LUẬN án TIẾN sĩ KHOA học máy TÍNH một số PHƯƠNG PHÁP xử lý TRI THỨC KHÔNG NHẤT QUÁN TRONG ONTOLOGY

ĐẠI HOC HUE TRƯ NG ĐẠI HOC KHOA HOC NGUYEN VĂN TRUNG M T SO PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TRI THỨC KHÔNG NHAT QUÁN TRONG ONTOLOGY LU N ÁN TIEN SĨ KHOA HOC MÁY TÍNH HUE - NĂM 2018 ĐẠI HOC HUE TRƯ NG ĐẠI HOC KHOA HOC NGUYEN VĂN TRUNG M T SO PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TRI THỨC KHÔNG NHAT QUÁN TRONG ONTOLOGY CHUYÊN NGÀNH: KHOA HOC MÁY TÍNH Mà SO: 62.48.01.01 LU N ÁN TIEN SĨ KHOA HOC MÁY TÍNH Ngư i hư ng dȁn khoa hoc: PGS TS HOÀNG HǓU HẠNH HUE - NĂM 2018 L I CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cáu tơi thực hi n hướng dan PGS TS Hồng Hǎu Hạnh Nhǎng n®i dung cơng trình cơng bo chung với tác giả khác đong ý đong tác giả đưa vào lu n án Các so li u ket nghiên cáu trình bày lu n án trung thực, khách quan chưa công bo tác giả bat cá cơng trình khác Nghiên cáu sinh Nguyen Văn Trung i L I CẢM ƠN Lu n án thực hi n hồn thành Khoa Cơng ngh Thông tin, Trường Đại hoc Khoa hoc, Đại hoc Hue Trong suot trình hoc t p thực hi n lu n án, nh n rat nhieu quan tâm, đ®ng viên, giúp thay giáo hướng dan, thay cô giáo Khoa Công ngh Thơng tin, Phịng Đào tạo Sau đại hoc Ban Giám hi u Trường Đại hoc Khoa hoc Tôi xin bày tỏ lòng biet ơn sâu sac đen PGS TS Hồng Hǎu Hạnh người thay t n tình hướng dan, đ®ng viên truyen đạt nhǎng kinh nghi m quý báu nghiên cáu khoa hoc đe có the hồn thành lu n án Tơi xin chân thành cảm ơn quý thay cô giáo Khoa Công ngh Thông tin tạo đieu ki n thu n lợi cơng tác đe tơi có the hồn thành cơng vi c nghiên cáu Tơi xin cảm ơn q thay cán b® Phịng Đào tạo Sau đại hoc, Ban Giám hi u Trường Đại hoc Khoa hoc giúp vi c hồn thành ke hoạch hoc t p Tơi xin trân cảm ơn q thay giáo H®i đong Khoa hoc Khoa Công ngh Thông tin đoc đưa nhǎng góp ý xác đáng cho lu n án Tôi xin trân cảm ơn quý thay cô giáo anh chị đong nghi p Khoa Công ngh Thông tin giúp đơ, chia sẻ q trình cơng tác, hoc t p, nghiên cáu thực hi n lu n án Cuoi xin cảm ơn nhǎng người thân gia đình ln ủng h®, chia sẻ khó khăn suot trình hoc t p, nghiên cáu thực hi n lu n án Nghiên cáu sinh Nguyen Văn Trung MỤC LỤC L i cam đoan L i cảm ơn Mnc lnc Danh mnc tfi viet tat, thu t ngf Danh mnc ký hi u Danh mnc bảng, bieu Danh mnc hình vẽ M đau Chương TONG QUAN VE XỬ LÝ TRI THỨC KHÔNG NHAT i ii iii v vi vii viii QUÁN TRONG ONTOLOGY 1.1 Ontology tri thác không nhat quán 1.2 Khung l p lu n với ontology không nhat quán sả dụng chien lược phát trien tuyen tính t p tiên đe dien giải .15 1.2.1 Các khái ni m 15 1.2.2 Hàm chon 19 1.2.3 Phép suy lu n không chuȁn sả dụng hàm chon đơn u .19 1.2.4 Phép suy lu n không chuȁn sả dụng hàm chon dựa liên 1.2.5 quan cú pháp 22 Các nghiên cáu liên quan đen khung l p lu n với ontology không nhat quán sả dụng chien lược mở r®ng tuyen tính t p tiên đe dien giải 27 1.3 Xả lý tri thác không nhat quán q trình tích hợp ontology theo phương pháp đong thu n 30 1.3.1 1.3.2 1.3.3 1.3.4 Ho sơ xung đ®t .31 Sự không nhat quán tri thác 32 Hàm đong thu n 35 Các nghiên cáu liên quan xả lý không nhat quán tri thác q trình tích hợp ontology bang phương pháp đong thu n 38 1.4 Tieu ket Chương .41 Chương SUY LU N V I ONTOLOGY KHÔNG NHAT QUÁN SỬ DỤNG HÀM CHON DỰA TRÊN Đ LIÊN QUAN NGữ NGHĨA 42 2.1 Khoảng cách ngǎ nghĩa giǎa hai khái ni m ontology 44 2.2 Khoảng cách ngǎ nghĩa giǎa hai bieu thác khái ni m theo ontology tham chieu 49 2.3 Khoảng cách ngǎ nghĩa giǎa hai tiên đe theo ontology tham chieu .51 2.4 Suy lu n với ontology không