语义网络（Semantic
Network）是Quillian根据人类联想记忆的一个显示心理学模型提出的。他主张在处理稳居时，将语义放在首位。1970年Simmon正式提出了语义网络的概念，槟讨论了它和一阶谓词逻辑的关系。语义网络是一种带有标记的有向图，最初用于表示命题信息，现被广泛用于知识表示的专家系统。语义网络有别于语义网，语义网络早于语义网出现，20世纪70年代被作为一种知识表示的手段和工具提出。语义网络和语义网是两个截然不同的概念。语义网是W3C提出的，其又被称为web3.0，语义网的相关内容参见再识语义网。语义网络上的节点表示物理实体、概念或状态，连接节点的“边”用于表示实体的关系。语义网络中对节点和边没有其他特殊规定，因此语义网络的描述对象比较广。语义网络的优点：1）重要的相关性得以明确表示；2）相关事实可以从直接相连的节点推导出来，不必查边整个知识库；3）可以建立属性继承层次关系；4）可以对继承的属性进行演绎如三段式推理；5）可以建立状态和动作的描述。缺点：不能保证语义网络操作结论的有效性，我想这方面要在语义的语境里下功夫；2）对语义网络，对术语和约定的语义解释要依赖于操作的应用程序；3）对语义网络进行的搜索需要强有力的组织原则。语义网络的建模不需要像本体那样必须有专家参与。
本体在再识语义网里面也有提到，这里主要是讲本体与语义网络的联系与区别。联系：两者都是知识表示的形式，都可用带有标记的有向图来表示概念间的关系，并适合于逻辑推理。区别：1）本体是面向特定领域公认的概念，是规范的、明确的、形式化的、共享的、公认的；语义网络中描述的对象没什么特殊的限定，语义网络可以描述诸如：我的汽车是红色的，而本体呢！适合表达如：“组织内部的构成”，所以语义网络的描述范畴大于本体。2）通过5个建模元语：概念、属性、函数、公理、实例，来描述对象，这样描述的深度就远远大于语义网络。3）本体的开发比较困难，需要专家的参与；语义网络前面也提到过不必需要专家的参与。
语义网格（Semantic
Grid）我个人觉得其是语义网、网格及web服务相结合的产物
，目标是实现知识表示、知识获取、知识的可视化；在动态的虚拟组织中有效的进行知识传播和管理；实现知识的关联和集成；根据语义性衍生出新的知识。有人提出网络技术的未来趋势是web服务与网格的融合，我想语义网的作用也不容忽视。
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