(Luận văn) xây dựng mô hình ontology dành cho quản lý tri thức sự kiện máy chủ web

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN PHẠM QUỐC ĐẠT lu an n va to p ie gh tn XÂY DỰNG MƠ HÌNH ONTOLOGY DÀNH CHO QUẢN LÝ TRI THỨC SỰ KIỆN d oa nl w MÁY CHỦ WEB lu nf va an Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8.48.01.01 z at nh oi lm ul Người hướng dẫn: TS Nguyễn Thành Đạt z m co l gm @ an Lu n va ac th si LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi hướng dẫn thầy TS Nguyễn Thành Đạt Các nội dung nghiên cứu, kết đề tài trung thực chưa công bố hình thức trước Mọi tham khảo dùng luận văn trích dẫn rõ ràng tên tác giả, cơng trình lu an Học viên thực luận văn n va ie gh tn to p Phạm Quốc Đạt d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si LỜI CẢM ƠN Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, Phòng Đào tạo Sau đại học, Khoa Công nghệ thông tin – Trường Đại học Quy Nhơn tạo điều kiện cho tơi q trình học tập q trình hồn thành luận văn cuối khóa Xin gửi lịng biết ơn chân thành tới thầy, cô giáo giảng dạy lớp Cao học Khoa Học Máy Tính K20 – Trường Đại học Quy Nhơn truyền đạt cho kiến thức bổ trợ, vô có ích suốt q trình học tập lu Đặc biệt, xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy TS Nguyễn an Thành Đạt, người hướng dẫn khoa học, tận tình bảo, giải đáp va n thắc mắc, giúp đỡ tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành luận văn tn to gh Do lần tơi tìm hiểu nên hẳn đề tài không tránh khỏi p ie sai sót định, mong đóng góp ý kiến q thầy nl w bạn d oa Tôi xin chân thành cảm ơn! nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ MỞ ĐẦU 1 Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu lu an n va 2.1 Đối tượng nghiên cứu 2.2 Phạm vi nghiên cứu Ý nghĩa khoa học thực tiễn tn to Phương pháp nghiên cứu gh p ie CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ONTOLOGY, QUẢN LÝ TRI THỨC VÀ w LOG MÁY CHỦ WEB oa nl 1.1 TỔNG QUAN VỀ ONTOLOGY 1.1.1 Tổng quan Ontology d an lu 1.1.2 Thành phần Ontology 10 nf va 1.1.2.1 Các cá thể (Individuals) 11 lm ul 1.1.2.2 Các lớp (Classes) 11 1.1.2.3 Các thuộc tính (Attributes) 12 z at nh oi 1.1.2.4 Các mối quan hệ (Relationships) 12 1.1.3 Ngôn ngữ Ontology 13 z 1.1.3.1 RDF (Resource Description Framework) 13 @ gm 1.1.3.2 RDFS (RDF-Schema) 15 l 1.1.3.3 OWL (Ontology Web Language) 17 m co 1.1.3.4 DAML + OIL (DARPA Agent Markup Language + Ontology an Lu Inference Layer) 20 1.1.4 XÂY DỰNG ONTOLOGY 21 n va ac th si 1.1.4.1 Xác định lĩnh vực quan tâm phạm vi Ontology 22 1.1.4.2 Xem xét việc kế thừa Ontology có sẵn 23 1.1.4.3 Liệt kê thuật ngữ quan trọng Ontology 24 1.1.4.4 Xây dựng lớp cấu trúc lớp phân cấp 24 1.1.5.5 Định nghĩa thuộc tính quan hệ cho lớp 25 1.1.5.6 Định nghĩa ràng buộc thuộc tính quan hệ lớp 26 1.1.4.7 Tạo thực thể cho lớp 27 1.1.5 Công cụ phát triển Ontology 27 1.1.5.1 Protégé 28 lu an 1.1.5.2 Chimaera 28 n va 1.1.5.3 KAON 30 1.2.1 Khái niệm máy chủ web – web server 32 gh tn to 1.2 MÁY CHỦ WEB 32 p ie 1.2.2 Hoạt động máy chủ Web 33 1.2.2.1 Nguyên tắc hoạt động máy chủ Web 33 oa nl w 1.2.2.2 Dịch vụ Web 36 1.3 NHẬT KÝ MÁY CHỦ WEB 40 d an lu 1.3.1 Tệp nhật ký máy chủ Web 40 nf va 1.3.2 Các loại nhật ký máy chủ Web 40 1.3.2.1 Nhật ký lỗi (Error Log) 41 lm ul 1.3.2.2 Nhật ký truy cập (Access Log) 42 z at nh oi 1.4 QUẢN LÝ TRI THỨC 44 1.4.1 Giới thiệu 44 z 1.4.2 Quy trình quản lý kiến thức 45 @ 1.4.3 Kết luận 48 gm l 1.5 APACHE 48 co 1.5.1 Khái niệm 48 m 1.5.2 Hoạt động Apache Web Server 49 an Lu CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG ONTOLOGY 50 n va ac th si 2.1 KIẾN TRÚC MÁY CHỦ WEB 50 2.2 KIẾN TRÚC APACHE CHO HỆ THỐNG LOG 51 2.3 KIẾN TRÚC HỆ THỐNG LOG 53 2.4 CẤU TRÚC CỦA FILE LOG 54 2.5 XÂY DỰNG ONTOLOGY 55 2.5.1 Xác định lĩnh vực quan tâm phạm vi Ontology 55 2.5.2 Xem xét việc kế thừa Ontology có sẵn 55 2.5.3 Liệt kê thuật ngữ quan trọng Ontology 56 2.5.4 Xây dựng lớp cấu trúc lớp phân cấp 57 lu 2.5.5 Định nghĩa thuộc tính quan hệ cho lớp 57 an n va 2.5.6 Định nghĩa ràng buộc thuộc tính quan hệ 59 CHƯƠNG 3: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 61 gh tn to 2.5.7 Tạo thực thể cho lớp 59 p ie 3.1 THỰC NGHIỆM 61 3.1.1 Protégé 61 oa nl w 3.1.2 Apache Jena Fuseki 65 3.1.3 Cấu hình máy tính 66 d an lu 3.1.4 Lệnh truy vấn SPARQL 67 nf va 3.1.5 Cấu trúc ontology 67 3.1.5.1 Mô tả Ontology 67 lm ul 3.1.5.2 Sử dụng Protégé thiết kế Ontology 73 z at nh oi 3.1.6 Mô tả file Log 79 3.1.6.1 Xuất xứ file log 79 z 3.1.6.2 Apache Logs Viewer 80 @ 3.1.7 Kết thực nghiệm 83 gm l 3.2 ĐÁNH GIÁ 85 m co 3.2.1 Đánh giá dựa mơ hình OntoQA 85 3.2.1.1 Relationship Richness (RR) 85 an Lu 3.2.1.2 Inheritance Richness (IR) 86 n va ac th si 3.2.1.3 Attribute Richness (AR) 86 3.2.1.4 Class Richness (CR) 87 3.2.2 Đánh giá độ xác 87 3.2.3 Đánh giá thời gian thực 89 3.2.4 Đánh giá khối lượng instance lớp 89 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 90 KẾT LUẬN CHUNG 90 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 90 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 92 lu an PHỤ LỤC n va QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao) p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT STT Ký hiệu HTTP lu CNTT CSDL CLF an Ý nghĩa Tên tiếng Anh viết tắt Transfer Giao thức truyền tải siêu văn Hypertext Protocol Information Công nghệ thông tin Technology n va Cơ sở liệu Comon Log Format Nhật ký chung p ie gh tn to Database Extensible w XML nl Markup Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng d oa Language lu CMND Identity Card nf va Resource Đường dẫn truy cập đến Uniform Locator UDDI Universal Description, Discovery, and Integration tài nguyên mạng Internet Một tập quy tắc đăng ký tìm kiếm thơng tin z Web Service gm @ URL z at nh oi 10 lm ul Chứng minh nhân dân an chương trình nhờ định m CGI co 11 Computergenerated imagery l Giao tiếp server an Lu dạng đặc tả thông tin n va ac th si DANH MỤC CÁC BẢNG Số hiệu bảng Tên bảng Trang lu an Các lớp thuộc tính OWL 18 Bảng 2.1 Các thuật ngữ quan trọng Ontology 55 Bảng 2.2 Các thuộc tính quan hệ cho lớp 57 Bảng 2.3 Các thuộc tính quan hệ 59 Bảng 3.1 Mơ tả Ontology 68 Bảng 3.2 Thời gian truy xuất liệu 89 Bảng 3.3 Số lượng instance Ontology 89 n va Bảng 1.1 p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Số hiệu hình Tên hình Trang lu an va Hình 1.1 Ví dụ file log Hình 1.2 Giao diện Protégé 5.5.0 28 Hình 1.3 Chimaera hỗ trợ hầu hết định dạng Ontology 30 Hình 1.4 Giao diện cơng cụ KAON 31 Hình 1.5 Web Server 33 Các bước tiến trình truyền tải trang Web 34 n Hình 1.6 gh tn to đến hình bạn Hình 1.7 36 Dịch vụ Web thực chức 38 p ie Dịng tiến trình dịch vụ Web w