时间是描述数据变化过程的一个重要维度,现实世界中多数数据都具有时态特性,分析和挖掘时态数据中的有效信息成为数据管理和数据分析领域的研究热点。随着用户对信息质量要求的提高,信息语义化成为信息管理、利用、共享的主要方式和必然趋势。本体是一种有效的信息管理、共享与知识建模的方式,但是,静态本体对时间处理得不够细致,无法表达隐式时间,现实中大量存在的时态信息没有得到充分利用。从时态信息中快速获取隐含信息是实际应用中不可缺少的一部分,因而如何高效地利用这类信息推理出本体知识是一个需要解决的问题。本文利用基于时态本体的时态数据表示方法进行时态推理。时间本体实现了时间领域中的共享概念及其关系的形式化说明,加强了领域知识的共同理解,同时具备较好的推理能力。而时间和事件是分不开的,将时间本体和事件本体进行融合后得到的时态本体,能够更好地表示事物的变化过程。表示为了得到更多有效的隐含关系,只靠时态本体是不够的。规则可以增强本体的推理效果,推理时利用规则推理引擎对事实数据和规则进行时态推理,可以获得更多知识。所以,本文从语义角度出发,围绕时间信息的推理问题,在时态数据表示、时态推理算法等方面进行研究,在关键问题的研究上取得了如下进展:(1)建模时态数据表示方法。利用BFO和OWL-Time等上层本体,构建了通用的时态本体模型,据此构建基于SWRL的推理规则,实现了基于时态本体的时态数据表示方法。(2)改进ReteOO算法。虽然,ReteOO算法已经成功应用于Drools规则推理引擎,但是该算法在推理效率上仍有提高的空间。根据局部性原理,在ReteOO构建的规则网络中,通过在根节点和Alpha节点之间引入快捷内存区的概念,并在快捷内存区中建立时态模式队列,从而提高推理效率。(3)设计并实现了基于时态本体的时态推理原型系统。以人力资源领域为应用背景,利用该领域的时态数据表示方法和改进后的ReteOO进行实验分析。最后,通过实验验证了所提出的系统框架的可用性和有效性,并通过对比实验对本系统做出了合理的评估。