新书推介：《语义网技术体系》
作者：瞿裕忠，胡伟，程龚
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    >> 本版讨论Semantic Web(语义Web,语义网或语义万维网, Web 3.0)及相关理论，如：Ontology(本体,本体论), OWL(Web Ontology Langauge,Web本体语言), Description Logic(DL, 描述逻辑),RDFa,Ontology Engineering等。
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     * 贴子主题： 一篇对做reasoning和semantic search的同行均有借鉴意义的文章 举报  打印  推荐  IE收藏夹 
       本主题类别:     
     whfcarter 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    发贴心情 一篇对做reasoning和semantic search的同行均有借鉴意义的文章



    上传了一篇今年Fensel和Frank今年3月份在IEEE Computer Society上发表的paper 名为"Unifying Reasoning and Search to Web Scale",意思就是阐述了一个原先Reasoning的种种限制，而现今当我们scale到open web环境中时需要注意的一些问题以及可以采取的方案，同时也指出了一些可以结合的研究领域(e.g. Machine learning, Information Theory, Game Theory等)，其中的vision是值得我们思考的，同时也预示着欧洲在这个方面特别是FP7框架下的研究方向。
    p.s. EU FP7 下的项目LarCK (Large Knowledge Collider)其实与上述的vision基本一致，详细信息可以看http://www.sti-innsbruck.at

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    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/18 18:05:00
     
     Leon.Essence 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    不错的文章，昨天刚刚看完，顶一个！

    ----------------------------------------------
    做个勤奋者,思考者,更要做个偏执狂!

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/18 20:25:00
     
     zhaonix 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    发贴心情 
    “（为了适应web范围内的严酷的可扩展性要求，借鉴经济学中对行为主体的“有限理性”的假设）The basic idea is to select a random sample of any number of triples and reason with them. This method scales to any size.”
    ——真是有趣而又激进，感谢楼主推荐。

    另外，这篇是发在《IEEE Internet Computing》的 :) ——一个似乎偏重应用的互联网新技术杂志，IEEE Computer Society是它的主办单位。

    以下是引用whfcarter在2007-12-18 18:05:00的发言：


    上传了一篇今年Fensel和Frank今年3月份在IEEE Computer Society上发表的paper 名为"Unifying Reasoning and Search to Web Scale",意思就是……

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/19 9:59:00
     
     maomaogougou 帅哥哟，离线，有人找我吗？巨蟹座1979-6-28
      
      
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    发贴心情 
    不错不错，我的毕业论文作本体推理，正好参考参考！
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/19 11:33:00
     
     whfcarter 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    to zhaonix 我不觉得很激进，因为我也在思考如何整合reasoning到web scale上，也得出和fensel类似的结论。 Fensel说的算是对现在logic based reasoning 中assumption的relax，fully rational agent 对应complete knowledge base, limited rational agent对应incomplete knowledge base(在这里主要说sampling). 借鉴了machine learning中关于sampling的解释，intelligent sampling is an interesting work for semantic web, which can learn a lot from machine learning.
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/19 11:52:00
     
     zhaonix 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
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    我时这么想的：Information retrieval和 DB query原本是两个不同的东西。前者面对结构化程度很低的数据，获得的结果可能既不完全、也不正确；后者正好相反，查询的结果一定是符合查询语句要求的，所以不存在precision和recall的问题。各种逻辑的reasoning应该也属于后一种情况，或许做不到complete，但sound是能保证的。
        而经过Fensel他们和你这么一结合后，query、reasoning的这个特点丧失了——不能保证结果sound了、更不用说completeness——和IR之间的界限模糊了。所以我觉得是激进。
        我在想：既然跟IR比起来没有特点了，那就得拼结果质量了：recall/precision。希望对于结构化数据（RDF dataset，符合某个RDFS/OWL本体），这种新方法可以获得比IR更高的查准率和查全率，同时在效率上不要低于IR太多。

    以下是引用whfcarter在2007-12-19 11:52:00的发言：
    to zhaonix 我不觉得很激进，因为我也在思考如何整合reasoning到web scale上，也得出和fensel类似的结论。 Fensel说的算是对现在logic based reasoning 中assumption的relax，fully rational agent 对应complete knowledge base, limited rational agent对应incomplete knowledge base(在这里主要说sampling). 借鉴了machine learning中关于sampling的解释，intelligent sampling is an interesting work for semantic web, which can learn a lot from machine learning.

