近年來，“本體”這個概念在智能信息集成、Intemet信息檢索、知識管理、語義Web、數(shù)字圖書館等眾多領(lǐng)域廣為流傳。本體能夠流行的一個主要原因是本體提供了人與計算機之間以及機器與機器之間對領(lǐng)域知識的共享和共同的理解。于是，用于領(lǐng)域本體獲取的機器學習模型或稱“本體學習”近年來成為一個非常熱門的研究方向。
從認知的觀點看，目前的本體學習主要集中在概念獲取、公理獲取、關(guān)系獲取等層面。確切地說，上述本體學習算法應(yīng)該被稱為本體挖掘算法，因為在本體形成階段的工作仍然是手工的或半自動的，需要人利用本體構(gòu)建工具參與本體形成的過程，其主要原因在于對本體學習過程中學習者的認知狀態(tài)及其變化過程缺乏深入的研究。
要深入地研究本體學習，就要研究學習者的認知狀態(tài)及其在學習過程中的變化。認知科學研究的一些成果說明和解釋了人在完成認知活動時是如何進行信息加工的。鑒于此，結(jié)合現(xiàn)代認知主義學習理論的成果，本書提出本體學習的認知模型，用來描述本體學習過程中學習者的認知狀態(tài)及其變化，并用形式化的方法來表示該模型中的知識，對已學習的知識進行歸納泛化，對矛盾知識的修正以及對過時的知識進行更新等認知策略的具體操作，從而進一步建立本體自動學習的認知模型，探索本體自動構(gòu)建的關(guān)鍵過程和技術(shù)。
本書的主要研究結(jié)果如下。
（1）在綜合機器學習理論與認知主義學習理論的基礎(chǔ)上，提出本體學習的認知模型，并給出其形式化表示。在該模型中，把本體學習過程看作一個認知過程，通過7種不同的認知策略來實現(xiàn)，即斷言獲得、本體擴展、本體縮減、本體歸納、本體演繹、本體修正和本體更新。本書討論了除斷言獲得策略以外的6種策略。
（2）為進一步討論本體學習認知模型的實現(xiàn)，基于本體系統(tǒng)的本體論假定，建立本體知識表示模型，給出了本體的形式定義，提出了本體系統(tǒng)的描述語言和推理規(guī)則，定義了本體的協(xié)調(diào)性及其邏輯閉包的協(xié)調(diào)性。
（3）在本體知識表示模型的基礎(chǔ)上，建立了基于公理化認知模型的本體學習系統(tǒng)。用公理化的方法為學習模型中的5個認知操作：本體擴展“+”、本體縮減“一”、本體歸納“<”、本體修正“o，‘和本體更新”o“建立了相關(guān)的假定、公理體系，給出了操作的具體算子，并證明這些算子滿足所建立的公理系統(tǒng)。
（4）討論了本體學習的認知模型中歸納算子、修正算子和更新算子中存在的問題及可能的解決方法。從修正與更新的最小改變原則的要求出發(fā)，提出丁從類結(jié)構(gòu)差異和類的差異兩個層次進行本體比較的算法。
（5）給出了基于本體學習認知模型的本體自動構(gòu)建工具原型系統(tǒng)，并對該系統(tǒng)的應(yīng)用案例作了分析。
（6）總結(jié)展望了本體學習技術(shù)的發(fā)展方向。
自2000年以來，作者在中國科學院計算技術(shù)研究所曹存根研究員、眭躍飛研究員和云南師范大學林毓材教授的指導下，開始接觸知識工程的研究，后來在從事本體工程、本體學習方面的研究中一直都得到幾位老師的悉心指導，在攻讀博士學位期間還得到了云南大學曹克非教授的指導，在此特向各位恩師表示衷心的感謝。
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張德海，博士，云南大學副教授，云南大學中青年骨干教師，云南省青年骨干教師。IEEE會員，中國人工智能學會（CAAI）會員，國際計算機科學與信息技術(shù)學會（IACSIT）會員。主要從事人工智能、知識工程、系統(tǒng)分析與集成及大數(shù)據(jù)分析的研究。
主持國家基金、省基金及橫向項目20余項，發(fā)表論文30余篇，公開申請國際發(fā)明專利及國家發(fā)明專利15項，軟件著作權(quán)12項。參與云南省政府政策研究室項目，主持或參與多個智慧城市、領(lǐng)域大數(shù)據(jù)應(yīng)用項目。
序言
前言
第一章 緒論
第一節(jié) 本體及基于本體的知識表示模型
第二節(jié) 本體學習現(xiàn)狀
第三節(jié) 認知主義學習理論
第四節(jié) 本體學習的認知模型
第五節(jié) 本書的主要結(jié)果
第六節(jié) 本書的組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)研究綜述
第一節(jié) 歸納機器學習理論
第二節(jié) 本體學習的研究進展
第三節(jié) 認知主義學習理論與認知模型
第三章 本體學習的認知模型
第一節(jié) 本體學習的形式化模型
第二節(jié) 本體學習過程的一般描述
第三節(jié) 本體學習過程的基本問題
第四節(jié) 本體學習的認知模型的形式化定義
第五節(jié) 本體學習的認知策略
第四章 本體知識表示模型
第一節(jié) 一個本體的示例
第二節(jié) 示例本體的描述
第三節(jié) 關(guān)于本體模型的本體論假設(shè)
第四節(jié) 本體系統(tǒng)表示語言中的符號和解釋
第五節(jié) 本體系統(tǒng)的推理規(guī)則
第六節(jié) 本體的邏輯結(jié)論和邏輯閉包
第七節(jié) 本體的一致性
第五章 基于公理化認知模型的本體學習系統(tǒng)
第一節(jié) 公理化知識獲取模型介紹
第二節(jié) 基于公理化認知模型的本體學習
第三節(jié) 本體擴展
第四節(jié) 本體縮減
第五節(jié) 本體歸納
第六節(jié) 本體修正
第七節(jié) 本體更新
第八節(jié) 案例分析
第六章 關(guān)于本體學習的認知模型的討論
第一節(jié) 關(guān)于歸納算子
第二節(jié) 修正算子中存在的問題
第三節(jié) 關(guān)于本體更新算子的討論
第四節(jié) 修正與更新操作的最小改變原則
第七章 基于認知模型的中文本體學習工具
第一節(jié) 中文本體自動學習工具簡介
第二節(jié) 中文本體自動學習工具功能介紹
第三節(jié) 本體學習過程演示
第四節(jié) 本體學習工具應(yīng)用案例
第八章 本體學習的研究展望
第一節(jié) 頂層本體學習研究
第二節(jié) 面向多數(shù)據(jù)源的本體學習
第三節(jié) 模糊本體學習
結(jié)束語
參考文獻
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