Лекция ОНТОЛОГИИ

Посмотреть архив целиком
ЛЕКЦИЯ:

ОНТОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ
КОРПОРАТИВНЫМИ ЗНАНИЯМИ
В.Б.Тарасов
Московский государственный технический
университет им. Н.Э. Баумана
E-mail: tarasov@rk9.bmstu.ru

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ
НА ПРЕДПРИЯТИЯХ КАК
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНАЯ ПРОБЛЕМА
Экономика: Управление знаниями как новая конкурентная стратегия,
связанная с формированием и освоением новых рынков (рынки знаний),
накоплением интеллектуального капитала и cозданием интеллектуальных
активов.

Теория организаций: Знания как главный ресурс создания,
функционирования и развития предприятий и организаций. Знание –
необходимое условие производства. Управление знаниями – основа
эффективности интеллектуальных производств в сетевых организациях.

Социология и социальная психология: Знания как основа
формирования человеческих (социальных) отношений и как их продукт.

Теория управления: Знания есть объект управления. Системы
управления знаниями (СУЗ).

Информатика и искусственный интеллект:
Корпоративные информационные системы. Инженерия знаний.
Инструментальные средства и технологии разработки СУЗ
(распределенные и объектно-ориентированные базы данных,

ДВЕ ГЛАВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
ЗНАНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ
1. Знания как ресурс
Управление знаниями обеспечивает интегрированный подход к
созданию, сбору, организации, использованию информационных
ресурсов предприятия и доступу к ним. Эти ресурсы включают
структурированные базы данных, документы и неявные знания
сотрудников.
Управление знаниями - это стратегия предприятия, включающая методы
коммуникаций на предприятии, направленные на обмен знаниями как
ресурсами, получение новых и обновление существующих знаний,
позволяющих сотрудникам своевременно решать конкретные задачи.
Знания, в отличие от других расходуемых ресурсов предприятия,
представляют собой активный ресурс, поскольку при их
расходовании могут порождаться новые знания

2. Знания как объект управления характеризуются
сложностью, неоднородностью, динамичностью, а, самое главное,
многочисленными НЕ-факторами (неполнота, противоречивость,

ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ КОРПОРАТИВНЫХ ЗНАНИЙ
Порожден
ие
Утилизаци
я

Оценка

Присвоен
ие

жизненный
цикл
знаний

Распростране
ние

Организаци
я

Отчужден
ие

Организация знаний = Представление знаний +
Пополнение знаний

ОНТОЛОГИИ:
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫЙ ПОДХОД
Понимание термина «онтология» зависит от контекста и
целей его использования. Можно выделить несколько
областей его применения.
1. Онтология как философская дисциплина (учение о бытие).
2. Онтология как концептуальная система.
3. Онтология как формальный взгляд на семантику.
4. Онтология как словарь, используемый логической
теорией.
5. Онтология как метауровневая спецификация логической
теории.
5. Онтология как спецификация концептуализации.

СПЕКТР ОПРЕДЕЛЕНИЙ ПОНЯТИЯ
«ОНТОЛОГИЯ» В ИСКУССТВЕННОМ
ИНТЕЛЛЕКТЕ
• Онтология – явная и формализованная спецификация
концептуальных (понятийных) моделей;
• Онтология – спецификация определенной темы;
• Онтология – это база знаний специального типа, которая может
читаться и пониматься, отчуждаться от разработчика и/или
физически разделяться их пользователями.
• Онтология включает систему моделей представления знаний.
Онтология включает в себя словарь терминов предметной области и
множество связей (типа «элемент-класс», «часть- целое»), которые
описывают, как эти термины соотносятся между собой. Фактически это
иерархический понятийный скелет предметной области.
Формально онтологию можно представить как систему с отношениями
(реляционную систему).

БАЗОВОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ
ОНТОЛОГИИ
Онтология – это явное и формализованное определение структуры
некоторой проблемной области (темы).
Подобное описание всегда опирается на концептуализацию этой
области, которая обычно задается в виде системы исходных объектов
(понятий), отношений между ними и положений (аксиом).
Поэтому онтологию часто понимают как «спецификацию общей,
разделяемой разными людьми концептуализации» или, иначе,
отождествляют с набором сосуществующих концептуальных моделей
предметной области.
По сути, онтологии отражают соглашения об единых способах
построения и использования концептуализации.
Значительный вклад в теорию и проектирование онтологий внесли
Т.Грубер, Н.Гуарино, Р.Мизогучи, Р.Студер, Т.А.Гаврилова, А.С.Клещев,
А.В.Смирнов, С.В.Смирнов и др.

