CN111291132A - 面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法 - Google Patents

面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，该方法利用本体建模工具Protégé构建旅游景点的文物领域本体知识库；在Protégé中通过基于DL的本体一致性检测确保本体中包含的知识没有矛盾；采用语义规则语言SWRL构建文物实体中隐性属性和推理规则；最后依据所构建的推理规则，使用Pellet推理机在已构建的文物领域本体知识库中推理出隐性的实体属性和关系，完善文物领域本体知识库。本发明面向智慧旅游，支持构建完善的旅游景点相关文物本体知识库，该知识库不仅包含原始文物数据中存在在显性知识，还添加了通过推理分析得到的隐性文物知识，可以应用于旅游搜索或推荐系统并提高此类旅游平台的智慧化。

Description

面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法
技术领域
本发明属于旅游技术领域，尤其涉及一种面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法。
背景技术
目前，业内常用的现有技术是这样的：智慧旅游利用信息化技术整合旅游资源，为游客提供个性化旅游计划，现有技术采用语义网(Semantic Web)中的本体(Ontology)技术在旅游业知识管理领域创建电子旅游信息本体论，用于建立和增强旅游业的分析引擎。但当前技术下产生的旅游信息或计划往往不能满足用户个性化需求，包括无法满足用户从文物的角度寻找旅游信息，也无法通过查询旅游景区了解相关文物信息。另外，包括旅游景点检索和推荐系统的智慧旅游主流应用中缺乏对文物与景区的关联推理能力。这些问题的存在，归根究底是旅游信息和文物信息二者结合不紧密，对文物信息利用率低，因此引入本体进行知识表达和存储。本体是一种结构化的、形式化的知识表达方式，能够促进概念体系和实例知识的共享和应用；其优势在于对特定领域中涉及的专有概念、实例及其相关属性和关系提供明确展示，形成显性知识；与此同时，本体能够进行推理的特点支持通过自定义推理规则发现知识库中的隐性知识，通过隐性知识的发现加强文物与旅游景区的联系，增强领域知识更新的能力。当前旅游本体的构建普遍忽略了文物知识，较好的情况是将文物作为旅游景区的属性进行表达，没有深入挖掘文物与旅游景区的深层次关系，缺乏将丰富的文物信息与景区信息联系起来的方法。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，通过抽象各类文物的特点、年代、事件、相关人物、位置、来历因素，结合旅游景点类别、位置、年代、事件、人物、票价、开放时间因素，依据已有旅游相关文物数据建立旅游文物本体知识库，同时根据自定义推理规则发现隐性知识，更新旅游本体知识库，加强文物对智慧旅游应用的支持。
本发明解决其技术问题所要采用的技术方案是：一种面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，所述文物领域本体包括概念、关系、属性和实体四种元素，该方法包括以下步骤：
步骤1，基于最新Web本体语言OWL2(Ontology Web Language 2.0)，利用本体建模工具Protégé构建面向智慧旅游的文物领域本体知识库，本体知识库中属性和关系提供了文物与旅游景区信息结合的描述形式；
步骤2，在本体建模工具Protégé中通过基于DL(Description Logic)的本体一致性检测消除本体中包含的知识冲突；
步骤3，采用语义规则语言SWRL(Semantic Web Rule Language)构建文物实体中隐性属性和关系的推理规则；
步骤4，依据所构建的推理规则，使用Pellet推理机对已构建的文物领域本体知识库进行分析，在本体知识库中推理出隐性的文物实体属性和关系，进一步改进文物领域本体知识库。
步骤1具体为：
步骤1.1，根据常见文物数据抽象出文物领域包含的概念、概念属性、概念间关系，同时导入旅游景区本体知识库作为辅助知识库，将文物与旅游景区的关联抽象为文物与景区概念间关系，利用本体建模工具Protégé构建基于OWL2的文物领域本体知识库概念框架TBox(Terminology Box)，该TBox表示如下：