nhat quán sả dụng hàm chon dựa khoảng cách ngǎ nghĩa 54 2.5 Thực nghi m đánh giá ket 62 2.6 Tieu ket Chương .66 Chương XỬ LÝ XUNG Đ T MỨC KHÁI NI M TRONG Q TRÌNH TÍCH H P ONTOLOGY 3.1 3.2 3.3 3.4 67 Mơ hình tích hợp tri thác dựa lý thuyet đong thu n 67 Các mác xung đ®t q trình tích hợp ontology 71 Xả lý xung đ®t mác khái ni m q trình tích hợp ontology 73 Van đe xây dựng hàm đánh giá khoảng cách cho mien giá trị thu®c tính 80 3.4.1 Hàm đánh giá khoảng cách giǎa hai bieu thác khái ni m 80 3.4.2 Hàm đánh giá khoảng cách giǎa hai khoảng dǎ li u .81 3.5 Tieu ket Chương .88 Chương XỬ LÝ XUNG Đ T MỨC TIÊN ĐE TRONG Q TRÌNH TÍCH H P ONTOLOGY 89 4.1 Mơ hình xả lý xung đ®t tri thác cap đ® cú pháp 90 4.1.1 Bài tốn tìm đong thu n cơng thác h®i tiêu chuȁn cho đong thu n 93 4.1.2 Phân tích tiêu chuȁn đong thu n 95 4.1.3 Thu t toán xác định đong thu n 104 4.2 Xả lý xung đ®t mác tiên đe q trình tích hợp ontology 110 4.3 Tieu ket Chương 113 KET LU N 114 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ TÀI LI U THAM KHẢO 116 117 DANH MỤC TỪ VIET TAT, THU T NGữ Tf viet tat, thu t ngf ODP Dien giải Over-determined Processing Quy trình xả lý xác định OWL Ontology Web Language Ngôn ngǎ ontology dùng cho Web W3C World Wide Web Consortium Tő chác tiêu chuȁn quoc te ve World Wide Web Ho Conflict profile sơ xung đ®t Consensus theory Data Lý thuyet đong thu n property Domain Thu®c tính dǎ li u Object property Open World Assumption Range Semantic wiki Mien xác định (của thu®c tính) Thu®c tính đoi tượng Giả thiet the giới mở Mien giá trị (của thu®c tính) Wiki ngǎ nghĩa DANH MỤC KÝ HI U Ký hi u Dien giải ý nghĩa O Ontology Σ Ontology không nhat quán ΣJ, ΣJJ Ontology nhat quán với tiên đe chon tà m®t ontology khơng nhat qn khác Phép suy lu n không chuȁn |≈ |≈Syn Phép suy lu n không chuȁn sả dụng hàm chon dựa đ® liên quan cú pháp |≈O Phép suy lu n không chuȁn sả dụng hàm chon dựa khoảng cách ngǎ nghĩa ontology tham chieu O Các tên vai trị, thu®c tính R, S A, B Các tên cá the DPO(C) T p khái ni m cha trực tiep khái ni m m®t ontology DCO(C) T p khái ni m trực tiep khái ni m m®t ontology LCPO(C, D) C, T p khái ni m cha chung toi thieu hai khái ni m m®t ontology D CE , Các tên khái ni m CE Các bieu thác khái ni m DR1, DR2 Các khoảng dǎ li u Kieu DT dǎ li u U X, Y T p vũ trụ Các ho sơ xung đ®t T1, T2 Các tiêu chuȁn cho b® tri thác tích hợp Các H1 , H2 tiêu chuȁn cho công thác h®i tích hợp DANH MỤC BẢNG, BIEU Bảng 2.1 Các tiên đe ve bieu thác khái ni m 54 Bảng 2.2 Các tiên đe ve thu®c tính đoi tượng 55 Bảng 2.3 Các tiên đe ve thu®c tính dǎ li u, định nghĩa kieu dǎ li u, khoá bieu thác khái ni m, phát bieu ve dǎ ki n 56 Bảng 2.4 Các ontology thực nghi m 63 Bảng 2.5 So sánh theo so lượng ket xác định truy van .65 Bảng 2.6 So sánh phát trien t p tiên đe dien giải .65 Bảng 3.1 Cau trúc khái ni m Course ontology 86 Bảng 4.1 Ví dụ ve cơng thác h®i tác tả mơ tả tính chat thu®c tính hasSpouse 91 Bảng 4.2 Trạng thái tri thác tác tả cho toán minh hoạ 109 khoảng cách với X loại bỏ z m®t hai thành phan đe tìm thành phan tot Đ® phác tạp bước O(m.n.m2) = O(n.m3) • Bư c kiem tra giao hai t p hợp Z+, Z−, cú đ phỏc l O(m2) ã B c tính khoảng cách tàng cơng thác h®i x với ho sơ xung đ®t X (đe tìm cơng thác h®i đạt cực tieu khoảng cách đen X) Đ® phác tạp bước O(n.n.m2) = O(n2.m2) Sau bước khởi tạo Bư c 1, thu t toán thực hi n m®t ba bước: ho c Bư c ho c Bư c ho c Bư c Đ® phác tạp thu t tốn tương cho ba trường hợp là: • O(max{n.m2, m, n.m3}) = O(n.m3) • O(max{n.m2, m, m2}) = O(n.m2) • O(max{n.m2, m, n2.m2}) = O(n2.m2) Như