本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種語義信息處理技術，特別是本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)信息集成和處理方法。
【背景技術】
[0002]隨著制造企業(yè)的供應鏈的全球化以及物聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展和普及，通過物聯(lián)網(wǎng)技術采集的龐大數(shù)據(jù)來自諸多源頭，包括所謂的智能設備，它們可通過傳感器自動監(jiān)控各種環(huán)境因素并生成大量關于性能、通訊、環(huán)境及位置等數(shù)據(jù)。制造企業(yè)在進行業(yè)務決策時涉及的數(shù)據(jù)量越來越大、數(shù)據(jù)源越來越復雜，制造企業(yè)的大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。IBM(Internat1nal Business Machines Corporat1n，國際商業(yè)機器公司)將“大數(shù)據(jù)”定義為無法使用傳統(tǒng)流程或工具進行處理或分析的信息，大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來了大量的挑戰(zhàn)和潛在機遇。
[0003]在制造業(yè)中利用大數(shù)據(jù)的關鍵在于，企業(yè)不再單純地僅以結構性數(shù)據(jù)為制定業(yè)務決策的依據(jù)。通過對非結構化數(shù)據(jù)進行分析所收集的信息同樣具有重要意義。企業(yè)需要解決這些結構化以及非結構化信息間的異構問題。同時系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)通常具有周期性，市場環(huán)境對企業(yè)的實時反應能力提出的了更高的要求，制造企業(yè)需要解決對這些實時采集的海量數(shù)據(jù)進行高效的處理和應用的問題。傳統(tǒng)的方法主要依靠提高計算系統(tǒng)處理器的處理能力和單個計算機的CPU數(shù)量來提高效率，但這一方面引起處理成本的增加，造成大量計算能耗，也使得整個系統(tǒng)缺乏擴展性和靈活性；另一方面對降低處理時間效果并不顯著，仍然導致時耗過大，從而降低決策的及時性，影響企業(yè)的運作效率。
[0004]本發(fā)明針對供應鏈業(yè)務過程中面向?qū)崟r的、大規(guī)模的感知數(shù)據(jù)的業(yè)務決策處理，提出一種本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，采用事實和規(guī)則相結合的供應鏈分布式信息處理機制，通過事實和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡中的循環(huán)流動匹配來實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決的技術問題是為了克服現(xiàn)有決策過程中語義集成不足的問題，提出一種本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法。
[0006]解決上述技術問題采用如下技術方案:本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法包括以下步驟:
(1)構建供應鏈事件本體庫:事件本體相對于傳統(tǒng)本體而言，除了充分描述靜態(tài)的物質(zhì)概念及相互關系之外，還表達了由實體參與的動態(tài)事件概念及相互關系，更能精確定義和表達企業(yè)業(yè)務處理粒度，彌補了傳統(tǒng)本體表達的缺陷。領域?qū)＜以谑录幚淼耐ㄓ酶拍钅Ｐ偷幕A上構建供應鏈事件本體庫，包括具象類、時象類、抽象類、時間類、地點類；
(2)異構數(shù)據(jù)源到目標本體統(tǒng)一語義信息的轉換:實現(xiàn)供應鏈業(yè)務決策中異構數(shù)據(jù)源到局部本體的自動獲取方法，并在此基礎上進行本體映射處理，最終實現(xiàn)局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換； (3)構建供應鏈事件決策規(guī)則庫:根據(jù)SCOR標準定義的供應鏈事件過程:包括計劃、采購、生產(chǎn)、配送、退貨五個主要的供應鏈過程，以構建的供應鏈事件本體庫為基礎，采用
SffRL語言來定義供應鏈事件決策的處理規(guī)則，形成事件決策規(guī)則庫；
(4)基于Rete算法的事件決策推理:以步驟2得到的目標本體作為事實庫，以步驟3得到事件決策規(guī)則作為規(guī)則庫，采用分布式的算法實現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的事實分發(fā)和規(guī)則匹配過程，從而推理出最佳匹配結果，輔助事件決策。
