维普资讯 http://www.cqvip.com ２００７年第７期 计算机与现代化 ＪＩＳＵＡＮＪＩ ＹＵ ＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ 总第１４３期 文章编号：１００６－２４７５（２００７）０７－００３８－０４ 语义网、语义网格和语义网络 李洁，丁颖 （中国矿业大学计算机学院，江苏徐州２２１００８） 摘要：语义网、语义网格和语义网络是三个容易混淆的概念，语义网是对ＷＷＷ的延伸，其目标是使得Ｗｅｂ上的信息具 有计算机可以理解的语义，并为人们提供各种智能服务；语义网格是语义Ｗｅｂ和网格相结合产生的新的研究领域；语义 网络是知识的一种图解表示，它由节点和弧线或链线组成。通过对三者的概念、特征、应用等方面进行介绍从而说明了 三者的联系以及不同，并说明了今后对三者的研究方向和重点问题。 关键词：语义网；网格；语义网格；语义网络 中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标识码：Ａ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ，Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｇｒｉｄ ａｎｄ Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｎｅｔｗｏｒｋ ＬＩ Ｊｉｅ，ＤＩＮＧ Ｙｉｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＣＵＭＴ，Ｘｕｚｈｏｕ ２２１００８，Ｃｌｉｆｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ，ｓｅｍａｎｔｉｃ ｄ ａｎｄ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｒｅ ｔｈｒｅｅ ｃｏｎｆｕｓａｂｌｅ ｃｏｎｃｅｐｔｓ．Ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ ｉｓ ａｎ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ０ｆ ＷＷＷ，Ｉｔｓ ｇｏａｌ ｉｓ ｍａｋｉｎｇ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｕｎｄｅｒｓｔｎａｄ ａｎｄ ｐｒｏｃｅｓｓ ｔｈｅ ｄａｔａ ｏｎ ｔｈｅ Ｗｅｂ ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ｖａＨｏｕｓ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ ｓｅｒｖｉｃｅｓ．Ｓｅ－ ｍａｎｔｉｃ ｄ ｉｓ ｐｒｏｄｕｃｅｄ ｂｙ ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ ｉｎ ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｇｒｉｄ；ｓｅｍａｎｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｓ ａ ｄｉａｇｒａｍｍａｔｉｃａｌ ｎｏｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ， ｉｔ ｃｏｎｓｉｓｓｔ ｏｆ ｎｏｄｅｓ ａｎｄ ａｒｃｓ．Ｃｏｎｃｅｐｔ．