加权霍恩子句(WHC)：扩展SWRL以建模前提重要性并处理缺失数据的研究

为解决SWRL规则在推理过程中无法建模前提重要性及处理缺失数据的问题，研究人员提出加权霍恩子句(WHC)扩展方法。通过为规则前提分配权重并引入置信度阈值，WHC实现了灵活推理与缺失数据容忍。研究开发了开源原型推理器，实验表明WHC在药物样本匹配等场景中显著优于传统SWRL。该成果为知识图谱在数据不完整领域的应用提供了新范式。

　　

在司法鉴定和药物分析领域，专家常需通过样本特征匹配来识别潜在犯罪网络。传统基于语义网规则语言(SWRL)的推理系统面临两大挑战：一是所有规则前提被视为同等重要，无法体现专家经验中不同特征的判别力差异；二是当样本数据缺失时，系统会完全停止推理，这与人类专家"部分满足也可推测"的思维模式相悖。法国缉毒部门在STUPS?数据库的实战中发现，现有技术难以平衡规则表达的严谨性与实际操作的灵活性。

针对这些问题，一项创新性研究提出了加权霍恩子句(Weighted Horn Clause, WHC)扩展方法。该研究通过三项核心技术突破实现了规则推理的革新：首先引入原子权重系统，允许为每个规则前提分配0-1区间的重要性分值；其次设计置信度阈值机制，当满足前提的权重总和达到阈值即可触发推理；最后开发缺失数据容忍算法，通过部分满足前提的权重累计实现不完整数据下的渐进式推理。

研究结果部分显示：在"药物样本匹配"案例中，WHC规则将特征c1和c2分别赋予1.0和0.5的权重，当c2数据缺失时仍能通过c1匹配样本（置信度0.8）。原型系统测试表明，相比传统SWRL，WHC在保持推理准确性的同时，将缺失数据场景下的推理覆盖率提升42%。讨论部分强调，该方法首次在形式化逻辑系统中实现了"重要性加权"与"容错推理"的统一，为司法鉴定、医疗诊断等不确定知识领域提供了新的知识表示框架。特别值得注意的是，WHC保持与OWL本体的完全兼容，无需修改现有知识库即可实现功能扩展。这项发表于《Expert Systems with Applications》的研究，为知识图谱在现实场景中的应用开辟了新路径。