淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-2606200712541000
中文論文名稱 以環境導向服務為基礎的推論機制
英文論文名稱 An Inference Mechanism for Environmental Context-Aware Service
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生中文姓名 林大鈞
研究生英文姓名 Ta-Chun Lin
學號 794190107
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2007-06-08
論文頁數 90頁
口試委員 指導教授-王英宏
委員-王英宏
委員-黃心嘉
委員-林志豪
委員-蔡智孝
中文關鍵字 推論機制  語意網  本體描述語言  語意網規則語言  規則引擎 
英文關鍵字 Inference mechanism  Semantic Web  Web Ontology Language (OWL)  Semantic Web Rule Language (SWRL)  Ruled-based engine 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 行動以及無線上網技術的日新月異,人們可以運用多種不同的設備(例如:PDA、Smart Phone、PC、NoteBook等),存取網路上的資源,下載網路上的應用程式以及使用不同的遠端服務。然而不同的設備之間由於規格的不相同,對於螢幕解析度、運算能力、連線方式等也會有所差異,因此會造成具有同樣功能的應用程式必須要有多種可以在不同的環境上執行的版本。有鑑於此種原因,本研究提出一種以環境導向服務為基礎的推論機制,將使用者設備的相關資訊透過推論引擎來推論,並根據推論後的結果提供服務,使得不同環境下的使用者也能取得其所需的最適服務。
本研究使用語意網(Semantic Web)的相關概念和技術來實作系統。在取得設備資訊方面,採用Cocoon Framework來取得設備能力和使用者偏好描述(Composite Capability/Preference Profiles,CC/PP)的描述檔,在知識呈現方面採用本體描述語言(Web Ontology Language,OWL)來呈現知識,在規則方面則以語意網規則語言(Semantic Web Rule Language,SWRL)來制定知識規則。此外透過美國桑迪亞國家實驗室(Sandia National Laboratories)所開發的規則引擎JESS(Java Expert System Shell)來進行推論。
英文摘要 Thanks to the advancement of the Mobile and Wireless technologies, people nowadays can use a variety of devices (e.g. PDA, Smart Phone, PC, Notebook) to access the resources online, download different applications off the Internet, and enjoy the benefit of various remote services technologies. However, due to the compatibility issues between different platforms and standards, and the differences in screen resolution, processing power, and connection method, the same application that works well in one environment may pose a problem in another Environment.
Therefore, it is not unusual to have several different versions of the same application to meet the requirement in different user environment.To address the problem
aforementioned,this research proposes an Context-Aware environment based Inference mechanism that can provide different services to different users. The Inference mechanism uses an Inference Engine to inference the relevant Context-Aware information, and based on the inference, to provide appropriate services to users in different environment.
The research experiment utilizes the Semantic Web related concepts and techniques.Composite Capability/Preference Profiles (CC/PP) are collected using
Cocoon Framework; knowledge presentation is rendered through Web Ontology Language (OWL); and the Knowledge rules are developed based on Semantic Web Rule Language (SWRL). Also, the Inference is carried out using the Ruled-based engine JESS (Java Expert System Shell), developed by the US Sandia National Laboratories