ｆｅａｔｕｒｅ ａｎｄ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ ｏｎｅｓ ａｒｅ ｉｎｔｏｒｄｕｃｅｄ ＳＯ ｔｈａｔ ｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ ａｒｅ ｉｌｕｓｔｒａｔｅｄ，ａｎｄ ｉｔ ａｌｓｏ ｓｐｅｃｉｉｆｅｓ ｔｈｅ ｌａｔｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｄｉｅｒｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍｓ， 、 Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｗｅｂ；ｇｒｊｄ；ｓｅｍａｎｔｉｃ ｄ；ｓｅｍａｎｔｉｃ ｎｅｔｗｏｒｋ ０ 引 言 等。语义网就是想弥补这方面的不足，为网页扩展了 计算机可处理的语义信息。互联网的创始人Ｔｉｍ 自Ｔｉｍ Ｂｅｍｅｒｓ．Ｌｅｅ提出了语义网（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｂｅｒｎｅｒｓ．ｅＬｅ于２０００年ｌ２月ｌ８日在ＸＭ ０００的会 Ｗｅｂ）的概念之后，就一直成为人们讨论与研究的热 议上正式提出语义网，他对语义网的定义如下：“语 点。语义网格（Ｓｅｍａｎｔｉｃ Ｇｒｉｄ）是语义Ｗｅｂ和网格相 义网是一个网，它包含了文档或文档的一部分，描述 结合产生的新的研究领域，而语义网络（Ｓｅｍａｎｔｉｃ 了事物问的明显关系，且包含语义信息，以利于机器 Ｎｅｔｗｏｒｋ）是１９６８年Ｑｕｉｌｉａｎ在研究人类联想记忆时 的自动处理”。语义网的出发点是通过改变现有互联 提出的心理学模型，是知识表示的一种方法。在这个 网依靠文字信息来共享资源的模式，通过本体来描述 新概念层出不穷的时代，就极容易混淆语义网、语义 语义信息，达到语义级的共享，提高网络服务的智能 网格和语义网络这三个概念。本文分别从概念，特征 化、自动化。 以及应用方面对三者进行介绍。 ２００１年Ｔｉｍ Ｂｅｒｎｅｒｓ．ｋｅ为未来的Ｗｅｂ发展提出了 基于语义的体系结构，在其体系结构中，第一层是Ｕｎｉ－ １ 语义网 ｃｏｄｅ和ＵＲＩ，它是整个语义Ｗｅｂ的基础，Ｕｎｉｅｏｄｅ（统一 １．１语义网的概念 编码）处理资源的编码，ＵＲＩ（统一资源标识）负责标识资 随着互联网的飞速发展和广泛应用，其缺陷也逐 源；第二层是ＸＭＬ＋名空间＋ＸＭＬ模式，用于表示数据 渐暴露出来，如搜索引擎智能程度低，网页功能单调 的内容和结构；第三层是ＲＤＦ＋ＲＤＦ模式，用于描述资 收稿日期：２００６－０７－２１ 作者简介：李洁（１９８０．），女，江苏宿迁人，中国矿业大学计算机学院硕士研究生，研究方向：语义网，本体论与信息检索；丁 颖（１９６３．），女，副教授，硕士生导师，博士，研究方向：网络，数据库，语义网。 维普资讯 http://www.cqvip.com ２００７年第７期 李洁等：语义网、语义网格和语义网络 ３９ 源及其类型；第四层是本体词汇，用于描述各种资源之 Ｗｅｂ服务是一种新的Ｗｅｂ应用程序，它通过自 间的联系；第五层是逻辑，在下面四层的基础上进行逻 辑推理操作；第六层是验证，根据逻辑陈述进行验证以 得出结论；第七层是信任，在用户间建立信任关系。 第二、三、四层是语义Ｗｅｂ的关键层，用于表示 Ｗｅｂ信息的语义，也是现在语义Ｗｅｂ研究的热点所 在。其中ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）层作为 语法层，ＲＤＦ（Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）层作为 数据层，本体层（Ｏｎｔｏｌｏｇｙ Ｌａｙｅｒ）作为语义层。语义 网技术研究者提出语义网通过本体层来表示出信息 的含义及各种信息间的语义联系，语义网中的各代理 通过交换本体来达到一个语义级的共享。因此本体 层的建立是语义网技术的关键，成为当前语义网技术 研究的热点。 １．