语义化 DMN：在背景知识存在下的决策形式化与推理
人工智能
2018-09-18 v3
摘要
决策模型与标记(DMN)是对象管理组织(OMG)近期发布的一项标准，用于决策模型的获取与表示，并管理其与业务流程的互联。DMN 建立在决策表的概念之上，并将决策表组合为更复杂的决策需求图(DRG)，从而在业务流程模型与决策逻辑模型之间架起桥梁。DRG 可能依赖于额外的外部业务知识模型，而这些模型的功能并不属于该标准的一部分。在本文中，我们考虑最重要的一类业务知识，即概念上刻画感兴趣领域结构方面的背景知识，并提出决策知识库(DKB)，其从语义上将 DMN 中建模的 DRG 与通过带数据类型的一阶逻辑所捕获的领域知识相结合。我们为这种集成提供了基于逻辑的语义，并形式化了 DKB 的多种 DMN 推理任务。随后我们考虑以带数据类型的描述逻辑本体形式化的背景知识，并展示在此增强设定下 DMN 的主要验证任务如何形式化为标准的 DL 推理服务，且实际可在 ExpTime 内完成。我们在一个海上安全的案例研究中讨论了框架的有效性。
引用
@article{arxiv.1807.11615,
title = {Semantic DMN: Formalizing and Reasoning About Decisions in the Presence of Background Knowledge},
author = {Diego Calvanese and Marlon Dumas and Fabrizio Maria Maggi and Marco Montali},
journal= {arXiv preprint arXiv:1807.11615},
year = {2018}
}
备注
Under consideration for publication in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)