v y, đ® phác tạp thu t toán sě O(max{n.m3, n.m2, n2.m2}) Neu m < n đ® phác tạp thu t tốn O(n2.m2) Trong trường hợp cịn lại, đ® phác tạp thu t tốn O(n.m3) Ví dn minh hoạ cho Thu t toán 4.1 Sả dụng ký hi u L = {t1, t2, t3, t4} đe bieu dien tính chat thu®c tính hasSpouse Ví dụ 4.1, tác tả a1, a2, , a6 đưa ý kien dạng cơng thác h®i Bảng 4.2 bên Chúng ta sě áp dụng Thu t tốn 4.1 đe tìm tri thác đong thu n tà ý kien tác tả Ho sơ X thành l p gom cơng thác h®i sau: X = ,({t1 , t3 , t4 }, {t2 }), ∗ ({t1 }, {t3 , t4 }), ({t1 }, {t3 }), ({t3 }, {t1 }), ({t3}, ∅), Sau bước (a) thu t tốn, có: x∗+ = {t1 , t3 } x∗− = {t3 , t4 } Do x∗+ ∪ x∗− /= ∅ nên sě tìm cách loại nhǎng literal chung m®t hai thành phan đong thu n (theo bước (b)): Với x∗+ ∩ x∗− = {t3 }, ta xét hai tőng khoảng cách sau đây: d∧ ({t1}, {t3, t4}), X d∧ ({t1, t3}, {t4}), X Bảng 4.2: Trạng thái tri thác tác tả cho toán minh hoạ Tác tả Trạng thái tri thác a1 t1 ∧ ¬t2 ∧ t3 ∧ t4 a2 t1 ∧ ¬t3 ∧ ¬t4 a3 t1 ∧ ¬t3 a4 t1 ∧ ¬t3 ∧ ¬t4 a5 ¬t1 ∧ t3 ∧ ¬t4 a6 t3 Với ý card(L) = 4, ta lan lượt tính: d∧ ({t1}, {t3, t4}), ({t1, t3, t4}, {t2}) card({t1} Δ {t1, t3, t4}) card({t3, t4} Δ {t2}) =2 + = Tương tự, • d∧ ({t1}, {t3, t4}), ({t1}, {t3, t4}) = • d∧ ({t1}, {t3, t4}), ({t1}, {t3}) = • d∧ ({t1}, {t3, t4}), ({t3}, {t1, t4})8 = • d∧ ({t1 }, {t3 , t4 }), ({t3 }, ∅) = 4 • d∧ ({t1, t3}, {t4}), ({t1, t3, t4}, {t2}) = • d∧ ({t1, t3}, {t4}), ({t1}, {t3, t4})8 = • d∧ ({t1, t3}, {t4}), ({t1}, {t3}) =3 • d∧ ({t1, t3}, {t4}), ({t3}, {t1, t4}) = • d∧ ({t1 , t3 }, {t4 }), ({t3 }, ∅) = Như v y: • d∧ ({t }, {t , t }), X = +2∗ 0+ + + = 15 • d∧ ({t , t }, {t 8 8 13 2 }), X = + ∗ + + + = 13 15 8 8 Do d∧ ({t , t }, {t }), X = < = d∧ ({t }, {t , t }), X nên ta quyet định loại t3 khỏi x∗− 8 Cuoi cùng, đong thu n ho sơ X ({t1, t3}, {t4}), t1 ∧ t3 ∧ ¬t4 4.2 Xf lj xung đ t mfíc tiên đe q trình tích h p ontology M®t ontology có the xem xét m®t t p tiên đe bieu dien tri thác ve m®t lĩnh vực cụ the Neu dùng m®t literal đe bieu dien m®t tiên đe ontology, tri thác ontology có the bieu dien dạng cơng thác h®i literal Chính v y, không nhat quán ve t p tiên đe ontology có the bieu dien m®t ho sơ xung đ®t cơng thác h®i literal Với nh n xét này, tốn xả lý xung đ®t mác tiên đe q trình tích hợp ontology có the giải quyet dựa ket Mục 4.1 Xét n (n ∈ N∗) ontology O1, O2, , On, moi ontology Oi (i = 1, 2, , n) bieu dien bang m®t b® bon ⟨Ci, Ii, Ri, Zi⟩, với: • Ci t p khái ni m ontology Oi • Ii t p cá the ontology Oi • Ri t p moi quan h ontology Oi • Zi = {zi1, zi2, , zni i } t p tiên đe ontology Oi, gom ni tiên đe Ontology Oi (i = 1, 2, , n) the hi n m®t trạng thái tri thác bieu dien bang m®t cơng thác zi ∧ zi ∧ ·n · · ∧ zi i Vi c tích hợp n ontology O1, O2, , On hieu tìm t p tiên đe có the đại di n cho n t p tiên đe Z1, Z2, , Zn Goi Z := {t1, t2, , tm} (m ∈ N∗) t p literal cho moi tiên đe ontology Oi (i = 1, 2, , n) đeu có the bieu dien dạng literal ho c phủ định literal Z: ∀α ∈ Zi(i = 1, 2, , n), ∃t ∈ Z : (t ≡ α) ∨ (¬t ≡ α) Với t p hợp Z này, có the xem m®t ontology Oi m®t trạng thái tri thác bieu dien bang m®t cơng thác h®i xi ∈ Conj(Z) với xi 1≡ z2i ∧z i ∧·n · ·∧z i i Như v y, với n ontology O1, O2, , On có the l p m®t ho sơ X = {x1, x2, , xn} xi ≡ 1zi ∧2 zi ∧· · ·n ∧ zi i Đong thu n x∗ ho sơ X xác định bang Thu t toán 4.1 sě t p tiên đe tot nhat ve m t cú pháp tà ontology cho Tuy nhiên, x∗ có the khơng nhat qn ve m¾t ngũ nghĩa Đoi với trường hợp này, có the khac phục bang chon Z1, Z2, , Zn m®t t p tiên