本体公理转换与通用流程模式在信息处理和服务组合中的应用

### 本体公理转换与通用流程模式在信息处理和服务组合中的应用 在当今的信息系统和网络服务领域，高效处理知识和服务组合是关键挑战。一方面，业务规则在信息系统中用于表示领域知识和维护规则系统，但如何从本体中有效提取和转换规则是一个重要问题。另一方面，Web 服务组合对于企业快速提供优质业务服务至关重要，但当前服务描述技术的不足导致服务选择和组合面临困难。 #### 本体公理转换为业务规则 在信息系统中，业务规则方法用于表示领域知识和在多变的业务环境中高效维护规则系统。为了降低规则模型开发的工作量、成本和时间，可利用企业知识生成规则，这些规则可作为现代数据库管理系统（DBMS）的触发器实现。 在计算机科学中，本体用于表示现实世界的领域知识，因此可以将本体表示的知识用于规则生成。形式化表示的本体可以自动转换为规则模型。 ##### 业务规则与本体的概念 - **业务规则（BR）**：从业务系统角度，BR 是定义或约束特定业务某些方面的声明，以声明方式表达；从信息系统角度，BR 是使用基于规则的语言定义信息处理主要规则的声明，在执行层面可转换为可执行规则，如活动 DBMS 触发器。 - **本体**：本体的定义从内容、形式和目的三个方面解释。Gruber 将本体定义为概念化的规范，但未明确概念化的含义。实际上，概念化包括主体假定世界中存在的对象及其关系。本体定义了应用领域的基本术语及其关系，以及约束这些关系的公理。 ##### 本体公理转换为业务规则的方法 在应用领域或本体中，业务规则并不总是以 ECA（事件 - 条件 - 动作）规则的形式表达。许多业务规则没有明确或隐含的事件定义，触发规则有三种方式：每次相关事件发生时自动触发所有规则、人工决定必要时触发规则、指定必要事件并将其与实际规则关联。本研究采用第三种方式，因为它能使系统自动对定义的事件做出反应并执行定义的操作，且只需执行相关规则。 由于业务规则通过本体中的公理和术语关系约束捕获，形式化表示的本体公理（以及整个本体）可以自动转换为业务规则（和概念模式），这有助于将业务规则进一步转换为信息处理规则和可执行规则。 ##### 案例研究：使用 Protégé - 2000 进行本体公理转换 为了支持本体公理和事件可以转换为信息处理规则和可执行规则的观点，使用 Protégé - 2000 本体开发工具创建了特定企业的本体。 - **Protégé Axiom Language（PAL）约束**：公理在 Protégé - 2000 本体中通过 PAL 约束实现。PAL 是一阶逻辑的超集，用于编写强逻辑约束。PAL 约束的主要部分是 PAL - statement，可映射到业务规则和 ECA 规则。 - **EZPal Tab 插件**：EZPal Tab 插件用于简化 PAL 约束的获取，用户可以使用基于可重用模式的模板库，通过填空的方式构建约束。 例如，使用 EZPal Tab 定义的公理示例如下： - 公理 1：合同产品的折扣取决于客户每次购买的合同产品数量。如果数量大于 19，折扣为 3%。 - 公理 2：每个合同必须有合同产品。 通过详细分析 PAL 约束和 SQL 触发器，可以将 PAL 约束转换为 SQL 触发器。具体转换如下表所示： | PAL 约束部分 | 转换为 SQL 触发器部分 | | --- | --- | | PAL - documentation | SQL Comment | | PAL - name | trigger_name | | PAL - range | table \| view | | if 语句或 condition | sql_statement | | action 或 possible state | sql_statement | 事件触发器（DELETE、INSERT、UPDATE）应从本体中定义的事件获取，公理和事件之间的关系由定义特定公理和事件的类确定。例如，“签订合同”事件和“合同必须有合同产品”公理使用了相同的“合同”类，并且该公理与“折扣 3%”公理直接相关，因此可以生成以下 ECA 规则：当“签订合同”时，如果“合同产品”的“数量”大于 19，则“合同产品”的“折扣”为 3%。 ```mermaid graph LR A[本体公理] --> B[业务规则] B --> C[ECA 规则] C --> D[SQL 触发器] ``` #### 通用流程模式在 Web 服务组合中的应用 Web 服务组合是提高 Web 服务可用性的重要研究领域，企业可以通过组合 Web 服务快速为客户提供更便宜、更好的业务服务。然而，当前服务描述技术缺乏抽象性和语义，导致客户需求与服务描述之间存在差距，使得高效选择和组合所需服务成为挑战。 ##### 通用方法及其问题 通用的自上而下方法将客户请求映射到具体服务，使用知识分解过程，将客户需求分解为多个任务，直到每个子任务是可以由现有服务完成的原始任务。然后应用业务流程规则和 AI 规划技术将这些任务形成工作流，通过语义匹配