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/20 8:51:00
     
     whfcarter 帅哥哟，离线，有人找我吗？
      
      
      
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    to zhaonix, 我想补充3点
    1) IR与logic等并不是对立的，其实早在上世纪70年代，IR领域的鼻祖级人物Van rijsbergen就首先提出了logic-based approach for information retrieval, 其中将document corpus看作一个KB,整个search过程转换成为给定一个query,看是否KB可以entail这个query，当时还是比较盛行boolean IR的，所以这个想法也很自然。不过由于大家意识到光用keyword对于information need的刻画有限，ranking成为了很重要的问题，同时logic-based method自身的性能效率问题以及对于数值计算存在的先天不足，从而渐渐从人们的视野中淡去。同时DB和IR也不是完全独立的，如果有兴趣可以关注一下sigmod 2005上面关于DB+IR的panel，就在说两者的优劣，以及如何互补，同时从06年开始一种新的search environment dataspace也悄然出现。
    2) 其实inconsistency, incompleteness等在非经典逻辑(如非单调逻辑)中都有所探讨，同时原本的entailment也可以变成近似entailment. 各种logic的扩展e.g. probability logic, fuzzy logic and possibility logic都被广泛研究，并用来刻画知识库以及对知识库查询等各个方面的不确定性，不完整性甚至不一致性。并且这里扩展的logic也正在被用于建立各种search问题中的data model以及刻画之上的retrieval过程，如果有兴趣可以看一下zhanglei师兄在WWW2005上的paper, an enhanced search model for semantic portal，这个是基于fuzzy ALC的。
    3) 现在semantic search并没有现成的benchmark, LUBM也是为reasoning而设置的，所以到底用什么metrics现在没有定论，当然我们可以直接利用IR的P/R, 不过是否合适semantic search不一定，而且semantic web里面很重要的一块就是large scale data management,而structure的信息作为meta data等也是与传统IR不同的一个因素(entity view vs. document view)。
    希望我的补充对大家有用把！
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/20 22:04:00
     
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    以下是引用whfcarter在2007-12-20 22:04:00的发言：
    to zhaonix, 我想补充3点
    ……
    希望我的补充对大家有用把！


    非常有用！多谢whfcarter指出的这几个重要的信息。回头去看

    只是，我还是有疑问：虽然叫法不同，在模糊逻辑、概率逻辑下的逻辑结论，与IR的结果条目，这两者在用户看来会不会没什么区别？——都是不能像DB查询的结果条目一样准确的近似结果。

    不过，疑问归疑问，我觉得lz介绍的这个方向还是十分有趣，值得探索。大家努力啊！

    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/21 10:15:00
     
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    发贴心情 
    其实IR发展到现在ranking不仅仅是因为无法精确的描述information need或者无法匹配到相关的结果那么简单，有很多时候考虑的是relevance。而这点其实也是现在DB想从IR这里借鉴的，因为DB会遇到too many answers的问题，而且如果scale到整个web上，我只要给用户展现最相关和重要的top-k个结果就可以了。所以ranking不是不精确，而是区分不同结果的质量和重要性。有兴趣的话可以参考一下ISWC2003 AIFB的工作ranking semantic web results以及ICDE 2007 MPI实验室的NAGA还有washington turing lab的相应工作。
    点击查看用户来源及管理<br>发贴IP：*.*.*.* 2007/12/21 14:36:00
     
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