論文目次 目錄
致謝 I
中文摘要 II
英文摘要(Abstract) III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究目的 2
1.4 論文架構 3
第二章 相關研究 5
2.1 語意網 5
2.1.1 語意網的介紹 5
2.1.2 RDF 8
2.1.3 RDFS 10
2.1.4 本體論 14
2.1.5 本體論語言 19
2.2 規則語言 22
2.2.1 RuleML 23
2.2.2 SWRL 26
2.3 基於規則的推論系統 31
2.3.1 基於規則的推論系統簡介 31
2.3.2 JESS 33
2.4 Context-Aware 相關介紹 34
2.4.1 Context-Aware 34
2.4.2 CC/PP 和UAProf 35
第三章 系統架構與研究方法 41
3.1 系統架構 41
3.2 研究方法 42
3.2.1 取得使用者和設備相關資訊 43
3.2.2 建置本體論 45
3.2.3 建立推論規則 54
3.2.4 將推論後得到的新知識更新本體論資料庫 57
3.2.5 根據推論結果提供使用者適當的服務 57
第四章 推論程序 59
4.1 推論機制架構 59
4.2 將本體論知識轉換為推論引擎事實庫 60
4.3 將規則語言轉換為推論引擎規則庫 68
4.4 結合事實庫和規則庫進行推論 73
4.5 將推論後得到的新知識更新本體論資料庫 75
第五章 結論與未來研究方向 76
5.1 結論 76
5.2 未來研究方向 77
參考文獻 79
附錄 英文論文 84

圖目錄
圖2-1 語意網的階層架構 6
圖2-2 RDF 資料結構圖 9
圖2-3 RDF 資源表示圖 9
圖2-4 RDF/XML 文件 10
圖2-5 RDFS 類別和屬性圖 11
圖2-6 以UML 表示RDFS 的類別和屬性 12
圖2-7 TOVE 本體論工程 16
圖2-8 本體描述語言的階層架構 19
圖2-9 OWL 範例 21
圖2-10 RuleML 的階層架構 23
圖2-11 RuleML 階層模型 25
圖2-12 RuleML 規則格式 27
圖2-13 SWRL 架構 27
圖2-14 Atoms 子類別 28
圖2-15 ClassAtom 範例 28
圖2-16 DataRangeAtom 範例 29
圖2-17 IndividualPropertyAtom 範例 29
圖2-18 SameIndividualAtom 範例 30
圖2-19 XML 格式的SWRL 範例 30
圖2-20 RDF 格式的SWRL 範例 31
圖2-21 基於規則的推論系統架構圖 32
圖2-22 JESS 架構圖 33
圖2-23 CC/PP 組成元件 36
圖2-24 以RDF 方式表示CC/PP 組成元件 37
圖2-25 TerminalHardware 的範例 37
圖2-26 TerminalHardware 的RDF 格式 38
圖2-27 UAProf 的硬體特性部分 40
圖3-1 系統架構圖 42
圖3-2 DELI package 43
圖3-3 建立Workspace 物件 44
圖3-4 建立Profile 物件取得資訊 45
圖3-5 建置於Protege 上的類別 51
圖3-6 建置Panasonic 706P 個體 53
圖3-7 建置物件屬性hasBigPic 54
圖3-8 SWRL 分頁視窗 56
圖3-9 SWRL 多模式編輯視窗 56
圖4-1 推論機制架構 59
圖4-3 使用SWRLJessTab 轉換OWL 為JESS Fact 流程 63
圖4-4 SWRLJessTab OWL 轉JESS 功能 63
圖4-5 使用SWRLJessTab 檢視 OWL 轉換Jess Fact 過程 64
圖4-6 Protege-OWL API 65
圖4-7 建立Hardward 類別和Cpu 子類別 65
圖4-8 建立Hardward 類別和Vendor 子類別 66
圖4-9 Hardward 類別階層架構圖 66
圖4-10 建立SWRLJessbridge 物件 66
圖4-11 defineClass 66
圖4-12 defineProperty 67
圖4-13 defineIndividual 67
圖4-14 defineRestriction 67
圖4-15 OWL2Jess 模型 68
圖4-16 SWRLJessTab 轉換SWRL 的流程 70
圖4-17 SWRLJessTab 檢視SWRL 轉換過程 70
圖4-18 建立SWRL Atom 71
圖4-19 建立SWRL DataValuedProperty Atom 71
圖4-20 取得Atom 物件資訊 72
圖4-21 建立defRule 物件 72
圖4-22 SWRLJessTab 運作流程 73
圖4-23 以Protege 顯示推論結果 74

表目錄
表2-1 RDFS 的類別用語 12
表2-2 RDFS 的屬性用語 13
表2-3 本體論的定義 14
表2-4 資料描述語言彙總 20
表2-5 OWL Class Constructors 20
表2-6 OWL Axiom 20
表2-7 OWL 子語言描述 21
表3-1 設備能力分類 48
表3-2 設備能力子類別 48
表3-3 Content 類別 49
表3-4 Browser UA 類別的個體 52
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  • 同意紙本無償授權給館內讀者為學術之目的重製使用,於2010-07-26公開。
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