２语义网的特征 （１）语义网不同于现在ＷＷＷ，它是现有ＷＷＷ 的扩展与延伸； （２）现有的ＷＷＷ是面向文档而语义网则面向 文档所表示的数据； （３）语义网将更利于计算机“理解与处理”，并将 具有一定的判断、推理能力。 １．３语义网的应用领域 由于语义网本身的语义级操作的特性，使它在许 多领域都有很大的发展空间。基于语义网技术的应 用研究也越来越多，主要集中在几个方面：智能信息 检索、Ｗｅｂ服务、Ｐ２Ｐ、基于代理的分布式计算、企业 间数据交换与知识管理和基于语义的数字图书馆以 及构建大型的知识系统等。并且一些系统已经相当 成型，如：雅虎网站、ＣＯＨＳＥ系统、ＳＨＯＥ系统、Ｏｎｔｏ— ｂｒｏｋｅｒ系统、ＫＡＯＮ系统等。下面对Ｗｅｂ服务、信息 检索以及Ｐ２Ｐ这三个方面做一些简单的介绍。 １．信息检索。 海量信息检索一直是信息检索学领域的重要研 究课题。但是，万维网上松散杂乱的信息描述方法使 得信息检索面临种种窘境。因此要改进信息检索效 果，就必须对万维网上的信息进行整理和重新规范。 当代万维网上保留有高速发展期间产生的大量普通 ＨＴＭＬ页面，整理这些信息的实质性问题就是如何从 ＨＴＭＬ页面中提取出语义信息，构建出页面内容的本 体结构，并通过资源描述框架模型来建立页面的索引 信息。手工实现这一过程需要耗费大量的人力和物 力，一种可行的方法就是采用本体自学习系统，实现 本体的自动或半自动提取，尽可能减少人的参与程 度。文本信息可以采用语义万维网技术，结合模式识 别和对象提取等技术，实现基于内容的检索，目前，国 外已开展了相关的研究。 ２．Ｗｅｂ服务。 包含、自定义、组件化的方式，在Ｗｅｂ上实现服务的 描述、发布、定位和调用。 在实现上，Ｗｅｂ服务是由ＵＲＩ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｙ）标识的软件应用。该应用的接口和绑定可 通过ＸＭＬ进行定义、描述（使用ＷＳＤＬ）和发现（使用 ＵＤＤＩ）；同时，该应用可通过基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的ＸＭＬ消 息协议（即ＳＯＡＰ，Ｓｉｍｐｌｅ Ｏｂｊｅｃｔ Ａｃｃｅｓｓ Ｐｒｏｔｏｃａ１）与其 它软件应用直接交互。 ｗｅｂ ｓｅｒｖｉｃｅ的核心技术，实际上是利用语义网 的语义表达技术，通过准确描述并发布服务语义，提 供给其他软件应用访问并交互。 ３．Ｐ２Ｐ（Ｐｅｅｒ—ｔｏ—Ｐｅｅｒ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）。 Ｐ２Ｐ的提出是基于网络中有限资源的利用和共 享。换言之，Ｐ２Ｐ是一类利用Ｗｅｂ中的边际有效资 源（存储、内容、时间等）的应用程序。在Ｐ２Ｐ的框架 中，“Ｐｅｅｒｓ”是普通的Ｐｃ机；通过将这些的Ｐｅｅｒ 连接起来，并共享彼此的资源，就可以构成一个内容 丰富、能力巨大的资源圈。 出现较早的Ｐ２Ｐ典型应用是Ｎａｐｓｔｅｒ ＭＰ３ Ｅｘ— ｃｈａｎｇｅ系统。在该系统中，通过共享每个加入系统的 ＰＣ机上的ＭＰ３文件资源，系统中的每一个用户都可 以找到并从其他用户机器中下载自己喜欢的ＭＰ３。 在Ｐ２Ｐ体系中，真正的资源实际上是存放在每一个 Ｐｅｅｒ端的，而Ｐ２Ｐ则将他们连接起来并提供一个共 享的空间。这样，既可以实现广范围的资源共享，也 可以节约网络服务器的存储和使用资源。 ２语义网格 ２．１网格概述 网格是一种新兴的技术，正处在不断发展和变化 当中。但它的确切含义以及其外延仍旧没有统一。网 格应该是什么样、有什么标准，目前仍旧没有定论。简 单地讲，网格是利用互联网把分散在不同地理位置的 电脑组织成一台“虚拟的超级计算机”，实现计算资 源、存储资源、数据资源、信息资源、软件资源、通信资 源、知识资源、专家资源等的全面共享。 