Tiến hoá ontology trong hệ thống quản lý kiến thức toán học

Đại Học Quốc Gia Thành Phố Hồ Chí Minh Trường Đại Học Bách Khoa NGUYỄN DUY THÁI TIẾN HÓA ONTOLOGY TRONG HỆ THỐNG QUẢN LÝ KIẾN THỨC TOÁN HỌC Chuyên ngành: Khoa học Máy tính LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 11 năm 2007 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HÒA Xà HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc oOo - Tp HCM, ngày 05 tháng 11 năm 2007 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên : Nguyễn Duy Thái Giới tính : Nam ;/ Nữ … Ngày, tháng, năm sinh : 13/09/1979 Nơi sinh : Long An Chuyên ngành : Khoa học Máy tính Khoá : 2005 1- TÊN ĐỀ TÀI : TIẾN HÓA ONTOLOGY TRONG HỆ THỐNG QUẢN LÝ KIẾN THỨC TOÁN HỌC 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN :Nghiên cứu công nghệ xử lý ontology, đặc biệt lĩnh vực tiến hoá ontology Phát triển kỹ thuật tiến hoá ontology hiệu Áp dụng kỹ thuật để phát triển hệ thống ontology quản lý tri thức toán học 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS Quản Thành Thơ Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thơng qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MƠN (Họ tên chữ ký) QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) TS Quản Thành Thơ TS Đinh Đức Anh Vũ CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : TS Quản Thành Thơ Cán chấm nhận xét : Cán chấm nhận xét : Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày tháng năm 2007 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học Lời cam đoan Tơi cam đoan rằng, ngoại trừ kết tham khảo từ công trình khác ghi rõ luận văn, cơng việc trình bày luận văn tơi thực chưa có phần nội dung luận văn nộp để lấy cấp trường trường khác Ngày 05 tháng 11 năm 2007 Nguyễn Duy Thái Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học Lời cảm ơn Tôi xin gửi lời cám ơn chân thành sâu sắc đến người thầy mình, tiến sĩ Quản Thành Thơ Trong trình thực luận văn, thầy tận tình hướng dẫn, đóng góp ý kiến vô quý báu dành cho tơi khích lệ, phê bình để tơi hồn thành tốt luận văn Nếu khơng có hướng dẫn thầy luận văn khơng thể hồn thành Một lần nữa, xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc Thầy Tôi xin gửi lời cám ơn đến PGS.TS Hui Siu Cheung, Khoa Công nghệ máy tính trường Đại học Kỹ thuật Nanyang, Singapore, người giúp đỡ việc lựa chọn hướng tiếp cận đóng góp nhiều ý kiến đánh giá quý báu luận văn Tôi xin gửi lời cám ơn đến thầy cô khoa Cơng Nghệ Thơng Tin, người tận tình giảng dạy, trao cho kiến thức tảng vững bậc đại học cao học Xin thành thật biết ơn thầy cô Tôi xin gửi lời cám ơn đến Lê Văn Tiến, sinh viên khoa Công Nghệ Thông Tin trường Đại học Bách Khoa TpHCM, người đã giúp đỡ việc xây dựng ứng dụng demo luận văn Xin gửi lời cám ơn đến tất bạn bè, đồng nghiệp tạo điều kiện thuận lợi cho suốt q trình học tập, để từ tơi có nhiều thời gian để hồn thành cơng việc học tập Tơi xin gửi lời tri ân đến với cha mẹ, gia đình Bên cạnh ơn nghĩa sinh thành, dưỡng dục, cha mẹ bên cạnh để động viên, khích lệ nguồn cổ vũ tinh thần