关系数据库到OWL本体的半自动学习方法

"本文介绍了一种从关系数据库半自动学习OWL本体的创新方法，通过形式化表示数据库模式和OWL本体，应用一系列通用映射规则，并开发了名为OntoLearner的Java 2平台原型工具。这种方法通过OntoLearner的实际案例证明了其有效性，有助于将关系数据库中的数据转化为OWL本体，从而更好地实现数据的语义理解和共享。" 关系数据库模式是数据建模的基础，它以集合论的关系概念为核心。在3NF（第三范式）的关系数据库模式中，包含了字段（L），主键（pkey），唯一键（unique），非空约束（notnull），外键（fkey），子类关系（subof）和函数依赖（fdependency）。这些元素共同确保了数据的结构化和规范化，便于数据管理和查询。 OWL（Web Ontology Language）本体作为描述特定领域内的概念、属性和关系的集合，是语义网的核心组件。W3C发布的OWL标准（ OWLDL子语言）包括了类标识符（CID）、数据类型属性标识符（DPID）、对象属性标识符（OPID）和数据类型标识符（DTID）。此外，本体还包括两类公理：类公理（CAxiom）和属性公理（PAxiom），它们定义了类和属性之间的逻辑关系。 从关系数据库学习OWL本体的方法主要基于数据库逆向工程，即首先通过分析数据库模式提取实体关系（ER）模型，然后将ER模型转换为OWL本体。这一过程能够保留原有的语义，并克服现有本体学习工具的局限性。OntoLearner作为实现这一方法的工具，通过Java 2平台提供了自动化和半自动化的支持，使得非专家用户也能有效地创建和理解本体。 本方法的关键在于映射规则的设定，这些规则指导如何将数据库的表、字段和关系映射为OWL的类、属性和关系。例如，数据库的表可以映射为OWL类，字段则对应于类的属性，而外键关系则可以转化为对象属性或类之间的继承关系。通过这样的转换，数据库中的结构化数据得以转化为具有丰富语义的本体，进一步支持了数据的互操作性和知识共享。 在实际应用中，OntoLearner的案例研究展示了这种方法的有效性，它能够帮助用户快速构建与数据库模式一致的OWL本体，提高数据的语义表达力，从而在信息检索、知识发现和智能应用等领域发挥重要作用。这种方法为关系数据库与语义网之间的桥梁搭建提供了一种实用且有效的途径。