T＝{C,P,R}，C＝{Cr,Ct}
其中，T为文物领域本体知识库概念框架，C为概念集合，P为概念属性集合，R为概念间关系集合，Cr为文物概念子集，Ct为旅游景区概念子集；
步骤1.2，根据具体文物数据实例，在步骤1.1所构建的本体知识库概念框架TBox基础上，对相应的概念、概念属性进行实例化，即加入文物实体、实体属性和实体间关系，其中，实体间关系包括文物实体与景区实体之间的关系，利用本体建模工具Protégé构建基于OWL2的文物领域本体知识库实例集ABox(Assertion Box)，该ABox表示如下：
A＝{I,P’,R’}，I＝{Ir,It}
其中，A为文物领域本体知识库实例集，I为实例集合，I包含文物实例子集Ir和旅游景区子集It，P’为实例属性集合，R’为实例间关系集合；
从一个或多个文物数据源中获取特定文物数据信息，其中所述文物数据信息包括实体名称、实体属性数据和实体关系数据，实体名称一般为文物名称或文物编号，实体属性数据包括文物尺寸、文物地理位置、文物相关人物等文物数据源中对文物特征的描述性数据，实体关系数据包括文物所在景区、文物部分与整体、文物出土景区等文物数据源中对文物与其它文物、文物与景区的关联性数据。
步骤1.3，在本体建模工具Protégé中，将步骤1.1所构建的文物领域本体知识库概念框架TBox(Terminology Box)和步骤1.2所构建的文物领域本体知识库实例集ABox(Assertion Box)一起存储为OWL2文件，形成完整的文物领域本体知识库；所属文物领域本体知识库概念框架TBox中的不同概念间具有从属关系，表示为：
is-a(Ca,Cb)，Ca≠Cb
其中，is-a是从属关系，Ca是第a个概念，a为变量，Cb是第b个文物概念，b为变量。
上述从属关系严格受限于概念的类别(文物或旅游景区)，该从属关系不可以交叉形成以下情况：
文物概念从属于旅游景区概念；
旅游景区概念从属于文物概念；
所述文物领域本体知识库实例集ABox中的文物实例仅与概念框架TBox中的文物概念存在is-a的从属关系，表示为：
is-a(Ira,Crm)
其中，is-a是从属关系，Ira是第a个文物实例，a为变量，Crm是第m个文物概念，m为变量。
所述文物领域本体知识库实例集ABox中的旅游景区实例仅与概念框架TBox中的旅游景区概念存在is-a的从属关系，表示为：
is-a(Ita,Ctm)
其中，is-a是从属关系，Ita是第a个旅游景区实例，a为变量，Crm是第m个旅游景区概念，m为变量。
上述文物实例、旅游景区实例、文物概念、旅游景区概念间的is-a从属关系严格受限于实例的类别(文物或旅游景区)，该从属关系不可以交叉形成以下情况：
文物实例从属于旅游景区概念；
旅游景区实例从属于文物概念；
所述文物领域本体知识库实例集ABox中的实例属性P’继承于对应的概念具有的属性P，实例间关系R’继承于对应的概念间具有的关系。
所述概念间关系和实例间关系均不受类别约束，即存在关系连接文物概念与旅游景区概念，存在关系连接文物实体与旅游景区实体。
在步骤2中，所述的知识冲突包括概念冲突、实体冲突、属性冲突和关系冲突；
概念冲突包含如下情况：
一个概念(子概念)从属于两个或多个概念(父概念)，并且这些父概念存在互不交叉的关系；
一个概念(子概念)从属于两个或多个概念(父概念)，并且至少存在一个父概念从属于该子概念。
实体冲突包含如下情况：
一个实体从属于两个或多个概念，并且这些父概念存在互不交叉的关系；
两个或多个实体从属于同一个概念，并且所有实体的所有属性值和关系值均相同。
属性冲突包含如下情况：
一个实体存在两个或多个不同属性，并且这些属性间存在互不交叉的关系；
一个实体存在两个或多个同一属性，并且这些属性值相同；
一个实体存在两个或多个同一属性，这些属性值存在不同，并且该属性具有属性值唯一的约束条件。
关系冲突包含如下情况：
两个实体或概念存在两个或多个不同关系，并且这些关系间存在互不交叉的关系；
两个实体或概念存在两个或多个同一关系，并且这些属性值相同；
一个实体或概念存在两个或多个同一关系，这些关系连接的实体或概念存在不同，并且该关系具有关系值唯一的约束条件。