网格技术关注如何有效安全地管理和共享连接到 Ｉｎｔｅｒａｃｔ上的各种资源，并提供相应的服务，网格所关 注的问题无论从范围、程度还是本质上都已经与互联 网所关心的互连问题有了很大的不同，传统互联网实 现了计算机硬件的连通，ｗｅｂ实现了网页的连通，网格 在连通计算机和网页的基础上，还将各种信息资源，例 如数据库、软件以及各种信息获取设备都连接成一个 整体，整个网络如同一台巨大无比的计算机，向每Ａ＇－ｍ 户提供包括计算能力、数据存储能力以及各种应用工 具等一体化的透明服务。它强调的是全面地共享资 维普资讯 http://www.cqvip.com ４Ｏ 计算机与现代化 ２００７年第７期 源、全面地应用服务。网格的优势在于不但数据处理 能力超强，而且能充分利用网上的闲置处理能力来节 约计算成本，实现资源的共享，消除资源孤岛。 网格技术目前还处在初级阶段，对于大多数应用领 域，尤其是在商业应用，网格都不是成熟到能够达到实 然语言处理方法数据挖掘、机器学习＼Ｉｎｔｅｒｎｅｔ推理服务。 用的地步。目前，网格计算领域已被具体划分成计算网 格、数据网格、信息网格、服务网格、语义网格等等。 ２．２语义网格的概念 将语义Ｗｅｂ应用于网格环境，就形成了语义网格。 （７）集成媒体（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｍｅｄｉａ）。 把一系列的媒体合成到Ｅ—ｓｃｉｅｎｃｅ基础设施中。包括视 频＼音频＼各种图像方法＼；研究ｍｅｔａｄａｔａ和ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ同这些 多样媒体格式的关联。 （８）内容表达（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）。 研究内容的可视化技术和方法。 （９）电子科研工作流和协作（Ｅ－ｓｃｉｅｎｃｅ Ｗｏｒｋｆｌｏｗ ａｎｄ Ｃｏｌ— ｌａｂｏｒａｔｉｏｎ）。 理解现在和未来Ｅ－ｓｃｉｅｎｃｅ合作的工作流，拥护应该能够 语义网格小组对语义网格进行的定义如下：语义网格就 是“对当前网格的一个扩展，其中对信息和服务进行了 很好的定义，可以更好地让计算机和人们协同工作”。 语义网格是语义Ｗｅｂ和网格相结合产生的新的研 究领域，最初语义网格的提出是为了加速Ｅ．ｓｃｉｅｎｃｅ的发 展，Ｅ—ｃｓｉｅｎｃｅ需要跨越不同机构、国家和学科来进行联 合的实验、使用远程昂贵的科学设备、交换信息和思想， 大体上就是知识共享。网格本身致力于共享信息资源， 然而现有网格上存在信息格式异构，信息语义的多重性 以及信息关系的匮乏和非统一等问题，无法满足Ｅ＿ｓｃｉ． ｅｎｃｅ设想的网格应具有高度的简单实用和无缝自动化 的需求，这是网格发展现状和应用需求之间目前存在的 主要差距，它在其他应用中也同样存在，因此需要在传 统的网格中引入语义来改变这种局面，语义网格通过将 网格上的信息进行更好的形式化描述来解决以上问题， 以使计算机尽可能取代人进行网格上信息处理，通俗讲 就是让传统网格更智能化，从而让电子科研和其他的深 层次应用，如电子商务、电子政务、数字图书馆等智能化 服务在网格上开展成为可能。 ２．３语义网格的研究内容 语义网格的研究重点是用语义和知识工程的方 法来解决目前网格平台建设和应用中存在的各种问 题．其研究内容可以概括为以下几个方面： （１）智能实验室（Ｓｍａｒｔ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ）。 智能化的实验室是Ｅ．ｓｃｉｅｎｃｅ成功不可豁缺的，同时配置 智能实验室可以充分挖掘网格的能力。 （２）面向服务的结构（Ｓｅｒｖｉｃｅ．ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｓ）。 研究语义网格设施的预备和实现，研究基于语义的服务 描述语言。 （３）基于代理的方法（Ａｇｅｎｔ Ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ）。 