Hình 1.8 Các bước quản lý tri thức 45 d Hình 1.9 oa nl trả kết cho client, thông qua listener proxy an lu Kiến trúc máy chủ Web 50 Hình 2.2 Kiến trúc Log4j 51 Hình 2.3 Các kiện điển hình hệ thống log 53 Hình 2.4 Ví dụ file Access log 54 Hình 2.5 Các lớp cấu trúc phân cấp 57 Hình 2.6 Tạo thực thể cho lớp Hình 3.1 Classes Hình 3.2 Object Properties nf va Hình 2.1 z at nh oi lm ul z gm @ 60 l m co 63 an Lu 63 n va ac th si 83 - Kết sử dụng công cụ Apache Logs Viewer lu an n va Hình 3.19 – Kết chuyển đổi tn to - Trong đó: p ie gh o IP Address: Địa máy client o Logname: Tên file Log oa nl w o User: Tên người dùng d o Date: Hiển thị ngày, lu nf va an o Request: Yêu cầu truy cập o Code: Mã kiện lm ul o Size: Kích thước Request z at nh oi o Country: Tên quốc gia o Referer: Đường dẫn truy cập z l gm 3.1.7 Kết thực nghiệm @ o UserAgent: Hình thức truy cập m co - Sau truy vấn lệnh SPARQL kết thực nghiệm hiển thị sau: an Lu n va ac th si 84 lu an n va tn to ie gh Hình 3.20 – Câu lệnh truy vấn p - Trong đó: d oa nl w o SELECT ?ip ?userName ?date ?time ?request ?code ?size ?country ?referer ?userAgent: Hiển thị tuỳ chọn an lu o ?event lhttuy:hasIPAddress ?ip : Truy vấn địa IP nf va o ?log1 lhttuy:hasLogName ?log : Truy vấn tên file Log z at nh oi lm ul o ?user lhttuy:hasUserName ?userName : Truy vấn tên người dùng o ?event lhttuy:hasDate ?date : Truy vấn ngày, tháng, năm z o ?event lhttuy:hasTime ?time : Truy vấn thời gian @ l gm o ?event lhttuy:hasRequest ?request : Truy vấn yêu cầu truy cập o ?event lhttuy:hasCode ?code : Truy vấn mã kiện co m o ?event lhttuy:hasSizeOfRequest ?size : Truy vấn kích thước Request an Lu n va ac th si 85 o ?country1 lhttuy:hasCountryName ?country : Truy vấn tên quốc gia o ?event lhttuy:hasUserAgent ?userAgent : Truy vấn hình thức truy cập o ?event lhttuy:hasReferer ?referer : Truy vấn đường dẫn truy cập 3.2 ĐÁNH GIÁ 3.2.1 Đánh giá dựa mơ hình OntoQA lu 3.2.1.1 Relationship Richness (RR) an n va Số liệu phản ánh đa dạng loại quan hệ Ontology tn to (Tartir, S., Arpinar, I B., Moore, M., Sheth, A P., & Aleman-Meza, B [18]) ie gh Một Ontology chứa mối quan hệ thừa kế thường truyền tải thông tin p Ontology chứa tập hợp mối quan hệ khác Sự phong nl w phú mối quan hệ biểu thị tỷ lệ phần trăm mối quan hệ d oa không kế thừa lớp so với tất kết nối có thể bao gồm an lu mối quan hệ kế thừa không kế thừa nf va RR lược đồ định nghĩa tỷ lệ số mối quan hệ không kế lm ul thừa (P), chia cho tổng số mối quan hệ xác định lược đồ, tức RR = |P| / (|H|+|P|) z at nh oi tổng số lượng mối quan hệ kế thừa (H) mối quan hệ không kế thừa (P) z Trong luận văn: RR = |15| / (|7| + |15|) = 0.681818 gm @ l RR = 0.681818 nằm khoảng Nên lớp vừa có mối quan m co hệ class – class, vừa có mối quan hệ class – individual an Lu n va ac th si 86 3.2.1.2 Inheritance Richness (IR) IR mô tả phân phối thông tin qua cấp độ khác kế thừa Ontology Đây số liệu tốt mức độ kiến thức nhóm thành loại phân loại khác Ontology Biện pháp phân biệt Ontology ngang, mà lớp có số lượng lớn lớp trực tiếp, với Ontology dọc, mà lớp có số lượng nhỏ lớp trực tiếp Một Ontology với độ phong phú thừa kế thấp Ontology dọc, thể học bao trùm miền cụ thể cách chi lu an tiết, Ontology có IR cao Ontology ngang, n va Ontology đại diện cho loạt kiến thức chung với mức độ chi tiết thấp to