本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種語(yǔ)義信息處理技術(shù)，特別是本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)信息集成和處理方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著制造企業(yè)的供應(yīng)鏈的全球化以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和普及，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集的龐大數(shù)據(jù)來(lái)自諸多源頭，包括所謂的智能設(shè)備，它們可通過(guò)傳感器自動(dòng)監(jiān)控各種環(huán)境因素并生成大量關(guān)于性能、通訊、環(huán)境及位置等數(shù)據(jù)。制造企業(yè)在進(jìn)行業(yè)務(wù)決策時(shí)涉及的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大、數(shù)據(jù)源越來(lái)越復(fù)雜，制造企業(yè)的大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。IBM(Internat1nal Business Machines Corporat1n，國(guó)際商業(yè)機(jī)器公司)將“大數(shù)據(jù)”定義為無(wú)法使用傳統(tǒng)流程或工具進(jìn)行處理或分析的信息，大數(shù)據(jù)給各行各業(yè)帶來(lái)了大量的挑戰(zhàn)和潛在機(jī)遇。
[0003]在制造業(yè)中利用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于，企業(yè)不再單純地僅以結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)為制定業(yè)務(wù)決策的依據(jù)。通過(guò)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)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(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化信息間的異構(gòu)問(wèn)題。同時(shí)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)通常具有周期性，市場(chǎng)環(huán)境對(duì)企業(yè)的實(shí)時(shí)反應(yīng)能力提出的了更高的要求，制造企業(yè)需要解決對(duì)這些實(shí)時(shí)采集的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的處理和應(yīng)用的問(wèn)題。傳統(tǒng)的方法主要依靠提高計(jì)算系統(tǒng)處理器的處理能力和單個(gè)計(jì)算機(jī)的CPU數(shù)量來(lái)提高效率，但這一方面引起處理成本的增加，造成大量計(jì)算能耗，也使得整個(gè)系統(tǒng)缺乏擴(kuò)展性和靈活性；另一方面對(duì)降低處理時(shí)間效果并不顯著，仍然導(dǎo)致時(shí)耗過(guò)大，從而降低決策的及時(shí)性，影響企業(yè)的運(yùn)作效率。
[0004]本發(fā)明針對(duì)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)過(guò)程中面向?qū)崟r(shí)的、大規(guī)模的感知數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)決策處理，提出一種本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，采用事實(shí)和規(guī)則相結(jié)合的供應(yīng)鏈分布式信息處理機(jī)制，通過(guò)事實(shí)和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)流動(dòng)匹配來(lái)實(shí)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(shù)問(wèn)題是為了克服現(xiàn)有決策過(guò)程中語(yǔ)義集成不足的問(wèn)題，提出一種本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法。
[0006]解決上述技術(shù)問(wèn)題采用如下技術(shù)方案:本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法包括以下步驟:
(1)構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù):事件本體相對(duì)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(guān)系之外，還表達(dá)了由實(shí)體參與的動(dòng)態(tài)事件概念及相互關(guān)系，更能精確定義和表達(dá)企業(yè)業(yè)務(wù)處理粒度，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)本體表達(dá)的缺陷。領(lǐng)域?qū)＜以谑录幚淼耐ㄓ酶拍钅Ｐ偷幕A(chǔ)上構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)，包括具象類、時(shí)象類、抽象類、時(shí)間類、地點(diǎn)類；
(2)異構(gòu)數(shù)據(jù)源到目標(biāo)本體統(tǒng)一語(yǔ)義信息的轉(zhuǎn)換:實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)決策中異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的自動(dòng)獲取方法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行本體映射處理，最終實(shí)現(xiàn)局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換； (3)構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q策規(guī)則庫(kù):根據(jù)SCOR標(biāo)準(zhǔn)定義的供應(yīng)鏈?zhǔn)录^(guò)程:包括計(jì)劃、采購(gòu)、生產(chǎn)、配送、退貨五個(gè)主要的供應(yīng)鏈過(guò)程，以構(gòu)建的供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)為基礎(chǔ)，采用
SffRL語(yǔ)言來(lái)定義供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q策的處理規(guī)則，形成事件決策規(guī)則庫(kù)；
(4)基于Rete算法的事件決策推理:以步驟2得到的目標(biāo)本體作為事實(shí)庫(kù)，以步驟3得到事件決策規(guī)則作為規(guī)則庫(kù)，采用分布式的算法實(shí)現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的事實(shí)分發(fā)和規(guī)則匹配過(guò)程，從而推理出最佳匹配結(jié)果，輔助事件決策。
[0007]本發(fā)明的有益效果是:
實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)決策中異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的自動(dòng)獲取方法，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w為上層本體，采用兩層本體映射處理，最終實(shí)現(xiàn)局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換。
[0008]采用事實(shí)和規(guī)則相結(jié)合的供應(yīng)鏈分布式信息處理機(jī)制，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)作為上層本體，支持事實(shí)和規(guī)則的定義，通過(guò)事實(shí)和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)流動(dòng)匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。
【附圖說(shuō)明】
[0009]附圖是業(yè)務(wù)決策處理流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0010]下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明:
參見(jiàn)附圖，本發(fā)明的具體實(shí)施過(guò)程按以下步驟進(jìn)行:
(I)構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù):領(lǐng)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(yīng)鏈運(yùn)作參考模型)供應(yīng)鏈模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建基于感知數(shù)據(jù)處理的供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔wPSEO(Percept1n-based Supply-chain Event Ontology)模型；該本體包括具象類、時(shí)象類、抽象類、時(shí)間類、地點(diǎn)類，對(duì)供應(yīng)鏈協(xié)作中的各種事件、數(shù)據(jù)等概念和內(nèi)涵進(jìn)行了規(guī)范化和形式化的描述；該本體在供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)事件處理過(guò)程中相當(dāng)于上層本體模型，是業(yè)務(wù)決策處理過(guò)程中的核心部分；在具體應(yīng)用時(shí)可根據(jù)供應(yīng)鏈?zhǔn)录?duì)象進(jìn)行本體實(shí)例的創(chuàng)建和填充。
[0011](2)異構(gòu)數(shù)據(jù)源到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義信息的轉(zhuǎn)換:供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)決策的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，采集來(lái)的異構(gòu)數(shù)據(jù)源主要分為關(guān)系數(shù)據(jù)表、XML文檔以及HTML文檔等格式的存儲(chǔ)文檔；這些異構(gòu)數(shù)據(jù)需要通過(guò)統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換來(lái)解決數(shù)據(jù)的異構(gòu)問(wèn)題；這包括兩個(gè)分步驟:
①實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的自動(dòng)獲取，即對(duì)不同異構(gòu)信息源中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)進(jìn)行語(yǔ)義描述，形成局部本體(Local Ontology, L0);對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)主要采取以下四個(gè)子步驟實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的轉(zhuǎn)換:A、通過(guò)提取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及相應(yīng)信息；B、概念分類處理；C、創(chuàng)建和描述類、子類、屬性、實(shí)例本體元素；D、存儲(chǔ)生成的入庫(kù)信息局部本體。對(duì)于非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)類型的異構(gòu)數(shù)據(jù)，首先通過(guò)對(duì)象-關(guān)系映射技術(shù)，實(shí)現(xiàn)非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的映射，然后通過(guò)上述方法實(shí)現(xiàn)局部本體的生成；
②局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換:以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)作為上層本體，通過(guò)將局部本體與其進(jìn)行語(yǔ)義相似度匹配，形成語(yǔ)義映射關(guān)系；同樣上層本體與目標(biāo)本體間也形成語(yǔ)義映射關(guān)系，通過(guò)兩級(jí)語(yǔ)義映射，將局部本體的概念描述轉(zhuǎn)化為目標(biāo)本體對(duì)應(yīng)的概念描述，最終完成局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換；
(3)構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q策規(guī)則庫(kù):
根據(jù)SCOR標(biāo)準(zhǔn)定義的供應(yīng)鏈?zhǔn)录^(guò)程:包括計(jì)劃、采購(gòu)、生產(chǎn)、配送、退貨五個(gè)主要的供應(yīng)鏈過(guò)程，對(duì)每個(gè)供應(yīng)鏈?zhǔn)录M(jìn)行分解，在已構(gòu)建的供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)的基礎(chǔ)上，采用SffRL語(yǔ)言來(lái)定義供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q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(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成、業(yè)務(wù)決策原則、事件規(guī)則的集合定義、事件規(guī)則的轉(zhuǎn)換方法等；這一系列事件決策規(guī)則構(gòu)成了事件決策規(guī)則庫(kù)，為進(jìn)行業(yè)務(wù)過(guò)程自動(dòng)匹配和推理提供了基礎(chǔ)；