mạnh mẽ lúc khó khăn, bế tắc Cuối cùng, xin gửi lời cám ơn lời xin lỗi chân thành đến giúp đỡ q trình thực luận văn mà tơi không nhớ để ghi nơi Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học MỤC LỤC Chương Giới thiệu tổng quan 1.1 Phát biểu vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 12 Chương Web có ngữ nghĩa 13 2.1 Ngôn ngữ đánh dấu (Markup language) 13 2.1.1 Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn (Hypertext Markup Language) 13 2.1.2 Ngôn ngữ đánh dấu mở rộng (Extensible Markup Language) 14 2.1.3 Khung sườn đặc tả tài nguyên (Resource Description Framework) 15 2.2 Web có ngữ nghĩa 15 2.3 Ontology 17 2.4 Ngôn ngữ đặc tả Ontology (Ontology Description Language) 18 2.4.1 Ngôn ngữ đặc tả Ontology dựa tảng HTML 18 2.4.2 Ngôn ngữ đặc tả ontology tảng XML 20 2.4.3 Ngôn ngữ đặc tả ontology tảng RDF 20 2.5 Tổng kết 24 Chương OpenMath MathML 26 3.1 OpenMath MathML 26 3.2 MathML 27 3.3 So sánh OpenMath MathML .27 3.4 Tổng kết 29 Chương Các nghiên cứu Ontology 31 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học 4.1 Sự phát triển Ontology (Ontology Development) 31 4.1.1 Sửa đổi Ontology (Ontology Revisioning) .31 4.1.2 Phiên hóa ontology (Ontology Versioning) .32 4.1.3 Điều chỉnh ontology (Ontology Adaptation) 33 4.1.4 Tiến hóa ontology (Ontology Evolution) 33 4.2 Hợp ontology 34 4.2.1 Hợp ontology dựa kiến trúc ontology 36 4.2.2 Các nghiên cứu hợp ontology dựa vào ánh xạ ontology .38 4.2.3 Tổng kết 39 4.3 Tiến hóa ontology 40 4.3.1 Tiến hóa ontology thực người .41 4.3.2 Tiến hóa ontology thực tự động máy tính 43 4.3.3 Tổng kết 45 Chương Tạo thứ bậc khái niệm 47 5.1 Lý thuyết mờ 47 5.2 Tạo thứ bậc khái niệm 49 5.2.1 Phân tích khái niệm hình thức mờ 49 5.2.2 Tạo quan hệ thứ bậc khái niệm 53 5.3 Tổng kết 54 Chương Tiến hóa ontology cách hợp ontology 55 6.1 Biểu diễn ontology 55 6.2 Hợp ontology dựa vào subsethood 56 6.3 Tính tốn độ tương tự .59 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học 6.4 Kiểm tra tính quán tinh chỉnh ontology .61 Chương Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học 64 7.1 Tập liệu .64 7.2 Thực tiến hóa Ontology 66 7.2.1 Tạo ontology Op 67 7.2.2 Tạo ontology Oi 70 7.2.3 Tiến hóa ontology Op dựa vào Oi .72 7.3 Đánh giá hiệu suất tiến hoá ontology .74 7.3.1 Các độ đo sử dụng để đánh giá 74 7.3.2 Kết đánh giá ontology phương pháp 78 7.4 Ứng dụng minh họa 83 Chương Đánh giá hướng phát triển 86 8.1 Đánh giá 86 8.1.1 Những kết đạt 86 8.1.2 Những hạn chế 87 8.2 Hướng phát triển 87 Tài liệu tham khảo 89 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học Danh mục hình Hình 2-1: Đặc tả thơng tin sử dụng XML 14 Hình 2-2: Một cách biểu diễn thơng tin khác từ hình 2-1 .14 Hình 2-3: Mơ hình liệu RDF 15 Hình 2-4: Quan hệ biểu diễn RDF 15 Hình 2-5: Cấu trúc Web ngữ nghĩa .16 Hình 2-6: Biểu diễn thơng tin ngữ nghĩa dùng SHOE 19 Hình 2-7: Biểu diễn thông tin ngữ nghĩa dùng Ontobroker 19 Hình 2-8: Biểu diễn class sử dụng DAML-ONT 21 Hình 2-9: Biểu diễn class dùng OIL .22 Hình 2-10: Biểu diễn class dùng