Trong luận văn: IR = | | / | | = 0.875 p ie gh tn IR định nghĩa số lớp lớp: IR = | H | / | C | oa nl w IR = 0.875 (Cao) Ontology đại diện cho loạt kiến thức chung d 3.2.1.3 Attribute Richness (AR) an lu nf va Số lượng thuộc tính xác định cho lớp chất lm ul lượng thiết kế Ontology lượng thông tin liên quan đến liệu cá thể Nói chung, giả định nhiều vị trí xác định có nhiều z at nh oi kiến thức mà thể học truyền tải z AR định nghĩa số lượng thuộc tính trung bình lớp Nó co l Trong luận văn: AR = |34| / |8| = 4.25 gm @ tính tất số thuộc tính chia cho số lượng lớp: AR= |att| / |C| m AR = 4.25 Mỗi lớp có số lương thuộc tính trung bình cao an Lu n va ac th si 87 3.2.1.4 Class Richness (CR) Số liệu có liên quan đến cách thể phân phối lớp Số lượng lớp so sánh với tổng số lớp, đưa ý tưởng chung mức độ sử dụng kiến thức mơ hình hóa lớp lược đồ Do đó, có CR thấp, khơng có liệu ví dụ cho tất kiến thức lớp tồn lược đồ Mặt khác, CR cao liệu tồn đại diện cho hầu hết kiến thức lược đồ lu CR định nghĩa tỷ lệ phần trăm số lớp không trống (C’) chia an cho tổng số lớp định nghĩa lược đồ (C): CR = |C’| /| C| n va tn to Trong luận văn: CR = |8| / |8| = p ie gh CR = -> Dữ liệu đại diện cho toàn kiến thức lược đồ w 3.2.2 Đánh giá độ xác d oa nl - Dữ liệu ban đầu file cameragiabao.com.access.csv có tất 10000 kiện nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu Hình 3.21 – File cameragiabao.com.access.csv n va ac th si 88 - Dữ liệu đưa vào Ontology Protégé có tất 10000 kiện lu an n va to gh tn Hình 3.22 – Individuals by class - Dữ liệu truy vấn SPARQL có tất 10000 kiện p ie d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z gm @ co l Hình 3.23 – Truy vấn SPARQL m  Tóm lại: Độ xác mơ hình Ontology 100% an Lu n va ac th si 89 3.2.3 Đánh giá thời gian thực Bảng 3.2 – Thời gian truy xuất liệu Thời gian 10 0.27 giây 100 1.12 giây 500 2.83 giây 1000 8.97 giây 5000 phút 57.05 giây 10000 11 phút 14.93 giây lu Số lượng kiện an n va gh tn to  Vậy số lượng kiện lớn thời gian truy xuất lâu Với số lượng kiện từ 5000 trở thời gian truy xuất dài p ie  Vậy kết luận mơ hình Ontology vân chưa tối ưu Bảng 3.3 – Số lượng instance Ontology oa nl w 3.2.4 Đánh giá khối lượng instance lớp d Số lượng EventType z User z at nh oi WebServer lm ul EventGroup nf va Log an lu Tên lớp 10000 m co Event l 54 gm @ Country an Lu n va ac th si 90 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN KẾT LUẬN CHUNG Trong nghiên cứu này, ngồi phần trình bày khái niệm Ontology, máy chủ Web, nhật ký máy chủ Web, quản lý tri thức, xây dựng mơ hình Ontology dựa cấu trúc file Access Log, kết hợp với phương pháp rút trích từ file Log truy vấn liệu từ file OWL Việc thử nghiệm thực file Log máy chủ Web Kết đạt luận văn lu an - Hiểu kiến thức Ontology, máy chủ Web, nhật ký máy chủ Web, quản lý tri thức, cách thức truy xuất file Log n va gh tn to - Xây dựng mơ hình Ontology dành cho quản lý tri thức kiện máy chủ Web p ie - Rút trích liệu từ file Log vào mơ hình Ontology nl w - Suy luận tri thức từ Ontology d oa Một số kết chưa đạt được: an lu - Mơ hình Ontology hoạt động chậm liệu lớn nf va - Cịn nhiều loại Log khác chưa đưa vào mơ hình lm ul - Chưa đưa giải pháp vào mơ hình Ontology z at nh oi - Chưa so sánh kết thực nghiệm với nghiên cứu liên quan HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI z Trên sở kết đạt nghiên cứu này, nhận @ co l như: gm thấy số vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu để có kết tốt m - Tiếp tục nghiên cứu thử nghiệm để tối ưu mô hình Ontology an Lu n va ac th si 91 - Tiếp tục nghiên cứu loại Log khác như: Error Log, System Log, … đưa vào Ontology để tạo thành mơ hình tổng qt cho loại Log lu an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 92 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Web [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Web_server [2] https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language [3] https://logging.apache.org/log4j/2.0/manual/architecture.html [4] https://www.apacheviewer.com Tài liệu, giáo trình, tiểu luận, luận văn lu an [5] McGGuinness, D L., & Van Harmelen, F (2004) OWL web va ontology language overview W3C recommendation, 10(10), 2004 n gh tn to [6] Suneetha, K R., & Krishnamoorthi, R (2009) Identifying user behavior by analyzing web server access log file IJCSNS p ie International Journal of Computer Science and Network oa nl w Security, 9(4), 327-332 d [7] Fielding, R T., & Kaiser, G (1997) The Apache HTTP server lu nf va an project IEEE Internet Computing, 1(4), 88-90 [8] Grimaila, Michael R., et al "Design and analysis of a dynamically lm ul configured log-based distributed security event detection (2012): 219-241 z at nh oi methodology." The Journal of Defense Modeling and Simulation 9.3 z [9] HOLSAPPLE, Clyde W.; JOSHI, Kshiti D A knowledge @ gm management ontology In: Handbook on Knowledge Management co l Springer, Berlin, Heidelberg, 2004 p 89-124 m [10] Sirin, E., & Parsia, B (2007, June) SPARQL-DL: SPARQL Query an Lu for OWL-DL In OWLED (Vol 258) n va ac th si 93 [11] Aluỗ, G., Hartig, O., Özsu, M T., & Daudjee, K (2014, October) Diversified stress testing of RDF data management systems In International Semantic Web Conference (pp 197-212) Springer, Cham [12] Horrocks, I (2002) DAML+OIL: A Description Logic for the Semantic Web IEEE Data Eng Bull., 25(1), 4-9 [13] McGuinness, D L., Fikes, R., Rice, J., & Wilder, S (2000) The chimaera ontology environment AAAI/IAAI, 2000, 1123-1124 lu an [14] Gabel, T., Sure, Y., & Voelker, J (2004) D3 1.1 a: KAON– va n ontology management infrastructure SEKT informal deliverable gh tn to [15] Youn, Seongwook, and Dennis McLeod "Ontology development p ie tools for ontology-based knowledge management." Encyclopedia of E-Commerce, E-Government, and Mobile Commerce IGI Global, oa nl w 2006 858-864 d [16] Noy, N F., Sintek, M., Decker, S., Crubézy, M., Fergerson, R W., & lu nf va an Musen, M A (2001) Creating semantic web contents with protege2000 IEEE intelligent systems, 16(2), 60-71 lm ul [17] Laurie, B., & Laurie, P (2003) Apache: The definitive guide " z at nh oi O'Reilly Media, Inc." [18] Tartir, S., Arpinar, I B., Moore, M., Sheth, A P., & Aleman-Meza, z B (2005) OntoQA: Metric-based ontology quality analysis gm @ [19] Atzori, M (2014, October) Toward the web of functions: l co Interoperable higher-order functions in SPARQL In International m Semantic Web Conference (pp 406-421) Springer, Cham an Lu n va ac th si PHỤ LỤC Nhập liệu vào Ontology Protégé viết Python import datetime import time from owlready2 import * import csv lu my_world = World() an n va