研究Ａｇｅｎｔ Ｂａｓｅｄ架构使用，研究交互语言以便开发＼制 定＼维护Ｅ－ｓｃｉｅｎｃｅ ｍａｒｋｅｔｐｌａｃｅｓ。 （４）信任和证实（Ｔｒｕｓｔ ａｎｄ Ｐｒｏｖｅｎａｎｃｅ）。 研究网格系统中计算信任建立的过程、方法、技术，决定 内容种源和品质，这些涉及到数字权管理问题。 （５）元数据和注释（Ｍｅｔａｄａｔａ ａｎｄ Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ）。 元数据设施已经以ＲＤＦ的形式存在，进一步工作研究支持 ｏｎｔｏｌｏｇｙ设计和运用的方法和工具。研究Ａｎｎｏｔａｔｉｏｎ工具和方法。 （６）知识工具（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）。 知识捕获工具和方法＼动态内容连接＼基于注解搜索＼自 形成，维护和解散基于一定成员规则和操作规则的合作 环境。 （１ｏ）普适电子科研（Ｐｅｒｖａｓｉｖｅ Ｅ－ｓｃｉｅｎｃｅ）。 不仅关注计算能力，更包括所有对所有资源的访问。 ２．４ Ｗｅｂ、网格、语义Ｗｅｂ和语义网格的关系 Ｗｅｂ、网格、语义Ｗｅｂ和语义网格的关系如图１ 所示：网格是Ｗｅｂ在计算能力上的提升，而语义网 格是网格在语义能力上的扩展；从另一个角度说，语 义ｗｅｂ是在现有ｗｅｂ上增强了语义能力，而语义网 格是语义Ｗｅｂ对计算能力的扩展。 Ｌ 更 丰 语义ｗｅ｝） ｛再义网格 宦 的 ｉ『＿｝ 义 Ｗｅｂ 网格 图１ Ｗｅｂ、网格、语义Ｗｅｂ和语义网格的关系 ３ 语义网络 ３．１语义网络的基本概念 语义网络与语义网是两个截然不同的概念，语义 网络是１９６８年Ｑｕｉｌｉａｎ在研究人类联想记忆时提出 的心理学模型，认为记忆是由概念间的联系来实现 的，他主张在处理问句时，将语义放在首位。当时语 义网络主要应用于自然语言理解系统中，表示事物之 问的关系。由于其强大和直观的表示能力，不久就广 泛应用于人工智能研究和应用开发的许多领域。 Ｓｉｍｍｏｎ于１９７０年正式提出了语义网络的概念，并讨 论了它和一阶谓词逻辑的关系。按照数学的观点， 语义网络是一种带有标记的有向图。语义网络是知 识的一种图解表示，它由节点和弧线或链线组成。节 点用于表示实体、概念和情况等，弧线用于表示节点 间的关系。语义网络表示由下列４个相关部分组成： （１）词法部分：决定表示词汇表中允许有哪些符号，它涉 维普资讯 http://www.cqvip.com ２００７年第７期 及各个节点和弧线。 李洁等：语义网、语义网格和语义网络 ４１ （２）结构部分：叙述符号排列的约束条件，指定各弧线连 接的节点对。 （３）过程部分：说明访问过程，这些过程能用来建立和修 正描述，以及回答相关问题。 （４）语义部分：确定与描述相关的（联想）意义的方法即 确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线。 语义网络中进行这种转换需要引人附加节点。 例：要表达Ａ和Ｂ两篮球队在Ａ所在地进行的 第３场比赛的比分是８８比８６。若用谓词逻辑可表 示为ＳＣＯＲＥ（Ａ，Ｂ，（８８—８６））。这个表示式中包含 ３项，用语义网络表示如图３所示。 ３．２语义网络的特征 语义网络的主要特点是： （１）重要的相关性得以明确表示。 （２）相关事实可以从直接相连的节点推导出来，不必遍历 整个庞大的知识库。 （３）能够利用“ＩＳ—Ａ”和“Ｓｕｂｓｅｔ”链在语义网络中建立属 性继承的层次关系。 （４）易于对继承的属性进行演绎，如三段式推理。 （５）能够利用少量基本概念的记号建立状态和动作的描述。 语义网络的不足是： （１）严格性：语义网络没有公认的形式表示体系。 （２）处理上的复杂：语义网络表示知识的手段是多种多样 的，表示形式的不一致使得对它的处理增加＿ｒ复杂性。 ３．３语义网络的表示 语义网络法是人工智能中的一种知识表示法。