计算机科学论坛--请教：本体，数据库，知识表达，三者之间的关系，区别？

贴子主题：请教：本体，数据库，知识表达，三者之间的关系，区别？

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ontology 是知识表示（knowledge representation）的一个部分。它原来是个哲学名词，专指形而上学。其实就是建个模型解释世界是怎样构成并运作的。后来有个哈佛的老头Quine觉得这个太玄，就说ontology 只是科学家世界观的一种表达（ontology commitment)-- 他们用符号体系去对应客观世界中的东东。后来嘛，stanford的老头Gruber说得就更直白了：ontology is a specification of a conceptualization”(Gruber, 1993). 现在semantic web 中讲的ontology 基本上就是一个基于知识表示语言(RDFS,OWL)的符号体系：一个概念体系（Conceptualization）+相互关联的词汇集(Vocabulary)+背景公理（axiom).

数据库和知识表示有很深的内在关系。你可以比较一下语义网（semantic network)和关系模型（relational model), 框架系统（frame system)和面向对象数据库(oodb)。他们的方法大同小异，但是针对目标差别较大。数据库关心的是数据存取效率（efficiency and effectiveness)，而知识表达关心的是表达能力(expressiveness)。知识库（knowledge base),例如专家系统，支持推理而数据库就不管这个，这样知识库通常可以达到以时间换空间的效果。另外知识库内多用由语义的符号（不单单是一个字符串），而数据库则只关心数据类型。

现在很多应用都号称基于ontology。但究其实质，很多semantic web 的应用仅停留在数据库层次也没有用到任何推理，例如RSS, FOAF。这些应用本身可以算是ontology应用的一个趋势（知识共享），但的确和把数据库里存储的东西变成XML没有太大差别，因此我们可能很难说出使用ontology的独到之处。 domain ontology 的使用要结合具体应用，我觉得至少要用到一些RDF(S) 和OWL里的一些特性，例如sub-class， inverseFunctionalProperty。当然，推理的深入应用还需要解决更多的问题，例如 rule based inference, 推理机的效率。


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