关系数据库驱动的应急预案领域本体自动化构建

本文主要探讨了"基于关系数据库的应急预案领域本体构建研究"这一主题，由作者杜冬霞、谢红薇和刘畅在太原理工大学计算机与软件学院进行的研究。他们针对领域本体在数字化应急预案中的关键作用，提出了一种创新的构建方法。这种方法利用关系数据库逆向工程工具Rational Rose，首先从逻辑和概念模型中抽取关系数据库的结构，接着通过查询数据库系统表获取物理模型。通过对关系数据模型的深入分析，特别是关系之间的规范和非规范关系，定义了数据转换规则，旨在实现从关系数据库到领域本体的自动化建模。 在这个过程中，关系数据模型作为基础，它通过关系模式来刻画现实世界的实体及其属性和实体间的关系。与之相对的是OWL（Web Ontology Language）本体模型，这是一种用于表示领域知识的语言，它在信息检索、异构信息处理以及语义Web中发挥着重要作用。传统的领域本体构建通常耗时且依赖于人工和领域专家，而这种方法则试图通过自动化手段简化这一过程，提高应急预案领域本体的构建效率，进而加速整个应急预案的数字化进程。 该研究的关键点在于对现有自动转换方法的改进，如Dogan和Islamaj的工作虽然涉及了将关系数据映射到概念和本体实例，但在知识继承层次的处理上有所不足。同时，针对公安系统的领域本体构建方法着重于概念集成，而本文的方法则更加专注于应急预案领域的特定需求。 实验证明，这种方法能有效解决领域本体构建中的痛点，不仅节省了时间和精力，还能够适应不同知识领域和工程应用场景的需求。因此，这项研究对于提升应急响应的快速性和准确性，以及优化应急预案的数字化管理具有重要的实际价值。通过结合关系数据库的结构与OWL本体的表达能力，研究人员构建出一种更加高效、灵活的领域本体建模框架，为未来应急管理系统的发展提供了有力支持。