05 - Protege & OWL API 的使用 - 本科毕设整理
- 我的本科毕设题目是《基于家居环境的智能推理引擎设计》，跟我的专业
通信工程似乎……第一次接触语义网(Sementicweb)和网络本体语言(OWL)。主要研究了智能家居关键技术，分析了多种场景的智能家居环境特点、推理机技术，设计实现了一种基于家居环境的智能推理引擎。
当然，上面都是废话…当初累死累活找不到什么资料，现在…拖了这么久，整理一下Protege和OWL API的使用，万一有师弟师妹拿到这种鬼一样的毕设题目，或者…甚至听闻我这毕设要被做成MOOC和下届本科生的程序设计实验课程题目，哎，标准的坑货学长了。
本文会涉及到的东西：OWL语言；Protege；Jena（划掉）；本体Ontology；
不想看基础的废话的朋友可以直接拉到第三章看例子。
更新：
后来毕设拿去发了个很水的EI……估计进检索还要一年.0_0.
- C. Zhang, X. Wen, W. Zheng, Z. Lu and L. Wang, “A Design of Decision Engine for 5G Auto-driving Based on Ontology Slice,” IEEE 5th International Conference on Computer and Communications (ICCC 2019), Chengdu, 2019,
第一章 Protege
1、是啥
-
是斯坦福大学开发的OWL语言本体构建工具。官网了解一下：
https://protege.stanford.edu -
基于Java，可视化界面，内置推理机和SWRL等插件，支持更多插件扩展
-
功能完备，OWL API中的功能基本全都覆盖到了
-
下载地址就在官网首页。
或者我的百度云：
Protege5.2 https://pan.baidu.com/s/1U5KaSwZLpHpULyERlfKw2w 密码：fydl
调研了Protege之后的我：“这东西这么6，我们还用啥JESS，Jena，OWL API啊？”
“别人能上天，我们就不上了么？”
2、Protege咋用啊（创建本体）
- 界面
界面花花绿绿，还算友好。比起枯燥的代码构建本体，人性化多了。
当然刚一启动Protege肯定没这么多窗口，可以从Window，Views里调出各种窗口，建议先搞出来Class hierarchy、Class Description、Individuals、Individual Description、Individual Property Assertion、Object Property等这几个窗口。 - 2.1 声明类（Class）
菜单点击file, new.每个本体有一个总的类owl:Thing。
我们在这个类的下面声明一个子类(subclass)，比如输入设备iDevices：
点击
（Add subclass）,Name就叫iDevices。
再声明输出设备oDevices类，可以点回到owl:Thing然后声明子类，也可以直接声明sibling class
同理我们再声明一些类，就能实现一个类的架构出来。
类的属性有：
点击后面的加号就可以声明相应的属性，其中Equivalent To属性声明的是当满足这一条件时这个类等同于另一个指定的类；Subclass of,Disjoint with等顾名思义。
- 2.2 声明个体（Individual）
点击
声明个体，声明个体之后在这个个体的Description里可以声明它属于哪个类，在 Property Assertion里声明它具有的对象属性数据属性等。
- 2.3 对象属性
在本体中如何表示“我是你师兄”这样一种关系呢？那就要用到对象属性。比如“人”这个类下的个体“我”具有“isFatherOf”，啊不是，具有“isBrotherOf”的对象属性，对象是“你”：
在 Object Property 里创建isBrotherOf这一对象属性，在 对象“我”的property assertion里声明
这就行了。
- 2.4 数据属性
跟对象属性差不多，顾名思义数据属性，比如先声明Temperature这一数据属性，在代表温度传感器的个体XTemp里声明它具有Temperature这一数据属性，值是30 （℃）：
type？整成integer还是整成float看你喜好。
再咋用啊（创建规则库）
- 2.5 SWRLTab的使用
由于用OWL语言直接写规则很麻烦，可读性也较差（看个例子？：），因此可以用SWRL这个很棒的插件。
例：温度高过阈值了开空调并保持其他制热设备关闭 的规则OWL语言实现：
true
温度高开启空调制冷
S1
而SWRL的实现呢？
iDevices(?p) ^ hasTemp(?p, ?y) ^ HTemp(?p) -> TurnOn(Control, Air) ^ TurnCold(Air, TestSucc) ^ TurnOff(Fireplace, TestSucc) ^ TurnOff(Control, Fireplace)
SWRL的官网：http://www.w3.org/Submission/SWRL/
当然，如果你直接按照官网给的例子写规则是会报错的，大概是他们太久没更新了语法不太对……至于SWRL的语法，看上面那个例子也就很清楚了吧。简单解释一下就是：
iDevices里的某个个体(?p)，它具有对于另一个体(?y)的对象属性(hasTemp)并且( ^ )它也是高温(Htemp)类的个体，那么(->)就让个体Control具有对于Air的对象属性TurnOn以及 吧啦吧啦吧啦后面一串规则。
当你搞了一坨规则以后：
更新：补充一下吧，关于在swrl规则里用swrlb:lessThan等Built-In来推理的时候，HermiT并不支持，测试发现Pellet支持较好，附一条测试Pellet用的swrl规则例子：
距离小于十米则减速：
Environment(?p) ^ Distance(?p, ?x) ^ swrlb:lessThan(?x, 10) -> OPSpeedDown(Controltest, Controltest)
SWRL所有的Build-In都在官网列出了，需要的可以自己查阅。
- 2.6 本体内的参数决策
利用Class 的Equivalent To属性，比如温度Temp类下有高温HTemp低温LTemp和常温NTemp等等不想disjoint的子类，可以通过让Temp类的个体，若其Temperature数据属性大于某个值就等同于高温类HTemp，就可以完成本体内的决策。
以LTemp为例
它的Equivalent To属性声明是这样的
Temperature some xsd:integer[<= 10]
需要注意的是……
大于等于的写法[>=10]，=号和后面的数字之间不需要空格
小于等于的写法[<= 10]，=号和后面的数字必须要由空格，不然报错
喵喵喵？这是什么鬼bug……
