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。
推理機支持在RDF圖上推理，提供前向鏈、后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.
前向和后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引用支持qname語法。可以使用在 PrintUtil對象中注冊的前綴。
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，然后可以觸發進一步的規則 - Rule
all2表示一個前向規則，它創建了一個新的后向規則，並且還調用了print. - Rule
max1說明了如何使用數字
可以使用以下方法加載和解析規則文件：
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持一些額外的宏命令：
-
# ... - 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)]
我們用代碼來實現：
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：
- 執掌一家公司就一定是這家公司的股東；
- 某人同時是兩家公司的股東，那么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。我們這里使用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，我們用中文變量：
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：
- 執掌一家公司就一定是這家公司的股東；
- 收購一家公司，就是這家公司的股東
- 某人同時是兩家公司的股東，那么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("推理后...\n");
Iterator<Triple> tripleIterator = infgraph.find(null, null, null);
while (tripleIterator.hasNext()) {
System.out.println(" - " + PrintUtil.print(tripleIterator.next()));
}
輸出結果：
推理后...
- (: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，推理后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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