在步骤2中，进一步地，在本体建模工具Protégé中引入Pellet推理机，通过Pellet推理机运行基于描述语言(Description Logic)的一致性检测发现上述概念冲突、实体冲突、属性冲突和关系冲突，对检测到的冲突项进行删除或修改，从而改进构建的文物领域本体知识库。
在步骤3中，所述的推理规则包括传递性规则和相似性规则；
其中，传递性规则指的是依据关系的属性和关系传递，包含如下情况：
如果实体Ia或概念Ca与实体Ib或概念Cb存在指定关系，实体Ia或概念Ca具有属性Px，则该属性Px传递给体Ib或概念Cb；
如果实体Ia或概念Ca与实体Ib或概念Cb存在某一关系Rx，Ib或概念Cb与Ic或概念Cc存在同一个关系Rx，则该关系Rx传递给实体Ia或概念Ca与Ic或概念Cc；
其中，相似性规则指的是依据相似性距离的属性传递，包含如下情况：
如果实体Ia具有属性Px且值为v，并且实体Ia与实体Ib的距离在特定范围内，即两个实体/概念是相似的，则该属性Px与该属性值v传递给实体Ib；
如果实体Ia与实体Ib或概念Cb存在某一关系Rx，并且实体Ia与实体Ic的距离在特定范围内，即两个实体/概念是相似的，则该关系Rx传递给实体Ic与实体Ib或概念Cb。
在步骤3中，进一步地，使用语义规则语言SWRL(Semantic Web Rule Language)对推理规则进行描述，支持根据已有的实体属性和关系推理出隐性的属性和关系。
步骤4具体为：
步骤4.1，在本体建模工具Protégé中引入Pellet推理机，将推理步骤3中的推理规则放入Protégé中的Pellet推理机自定义规则接口SWRL Tab中，选择需要执行的推理规则并执行规则转换；
步骤4.2，在Pellet推理机配置中通过勾选文物本体知识库中的“实体推理(individual inferences)”选项，进一步勾选“类别(type)”、“实体属性(即数据属性dataproperty)”、“实体关系(即对象属性object property)”和“相同实体(sameindividuals)”，实现对实体、实体属性和实体关系的选取，从而进行隐藏知识推理，推理出的隐藏实体属性和关系通过推断公理(inferred axioms)以三元组<实体、属性、值>或<实体、关系、实体>的形式展示出来。
步骤4.3，在推断公理(inferred axioms)里浏览并选择推理得到的隐藏知识，通过推理结果转换功能将隐藏知识添加到原有文物本体知识库中，更新文物领域本体知识库。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
本发明在文物知识中结合了旅游景区知识，二者以关系的形式直接连接，增强了文物信息与旅游景区的关联。
本发明提出了一种在本体知识库中定义规则描述进行本体分析并推理得出潜在语义信息的方法，不仅能够发现文物领域内的隐性属性和关系，还能进一步发现文物与旅游景区的隐性关系，充实文物领域本体知识库，与现有方法相比能够在内容上更好地支持智慧旅游平台上用户从文物的角度进行旅游信息搜索和规划的个性化需求。
本发明利用OWL语言进行结构化、形式化文物领域本体知识库的表达和存储，不仅准确描述了文物的类别、个体、特点和关联，还对大量文物及旅游景区复杂的逻辑关系进行了精确描述，与现有方法相比能够在形式上更高效地支持旅游搜索、推荐、路线规划等智慧旅游平台对数据的理解与操作。
OWL形式的文物领域知识库所具有的强大推理能力，不仅支持基本的一致性检测，还支持个性化推理规则的定制，与现有技术相比能够为智慧旅游平台所需的推理能力提供良好的支持和拓展。
附图说明
图1是本发明提供的面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法流程图。
图2是本发明实施例提供的文物领域本体知识库构建结果示意图。
图3是本发明实施例提供的一致性检测结果示意图。
图4是本发明实施例提供的SWRL推理规则示意图。
图5是本发明实施例提供的规则推理结果示意图。
图6是本发明实施例提供的文物领域本体知识库关键更新部分可视化示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明提供一种面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，所述文物领域本体包括概念、关系、属性和实体四种元素，该方法包括以下步骤：