onto = my_world.get_ontology('structure and instances.owl').load() tn to webServer = WebServer("WebServer_1") webServer.hasServerIP = "103.1.239.239:2222" p ie gh webServer.hasServerName = "Server test luan van" w oa nl webServer.hasServerConfiguration = "CPU: 1x Xeon 12 Core E5-2650 d V4 2.2Ghz, 30MB;RAM: 1x IBM 16GB PC4-17000 2133Mhz lu an RDIMM;HDD: Option HDD SAS/SATA 2.5;DVD: Option;RAID: nf va IBM ServeRaid M5210 1GB Flash Raid 0,1,5,10,50;Power Supply: 1x z at nh oi log = Log("Log_1") lm ul 750Watts;Rail kit: Sliding Rails Rackmount 2U Kit" log.hasLogName = "cameragiabao.com.access.log" z eventTypeGet = EventType("EventType_GET") gm @ eventTypeGet.hasEventTypeName = "GET" l m co eventTypeGet.hasEventTypeDescription = "Event Type GET" an Lu eventTypePost = EventType("EventType_POST") n va ac th si eventTypePost.hasEventTypeName = "POST" eventTypePost.hasEventTypeDescription = "Event Type POST" log.hasEventType.append(eventTypeGet) log.hasEventType.append(eventTypePost) eventTypeGet.isEventTypeOf.append(log) eventTypePost.isEventTypeOf.append(log) eventGroupAccess = EventGroup("EventGroup_1") lu an eventGroupAccess.hasEventGroupName= "Access" va n eventGroupAccess.isEventGroupOf.append(webServer) tn to webServer.hasEventGroup.append(eventGroupAccess) p ie gh eventGroupAccess.hasEventType.append(eventTypeGet) oa nl w eventGroupAccess.hasEventType.append(eventTypePost) eventTypeGet.isEventTypeOf.append(eventGroupAccess) d lu nf va an eventTypePost.isEventTypeOf.append(eventGroupAccess) country1 = Country('Country_0') lm ul country1.hasCountryName = 'Vietnam' z at nh oi webServer.hasCountry.append(country1) country1.isCountryOf.append(webServer) z @ m an Lu for row in reader: co count = l reader = csv.DictReader(csvfile) gm with open(' /cameragiabao.com.access.csv', newline='') as csvfile: n va ac th si count = count+1 event = Event("Event"+"_"+str(count)) if row[" Request"][1] == "E": event.hasEventType.append(eventTypeGet) eventTypeGet.isEventTypeOf.append(event) else: event.hasEventType.append(eventTypePost) lu an eventTypePost.isEventTypeOf.append(event) va n event.hasIPAddress =row['IP Address'] tn to event.ofLog.append(log) ie gh p log.hasEvent.append(event) oa nl w user = User("User_"+row[' User']) user.hasUserName = row[' User'] d lu nf va an event.hasUser.append(user) user.isUserOf.append(event) lm ul dateTimeVal = datetime.datetime.strptime(row[' Date'], z at nh oi "[%d/%b/%Y:%H:%M:%S %z]") event.hasDate = str(dateTimeVal.date()) z m an Lu event.hasSizeOfRequest =row[' Size'] co event.hasCode=int(row[' Code']) l event.hasRequest=row[' Request'] gm @ event.hasTime= str(dateTimeVal.time()) n va ac th si if (row[' Country']=="Vietnam"): country = country1 else: country = Country("Country_"+str(count)) country.hasCountryName = row[' Country'] event.hasCountry.append(country) country.isCountryOf.append(event) lu an event.hasReferer =row[' Referer'] va n event.hasUserAgent =row[' UserAgent'] tn to event.hasDescription = "Description of "+"Event"+"_"+str(count) ie gh p event.hasEventName = "Event"+"_"+str(count) oa nl w eventGroupAccess.hasEvent.append(event) event.isEventOf.append(eventGroupAccess) d lu break nf va an if (count>1001): lm ul onto.save("structure and instances.owl") z at nh oi z m co l gm @ an Lu n va ac th si