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使用c.DnS设计模式构建调查管理系统本体

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发布时间: 2025-08-20 02:26:24 订阅数: 7
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集体智能与语义网的发展及应用

### 使用c.DnS设计模式构建调查管理系统本体 在打击经济犯罪的调查管理系统中,构建一个相关的概念模型(本体)至关重要,它能为系统的智能提供支持。本文将介绍如何使用建设性描述和情境(c.DnS)设计模式来获取这样的本体。 #### 1. 研究背景与动机 在犯罪分析、检测、调查和预防领域,分析师会使用各种软件工具。例如,COPLINK采用工作流技术支持团队协作,为我们的系统设计提供了灵感;FFPoirot使用本体,但它采用自下而上的方法构建本体,先分析相关文档建立“词元”宇宙,再制定逻辑“承诺”处理更一般的语义实体,最终形成分层的本体结构。不过,这种方法存在缺点,很多词元可能无法在合适的应用中使用。 我们采用的是自上而下的策略构建本体。首先要选择顶层本体,它需能提供足够通用的事务状态视图,并以形式化语言进行设计。顶层本体确定后,再定义其专业化层次,逐步覆盖特定领域或基于任务的知识,直至最底层表示系统数据库中数据的语义。 #### 2. 系统概念模型的要求 系统的本体分为基于任务和基于领域两部分。 ##### 2.1 基于任务的部分 该部分有助于实现基于工作流的调查管理系统的功能,具体包括: - **数据获取**:系统的数据来自调查团队成员的在线通信和数据库。在线方法需要定义用户友好且灵活的通信语言,相关表达性强的本体可用于表示这种语言的语义。对于关系数据库中的数据,明确其语义后,可通过生成本体有趣部分的文本表示,再使用基于语法的工具识别真实文档中的数据模式,将其自动导入数据库。 - **数据提取**:当通过“语义查询”(使用本体概念和关系的查询)提取数据时,本体的语义能发挥重要作用。 - **数据交换**:不同来源的数据格式不同,基于数据模式的语义可发现它们之间的映射,进而使用语义驱动的翻译进行数据格式转换。 - **工作流中流程动态的表示**:系统使用工作流技术管理调查团队的工作,概念模型有助于结构化流程管理(工作流概念化的静态部分)和对流程进行时间推理(动态部分),这与COBRA方法有相似之处。 ##### 2.2 基于领域的部分 目前,该部分主要涉及基础层的两个主要专业化方向: - 处理三种相互关联的事务状态类型:贸易/商业情况(作为犯罪活动的工具)、调查情况(警方进行的调查)和询问情况(检察官在警方协助下进行的询问)。因为犯罪的揭露和分析应与调查行动交织进行,所以这三种情况需并行考虑。 - 涉及法律的核心概念化和对(可疑)贸易/商业情况的法律定性。这一方向需要进一步细化,可借助现有的法律本体,如CLO、LKIF - Core、FOLaw等。 选择满足上述要求的基础本体具有挑战性,但建设性描述和情境(c.DnS)本体是一个可行的解决方案。它具有以下优点: 1. 表达能力强,可轻松投影到不同子领域。 2. 适合建模包含许多非物理实体的领域。 3. 能向本体添加上下文或认知知识。 4. 简化版本以OWL语言设计,可免费获取。 使用c.DnS范式建模时,需定义关系: ```plaintext c.DnS = < S, E, A, D, C, K, I >. ``` 各元素含义如下: |元素|含义| |----|----| |S|情境概念,一种示意性实体,对真实事务状态进行本体化具体化| |E|来自基本本体的基础实体,构成情境S| |A|社会代理,从某个视角描述情境S| |D|代理A创建的情境S的描述,需被情境S满足| |C|用于对实体E进行分类的概念| |K|集体,其成员共享或假设情境S的描述D| |I|表达描述D的信息对象| 我们的核心本体中有三个主要概念嵌入基础层,分别代表支持检察官询问和警方调查的系统中的三个主要过程:犯罪过程、询问过程和调查过程。我们假设这些过程是面向目标的情境,是特殊描述(计划)的执行,由不同的真实实体构成,由代理进行检查并形成描述。 #### 3. 犯罪过程和调查程序的本体 在本体视角下,考虑四个主要过程:犯罪、询问、调查和工作流过程。每个过程通过c.DnS关系的专门版本进行形式化: - c.DnSForACriminalProcess - c.DnSForAnInquiryProcess - c.DnSForAnInvestigationProcess - c.DnSForAWorkflowProcess 这四个过程结构之间的关系如下: ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(AgentiveInquiryPRole/AgentiveInvestigationRole):::process -->|classifies| B(PerceivingSocialA ```
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张_伟_杰

人工智能专家
人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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