语 义网络表示法是在表示人类知识体系成网络化的一面， 而且它能够使联想式推理在其上得到很好的发挥，为进 行复杂推理打下坚实的基础。语义网络各个概念之间 的关系，主要由ＩＳ—Ａ（表示“具体－抽象”关系），ＰＡＲＴ－Ｏｆ （表示“整体一构件”关系），ＩＳ（表示一个节点是另一个节 点的属性），ＨＡＶＥ（表示“占有、具有”关系），ＢＥＦＯＲＥ／ ＡＦＴＥＲ／ＡＴ（表示事物间的次序关系），ＬＯＣＡＴＥＤ—ＯＮ（表 示事物间的位置关系）等谓词表示。 １．二元语义网络的表示。 用两个节点和一条弧线可以表示一个简单的事 实，对于表示占有关系的语义网络，是通过允许节点 既可以表示一个物体或一组物体，也可以表示情况和 动作。每一情况节点可以有一组向外的弧（事例 弧），用以说明与该事例有关的各种变量。 例：表示ＬＩＰＩＮＧ是一个男人，用谓词逻辑可表示 为ＩＳＡ（ＬＩＰＩＮＧ，ＭＡＮ）或ＭＡＮ（ＬＩＰＩＮＧ），用语义网络 表示如图２所示。 ｒ＿－－——＿＿——＿－＿＿－＿＿＿＿１ ｒ—－—＿—－－＿－＿—＿＿－－－＿—１ Ｉ ＬＩＰＩ ＧⅥＡＮ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．＿＿Ｊ ｝－． —— １．．．．．．．．．．．．．．．．．． ．．．．．．．．．＿Ｊ ｌ 图２二元语义网络表示 ２．多元语义网络的表示。 语义网络是一种网络结构。节点之间以链相连。 语义网络从本质上来说，只能表示二元关系，如果所 要表示的事实是多元关系，则把这个多元关系转化成 一组二元关系的组合，或二元关系的合取。具体来 说，多元关系Ｒ（Ｘ ，Ｘ２，…，ｘ ）总可以转换成Ｒ （Ｘｌｌ，Ｘｌ２）八Ｒ２（Ｘ２ｌ，Ｘ２２）八…八Ｒ （ｘ ｌ，ｘ ），要在 图３多元关系的语义网络表示 ４结束语 语义Ｗｅｂ与人工智能中的语义网络是两个不同的 概念，语义网络是对自然语言概念体系的总体表述，是 建立概念联想脉络的基础，是通过由概念和语义关系组 成的有向图来表达知识、描述语义的；而语义网的研究 对象和所采用的方法与传统自然语言处理是不同的，它 对现有的Ｗｅｂ进行了语义扩展，从而使其能被计算机做 一定的理解和处理，从功能上看它将是—个能够“理解” 人类信息的智能网络。语义网的基础研究主要包括本 体的发展、语义网语言的形式语义和确信（Ｔｒｕｓｔ）与证据 （Ｐｒｏｏｆ）模型的开发，其中本体的发展包括本体的管理， 本体的适应和本体的标准化；应用研究主要集中于ｗｅｂ 服务、基于代理的分布式计算、基于语义的网页搜索引 擎和基于语义的数字图书馆等。 语义网格是结合语义ｗｅｂ、网格和ｗｅｂ服务的 优点和弥补各自的不足而被提出的，也是目前的一个 研究热点。今后主要的研究内容包括：（１）语义网格 本体语言研究；（２）语义网格资源描述语言及语义模 型研究；（３）语义网格的逻辑基础和推理机制研究； （４）语义网格的知识发现理论、方法与技术研究；（５） 语义网格的自主计算理论研究等。 参考文献： ［１］Ｄｅ Ｒｏｕｒｅ，Ｄａｖｉｄ，Ｎｉｃｈｏｌａｓ Ｒ Ｊｅｎｎｉｎｇｓ，Ｎｉｇｅｌ Ｒ Ｓｈａｄｂｏｌｔ． Ｔｈｅ ｓｅｍａｎｔｉｃ ｄ：ｐａｓｔ，ｐｒｅｓｅｎｔ ａｎｄ ｆｕｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｐｒｏｃｅｅｄ— ｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ＩＥＥＥ，２００５，９３（３）：６６９－６８１． ［２］朱福喜．人工智能基础教程［Ｍ］．北京：清华大学出版 社，２００６． ［３］李景．本体论在文献检索系统中的应用研究［Ｍ］．北 京．．ｉｆｇ京图书馆出版社，２００５． ［４］ 田春虎．国内语义Ｗｅｂ研究综述［Ｊ］．情报学报，２００５， ２４（２）：２４３—２４９． ［５］郭韦钰，丁连红．语义Ｗｅｂ和语义网格概述［Ｎ］．中国 计算机报，２００４—１２—１３．