最后，
保存你创建的本体，会生成相应的.owl文件
用Protege构建本体就到这吧。
第二章 OWL API
基于OWL API可以做些简单的开发，对本科生来说目的肯定是入门一下Java和HTML。主要包括：
-
读取本体，创建本体Model
-
修改本体中某些数值、属性等
-
调用推理机，根据本体中的规则库进行推理
1.读取本体
- 1.1 读本体文件
JFileChooser FileChooser = new JFileChooser();
FileChooser.setCurrentDirectory(new File("C://Users/Doraoct/eclipse-workspace/InferenceEngine/ontology/"));
FileChooser.setDialogTitle("请选择本体文件");
int returnVal = FileChooser.showOpenDialog(null);
if(JFileChooser.APPROVE_OPTION == returnVal)
{
InFilePosition = FileChooser.getSelectedFile();
……
……
……
}
- 1.2 创建本体Model
OWLOntologyManager OOM = OWLManager.createOWLOntologyManager();
OWLOntology myOntology = OOM.loadOntologyFromOntologyDocument(InFilePosition);
OWLDataFactory DF = OOM.getOWLDataFactory();
- 1.3 例：把前端输入的温度写进本体
（为啥要前端输入？还不是因为没有真的传感器）
OWLDataProperty Temperature = DF.getOWLDataProperty (IRI.create(base+"#Temperature"));
OWLNamedIndividual IndiXT = DF.getOWLNamedIndividual (IRI.create(base + "#XTemp"));
OWLDataPropertyAssertionAxiom ODPAA = DF.getOWLDataPropertyAssertionAxiom(Temperature, IndiXT,InsideTemp);
IRI documentIRI = OOM.getOntologyDocumentIRI(myOntology);
AddAxiom addAxiom = new AddAxiom(myOntology, ODPAA);
OOM.applyChange(addAxiom);
- 1.4 例：从本体读温度传感器数值
Map> ODPV=IndiXT.getDataPropertyValues(myOntology);
String StringODPV = ODPV.toString();
StringODPV=StringODPV.trim();//去空格
//输出是标签形式的一长串，往前端显示数字的话可以百度个代码吧string里的数字拿出来就是了。我的代码实在没脸放。
- 1.5 调用HermiT或Jena推理机
//ReasonerFactory RF = new ReasonerFactory(); //调用jena默认推理机
OWLReasonerFactory RF = new Reasoner.ReasonerFactory();//调用HermiT 推理机
OWLReasoner reasoner = RF.createNonBufferingReasoner(myOntology);
System.out.println(reasoner.getReasonerName()+"版本信息："+reasoner.getReasonerVersion());
reasoner.precomputeInferences();//Infer All
ArrayList> IAG = new ArrayList>();
下面的输出选项可供选择你想要输出的推理结果：
IAG.add(new InferredSubClassAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredClassAssertionAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredDataPropertyCharacteristicAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredDisjointClassesAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredEquivalentClassAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredEquivalentDataPropertiesAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredEquivalentObjectPropertyAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredInverseObjectPropertiesAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredSubDataPropertyAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredObjectPropertyCharacteristicAxiomGenerator());
IAG.add(new InferredPropertyAssertionGenerator());
IAG.add(new InferredSubObjectPropertyAxiomGenerator());
- 1.6 读取个体的对象属性（可用于读取推理结果呀）
OWLNamedIndividual IndiAir = DF.getOWLNamedIndividual(IRI.create(base + "#Air"));
Map> OOPA=IndiAir.getObjectPropertyValues(Inquire);
tempStr=OOPA.toString();
//你自己的判断规则，我只是举个例子
if (tempStr.indexOf("#TurnCold>=[]")!=-1){textField_25.setText("制冷中");}
if (tempStr.indexOf("#TurnHot>=[]")!=-1){textField_25.setText("制热中");}