ОНТОЛОГИЯ – ИЕРАРХИЯ ПОНЯТИЙ
В простейшем случае онтология описывает иерархию понятий, связанных
отношениями категоризации. В более сложных случаях в нее добавляются
подходящие аксиомы для выражения других отношений между понятиями и для
того, чтобы ограничить их интерпретацию.
Таким образом, онтология представляет собой базу данных/ знаний,
описывающую факты, которые предполагаются всегда истинными в рамках
определенного сообщества на основе общепринятого смысла используемого
словаря.
Например, в русле обеспечения взаимодействия виртуальных партнеров в сети
Интернет онтология есть иерархия понятий и связей между ними, вместе с
системой ссылок на www-документы, привязанных к этим понятиям (связям).
В онтологии должны выражаться смысловые аспекты коммуникации агентов,
поэтому ее подчас интерпретируют как тезаурус с размеченными
семантическими связями.
Модель онтологии должна обеспечивать:
а) представление множества понятий как древовидной (сетевой) структуры;
б) отображение достаточно богатого множества отношений, включающего не
только парадигматические (таксономические) отношения, но и отношения,
отражающие специфику предметной области;
в) применение декларативных и процедурных интерпретаций и отношений.

СХЕМА ПОИСКА В СЕТИ ИНТЕРНЕТ
НА БАЗЕ ОНТОЛОГИЙ

ТИПЫ ОТНОШЕНИЙ В ОНТОЛОГИЯХ
В онтологиях могут встречаться:
1) как обычные, так и нечеткие отношения;
2) как парадигматические, так и ситуационные.

ПАРАДИГМАТИЧЕСКИЕ ОТНОШЕНИЯ
Общие отношения для различных онтологий:
1) генеративные отношения «есть некоторый» (is_a);
2) таксономические отношения («класс-подкласс», «классэкземпляр);
3) родо-видовые отношения;
4) партономические (или мереологические) отношения
(«часть–целое»);
5) отношения наследования или генеалогические связи
(«предок-потомок»).
Эти отношения могут быть как четкими, так и нечеткими, например,
нечеткие генеративные отношения «есть некоторый со степенью ?»
(is_a_with_ ?).

МЕРЕОЛОГИЧЕСКИЕ
ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ОТНОШЕНИЯ
Название

Обозначения

Несвязность

DC

Часть

P

?c C (c, a ) ? C (c, b)

Собственная
часть

PP

P (a, b) ? ? P (b, a )

Равенство

EQ

P (a, b) ? P (b, a )

Перекрытие

O

?c P (c, a ) ? P (c, b)

Частичное
перекрытие

PO

O(a, b) ? ? P(a, b) ? ? P(b, a)

Внешняя
связность

EC

C ( a, b ) ? ? O ( a, b)

Формальная запись

? C ( a , b)

Графическая
Иллюстрация

ОБЩАЯ СХЕМА ВЗАИМОСВЯЗИ
ОНТОЛОГИЙ

ПОНЯТИЕ МЕТАОНТОЛОГИИ
• Когда говорят о метаонтологии, речь идет непосредственно об
используемом классе моделей (языке) представления
информации и знаний, например, семантические сети,
унифицированный язык моделирования UML, язык вебонтологий OWL и пр.
• Метаонтология определяет класс моделей и языков
представления информации и знаний. С ее помощью
устанавливается соответствие между характером используемой
информации (уровнем неопределенности) и выбираемым
языком ее описания.
• Гранулярная метаонтология определяет конкретный набор
взаимосвязанных моделей и языков представления
информации, каждый из которых ориентирован на работу с
качественной, неточной, нечеткой, неполностью определенной
информацией.
• Сингулярная же метаонтология определяет либо один язык,
либо семейство точных языков, ориентированных на работу с
количественной, точной информацией.

ПРОСТРАНСТВО КАК ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ
КАТЕГОРИЯ

Онтология пространства – это определение множества
пространственных примитивов и множества базовых пространственных
отношений.
Метод пространственной грануляции определяет способ связывания
логических утверждений с пространством.
Логические утверждения, истинность которых зависит от пространства ,
называются пространственными утверждениями.
В основе построения онтологии пространства лежит выбор базовой
модели (теории) пространства.

МОДЕЛИ ПРОСТРАНСТВА
НЬЮТОНА И ЛЕЙБНИЦА
В качестве двух классических моделей
пространства можно указать пространство
Ньютона и пространство Лейбница.
В отличие от теории «пустого» пространства
Ньютона, Лейбниц предложил реляционную
концепцию пространства, согласно которой
пространство связывается с порядком
взаимного расположения и сосуществования в
нем различных тел.
По Лейбницу, пространство представляется
неявно, через отношения между объектами.
Обычно в нем вводится определенная метрика
или топология, чтобы оценивать размеры
объектов и расстояния между ними.
Построение онтологии пространства
предполагает определение множества
пространственных примитивов, множества
базовых пространственных отношений,
задание структуры пространства – области
интерпретации пространственных примитивов
и ее свойств в виде аксиом теории
пространства, исходя из требований
предметной области (в д робототехники).