步骤1，利用本体建模工具Protégé5.2构建面向智慧旅游的文物领域本体知识库，通过本体知识库中属性和关系提供文物与旅游景区信息结合的描述。
步骤1.1，在Protégé5.2中将“文物”做为一级概念；依据存在形态在“文物”下建立两个二级概念，包括“可移动文物”和“不可移动文物”，根据一般情况抽象并建立出这两个二级概念之间的“不相交(disjoint)”关系；根据《第三次全国文物普查不可移动文物分类标准》建立“不可移动文物”概念下的六个三级概念，分别为“古墓葬”、“古建筑”、“古遗址”、“石刻”、“石窟寺”、“纪念性建筑”；根据不可移动文物数据中不可移动文物所具有的特征为各三级概念添加概念属性和概念间关系，例如为“古墓葬”这个二级概念添加“年代”、“墓主人”等属性，添加关系“随葬”将“古墓葬”概念与“可移动文物”概念联系起来；根据《全国可移动文物普查方案》在“可移动文物”概念下建立包括“书画”、“古籍善本”、“家具”等二十六个三级概念；根据可移动文物数据中可移动文物所具有的特征为各三级概念添加概念属性和概念间关系，例如为“书画”这个二级概念添加“作者”、“质地”等属性，添加关系“保存于”将“书画”概念与“博物馆”概念联系起来；在Protégé5.2中导入一个旅游景区本体，该本体包括一个一级概念“旅游景区”，从属于“旅游景区”的四个二级概念分别是“历史人文景观”、“度假区”、“现代游乐营区”和“自然景观”，每个二级概念下又包括若干三级概念，例如从属于“历史人物景观”的“文物保护单位”、“文化遗址”、“博物馆”等皆为三级概念；在Protégé中自动产生一个owl:Thing作为顶级概念/根概念，一级概念都从属于概念，从而形成一个结构上联通的本体知识库概念框架Tbox。
步骤1.2，根据具体文物数据，在步骤1.1所构建的本体知识库概念框架TBox基础上，使用Protégé5.2对相应的概念、概念属性进行实例化，例如加入“清明上河图”和“地主庄园图”两个“书画”概念下的实体，根据二者特点为他们从“书画”概念继承到的“质地”属性赋予“纸”这个属性值，进一步根据二者馆藏位置继承概念间关系“保存于”并分别赋值，从而在Protégé5.2中形成文物领域本体知识库实例集ABox。
步骤1.3，在本体建模工具Protégé5.2中，将步骤1.1所构建的文物领域本体知识库概念框架TBox和步骤1.2所构建的文物领域本体知识库实例集ABox一起存储为OWL2文件，形成完整的文物领域本体知识库，如图2所示。
步骤2，在本体建模工具Protégé5.2中通过Pellet推理机实现基于DL(Description Logic)的本体一致性检测，发现并消除本体中包含的知识冲突，其中存在的冲突，本例中步骤一构建形成的本体知识库存在实体冲突，即“地主庄园图”从属于两个互不相交的概念“可移动文物”和“不可移动文物”，一致性检测结果如图3所示。进一步地，根据实际情况修改本体知识库，删除不合理的从属关系，得到符合一致性的文物领域本体知识库。
步骤3，采用语义规则语言SWRL(Semantic Web Rule Language)构建文物实体中隐性属性和关系的推理规则，所述的推理规则包括传递性规则和相似性规则。本例中构建的传递性规则(1)和相似性规则(2)：
存放于(？x,？y)^位于(？y,？z)->位于(？x,？z) (1)
其中，“存放于”和“位于”是两个关系，？x,？y,？z为三个实体变量，^是逻辑合取，->是命题逻辑。该规则为：若实体x与实体y存在“存放于”的关系，同时实体y和实体z存在“位于”的关系，则通过传递使得实体x和实体z之间存在着“位于”关系。
随葬(？x,？y)^随葬(？x,？z)^存放于(？y,？m)->存放于(？z,？m) (2)
其中“随葬”和“存放于”是两个关系，？x,？y,？z,？m为三个实体变量，^是逻辑合取，->是命题逻辑。该规则为：若实体x与实体y存在“随葬”的关系，实体x与实体z存在“随葬”的关系，同时实体y和实体m存在“存放于”的关系，则由于y和z足够相似使得实体z和实体m之间也存在着“存放于”关系。
