知識圖譜推理與實踐 (2) — 基於jena實現規則推理
- 2019 年 10 月 3 日
- 筆記
本章，介紹 基於jena的規則引擎實現推理，並通過兩個例子介紹如何coding實現。
規則引擎概述
jena包含了一個通用的規則推理機，可以在RDFS和OWL推理機使用，也可以單獨使用。
推理機支援在RDF圖上推理，提供前向鏈、後向鏈和二者混合執行模式。包含RETE engine 和 one tabled datalog engine。可以通過GenericRuleReasoner來進行配置參數，使用各種推理引擎。要使用 GenericRuleReasoner，需要一個規則集來定義其行為.
Rule的語法與結構
規則通過 Rule對象來進行定義，包含 body terms列表 (premises),head terms列表 (conclusions) 和可選的 name 和可選的direction。
An informal description of the simplified text rule syntax is:
_Rule_ := _bare-rule_ . or [ _bare-rule_ ] or [ ruleName : _bare-rule_ ] _bare-rule_ := _term_, ... _term_ -> _hterm_, ... _hterm_ // forward rule or _bhterm_ <- _term_, ... _term _ // backward rule _hterm := term _ or [ _bare-rule_ ] _term_ := (_node_, _node_, _node_) // triple pattern or (_node_, _node_, _functor_) // extended triple pattern or builtin(_node_, ... _node_) // invoke procedural primitive _bhterm_ := (_node_, _node_, _node_) // triple pattern _functor_ := functorName(_node_, ... _node_) // structured literal _node_ := _uri-ref_ // e.g. http://foo.com/eg or prefix:localname // e.g. rdf:type or <_uri-ref_> // e.g. <myscheme:myuri> or ?_varname_ // variable or 'a literal' // a plain string literal or 'lex'^^typeURI // a typed literal, xsd:* type names supported or number // e.g. 42 or 25.5 逗號 "," 分隔符是可選的.
前向和後向規則語法之間的區別僅與混合執行策略相關，請參見下文。
_functor_ 是一個擴展的三元組，用於創建和訪問文本值。functorName可以是任何簡單的標識符。
為保障rules的可讀性URI引用支援qname語法。可以使用在 PrintUtil對象中註冊的前綴。
下面是一些規則示例：
[allID: (?C rdf:type owl:Restriction), (?C owl:onProperty ?P), (?C owl:allValuesFrom ?D) -> (?C owl:equivalentClass all(?P, ?D)) ] [all2: (?C rdfs:subClassOf all(?P, ?D)) -> print('Rule for ', ?C) [all1b: (?Y rdf:type ?D) <- (?X ?P ?Y), (?X rdf:type ?C) ] ] [max1: (?A rdf:type max(?P, 1)), (?A ?P ?B), (?A ?P ?C) -> (?B owl:sameAs ?C) ] - Rule
allID說明了functor用於將OWL限制的組件收集到單個數據結構中，然後可以觸發進一步的規則 - Rule
all2表示一個前向規則，它創建了一個新的後向規則，並且還調用了print. - Rule
max1說明了如何使用數字
可以使用以下方法載入和解析規則文件：
List rules = Rule.rulesFromURL("file:myfile.rules");
或者
BufferedReader br = / _open reader_ / ; List rules = Rule.parseRules( Rule.rulesParserFromReader(br) );
或者
String ruleSrc = / _list of rules in line_ / List rules = Rule.parseRules( rulesSrc );
在前兩種情況下（從URL或BufferedReader讀取），規則文件由一個簡單的處理器預處理，該處理器剝離注釋並支援一些額外的宏命令：
# ...
: 注釋.
// ...
: 注釋
@prefix pre: <http://domain/url#>.
: 定義了一個前綴pre ，可以用在規則文件中.
@include <urlToRuleFile>.
