3 政务规则库

如图4-32所示，在政务知识谱线中，我们将符号型政务知识以产生式表示并对应于政务规则库。规则是传统V领域基于知识系统的主要知识形态，一般对应于领域知识（如业务流程知识、操作规范、法律法规等〉、行家里手高度明晰化的运作经验以及元知识等。政务规则库是以某种组织结构存储于计算机内的规则集。传统V领域基于规则的系统大多基于语言，直接以规则表示产生式，此时规则库成为？程序的必要组分；然而，由于规则与其处理系统的紧耦合关系，严重影响了系统的“鲁棒性”和易维护性。如此，政务规则的存储与组织需要另寻方法。

显然，规则库应该独立于其处理系统以文件的形式存储于外部介质，并且要抽象出规则间层次推理关系，形成有效库结构，以确保规则处理系统的运行效率，亦即支持政务知识链后续环节效率和有效性的实现，从而实现知识链环节间集成。基于上述考虑，我们设计了政务规则库的组织结构。

规则库中的规则往往是相互关联的，某一规则的后件可能是另一规则的前件组分；对规则集作关联分析，将其归并为一棵或若干棵推理与或树（简称推理树，见本章前述讨论〉。推理树直观地描述了规则集中各规则间的推理关系，政务规则库在其导弓I下将规则库中的政务规则组织成层次结构；将属于不同推理树中的规则聚类为不同规则块，从而使整个政务规则库呈现出分块、分层的“树”状结构。由于含析取式的规则可分解为若干只含合取式的规则，故任何规则最终都可归一化为如下形式：

I？（条件1〉 0 （条件2〉 0- ）0 （条件4    断言7动作。

但如果只对规则的前件与后件加以存储，就无法体现规则间的推理关系，上述的讨论也就陷于空谈。为了将规则库的层次信息赋予每条规则，我们给每条规则增加指针信息，该信息既可以作为规则的唯一标识并以其为索引，也可以存放关联信息以便指征规则间的推理关系。鉴于推理树中每个结点（根结点除外〉有且只有一个父结点，因此该指针信息只用来指引当前结点的父结点（如图4-39）0其中0为规则前件（可能为若干事实的合取〉，II为规则后件。政务规则库结构能够方便规则的调度和搜索〔通过上层规则调度或搜索下层规则使得规则调度灵活、迅速，从而提髙政务知识链后续环节的推理效率。

如前所述，政务规则库中的规则按彼此间的推理关系可以聚类为不同规则块，亦即多棵推理树。此外，自然状态下，同一规则前件可能对应多条彼此呈析取关系的规则后件。显然，规则分解应对规则前件和后件同时进行。即便如此，对于后件呈析取关系的规则，如果按上述结构直接存储，显然会使规则库因前件