đe sai khác nhat so với x∗ (t p tiên đe có tőng khoảng cách đen x∗ đạt cực tieu) Tà phân tích nêu trên, lu n án đe xuat Thu t toán 4.2 xác định đong thu n ve m t cú pháp t p tiên đe Z1, Z2, , Zn Ý tưởng thu t toán sau: • Xây dựng t p literal Z cho moi t p tiên đe ontology đeu có the bieu dien dạng m®t cơng thác h®i Conj(Z) • Với moi t p tiên đe Zi, (i = 1, 2, , n), cho bő sung α ∈ L neu α m®t h logic t p tiên đe Zi (nghĩa là, α có the suy tà t p hợp tiên đe Zi) Tương tự v y, bő sung ¬α vào t p tiên đe Zi neu ¬α h logic t p tiên đe Zi Vi c bő sung tiên đe α ho c ¬α vào t p Zi đe đảm bảo tính tan so xuat hi n thực tiên đe tiem ȁn ontology Đieu quan thu t toán xác định đong thu n (Thu t tốn 4.1) có xét đen tan so xuat hi n literal cơng thác h®i thu®c ho sơ xung đ®t Chȁng hạn, neu β ∧ γ ⇒ α có the xem t p tiên đe {β, γ} có cháa tiên đe α • Thành l p ho sơ xung đ®t X ∈ Conj(Z) tà n t p tiên đe ontology O1, O2, , On: X = {Z1, Z2, , Zn} • Sả dụng Thu t toán 4.1 đe xây dựng đong thu n x∗ ho sơ X Neu x∗ nhat quán ket lu n x∗ t p tiên đe tot nhat, ngược lại, tìm Zi (i = 1, 2, , n) cho t p tiên đe có khoảng cách nhỏ nhat đen x∗ ket lu n t p tiên đe tot nhat N®i dung thu t tốn trình bày cụ the sau: Thu t toán 4.2: Xác định t p tiên đe đong thu n ontology Đau vào: Ontology O1, O2, , On với t p tiên đe Z1, Z2, , Zn (n ∈ N∗) Đau ra: T p tiên đe x∗ đại di n tot nhat cho t p tiên đe ontology O1, O2, , On begin Bư c Z := ∅; foreach Oi ∈ {O1, O2, , On} foreach∈α Zi needAdd := true; foreach z ∈ Z if (z ≡ α) or (¬z α) then ≡ needAdd := false; break; if (needAdd = true) then Z := Z ∪ {α}; Bư c foreach Oi ∈ {O1, O2, , On} foreach z ∈ Z \ Zi if (Zi |= z) then Zi := Zi ∪ {z}; if (Zi |= ¬z) then Zi := Zi ∪ {¬z}; Bư c L p ho sơ xung đ®t X := {x1, x2, , xn} với xi ∈ Conj(Z) bieu dien trạng thái tri thác tương t p tiên đe Zi ontology Oi ; Bư c Bư c Xác định x∗ đong thu n ho sơ xung đt X theo Thuắt toỏn 4.1; if (x l nhat quán) then Z∗ := x∗; else Z∗ := Z1; foreach ZJ ∈ {Z2, Z3, , Zn} if η(x∗, ZJ) < η(x∗, Z∗) then Z∗ := ZJ; 4.3 Tieu ket Chương Trong chương này, lu n án trình bày mơ hình xác định đong thu n tri thác bieu dien dạng h®i literal Sau định nghĩa khoảng cách giǎa hai t p hợp (là t p t p ký hi u L cho trước), lu n án phân tích tính chat cháng minh m®t so định lý the hi n moi quan h giǎa tiêu chuȁn xác định đong thu n ho sơ cơng thác h®i Trên sở lu n án đe xuat thu t toán xác định đong thu n ho sơ cơng thác h®i Tà mơ hình xác định đong thu n tri thác bieu dien dạng h®i literal , lu n án đe xuat m®t phương pháp xả lý xung đ®t cap đ® cú pháp q trình tích hợp ontology Phương pháp có the áp dụng đe ho trợ xác định phiên tot nhat tà nhǎng đóng góp tác tả phân tán q trình xây dựng ontology dạng c®ng tác [59] Ket chương trình bày H®i thảo Artificial Intelligence in Theory and Practice IV (2015) [CT4] đăng tạp chí Khoa hoc Đại hoc Hue (2015) [CT3] KET LU N Ket lu n Ontology thành phan quan trong nen tảng dụng web ngǎ nghĩa Đ c trưng có the mở r®ng, có the tái sả dụng ontology m®t m t giúp h thong có the trao đői chia sẻ tri thác, m t khác tiem ȁn khả làm xuat hi n tri thác không nhat quán Xả lý tri thác khơng nhat qn nói chung xả lý tri thác khơng nhat qn ontology nói riêng tốn phác tạp khoa hoc máy tính Hai tình huong đien hình ve xả lý tri thác không nhat quán ontology là: (1) xác định ket có nghĩa truy van với ontology khơng nhat qn, (2) tích hợp ontology khơng nhat qn đen tà nhieu nguon đ®c l p Lu n án đe xuat phương án giải quyet cho hai tình huong nêu Các ket