[0007]本發(fā)明的有益效果是:
實現(xiàn)供應鏈業(yè)務決策中異構數(shù)據(jù)源到局部本體的自動獲取方法，以供應鏈事件本體為上層本體，采用兩層本體映射處理，最終實現(xiàn)局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換。
[0008]采用事實和規(guī)則相結合的供應鏈分布式信息處理機制，以供應鏈事件本體庫作為上層本體，支持事實和規(guī)則的定義，通過事實和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡中的循環(huán)流動匹配來實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。
【附圖說明】
[0009]附圖是業(yè)務決策處理流程圖。
【具體實施方式】
[0010]下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步說明:
參見附圖，本發(fā)明的具體實施過程按以下步驟進行:
(I)構建供應鏈事件本體庫:領域?qū)＜以贏BC(Antecedent-Behav1r-Consequences，前因-行為-后果)事件本體模型和SC0R(Supply-Chain Operat1ns Reference-model，供應鏈運作參考模型)供應鏈模型的基礎上，構建基于感知數(shù)據(jù)處理的供應鏈事件本體PSEO(Percept1n-based Supply-chain Event Ontology)模型；該本體包括具象類、時象類、抽象類、時間類、地點類，對供應鏈協(xié)作中的各種事件、數(shù)據(jù)等概念和內(nèi)涵進行了規(guī)范化和形式化的描述；該本體在供應鏈業(yè)務事件處理過程中相當于上層本體模型，是業(yè)務決策處理過程中的核心部分；在具體應用時可根據(jù)供應鏈事件對象進行本體實例的創(chuàng)建和填充。
[0011](2)異構數(shù)據(jù)源到目標本體的統(tǒng)一語義信息的轉換:供應鏈業(yè)務決策的數(shù)據(jù)主要來源于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，采集來的異構數(shù)據(jù)源主要分為關系數(shù)據(jù)表、XML文檔以及HTML文檔等格式的存儲文檔；這些異構數(shù)據(jù)需要通過統(tǒng)一語義轉換來解決數(shù)據(jù)的異構問題；這包括兩個分步驟:
①實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)源到局部本體的自動獲取，即對不同異構信息源中數(shù)據(jù)的存儲結構進行語義描述，形成局部本體(Local Ontology, L0);對于關系數(shù)據(jù)庫主要采取以下四個子步驟實現(xiàn)異構數(shù)據(jù)源到局部本體的轉換:A、通過提取數(shù)據(jù)存儲結構及相應信息；B、概念分類處理；C、創(chuàng)建和描述類、子類、屬性、實例本體元素；D、存儲生成的入庫信息局部本體。對于非關系數(shù)據(jù)庫類型的異構數(shù)據(jù)，首先通過對象-關系映射技術，實現(xiàn)非關系數(shù)據(jù)庫到關系數(shù)據(jù)庫的映射，然后通過上述方法實現(xiàn)局部本體的生成；
②局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換:以供應鏈事件本體庫作為上層本體，通過將局部本體與其進行語義相似度匹配，形成語義映射關系；同樣上層本體與目標本體間也形成語義映射關系，通過兩級語義映射，將局部本體的概念描述轉化為目標本體對應的概念描述，最終完成局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換；
(3)構建供應鏈事件決策規(guī)則庫:
根據(jù)SCOR標準定義的供應鏈事件過程:包括計劃、采購、生產(chǎn)、配送、退貨五個主要的供應鏈過程，對每個供應鏈事件進行分解，在已構建的供應鏈事件本體庫的基礎上，采用SffRL語言來定義供應鏈事件決策的處理規(guī)則；事件決策規(guī)則定義了事件規(guī)則的定義、事件規(guī)則的標準構成、業(yè)務決策原則、事件規(guī)則的集合定義、事件規(guī)則的轉換方法等；這一系列事件決策規(guī)則構成了事件決策規(guī)則庫，為進行業(yè)務過程自動匹配和推理提供了基礎；
(4)基于Rete算法的事件決策推理:
Rete算法是一種高效匹配的推理算法，讓事實集在網(wǎng)絡中傳播和過濾，如果事實元素能夠滿足規(guī)則的所有條件部分，則會被傳送到網(wǎng)絡終端即終結點，并觸發(fā)該條規(guī)則的行為部分；以步驟2得到的目標本體作為事實庫，以步驟3得到事件決策規(guī)則作為規(guī)則庫；采用分布式的Master/Worker模式，事實庫通過Master進行事實分發(fā)，規(guī)則庫通過Master進行規(guī)則的分解；然后通過Worker進行事實的分配和過濾，當事實與子規(guī)則匹配成功時則獲得了中間匹配結果；最后將這些中間匹配結果匯總給Master進行最終的判斷，根據(jù)結果激活相應規(guī)則并且執(zhí)行決策。