DAML + OIL 23 Hình 2-11: Biểu diễn class dùng OWL .24 Hình 3-1: So sánh OpenMath MathML 27 Hình 3-2: Bảng so sánh OpenMath MathML [44] .29 Hình 4-1: Sửa đổi ontology 31 Hình 4-2: Phiên hóa ontology 32 Hình 4-3 : Tiến hóa ontology .34 Hình 4-4 : Tiếp cận ontology đơn lẻ .36 Hình 4-5 : Tiếp cận nhiều ontology 36 Hình 4-6 : Kết hợp từ hai cách .37 Hình 4-7 : Những yêu cầu tích hợp ontology .39 Hình 4-8: Các giai đoạn việc tiến hóa ontology 42 Hình 4-9: Tiến hóa ontology dựa vào đánh giá ontology 44 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học Hình 5-1: Bảng quan hệ chéo ngữ cảnh hình thức .49 Hình 5-2: Lưới khái niệm tạo từ FCA 50 Hình 5-3: Bảng quan hệ chéo fuzzy formal context 51 Hình 5-4: Fuzzy formal context bảng với α -cut = 0.5 51 Hình 5-5: Lưới khái niệm mờ sinh áp dụng FFCA .53 Hình 5-6: Lưới khái niệm sinh từ FFCA 54 Hình 6-1 Ontology kiến thức chuẩn PI 56 Hình 6-2: Ontology môi trường EI 56 Hình 6-3 Ontology hợp ban đầu dựa vào subsethood .59 Hình 6-4: Hợp hai ontology PI EI 60 Hình 6-5: Giải thuật hợp ontology .61 Hình 6-6: Ontology hợp sau tinh chỉnh 62 Hình 7-1: Yêu cầu kiến thức level A lĩnh vực tích phân 65 Hình 7-2: Câu hỏi câu trả lời lĩnh vực tích phân .66 Hình 7-3 : Cây phân cấp kiến thức toán học Level A 68 Hình 7-4: Các quan hệ chủ đề ontology Op 69 Hình 7-5: Các thuộc tính câu hỏi lĩnh vực tích phân 70 Hình 7-6: Ontology Oi tạo từ tậpcâu hỏi 71 Hình 7-7: Các thuộc tính Ontology Oi .72 Hình 7-8: Ontology OE tạo từ việc tiến hóa ontology 73 Hình 7-9: Các thuộc tính Ontology OE 74 Hình 7-10: Cơng thức tính Precision Recall 76 Hình 7-11 : Thuộc tính đối tượng sử dụng truy hồi 78 Hình 7-12: Giá trị Precision từ kết truy hồi .79 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học Giải thích: Do Recall biểu diễn độ bao phủ, TC tăng lên dẫn đến số thông tin concept bị loại bỏ, có thơng tin truy hồi xác, dẫn đến giá trị Recall giảm TC tăng Tuy nhiên, TC tiếp tục tăng đến giá trị ngưỡng (khoảng 0.6) hầu hết concept có thơng tin truy hồi thấp bị loại bỏ nên giá trị Recall không giảm F-Measure: Từ thay đổi giá trị Recall Precision theo TC , giá trị F-Measure thay đổi theo Khi TC tăng F-Measure tăng lên, nhiên TC tăng đến giá trị ngưỡng định, F-Measure bắt đầu giảm AUP: Một cách tổng quát, AUP dùng để kết luận hợp lý mức độ phân bổ thông tin hệ thống phân cấp Trên hệ thống phân cấp, thông tin phân bổ hợp lý như nút nằm gần nút gốc chứa nhiều thông tin ngoại (extension) thơng tin nội (intension) Như trình bày trên, ngữ cảnh thử nghiệm chúng tôi, thơng tin ngoại đối tượng tốn thơng tin nội từ khố Do vậy, tiến hành truy hồi dựa từ khoá, tức truy hồi dựa thông tin nội, yêu cầu độ xác truy hồi tăng dần, số lượng nút nằm gần nút gốc truy hồi giảm dần (do nút có thơng tin nội), kéo theo số lượng đối tượng truy hồi giảm dần Một cách tổng quát, yêu cầu độ xác truy hồi tăng dần, số đối tượng truy hồi từ nút giảm dần Tuy nhiên, thông tin hệ thống phân cấp phân bố hợp lý, số đo AUP không bị thay đổi nhiều tăng yêu cầu độ xác truy hồi, hệ thống đảm bảo