lu n án có the tóm tat sau: 1) Xây dựng hàm chon sSOem dựa khoảng cách ngǎ nghĩa theo ontology tham chieu áp dụng hàm chon vào khung l p lu n với ontology không nhat quán Ket thực nghi m rang vi c áp dụng hàm chon sOSem vào khung l p lu n với ontology không nhat quán sě giúp trả ve nhieu ket xác định so với hàm chon công bo trước Trong q trình xây dựng hàm chon, Lu n án trình bày phương pháp quy hoạch đ®ng đe tính khoảng cách ngǎ nghĩa theo ontology tham chieu giǎa hai bieu thác khái ni m, đong thời phân loại trình bày cách xác định t p bieu thác khái ni m tiên đe ontology OWL – ngôn ngǎ ontology thông dụng nhat hi n chuȁn hoá tő chác W3C [CT6] 2) Xây dựng phương pháp đong thu n đe xả lý xung đ®t mác khái ni m q trình tích hợp ontology Cau trúc khái ni m đong thu n xác định với danh sách thu®c tính mien giá trị thu®c tính tương Lu n án đe xuat thu t toán cháng minh tính thoả tiêu chuȁn đong thu n xây dựng thu t toán Lu n án trình bày phương pháp xây dựng hàm đánh giá khoảng cách cho mien giá trị thu®c tính kieu dǎ li u thu®c tính đoi tượng ontology OWL [CT1, CT2, CT5] 3) Xây dựng phương pháp đong thu n đe xả lý xung đ®t cap đ® cú pháp q trình tích hợp tri thác Lu n án đe xuat sả dụng m®t phương pháp tính khoảng cách giǎa hai t p ký hi u, khoảng cách giǎa hai cau trúc h®i literal cháng minh m®t so moi quan h tiêu chuȁn đong thu n dựa theo khoảng cách Trên sở đó, lu n án đe xuat thu t toán xác định đong thu n ho sơ xung đ®t gom cau trúc h®i Bang cách áp dụng thu t tốn tìm đong thu n ho sơ xung đ®t gom cau trúc h®i literal , lu n án đe xuat phương án đe xả lý xung đ®t mác tiên đe q trình tích hợp ontology [CT3, CT4] Nhfng van đe can tiep tnc nghiên cfíu Ket lu n án có the mở r®ng theo nhǎng hướng sau đây: • Nghiên cáu thêm ve dạng truy van khác với ontology không nhat quán, đ c bi t truy van SPARQL với ontology OWL không nhat quán • Xét thêm moi quan h literal q trình xả lý xung đ®t cap đ® cú pháp • Đe xuat khung xả lý xung đ®t tri thác ontology Khung xả lý v y áp dụng chien lược khác cho tàng tác vụ khác với ontology: tích hợp, truy van, tien hố ontology DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐEN LU N ÁN CT1 Nguyen Văn Trung, Phan Bá Trí, Hồng Hãu Hạnh Tích hợp ontology với tiep c¾n lý thuyet đong thu¾n Tạp chí Tin hoc Đieu khien hoc T.30, S.3 (2014), 239-252 CT2 Trung Van Nguyen, Hanh Huu Hoang A Consensus-based Method for Solving Conceptlevel Conflict in Ontology Integration, In Proceeding of 6th International Conference on Computational Collective Intelligence Technologies and Applications, Seoul, Korea, 2014, LNCS 8733, Springer (2014) p414-423 CT3 Nguyen Văn Trung, Hoàng Hãu Hạnh M t phương pháp xả lý không nhat quán tri thác mác cú pháp Tạp chí Khoa hoc Đại hoc Hue, T.106, S.7 (2015), 241-251 CT4 Trung Van Nguyen, Jason J Jung, Hanh Huu Hoang A Novel Approach for Resolving Knowledge Inconsistency on Ontology Syntactic Level In Proceeding of Artificial Intelligence in Theory and Practice IV (IFIP Advances in Information and Communication Technology), Springer (2015) p39-49 CT5 Trung Van Nguyen, Hanh Huu Hoang A Consensus-Based Method for Solving ConceptLevel Conflict in Ontology Integration Transactions of Computational Collective Intelligence XXII, LNCS 9655, Springer (2016) p106-124 CT6 Nguyen Văn Trung, Hoàng Hãu Hạnh M t phương pháp truy van ontology không nhat quán sả dụng đ liên quan ngã nghĩa Tạp chí Khoa hoc Cơng ngh¾ Trường Đại hoc Khoa hoc, Đại hoc Hue, T.9 S.1 (2017), 51-62 TÀI LI U THAM KHẢO [1] J P