Свойства
пространства по
Ньютону

Свойства реального
пространства для
мобильного агента

1) бесконечность

1*) конечность

2) непрерывность

2*) дискретность

3) однородность

3*) неоднородность

4) изотропность

4*) неизотропность

5) неподвижность

5*) шкалированность

Исходя из сравнительного анализа свойств
абсолютного пространства Ньютона и
реального локального пространства
мобильного агента в работе для построения
онтологии пространства использована
базовая модель Лейбница
Поскольку, по Лейбницу реальное
физическое пространство интерпретируют
как множество объектов, в качестве
пространственных примитивов можно
использовать точки или области

СВОЙСТВА ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ
*
Обозначение отношений

Название отношений

R1 – быть дальше
R2 – быть ближе

Р

С

Т

АР

АС

Строгий порядок

+

+

+

Строгий порядок

+

+

+

R3 – быть равноудаленным

+

R4 – быть рядом

+

R5 – быть спереди (напротив)

Строгий квазипорядок

+

+

R6 – быть сзади

Строгий квазипорядок

+

+

R7 – быть сбоку

Строгий квазипорядок

+

+

R8 – быть правее

Строгий квазипорядок

+

+

R9 – быть левее

Строгий квазипорядок

+

+

R10 – быть больше

Строгий порядок

+

+

+

R11 – быть меньше

Строгий порядок

+

+

+

R12 – быть равным

Тождество

R13 – быть внутри

Строгий порядок

+

+

+

+

+
+

Р - рефлексивность,
С-симметричность,
Т-транзитивность,
АР-антирефлексивность,
R14 – быть вне
Строгий
порядок
+
+
+
АС-антисимметричность.

17

ПРИМЕР ИЕРАРХИИ КЛАССОВ В
ОНТОЛОГИИ ВЕРХНЕГО УРОВНЯ

ОНТОЛОГИИ В СИСТЕМЕ МОДЕЛЕЙ
ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ИНЖИНИРИНГ
(по Т.А.Гавриловой)
Онтологический инжиниринг включает теорию и технологии
разработки онтологий

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ОНТОЛОГИЙ С
ПОМОЩЬЮ ИНТЕЛЛЕКТ-КАРТЫ
(по Т.А.Гавриловой)

МЕНТАЛЬНАЯ КАРТА «ОНТОЛОГИИ
КОГНИТИВНОГО АГЕНТА»

22

ОНТОЛОГИЯ КАК
АЛГЕБРАИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
Алгебраическая система есть тройка

AS = ?? X, ? , П? ,
где X – непустое множество, называемое носителем
или основой алгебраической системы, ? – множество
операций, П – множество предикатов.
Заметим, что в ? могут входить константы, которые
рассматриваются как нульместные функции.
Объединение множеств операций и предикатов ? ? П
называется сигнатурой. Сам А.И. Мальцев называет
сигнатуру типом, а две алгебраические системы
одинаковой сигнатуры – однотипными.

ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОНТОЛОГИИ НА
ОСНОВЕ АЛГЕБРАИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
В общем случае формальная онтология есть тройка
ONT = ?С, R, О?,
где C – множество понятий онтологии;
R – множество отношений между понятиями;
O– множество операций над понятиями и отношениями, например,
O = (?, ?, \).
При ? = ? приходим к понятию онтологии как реляционной
системы.
Подобное представление онтологий как пар
ONT LW= ? С, R ? ,
определяет класс «легких» онтологий.
Когда определено также множество аксиом (проведена
аксиоматизация предметной области), онтология является «весомой»,
т.е. представляется тройкой ONT HW= ? С, R, AX ? .

ЕЩЕ ОДНА ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ
ОНТОЛОГИИ
С формальных позиций онтология состоит из словаря терминов, образующих
таксономию, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом
и правил вывода.
Таксономическая структура подразумевает иерархическую систему понятий,
связанных между собой отношениями вида (is_a, ?) («быть элементом класса
с некоторой степенью ?»). Отношение is_a позволяет организовать структуру
понятий онтологии в виде дерева.

Обычно формальная модель онтологии представляется в виде тройки
• ONT = ?С, R, Ф?,
где С – множество понятий предметной области,?С???,
R – множество отношений (возможно, взвешенных, нечетких) между
понятиями предметной области;
Ф ={f} – конечное множество функций интерпретации,
заданных на понятиях и/или отношениях онтологии ONT, f: Dn?{0,1},
D – область интерпретации.
В общем случае, значения истинности представляют собой числа из интервала [0,1], так
Что их можно понимать как значения вероятности, возможности или необходимости.

ФОРМАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ ОНТОЛОГИИ:
ЧАСТНЫЕ СЛУЧАИ
Формальная модель онтологии ONT = ?С, R, Ф?.
Частные случаи: 1. Оба множества R и Ф пусты. Тогда онтология ONT
трансформируется в простой словарь:
ONT0 = VOC = ? С, { }, { } ?.
Онтологии-словари имеют ограниченное использование, поскольку в них явно не
рассматривается смысл терминов. Но если используемые в онтологии термины
принадлежат очень узкой области знаний и их смысл уже заранее хорошо согласован в
рамках определенного сообщества, то представление онтологии в виде простого словаря
достаточно эффективно (например, индексы машин поиска информации в Интернет).

2.?R?= ?, но ?Ф?? ?. Тогда каждому понятию из С может быть поставлена в
соответствие функция интерпретации f из Ф.
Пусть С=С1?С2, где С1 – множество интерпретируемых терминов; С2 –множество
интерпретирующих терминов. Когда функция интерпретации f задается
оператором присваивания значений (С1:=С2, где С1 – имя интерпретации С2), то
онтология трансформируется в пассивный словарь VOCp.
Если же задать хотя бы часть интерпретирующих терминов из множества X2 процедурно,
то переходим к активному словарю VOCа. Элементы подобного словаря никак не связаны
между собой и играют роль ключей входа в онтологию.

3. ?R? ? ?, но ?Ф?= ?. Теперь получаем тезаурус. В частном случае имеем
таксономию, которая определяется в виде ONT1 = TAX = (X, {(is_a, ?)}, {}).

ТЕОРЕТИКО-ГРАФОВЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
ОНТОЛОГИИ. I
Размерность онтологии есть общее число вершин p и дуг q графа
онтологии. Она может задаваться как в аддитивной форме
d =p+q, так и в мультипликативной форме d*=p·q.
Влияние понятия в онтологии есть число его непосредственных
связей с другими понятиями, т.е. задается степенью вершины
графа онтологии – числом дуг qv, инцидентных вершине v,
которая соответствует данному понятию.
Количественные характеристики связности графа можно
использовать для оценки «богатства» онтологии.
Так, граф называется k-связным, если каждая его вершина
связана с числом k других вершин.
Сложность онтологии характеризуется разнообразием путей в
графе, ведущих от входа к выходу онтологии:

m m
1
??
?? ? ( sij ? 1)
m1 ?m2 i ?1 j ?1
1

Сложность онтологии характеризуется разнообразием путей в
графе, ведущих от входа к выходу онтологии:

2

27

ТЕОРЕТИКО-ГРАФОВЫЕ
ХАРАКТЕРИСТИКИ ОНТОЛОГИИ. II
Основными характеристиками онтологии являются глубина и ширина.
Так возможны три варианта определения глубины онтологии:
абсолютная глубина – сумма длин всех путей графа;
максимальная глубина – максимальная длина пути в графе;
cредняя глубина – абсолютная глубина, деленная на число путей в графе:
m

n

i ?1

j ?1

Dabs ?? ? sij ;

Dmax ?max s ( sij );

Dav ? Dabs N s ,

Аналогично абсолютная ширина онтологии есть сумма числа вершин для
каждого уровня иерархии, взятая по всем уровням.
Максимальная ширина – это максимальное количество вершин на одном
уровне, а средняя ширина –абсолютная ширина, деленная на количество
уровней.
t

Wabs ?? pi ;
i ?1

Wmax ?max t ( pi );

Wav ?Wabs L

МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ
НЕЧЕТКИХ ОНТОЛОГИЙ








На первом (верхнем) уровне расположена
комплексная проблемная область D (например,
когнитивные транспортные роботы), которая
предполагает слияние источников информации
(экспертов, коллекций текстов) из разных
областей (робототехника, когнитивные науки,
промышленные транспортные системы).
Подобласти ПрО SD (второй уровень).
Например, робототехника, когнитивные науки,
промышленные транспортные системы.
Каждая подобласть характеризуется своими
источниками информации (третий уровень).
С их помощью строится иерархия понятий
ПрО, где на четвертом уровне расположены
базовые категории онтологии Ci, i = [1; n].
(«робот», «познание», «движение»).
На пятом (нижнем) уровне – ключевые слова,
относящиеся к именам категорий kj. j = [1; m].
(«мобильный робот», «космический робот»,
«интеллектуальный робот», «когнитивный
робот»).

C1 C 2
k1
R ?k 2
...
km

? r11
?r
? 21
? ...
?
? rm1

r12
r22
...
rm 2

... C n
... r1n ?
... r2 n ?
?
... ... ?
?
... rmn ?
29

АЛГОРИТМ
ПОСТРОЕНИЯ
НЕЧЕТКИХ
ОНТОЛОГИЙ

30






Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.