tỷ lệ hợp lý thông tin nội thông tin ngoại gắn kết với nút Điều thể thí nghiệm chúng tơi Từ kết rút trích số đối tượng từ đến 10 đối tương, ta thấy TC tăng giá trị AUP giảm dần, nhiên độ biến thiên AUP trường hợp sẽ ổn định từ 0.21 đến 0.24 giá trị TC nằm khoảng 0.45 đến 0.65 Từ cho thấy, phân bổ thông tin hệ thống phân cấp tương đối hợp lý Như để việc tiến hóa ontology theo giải thuật Ontology Integration đạt độ xác cao, cần xác định giá trị ngưỡng TC phù hợp Trong kết 82 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học thực nghiệm chúng tôi, với tập liệu trình bày giá trị ngưỡng TC dao động từ 0.45 đến 0.65 ontology tiến hóa thư kết có độ xác cao Tuy nhiên, giá trị ngưỡng thay đổi tùy thuộc vào tập liệu hay lĩnh vực ứng dụng định 7.4 Ứng dụng minh họa Trong phần ứng dụng minh họa, sử dụng phần chương trình luận văn tốt nghiệp đại học sinh viên Ứng dụng sử dụng ontology mà chúng tơi tiến hóa Chúng tơi trình bày quan hệ concept câu hỏi thuộc concept giao diện web Phần nội dung câu hỏi trình bày MathML, hiển thị web browse cơng thức tốn học Một số hình ảnh ứng dụng: 83 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học Hình 7-18: Quan hệ thứ bậc khái niệm câu hỏi thuộc khái niệm “Tích Phân” 84 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học Hình 7-19: Quan hệ thứ bậc khái niệm, câu hỏi thuộc khái niệm “Cos” 85 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học Chương Đánh giá hướng phát triển 8.1 Đánh giá 8.1.1 Những kết đạt Hiện nay, kiến thức miền ứng dụng định nghĩa rõ ràng thống Tuy nhiên, với môi trường định việc triển khai ứng dụng có đặc thù riêng Do đó, việc tiến hóa ontology kiến thức chuẩn tảng đặc thù môi trường hướng tiếp cận hợp lý thực tiễn Với việc áp dụng tích hợp ontology vào việc tiến hóa ontology, chúng tơi đưa hướng tiếp cận để thực việc tiến hóa ontology, ontology integration for ontology evolution Với cách thực này, ưu điểm ontology tạo chuyên gia ưu điểm ontology tạo máy tính tổng hợp ontology tiến hóa Ngồi ra, khuyết điểm ontology khắc phục ưu điểm ontology khác Ví dụ, ontology tạo máy tính thường khơng khơng xác, đặc điểm khắc phục ontology tạo chuyên gia miền ứng dụng Hoặc, ontology tạo chuyên gia thường không phong phú nhiều thứ bậc, phong phú đa dạng ontology tạo máy tính khắc phục nhược điểm sau thực việc tiến hóa ontology Trong research ontology integration mà tổng hợp phần trên, đa phần tiến hành cách bán tự động thực người Nghĩa là, người phải can thiệp hầu hết việc thực ontology integration Trong đó, đưa giải thuật giúp cho việc thực ontology integration cách tự động hoàn toàn Nghĩa là, việc thực máy tính mà không cần can thiệp người 86 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học 8.1.2 Những hạn chế Mặc dù có nhiều cố gắng thời gian thực có hạn nên luận văn tồn nhiều mặt hạn chế Do kiến thức chun mơn tốn học cịn hạn chế, nên việc rút trích từ khóa cho lĩnh vực tốn học trình bày chưa xác Nên dẫn đến concept ontology Oi chứa thuộc tính chưa xác Và đo đó, nhiều dẫn đến khơng xác cho ontology