1、语义网不确定性推理的前沿探索

语义网不确定性推理的前沿探索

1. 语义网不确定性推理的背景与挑战

在当今的互联网世界中，万维网社区期望实现人类与计算机之间的无缝交互、Web 应用程序之间的顺畅互操作性和信息交换，以及快速准确地识别和调用合适的 Web 服务。然而，随着语义和服务工作的不断拓展，对不确定性的形式化表示和推理的需求日益凸显。

不确定性涵盖了各种形式的不完全知识，如不完整性、不确定性、模糊性、歧义性等。不确定性推理则是指在布尔真值未知、不可知或不适用的情况下，用于表示和推理知识的一系列方法。常见的不确定性推理方法包括概率论、Dempster - Shafer 理论、模糊逻辑和可能性理论等。

以下是一些与 Web 相关的、需要通过不确定性推理来解决的挑战：
|挑战类型|具体描述|示例|
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|可用信息的不确定性|万维网上的许多信息是不确定的|天气预报、赌博赔率|
|信息不完整性|从大型信息网络（如万维网）提取的信息通常是不完整的|在线贺卡服务可能也销售文具|
|信息不正确性|Web 信息往往不正确或部分正确，引发信任或可信度问题|不同来源的有争议信息的合并|
|不确定的本体映射|语义网中多个不同但概念重叠的本体需要共存和互操作|根据源本体的类成员信息确定目标本体的成员程度|
|Web 服务的不确定信息|Web 服务的动态组合需要在运行时识别处理和数据资源，并解决策略目标|现有信息不明确时的情况处理|

目前，现有的 Web 标准无法从原则上解决这些需求。虽然可以在一定程度上使用语义标记语言（如 OWL 或 RDF(S)）来表示关于不确定性的定性和定量信息，但缺乏既定的基础，