[0012]實現(xiàn)供應鏈業(yè)務決策中異構數(shù)據(jù)源到局部本體的自動獲取方法，以供應鏈事件本體為上層本體，采用兩層本體映射處理，最終實現(xiàn)局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換。
[0013]采用事實和規(guī)則相結合的供應鏈分布式信息處理機制，以供應鏈事件本體庫作為上層本體，支持事實和規(guī)則的定義，通過事實和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡中的循環(huán)流動匹配來實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。
【主權項】
1.一種本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，其特征是按如下步驟進行: (1)構建供應鏈事件本體庫:事件本體相對于傳統(tǒng)本體而言，除了充分描述靜態(tài)的物質(zhì)概念及相互關系之外，還表達了由實體參與的動態(tài)事件概念及相互關系，更能精確定義和表達企業(yè)業(yè)務處理粒度，彌補了傳統(tǒng)本體表達的缺陷。2.領域?qū)＜以谑录幚淼耐ㄓ酶拍钅Ｐ偷幕A上構建供應鏈事件本體庫，包括具象類、時象類、抽象類、時間類、地點類； (2)異構數(shù)據(jù)源到目標本體統(tǒng)一語義信息的轉換:實現(xiàn)供應鏈業(yè)務決策中異構數(shù)據(jù)源到局部本體的自動獲取方法，并在此基礎上進行本體映射處理，最終實現(xiàn)局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換； (3)構建供應鏈事件決策規(guī)則庫:根據(jù)SCOR標準定義的供應鏈事件過程:包括計劃、采購、生產(chǎn)、配送、退貨五個主要的供應鏈過程，以構建的供應鏈事件本體庫為基礎，采用SWRL語言來定義供應鏈事件決策的處理規(guī)則，形成事件決策規(guī)則庫； (4)基于Rete算法的事件決策推理:以步驟2得到的目標本體作為事實庫，以步驟3得到事件決策規(guī)則作為規(guī)則庫，采用分布式的算法實現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的事實分發(fā)和規(guī)則匹配過程，從而推理出最佳匹配結果，輔助事件決策。3.根據(jù)權利要求1所述的本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，其特征是:實現(xiàn)供應鏈業(yè)務決策中異構數(shù)據(jù)源到局部本體的自動獲取方法，以供應鏈事件本體為上層本體，采用兩層本體映射處理，最終實現(xiàn)局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換。4.根據(jù)權利要求1所述的本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，其特征是:采用事實和規(guī)則相結合的供應鏈分布式信息處理機制，以供應鏈事件本體庫作為上層本體，支持事實和規(guī)則的定義，通過事實和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡中的循環(huán)流動匹配來實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。
【專利摘要】一種本體驅(qū)動的海量數(shù)據(jù)事件決策方法。它通過建立構建供應鏈事件本體庫，以供應鏈事件本體為上層本體，采用兩層語義映射技術，實現(xiàn)局部本體到目標本體的統(tǒng)一語義轉換，最終形成事實庫。采用SWRL語言來定義供應鏈事件決策的處理規(guī)則構成事件決策規(guī)則庫。以事實庫和規(guī)則庫為基礎，采用分布式的Rete算法實現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的事實分發(fā)和規(guī)則匹配過程，從而推理出最佳匹配結果，實現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的高效處理，輔助事件決策。本發(fā)明采用事實和規(guī)則相結合的供應鏈分布式信息處理機制，有效解決制造企業(yè)感知信息處理中信息異構、海量性等難題，提高企業(yè)決策的敏捷性和準確性。
【IPC分類】G06F17/30
【公開號】CN105117483
【申請?zhí)枴緾N201510592253
【發(fā)明人】倪益華, 呂艷, 倪忠進, 吳健
【申請人】浙江農(nóng)林大學
【公開日】2015年12月2日
【申請日】2015年9月17日