: 包含指定規則,允許規則文件包含RDFS和OWL的預定義規則
完整實例：
@prefix pre: <http://jena.hpl.hp.com/prefix#>. @include <RDFS>. [rule1: (?f pre:father ?a) (?u pre:brother ?f) -> (?u pre:uncle ?a)] 規則推理demo1–喜劇演員
例如，在一個電影知識圖譜里，如果一個演員參演的電影的類型是喜劇片，我們可以認為這個演員是喜劇電影
推理規則：
[ruleComedian: (?p :hasActedIn ?m) (?m :hasGenre ?g) (?g :genreName '喜劇') -> (?p rdf:type :Comedian)] 我們用程式碼來實現：
String prefix = "http://www.test.com/kg/#"; Graph data = Factory.createGraphMem(); // 定義節點 Node movie = NodeFactory.createURI(prefix + "movie"); Node hasActedIn = NodeFactory.createURI(prefix + "hasActedIn"); Node hasGenre = NodeFactory.createURI(prefix + "hasGenre"); Node genreName = NodeFactory.createURI(prefix + "genreName"); Node genre = NodeFactory.createURI(prefix + "genre"); Node person = NodeFactory.createURI(prefix + "person"); Node Comedian = NodeFactory.createURI(prefix + "Comedian"); // 添加三元組 data.add(new Triple(genre, genreName, NodeFactory.createLiteral("喜劇"))); data.add(new Triple(movie, hasGenre, genre)); data.add(new Triple(person, hasActedIn, movie)); // 創建推理機 GenericRuleReasoner reasoner = (GenericRuleReasoner) GenericRuleReasonerFactory.theInstance().create(null); PrintUtil.registerPrefix("", prefix); // 設置規則 reasoner.setRules(Rule.parseRules( "[ruleComedian: (?p :hasActedIn ?m) (?m :hasGenre ?g) (?g :genreName '喜劇') -> (?p rdf:type :Comedian)] n" + "-> tableAll().")); reasoner.setMode(GenericRuleReasoner.HYBRID); // HYBRID混合推理 InfGraph infgraph = reasoner.bind(data); infgraph.setDerivationLogging(true); // 執行推理 Iterator<Triple> tripleIterator = infgraph.find(person, null, null); while (tripleIterator.hasNext()) { System.out.println(PrintUtil.print(tripleIterator.next())); } 輸出結果：
(:person rdf:type :Comedian) (:person :hasActedIn :movie)可以看到，已經給person加上了Comedian。
規則推理demo2 — 關聯交易
我們再來看上一篇文章中提到的那個金融圖譜：
陳華鈞老師PPT里，有一個推理任務：
1) 執掌一家公司就一定是這家公司的股東；
2) 某人同時是兩家公司的股東，那麼這兩家公司一定有關聯交易；
PPT里是使用Drools來實現的，具體可以參見PPT。我們這裡使用jena來實現，可以達到同樣的效果。
首先，構造好圖譜，為了方便理解，我們用中文變數：
Model myMod = ModelFactory.createDefaultModel(); String finance = "http://www.example.org/kse/finance#"; Resource 孫宏斌 = myMod.createResource(finance + "孫宏斌"); Resource 融創中國 = myMod.createResource(finance + "融創中國"); Resource 樂視網 = myMod.createResource(finance + "樂視網"); Property 執掌 = myMod.createProperty(finance + "執掌"); Resource 賈躍亭 = myMod.createResource(finance + "賈躍亭"); Resource 地產公司 = myMod.createResource(finance + "地產公司"); Resource 公司 = myMod.createResource(finance + "公司"); Resource 法人實體 = myMod.createResource(finance + "法人實體"); Resource 人 = myMod.createResource(finance + "人"); Property 主要收入 = myMod.createProperty(finance + "主要收入"); Resource 地產事業 = myMod.createResource(finance + "地產事業"); Resource 王健林 = myMod.createResource(finance + "王健林"); Resource 萬達集團 = myMod.createResource(finance + "萬達集團"); Property 主要資產 = myMod.createProperty(finance + "主要資產"); Property 股東 = myMod.createProperty(finance + "股東"); Property 關聯交易 = myMod.createProperty(finance + "關聯交易"); Property 收購 = myMod.createProperty(finance + "收購"); // 加入三元組 myMod.add(孫宏斌, 執掌, 融創中國); myMod.add(賈躍亭, 執掌, 樂視網); myMod.add(王健林, 執掌, 萬達集團); myMod.add(樂視網, RDF.type, 公司); myMod.add(萬達集團, RDF.type, 公司); myMod.add(融創中國, RDF.type, 地產公司); myMod.add(地產公司, RDFS.subClassOf, 公司); myMod.add(公司, RDFS.subClassOf, 法人實體); myMod.add(孫宏斌, RDF.type, 人); myMod.add(賈躍亭, RDF.type, 人); myMod.add(王健林, RDF.type, 人); myMod.add(萬達集團,主要資產,地產事業); myMod.add(融創中國,主要收入,地產事業); myMod.add(孫宏斌, 股東, 樂視網); myMod.add(孫宏斌, 收購, 萬達集團); PrintUtil.registerPrefix("", finance); // 輸出當前模型 StmtIterator i = myMod.listStatements(null,null,(RDFNode)null); while (i.hasNext()) { System.out.println(" - " + PrintUtil.print(i.nextStatement())); } 上圖所示的圖譜，包含如下的三元組：
- (:公司 rdfs:subClassOf :法人實體) - (:萬達集團 :主要資產 :地產事業) - (:萬達集團 rdf:type :公司) - (:地產公司 rdfs:subClassOf :公司) - (:融創中國 :主要收入 :地產事業) - (:融創中國 rdf:type :地產公司) - (:孫宏斌 :股東 :樂視網) - (:孫宏斌 rdf:type :人) - (:孫宏斌 :執掌 :融創中國) - (:樂視網 rdf:type :公司) - (:賈躍亭 rdf:type :人) - (:賈躍亭 :執掌 :樂視網) - (:王健林 rdf:type :人) - (:王健林 :執掌 :萬達集團)我們來定義推理規則：
1) 執掌一家公司就一定是這家公司的股東；
2) 收購一家公司，就是這家公司的股東
3) 某人同時是兩家公司的股東，那麼這兩家公司一定有關聯交易；
用jena規則來表示：
[ruleHoldShare: (?p :執掌 ?c) -> (?p :股東 ?c)] [[ruleHoldShare2: (?p :收購 ?c) -> (?p :股東 ?c)] [ruleConnTrans: (?p :股東 ?c) (?p :股東 ?c2) -> (?c :關聯交易 ?c2)] 執行推理：
GenericRuleReasoner reasoner = (GenericRuleReasoner) GenericRuleReasonerFactory.theInstance().create(null); reasoner.setRules(Rule.parseRules( "[ruleHoldShare: (?p :執掌 ?c) -> (?p :股東 ?c)] n" + "[ruleConnTrans: (?p :收購 ?c) -> (?p :股東 ?c)] n" + "[ruleConnTrans: (?p :股東 ?c) (?p :股東 ?c2) -> (?c :關聯交易 ?c2)] n" + "-> tableAll().")); reasoner.setMode(GenericRuleReasoner.HYBRID); InfGraph infgraph = reasoner.bind(myMod.getGraph()); infgraph.setDerivationLogging(true); System.out.println("推理後...n"); Iterator<Triple> tripleIterator = infgraph.find(null, null, null); while (tripleIterator.hasNext()) { System.out.println(" - " + PrintUtil.print(tripleIterator.next())); }輸出結果：
推理後... - (:萬達集團 :關聯交易 :樂視網) - (:萬達集團 :關聯交易 :融創中國) - (:萬達集團 :關聯交易 :萬達集團) - (:孫宏斌 :股東 :萬達集團) - (:孫宏斌 :股東 :融創中國) - (:融創中國 :關聯交易 :萬達集團) - (:融創中國 :關聯交易 :樂視網) - (:融創中國 :關聯交易 :融創中國) - (:樂視網 :關聯交易 :萬達集團) - (:樂視網 :關聯交易 :融創中國) - (:樂視網 :關聯交易 :樂視網) - (:賈躍亭 :股東 :樂視網) - (:王健林 :股東 :萬達集團) - (:公司 rdfs:subClassOf :法人實體) - (:萬達集團 :主要資產 :地產事業) - (:萬達集團 rdf:type :公司) - (:地產公司 rdfs:subClassOf :公司) - (:融創中國 :主要收入 :地產事業) - (:融創中國 rdf:type :地產公司) - (:孫宏斌 :收購 :萬達集團) - (:孫宏斌 :股東 :樂視網) - (:孫宏斌 rdf:type :人) - (:孫宏斌 :執掌 :融創中國) - (:樂視網 rdf:type :公司) - (:賈躍亭 rdf:type :人) - (:賈躍亭 :執掌 :樂視網) - (:王健林 rdf:type :人) - (:王健林 :執掌 :萬達集團)我們看到，推理後孫宏斌是三家公司的股東，三家公司都有關聯交易。
作者：Jadepeng
出處：jqpeng的技術記事本–http://www.cnblogs.com/xiaoqi
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