Barthélemy and M F Janowitz A Formal Theory of Consensus SIAM Journal on Discrete Mathematics, 4(3):305–322, 1991 [2] R Bellman On a routing problem Quarterly of applied mathematics, 16(1):87–90, 1958 [3] T Berners-Lee, J Hendler, and O Lassila The semantic web Scientific American, 284(5):34–43, 2001 [4] B Blobel Ontologies, knowledge representation, artificial intelligence - hype or prerequisites for international pHealth Interoperability? Studies in health technology and informatics, 165(April):11–20, 2011 [5] W N Borst Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse PhD thesis, The Dutch Graduate School for Information and Knowledge Systems, 1997 [6] S Braun, A P Schmidt, A Walter, G Nagypal, and V Zacharias Ontology maturing: A collaborative web 2.0 approach to ontology engineering In CEUR Workshop Proceedings, volume 273, 2007 [7] S Chopra, R Parikh, and R Wassermann Approximate belief revision Logic Journal of IGPL, 9(6):755–768, 2001 [8] R L Cilibrasi and P M B Vitanyi The google similarity distance IEEE Transactions on knowledge and data engineering, 19(3):370–383, 2007 [9] T H Duong, N T Nguyen, G S Jo, and A Kozierkiewicz-Hetman´ska Fuzzy ontology integration using consensus to solve conflicts on concept level In Studies in Computa- tional Intelligence, volume 351, pages 33–42 Springer, 2011 [10] R W Floyd Algorithm 97: shortest path Communications of the ACM1, 5(6):345, 1962 [11] A Gangemi, N Guarino, C Masolo, A Oltramari, and L Schneider Sweetening Ontolgies with DOLCE In Knowledge engineering and knowledge management: Ontologies and the semantic Web, volume 2473, pages 223–233 Springer, 2002 [12] P Grenon, B Smith, and L Goldberg Biodynamic ontology: Applying BFO in the biomedical domain Studies in Health Technology and Informatics, 102:20–38, 2004 [13] S Grimm, P Hitzler, and A Abecker Knowledge Representation and Ontologies Logic, Ontologies and Semantic Web Languages Springer, 2007 [14] V Haarslev and R Măoller RACER System Description Automated Reasoning, pages 701–705, 2001 [15] P Haase, F Van Harmelen, Z Huang, H Stuckenschmidt, and Y Sure A framework for handling inconsistency in changing ontologies In The Semantic Web - SWC 2005, volume 3729 LNCS, pages 353–367 Springer, 2005 [16] M Hepp, D Bachlechner, and K Siorpaes OntoWiki: Community-driven Ontology Engineering and Ontology Usage Based on Wikis In Proceedings of the 2006 international symposium on Wikis, pages 143–144 ACM, 2006 [17] H Herre General Formal Ontology (GFO): A foundational ontology for conceptual modelling In Theory and Applications of Ontology: Computer Applications, pages 297– 345 Springer, 2010 [18] M Horridge, J Bauer, B Parsia, and U Sattler Understanding entailments in OWL In CEUR Workshop Proceedings, volume 432, 2009 [19] Z Huang Interleaving reasoning and selection with semantic data In Proceedings of the 4th International Workshop on Ontology Dynamics, volume 651 CEUR-WS.org, 2010 [20] Z Huang, F van Harmelen, and A Ten Teije Reasoning with inconsistent ontologies IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 3:454–459, 2005 [21] Z Huang, F van Harmelen, A ten Teije, P Groot, and G Visser Reasoning with Inconsistent Ontologies: framework and prototype Technical report, Vrije Universiteit Amsterdam, 2004 [22] Z Huang, F van Harmelen, F van Harmelen, F van Harmelen, and F van Harmelen Using semantic distances for reasoning with inconsistent ontologies In The Semantic Web - ISWC 2008, pages 329–330 Springer, 2008 [23] Z