随着“数字企业”时代的到来,企业中的数据资源与日俱增。面对浩如烟海并且在无尽发展变化的数据,如何找到已经存在于企业数据中的千丝万缕的联系,如何得到决策者需要的语义一致的数据视图,如何根据使用者的意图在语义层面上实现企业数据的检索,如何结合企业的网络或者互联网给用户提供方便快捷的服务,这些都是现代企业需要面对的问题。而传统的数据集成以及以关键字匹配为基础的检索手段已经难以胜任。 基于以上的认识,本文提出的面向服务的企业数据语义检索提供了一个解决以上问题的思路:基于语义检索模型,在逻辑推理机的支持下,实现企业数据的语义检索,最终将面向服务的架构引入整个系统,实现整个系统的松耦合,可重用。论文主要对以下方面内容进行了重点研究。 一、语义检索模型的构建 通过对现实问题的深入研究,针对某个领域建立概念树,概念树是根据领域知识的分类结构和语义抽象关系所形成的层次结构。在概念树的基础上,形成语义检索模型,它是语义检索的前提和基础。语义检索模型的存在是为了能够对企业的实际问题进行形式化的描述,并消解语义冲突。 二、基于描述逻辑的语义检索 语义检索模型关心更多的是如何描述异构数据源之间的语义层次关系,却没有提供一种合适的推理机制,我们采用描述逻辑作为语义检索模型的进一步描述,希望借助描述逻辑对于概念、关系、实例的强大的描述和推理能力,在推理机Racer的支持下,实现企业数据基于语义的检索。 三、面向服务的语义检索 本文考虑到建立松散耦合,易于扩展,便于操作的数据集成检索系统,所以采用面向服务的体系结构。该体系结构通过相互协作Web服务,数据语义检索服务和数据源包装服务,向用户提供数据检索服务,在这个过程中,用户无需了解后台的具体实现。 四、原型系统实现 本文充分借鉴前人的研究成果,使用授权软件和开放源代码软件建立了面向服务的企业数据源语义检索原型系统,并通过实例对该系统的运行过程进行了详细的介绍。