现从现有 Web 到语义 Web 的过渡。 3.当前知识管理技术的缺陷  Searching information – Keyword-based search engines  Extracting information – human involvement necessary for browsing, retrieving, interpreting, combining  Maintaining information – inconsistencies in terminology, outdated information.  Viewing information – Impossible to define views on Web knowledge 4.语义 web 技术  Ex plicit Metadata  Ontologies  Logic and Inference  Agents 5.语义 web 模型 6.动作描述推理 基于谓词逻辑的动作刻画和推理  情景演算  流演算  STRIPS 系统 采用命题语言的动作刻画和推理  基于PDL 的动作刻画和推理  基于PTL 的动作刻画和推理 基于描述逻辑的动作刻画和推理  基于描述逻...