Huang, J Volker, Q Ji, H Stuckenschmidt, C Meilicke, S Schlobach, F van Harmelen, and J Lam D1 2.2 1.4 Benchmarking of Processing Inconsistent Ontologies Technical report, Technical report, Knowledge Web, 2007 [24] Q Ji, P Haase, G Qi, P Hitzler, and S Stadtmuăller RaDON - repair and diagnosis in ontology networks Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 5554 LNCS:863– 867, 2009 [25] M Krăotzsch, F Simancik, and I Horrocks A Description Logic Primer arXiv preprint arXiv:1201.4089, pages 1–17, jan 2012 [26] M Krăotzsch, D Vrandecic, and M Volkel Semantic mediawiki In The Semantic Web-ISWC 2006, pages 935–942 Springer, 2006 [27] E Laparra, G Rigau, and P Vossen Mapping WordNet to the Kyoto ontology In Proceedings of the IEEE International Knowledge Engineering conference, pages 2584– 2589 European Language Resources Association (ELRA), 2010 [28] J Lehmann and L Buăhmann ORE - A tool for repairing and enriching knowledge bases In The Semantic Web–ISWC 2010, volume 6497 LNCS, pages 177– 193 Springer, 2010 [29] W Lipski and W Marek Combinatorial analysis WTN Warsaw, 1986 [30] Y Ma and P Hitzler Paraconsistent reasoning for OWL Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 5837 LNCS:197–211, 2009 [31] Y Ma, P Hitzler, and Z Lin Paraconsistent resolution for four-valued Description Logics Proceedings of the 2007 International Workshop on Description Logics, 250:395– 402, 2007 [32] C Matuszek, J Cabral, M Witbrock, and J Deoliveira An introduction to the syntax and content of Cyc Proceedings of the 2006 AAAI Spring Symposium on Formalizing and Compiling Background Knowledge and Its Applications to Knowledge Representation and Question Answering, 3864(1447):44–49, 2006 [33] J M Mortensen, M A Musen, and N F Noy Crowdsourcing the Verification of Relationships in Biomedical Ontologies In AMIA 2013, American Medical Informatics Association Annual Symposium, Washington, DC, USA, November 16-20, 2013, volume 2013, pages 1020–9, 2013 [34] B Motik, P F Patel-Schneider, B Parsia, C Bock, A Fokoue, P Haase, R Hoekstra, I Horrocks, A Ruttenberg, U Sattler, and M Smith OWL Web Ontology Lan- guage - Structural Specification and Functional-Style Syntax (Second Edition) Online, 27(December):1–133, 2012 [35] B Motik, R Shearer, and I Horrocks Optimized reasoning in description logics using hypertableaux In International Conference on Automated Deduction, pages 67–83 Springer, 2007 [36] G J Nalepa Collective Knowledge Engineering with Semantic Wikis J Ucs, 16(7):1006–1023, 2010 [37] A L Nguyen Paraconsistent and Approximate Semantics for the OWL Web Ontology Language In Rough Sets and Current Trends in Computing, pages 710–720 Springer, 2010 [38] N T Nguyen Representation choice methods as the tool for solving uncertainty in distributed temporal database systems with indeterminate valid time In Engineering of Intelligent Systems, pages 445–454 Springer, 2001 [39] N T Nguyen Consensus system for solving conflicts in distributed systems Information Sciences, 147(1):91–122, 2002 [40] N T Nguyen Methods for Consensus Choice and their Applications in Conflict Resolving in Distributed Systems Wroclaw University of Technology Press, 2002 [41] N T Nguyen Processing inconsistency of knowledge on semantic level Journal of Universal Computer Science, 11(2):285–302, 2005 [42] N T Nguyen Conflicts of Ontologies - Classification and Consensus-Based Methods for Resolving In Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, pages 267–274 Springer, 2006 [43] N T Nguyen A Method for Ontology Conflict Resolution and Integration on Relation Level Cybernetics and Systems, 38(8):781–797, 2007 [44] N T Nguyen Advanced Methods for Inconsistent Knowledge Management Springer London, London, 2008 [45] N T Nguyen Inconsistency of knowledge and collective intelligence Cybernetics and Systems, 39(6):542–562, 2008 [46] N T Nguyen Processing Inconsistency of Knowledge in Determining Knowledge of a Collective Cybernetics and Systems, 40(8):670–688, 2009 [47] N T Nguyen and M Rusin A consensus-based approach for ontology integration In Proceedings of the 2006 IEEE/WIC/ACM international conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, pages 514–517 IEEE Computer Society, 2007 [48] N T Nguyen and H B Truong A consensus-based method for fuzzy ontology integration In Computational Collective Intelligence Technologies and Applications, pages 480–489 Springer, 2010 [49] S P Odintsov and H Wansing Inconsistency-tolerant description logic Part II: A tableau algorithm for CALCC Journal of Applied Logic, 6(3):343–360, 2008 [50] B Parsia, E Sirin, and A Kalyanpur Debugging OWL ontologies Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web, pages 633–640, 2005 [51] H S Pinto, A Gómez-Pérez, and J P Martins Some Issues on Ontology Integration Praxis, 18(Borst 1997):1–12, 1999 [52] A Schlicht and H Stuckenschmidt Towards structural criteria for ontology modularization In CEUR Workshop Proceedings, volume 232, pages 85–97 CEUR-WS org, 2006 [53] S Schlobach, Z Huang, R Cornet, and F Van Harmelen Debugging incoherent terminologies Journal of Automated Reasoning, 39(3):317–349, 2007 [54] E Sirin, B Parsia, B C Grau, A Kalyanpur, and Y Katz Pellet: A practical OWL-DL reasoner Web Semantics, 5(2):51–53, 2007 [55] T Slimani Description and Evaluation of Semantic Similarity Measures Approaches International Journal of Computer Applications, 80(10):25–33, 2013 [56] H B Truong, T H Duong, and N T Nguyen A hybrid method for fuzzy ontology integration Cybernetics and Systems, 44(2-3):133–154, 2013 [57] D Tsarkov and I Horrocks FaCT++ description logic reasoner: System description In Automated reasoning, pages 292–297 Springer, 2006 [58] T Tudorache, N F Noy, S W Tu, and M A Musen Supporting Collaborative Ontology Development in Protege International Semantic Web Conference, 5318:17–32, 2008 [59] T Tudorache, C Nyulas, N F Noy, and M A Musen WebProtege: A collaborative ontology editor and knowledge acquisition tool for the web Semantic Web, 4(1):89–99, 2013 [60] Z Wu and M Palmer Verb Semantics and Lexical Selection In Proceedings of the 32nd annual meeting on Association for Computati‘onal Linguistics, pages 133—-138 Association for Computational Linguistics, 1994 [61] M Zgrzywa Consensus Determining with Dependencies of Attributes with Interval Values Journal of Universal Computer Science, 13(2):329–344, 2007 ... NG ĐẠI HOC KHOA HOC NGUYEN VĂN TRUNG M T SO PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ TRI THỨC KHÔNG NHAT QUÁN TRONG ONTOLOGY CHUYÊN NGÀNH: KHOA HOC MÁY TÍNH Mà SO: 62.48.01.01 LU N ÁN TIEN SĨ KHOA HOC MÁY TÍNH Ngư i... thác không nhat quán ontology, phương pháp xả lý tri thác không nhat quán ontology Trên sở phân tích đ®ng lực nghiên cáu, lu n án xác định mục tiêu xả lý tri thác không nhat quán ontology theo... TONG QUAN VE XỬ LÝ TRI THỨC KHÔNG NHAT i ii iii v vi vii viii QUÁN TRONG ONTOLOGY 1.1 Ontology tri thác không nhat quán 1.2 Khung l p lu n với ontology không nhat quán sả dụng chien