[发明专利]基于本体构建材料科学领域语义数据模型的方法

权利要求书

1.一种基于本体构建材料科学领域语义数据模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

设计一种基于本体的材料科学领域语义数据模型，建立数据模式与本体之间的映射规则；

基于所述语义数据模型，针对结构化数据、半结构化数据及非结构化数据进行基于本体的数据语义分析与标注，并构建领域数据的语义可视化模型，支持材料科学领域海量异构数据的语义集成与高效检索；

基于OWL-S技术对相关数据服务进行描述、发布与获取，支持更高层次的材料科学领域服务语义协同。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述材料科学领域海量异构数据的语义集成步骤包括：结构化材料数据的语义集成、半结构化材料数据的语义集成、非结构化材料数据的语义标注和面向多语境环境下的数据检索及语义可视化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结构化数据的语义集成步骤包括：

采用基于语义的多规则映射技术，将结构化数据统一映射为规范化XML文档；

针对多源异构数据进行错误数据删减、缺失数据赋值、数据精度调整、单位制转换、关联数据完善操作；

通过字符集转换、类型转换、单记录拆分、多记录合并、关联推导法，建立材料数据语义映射模型，支持结构化数据的关联合并。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述半结构化数据的语义集成步骤包括：

定义一系列规则，从MatML Schema抽取出一个MatOWL本体，其中MatML为半结构化数据；

将MatML文档转换为OWL实例；

利用逻辑规则建立MatOWL本体与材料服务模型的映射关系，基于MapReduce虚拟存储分析处理机制，建立统一逻辑视图与物理存储之间的映射；

利用SPARQL语义查询语言对MatML数据进行查询，并从算法上优化查询效率，实现数据的高效检索。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述非结构化数据的语义标注步骤包括：

知识获取：收集针对非结构化数据的描述词汇，对词汇进行筛选、分析，并建立共享领域词汇表对收集的词汇进行统一存储管理，形成一个领域知识架构雏形，认知并获取相应知识概念；

领域本体建模：将收集的领域词汇转换成本体中对应的元素，并定义元素的类和属性的关系以及限制约束条件，然后以本体描述语言进行表示，以将领域中的知识转换成机器可理解的形式，并使用推理机对定义的概念逻辑关系进行一致性检验，用于指导本体的修正；

知识表达：针对实际的非结构化数据，根据建立的本体对数据的内容进行标注。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述知识表达步骤包

数据分类：根据非结构化数据的内容进行分类，以便于有效的区分出数据内容的初步语义不同，使之能与所构建的本体表达的语义一致；

内容提取：从媒体信息、对象、事件三个层次提取出非结构化数据内容的实体；

逻辑关系：通过描述非结构化数据中的实体的语义关系来完成所有属性实例的添加，其关系与本体中已定义的描述逻辑是一致的；

标注描述：重复数据分类、内容提取和逻辑关系步骤，完成对所有非结构化数据的标注描述，并基于此开发可视化的标注工具，提供领域共享词汇表和本体框架帮助使用者更精确的依据本体内容进行非结构化数据的标注，并以OWL本体描述语言来对标注内容进行描述和存储。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述面向多语境环境下的数据检索及语义可视化步骤包括：

利用语义Web技术建立多级、主动、开放的材料科学数据本体映射机制，实现数据隐含知识的语义映射；

采用面向多源异构、多粒度、多维度材料领域数据的聚类、分类、关联分析，建立多语境环境下数据语义内在特性、关联的实时挖掘模型，形成并构建推理引擎，支持数据语义的交互协同与关联演化；

利用信息可视化，建立多语境交互环境中的数据语义可视化模型，实现基于语义的多应用领域服务融合与决策支持。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务语义协同步骤包括：

服务语义描述：采用基于语义的服务表示方法，利用OWL-S和本从材料领域数据的混杂服务中抽象出通用服务属性，构建基于本体的服描述来标识各类服务；

服务语义注册及发布：通过对服务访问相关属性的语义描述，确立面向领域数据融合、处理的分层统一服务语义模型，建立基于语义的服务UDDI中心对服务进行公共注册，进而将服务及其模型的语义描述发布到上层应用；

服务语义获取：建立基于服务模型的语义理解与分析机制，通过材料科学数据语义信息与决策需求的逆向解析与任务分解，建立基于语义推理规则的服务获取机制，从而获取数据处理服务的关联信息；

服务语义协同及组合：通过统一定义的服务互操作访问接口，利用工作流协调机制构建服务编排模型，深层挖掘其服务语义关系链的协作机制，有效发现各类服务及协同组合规律，实现面向高效服务规划组合的材料科学领域服务融合与协作共享。