(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(shí)集在網(wǎng)絡(luò)中傳播和過(guò)濾，如果事實(shí)元素能夠滿足規(guī)則的所有條件部分，則會(huì)被傳送到網(wǎng)絡(luò)終端即終結(jié)點(diǎn)，并觸發(fā)該條規(guī)則的行為部分；以步驟2得到的目標(biāo)本體作為事實(shí)庫(kù)，以步驟3得到事件決策規(guī)則作為規(guī)則庫(kù)；采用分布式的Master/Worker模式，事實(shí)庫(kù)通過(guò)Master進(jìn)行事實(shí)分發(fā)，規(guī)則庫(kù)通過(guò)Master進(jìn)行規(guī)則的分解；然后通過(guò)Worker進(jìn)行事實(shí)的分配和過(guò)濾，當(dāng)事實(shí)與子規(guī)則匹配成功時(shí)則獲得了中間匹配結(jié)果；最后將這些中間匹配結(jié)果匯總給Master進(jìn)行最終的判斷，根據(jù)結(jié)果激活相應(yīng)規(guī)則并且執(zhí)行決策。
[0012]實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)決策中異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的自動(dòng)獲取方法，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w為上層本體，采用兩層本體映射處理，最終實(shí)現(xiàn)局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換。
[0013]采用事實(shí)和規(guī)則相結(jié)合的供應(yīng)鏈分布式信息處理機(jī)制，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)作為上層本體，支持事實(shí)和規(guī)則的定義，通過(guò)事實(shí)和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)流動(dòng)匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，其特征是按如下步驟進(jìn)行: (1)構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù):事件本體相對(duì)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(guān)系之外，還表達(dá)了由實(shí)體參與的動(dòng)態(tài)事件概念及相互關(guān)系，更能精確定義和表達(dá)企業(yè)業(yè)務(wù)處理粒度，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)本體表達(dá)的缺陷。2.領(lǐng)域?qū)＜以谑录幚淼耐ㄓ酶拍钅Ｐ偷幕A(chǔ)上構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)，包括具象類、時(shí)象類、抽象類、時(shí)間類、地點(diǎn)類； (2)異構(gòu)數(shù)據(jù)源到目標(biāo)本體統(tǒng)一語(yǔ)義信息的轉(zhuǎn)換:實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)決策中異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的自動(dòng)獲取方法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行本體映射處理，最終實(shí)現(xiàn)局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換； (3)構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q策規(guī)則庫(kù):根據(jù)SCOR標(biāo)準(zhǔn)定義的供應(yīng)鏈?zhǔn)录^(guò)程:包括計(jì)劃、采購(gòu)、生產(chǎn)、配送、退貨五個(gè)主要的供應(yīng)鏈過(guò)程，以構(gòu)建的供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)為基礎(chǔ)，采用SWRL語(yǔ)言來(lái)定義供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q策的處理規(guī)則，形成事件決策規(guī)則庫(kù)； (4)基于Rete算法的事件決策推理:以步驟2得到的目標(biāo)本體作為事實(shí)庫(kù)，以步驟3得到事件決策規(guī)則作為規(guī)則庫(kù)，采用分布式的算法實(shí)現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的事實(shí)分發(fā)和規(guī)則匹配過(guò)程，從而推理出最佳匹配結(jié)果，輔助事件決策。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，其特征是:實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)決策中異構(gòu)數(shù)據(jù)源到局部本體的自動(dòng)獲取方法，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w為上層本體，采用兩層本體映射處理，最終實(shí)現(xiàn)局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法，其特征是:采用事實(shí)和規(guī)則相結(jié)合的供應(yīng)鏈分布式信息處理機(jī)制，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)作為上層本體，支持事實(shí)和規(guī)則的定義，通過(guò)事實(shí)和規(guī)則在分布式網(wǎng)絡(luò)中的循環(huán)流動(dòng)匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高效決策。
【專利摘要】一種本體驅(qū)動(dòng)的海量數(shù)據(jù)事件決策方法。它通過(guò)建立構(gòu)建供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w庫(kù)，以供應(yīng)鏈?zhǔn)录倔w為上層本體，采用兩層語(yǔ)義映射技術(shù)，實(shí)現(xiàn)局部本體到目標(biāo)本體的統(tǒng)一語(yǔ)義轉(zhuǎn)換，最終形成事實(shí)庫(kù)。采用SWRL語(yǔ)言來(lái)定義供應(yīng)鏈?zhǔn)录Q策的處理規(guī)則構(gòu)成事件決策規(guī)則庫(kù)。以事實(shí)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)為基礎(chǔ)，采用分布式的Rete算法實(shí)現(xiàn)面向海量數(shù)據(jù)的事實(shí)分發(fā)和規(guī)則匹配過(guò)程，從而推理出最佳匹配結(jié)果，實(shí)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(shí)和規(guī)則相結(jié)合的供應(yīng)鏈分布式信息處理機(jī)制，有效解決制造企業(yè)感知信息處理中信息異構(gòu)、海量性等難題，提高企業(yè)決策的敏捷性和準(zhǔn)確性。
【IPC分類】G06F17/30
【公開(kāi)號(hào)】CN105117483
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510592253
【發(fā)明人】倪益華, 呂艷, 倪忠進(jìn), 吳健
【申請(qǐng)人】浙江農(nóng)林大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年12月2日
【申請(qǐng)日】2015年9月17日