基于关系数据库的本体生成研究现状综述

摘要：本体的手工创建方法存在很多弊端，为此很多研究人员致力于利用已有的知识来构建本体。关系数据库蕴涵丰富的语义信息，基

>> 基于关系数据库的本体构建方法研究 面向关系数据库的装备领域本体构建研究 基于对象关系数据库的移动对象数据库管理系统的研究 基于UML模型的关系数据库设计 基于关系数据库的XML存储技术 基于．NET平台的关系数据库转换 基于架构的关系数据库与云端数据库比较分析 基于关系数据库的关键词查询研究 基于关系数据库的时态XML存取研究 基于关系数据库的动态工资管理系统研究 基于关系数据库的文件树存储策略研究 基于关系数据库的可适性系统研究　 基于DOM的XML文档到关系数据库的数据转换方法 基于关系数据库的实时XML数据查询处理 浅谈关系数据库的数据保护策略 一种基于依赖关系的关系数据库语义模式提取方法 关系数据库查询优化策略研究 关系数据库查询优化策略与研究 XML文档与关系数据库数据转换的研究 WebService在LDAP与关系数据库之间数据同步的研究 常见问题解答 当前所在位置：），但该工具只能创建轻量级本体，映射简单，不能完全地对关系数据库中存在的概念进行建模。

2）德克萨斯大学的Sunitha Ramanujam提出了“Bi-directional Translation of Relational Data into Virtual RDF Stores”[5]，即关系数据和RDF间的双向转换，并在D2R的基础上开发了工具D2RQ++。

3）中科院国家科学图书馆成都分馆的Shihan Yang等人提出“半自动化地从关系数据库中构建本体”，文中提出了利用中间件来实现关系数据库到本体转化的方法，并且提出了W-graph的中间件语言，W-graph映射语义使用与关系数据库和本体都无关的双向模拟等价图表示。中间件模式是动态的，当数据库模式或本体频繁变化时，该方法因此有很好的适应性。此方法不仅可以处理数据库模式而且也可以处理数据库中存储的实例。图形语义编辑工具的开发，提高了方法的可用性。

4）许卓明提出 “一种从关系数据库学习OWL本体的方法”，开发出了关系数据库模式到OWL本体转换原型工具DB2WO，并给出了实例验证。该研究首先给出了关系数据库模式和OWL本体的定义，其次定义了关系数据库模式到OWL本体的一组映射规则，然后开发了转换工具DB2WO。关系数据库模式信息通过读取关系数据库字典来提取。

5）陈和平等人提出“基于关系数据库的本体生成器的设计与实现”[6] 。该研究中首先指出需要解决的2个关键问题：（1）如何提取关系数据库的ER模式（2）如何定义由ER模式到OWL本体的映射规则。然后给出ER模式的提取一般可以通过查询该关系数据库的数据字典或应用数据库的逆向工程工具，接着给出了ER模式到OWL本体的10多条转化规则。最后，给出了本体生成器OWLFROMDB的功能模块结构图，并给出了实例验证。

6）中国人民理工大学的Peng Liu等人在2010第九届国际网格和云计算会议提出“基于关系数据库的本体自动构建”[7]。其思想跟前述许卓明、陈和平等一致：通过分析关系数据库模式，建立一系列的从关系数据模式到OWL的转换规则，然后给出了算法和流程图，最后给出了生成的本体的层次图。

7）W3C成立了 RDB2RDF研究组，致力于提供一个从关系数据库RDB到本体描述语言RDF的规范性的映射标准，到目前为止，该研究小组提出了几个关于RDB到RDF映射语言的内部草稿，还未成为标准。

3 研究瓶颈及建议

现在，基于关系数据库生成本体的研究已经引起越来越多研究者的兴趣。基本思路无非是从关系数据库中提取出数据模式，然后设定数据模式转化为本体的规则，然后编程实现。每个研究人员都提出了自己的转化规则，而并没有人对规则的可行性给出评价结果。至今，尚未有研究者或机构给出权威的转换规则。转换规则的可行性和合理性应该是未来研究的重点。

4 结束语

利用关系数据库中结构化的数据作为数据源来构建本体的方法，已经引起了众多研究人员的重视，而随着W3C的介入， 必将使这种转换规范化。

参考文献：

[1] /RDF[EB/OL].

[2] /TR/owl-features[EB/OL].

[3] Du Xiaoyong, Li Man, Wang Shan. A Survey on Ontology Learning Research[J] .Journal of Software, 2006,17(9): 1837-1847.

[4] Sunitha Ramanujam ,VaibhavKhadilkar.Bi-directional Translation of Relational Data into Virtual RDF Stores[C].2010 IEEE Fourth International Conference on Semantic Computing,2010,61:268-276.

[5] Shihan Yang,Ying Zheng.Semi-Automatically Building Ontologies from Relational Databases[J].IEEE,2010:150-154.

[6] Peng Liu , Xiaoying Wang. Ontology Automatic Constructing Based on Relational Database[C]. 2010 Ninth International Conference on Grid and Cloud Computing,2010:86,412-415.

[7] /2001/sw/rdb2rdf[EB/OL].