if (tempStr.indexOf("#TurnOff>=[]")!=-1){textField_25.setText("已关闭");}
- 1.7 如果你真的像我一样头铁要尝试用OWL写规则进本体……
//哎，比如大于等于0不能直接声明成>=0，必须得声明称一个OWLFacetRestriction
OWLFacetRestriction dayudengyu0 = DF.getOWLFacetRestriction(MIN_INCLUSIVE, DF.getOWLLiteral(0));
OWLFacetRestriction xiaoyudengyu15 = DF.getOWLFacetRestriction(MAX_INCLUSIVE, DF.getOWLLiteral(15));
//气哭了
OWLDataRange LTempDR = DF.getOWLDatatypeRestriction(integerDatatype,dayudengyu0,xiaoyudengyuXXXTemp);//设定数值限制
OWLDataSomeValuesFrom LTR = DF.getOWLDataSomeValuesFrom(Temperature, LTempDR);//将数值显示应用到Teperature属性
OWLClassExpression LTE = DF.getOWLObjectIntersectionOf(Temp, LTR);//将属性添加到Temp属性下
OWLEquivalentClassesAxiom LTEq = DF.getOWLEquivalentClassesAxiom(LTemp, LTE);//将这一属性定义为HTemp的EquivalentTo属性
OOM.addAxiom(myOntology, LTEq);
何必呢哈哈哈。
第三章 例子
- 例1：简单关系推理
已知：个体Jackson是 个体Jack的儿子，uncleSam是Jack的兄弟；
要推理出：uncleSam是Jackson的叔叔；
那么构建本体的过程：（注意区分大小写）
根据第一章2.1节~2.4节等，声明：
类person
个体Jackson, Jack, 以及uncleSam
对象属性isUncleOf, isBrotherOf和isSonOf
将上述个体声明为属于person类
给个体Jack赋予对象属性isSonOf，对象是father，即isSonOf(Jackson,father)
给个体uncleSam赋予对象属性isBrotherOf，对象是father，即isBrotherOf(uncleSam,Jack)
根据第一章2.5节，创建SWRL规则：
person(?a)^isSonOf(?a,?b)^isBrotherOf(?c,?b)->isUncleOf(?c,?a)
- 例2：简单数值推理
已知：期末考试的分数score90分以上我们叫他“大佬”，60~90分叫“过了”，60分一下叫“挂科”；当然，如果被发现作弊了那么直接挂科。
要推理出：Jackson和Kujou期末考得如何（可以随意输入分数）；
那么构建本体的过程：
声明：
类student
个体Jackson, Kujou, professor
数据属性score
对象属性cheatedInExam, yoooManYouAreGreat，goHomeAndPlay，seeYouNextTerm
将Jackson Kujou声明为属于student类
给个体Jackson赋予对象属性cheatedInExam，对象是professor，即cheatedInExam(Jackson,professor)
给个体uncleSam赋予对象属性isBrotherOf，对象是father，即isBrotherOf(uncleSam,Jack) 当然，这里的professor就是个中间变量，是个工具人，改成啥都无所谓，好处就是最后可以通过读取它的所有对象属性来看到所有推理结果。
根据第一章2.5节，创建SWRL规则：
（在学生等个体看各自是否通过：）
规则1：student(?a)^cheatedInExma(?a,?b)->seeYouNextTerm(?a,professor)
规则2：student(?a)^score(?a,?data)^swrlb:lessThan(?data,60)->seeYouNextTerm(?a,professor)
规则3：student(?a)^score(?a,?data)^swrlb:lessThan(?data,90)^swrlb:greaterThanOrEqual(?data,60)->goHomeAndPlay(?a,professor)
规则4：student(?a)^score(?a,?data)^swrlb:greaterThanOrEqual(?data,90)->yoooManYouAreSoGreat(?a,professor)
（在工具人那里看所有学生通过情况：）
student(?a)^cheatedInExma(?a,?b)->seeYouNextTerm(professor,?a)
student(?a)^score(?a,?data)^swrlb:lessThan(?d,60)->seeYouNextTerm(professor,?a)
......其他同理
然后就可以输入每个学生相应的分数，比如Kujou 85分：
声明Kujou的数据属性score为85；
比如Jackson 95分，但是他作弊了：
声明Jacjson的数据属性score为95，声明Jackson具有对professor的对象属性cheatedInExam；
那么推理结果为：
Kujou过了，goHomeAndPlay。Jackson挂了，yoooManYouAreGreat，seeYouNextTerm都有，可以用Java处理，觉得进一步处理麻烦？例3：
- 例3：Equivalent To属性
可以通过将作弊了的学生归类为badStudent这一student类的子类中，来化简规则库，即不需要对象属性cheatedInExam了。
声明student类
声明goodStudent和badStudent两个student类的子类
声明数据属性cheated
参见2.6节，可以规定比如cheated =1 代表作弊了，是badStudent
SWRL规则可以相应改为
student(?a)^badStudent(?a)->seeYouNextTerm(?a,professor)
双盲答辩，
答辩组长 ：你这引擎可真菜啊
我：啊？嗯……确实……
答辩老师A：你指导教师是XX吧（她说对了）
我 ：？？？？？
我，广告，点开：
考研复试中，有哪些令人窒息的问题？https://www.zhihu.com/question/270364088/answer/358743546