步骤4，在Protégé5.2中将上述SWRL推理规则放入Protégé的SWRL Tab中，选择需要执行的推理规则并执行规则转换，使得推理规则导入Pellet推理机，如图4所示；在Pellet推理机配置中选取文物本体知识库中的实体推理(individual inferences)，进一步选择类别(type)、实体属性(即数据属性data property)、实体关系(即对象属性objectproperty)和相同实体(same individuals)进行隐藏知识推理，推理出的隐藏实体属性和关系通过推断公理(inferred axioms)以三元组<实体、属性、值>或<实体、关系、实体>的形式展示出来，如图5所示；在推断公理(inferred axioms)里浏览并选择推理得到的隐藏知识，通过推理结果转换功能将隐藏知识添加到原有文物本体知识库中，更新文物领域本体知识库，关键更新部分如图6所示。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1，利用本体建模工具
Figure FDA0002366195110000011
构建面向智慧旅游的文物领域本体知识库，本体知识库中属性和关系提供了文物与旅游景区信息结合的描述形式；
步骤2，在本体建模工具
Figure FDA0002366195110000012
中通过基于DL的本体一致性检测消除本体中包含的知识冲突；
步骤3，采用语义规则语言SWRL构建文物实体中隐性属性和关系的推理规则；
步骤4，依据所构建的推理规则，使用Pellet推理机对已构建的文物领域本体知识库进行分析，在本体知识库中推理出隐性的文物实体属性和关系，改进文物领域本体知识库。
2.如权利要求1所述面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，其特征在于，步骤1还包括以下步骤：
步骤1.1，根据常见文物数据抽象出文物领域包含的概念、概念属性、概念间关系，同时导入旅游景区本体知识库作为辅助知识库，将文物与旅游景区的关联抽象为文物与景区概念间关系，利用本体建模工具
Figure FDA0002366195110000013
构建基于OWL2的文物领域本体知识库概念框架TBox；
步骤1.2，根据具体文物数据实例，在步骤1.1所构建的本体知识库概念框架TBox基础上，对相应的概念、概念属性进行实例化，即加入文物实体、实体属性和实体间关系，其中，实体间关系包括文物实体与景区实体之间的关系；
步骤1.3，在本体建模工具
Figure FDA0002366195110000014
中，将步骤1.1所构建的文物领域本体知识库概念框架TBox和步骤1.2所构建的文物领域本体知识库实例集ABox一起存储为OWL2文件，形成完整的文物领域本体知识库。
3.如权利要求1所述面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，其特征在于，在步骤2中，所述的知识冲突包括概念冲突、实体冲突、属性冲突和关系冲突，在本体建模工具
Figure FDA0002366195110000015
中引入Pellet推理机，通过Pellet推理机运行基于描述语言的一致性检测发现所述知识冲突并进行删除或修改，从而改进构建的文物领域本体知识库。
4.如权利要求1所述面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，其特征在于，在步骤3中，所述的推理规则包括传递性规则和相似性规则，使用语义规则语言SWRL对推理规则进行描述，支持根据已有的实体属性和关系推理出隐性的属性和关系；其中，
传递性规则指的是依据关系的实体属性传递；
相似性规则指的是依据相似性距离的属性传递。
5.如权利要求1所述面向智慧旅游的文物领域本体构建及分析方法，其特征在于，步骤4还包括以下步骤：
步骤4.1，在本体建模工具
Figure FDA0002366195110000021
中引入Pellet推理机，将推理步骤3中的推理规则放入Pellet推理机；
步骤4.2，在Pellet推理机中选取文物本体知识库中的实体、实体属性、实体关系进行隐藏知识推理，推理出的隐藏实体属性和关系通过推断公理以三元组<实体、属性、值>或<实体、关系、实体>的形式展示出来；
步骤4.3，在推断公理里浏览并选择推理得到的隐藏知识，通过推理结果转换功能将隐藏知识添加到原有文物本体知识库中，更新文物领域本体知识库。
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