【摘 要】
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随着计算机的普及与快速发展,如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理,提高知识推理的有效性与准确率,成为当前知识服务领域的难题之一。文章基于本体（Ontol
【机 构】
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广东省农业科学院科技情报研究所,中山大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）（2006AA10Z239）, 广东省“直通车工程”项目（2007B040801039）资助
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随着计算机的普及与快速发展,如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理,提高知识推理的有效性与准确率,成为当前知识服务领域的难题之一。文章基于本体（Ontology）的知识组织方式和粗糙集（Rough Set）理论的知识获取技术,针对批量数据的规则提取实现知识推理,提出知识推理模型ORSKM。ORSKM模型利用九元组构建领域本体,实现实例数据的语义化描述;从领域本体的属性中提取粗糙集的决策表,由决策表对领域本体关系进行领域知识知识库归约,获取领域知识相关的属性规则;通过粗糙集知识推理算法实现知
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