Решение пользовательских задач с помощью построенной онтологии корпоративной СУЗ

В приложении 4 приведены примеры запросов построенной ассоциативной онтологии. Типовые запросы можно формализовать, облегчив работу пользователей с онтологией.

На практике предлагается следующая методика использования онтологии. Приведённая онтология (вариант 3) представляет собой пример индивидуальной онтологии, то есть онтологии, отражающий ассоциативную сеть одного сотрудника. Предлагается под руководством специалиста по управлению знаниями собирать такие онтологии со всех сотрудников, обладающих ценной экспертизой, после чего объединять эти ассоциативные сети в единую онтологии.

Построенная таким образом из множества индивидуальных онтологий единая онтология позволяет осуществлять навигацию по знаниям, выполнять запросы к знаниям и, самое главное, осуществлять вывод знаний.

Вывод знаний в такой онтологии выполняется через выявление новых связей между тесно связанными узлами. Теснота связей между двумя концептами определяется через их общие связи с учётом направлений.

Полученная единая онтология позволяет выводить окружение любого интересующего понятия. Так, можно вывести все предшествующие и последующие понятия в иерархии, а также все понятия, с которыми интересующее понятие связано.

Также следует заметить, что для корректной отработки запросов на вывод связанных понятий необходимо разделять аксиомы под-классов (split subClass axioms) на отдельные атомарные аксиомы. Альтернативный вариант заключается в изначальном написании аксиом в атомарном виде.

В процессе реализации методики создаётся несколько онтологий: индивидуальные онтологии для анализа индивидуальной ассоциативной сети для решения задач интеграции и единая интегрированная онтология. Запросы на языке SPARQL могут применяться на разных стадиях методики к разным онтологиям. Запросы можно классифицировать следующим образом:

• · отображение ассоциативного окружения;
• · отображение количественных метрик онтологии (например, мощность исходящих/входящих понятий или расстояние между понятиями);
• · поиск понятий по онтологии;
• · поиск понятийных кластеров с использованием метрик;
• · другое.

Примеры запросов, демонстрирующие гибкость языка SPARQL для решения пользовательских задач, приведены в Приложении 4. Типовые пользовательские запросы приведены в Приложении 2.