tiến hóa Do hạn chế mặt thời gian luận văn, nên chưa thực việc cluster cho concept ontology trước thực việc tiến hóa ontology Chúng chưa đưa cách đánh giá toàn diện giải thuật Ontology Integration Trong luận văn này, đánh giá hiệu giải thuật thơng qua số trường hợp rút trích thông tin 8.2 Hướng phát triển Trong luận văn này, chúng tơi trình bày phương pháp tiếp cận để tiến hành tiến hoá tri thức ontology Kết q trình tiến hố này, cách tổng quát, việc bổ sung thêm khái niệm, quan hệ thực thể vào ontology ban đầu Trong việc bổ sung quan hệ khía cạnh quan trọng nhất, tạo nên khác biệt “tiến hoá ontology” “làm giàu ontology” (ontology enrichment), vốn không tạo thêm quan hệ bổ sung thêm thông tin cho ontology Tuy nhiên, quan hệ thêm vào tiến hoá ontology phương pháp chúng tơi quan hệ có thứ bậc (taxonomy relation) Phương pháp tổng quát hồn thiện phát triển để bổ sung quan hệ không thứ bậc tiến hành tiến hố ontology Nhìn khía cạnh cơng nghệ ontology, phương pháp tiến hố ontology chúng tơi bảo toàn cấu trúc quan hệ ontology gốc ban đầu Điều có nghĩa tiến hố môi trường khác nhau, kiến thức nguyên thuỷ giữ nguyên vẹn Điều tạo tiền đề cho việc nghiên cứu trình ánh xạ (mapping) 87 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học sáp nhập (merge) ontology từ ontology tiến hố mơi trường khác Ví dụ ontology biểu diễn tri thức toán học hai mơi trường giáo dục Việt Nam Singapore ánh xạ để giúp cho học sinh thích nghi dễ dàng chuyển môi trường học từ Việt Nam sang Singapore ngược lại Mặc dù phương pháp tiến hố chúng tơi khn khổ luận văn áp dụng cho lĩnh vực toán học, nguyên lý áp dụng theo thể tương tự để tiến hoá tri thức lĩnh vực khác, ví dụ tri thức pháp luật Điều có tính thực tiễn cao bối cảnh Việt Nam trình hội nhập, hệ thống pháp luật địa phương Việt Nam cần có thay đổi phát triển dựa để phù hợp với quy định quốc tế 88 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học Tài liệu tham khảo [1] John Naisbitt & Patricia Aburdene, “Megatrends 2000 ” [2] T Berners-Lee, J Hendler, and O Lassila, “The Semantic Web,” Scientic Amer-ican, Availaible at http://www.sciam.com/2001/0501issue/0501berner slee.html, 2001 [3] Peter Haase and York Sure, “D3.1.1.b State-of-the-Art on Ontology Evolution, ” in EU-IST Integrated Project (IP) IST-2003-506826 Semantically Enabled Knowledge Technologies, Institute AIFB, University of Karlsruhe, 2004 [4] Ying Ding, “Ontology Research and Development Part – A Review of Ontology Generation” , Division of Mathematics and Computer Science Vrije Universiteit, Amsterdam [5] Blaž Fortuna Dunja Mladenić, Marko Grobelnik, “D1.7.1 Ontology generation from scratch ”, in EU-IST Integrated Project (IP) IST-2003-506826 Semantically Enabled Knowledge Technologies, Institute AIFB, University of Karlsruhe, 2004 [6] Aleksander Pivk, “Automatic ontology generation from web tabular structures”, Vladislav Rajkovič, Mentor Miroljub Kljajić, Chair Matjaž Gams, Jozef Stefan Institute, June 2005 [7] M Klein, D Fensel, A Kiryakov, and D Ognyanov, “Ontology versioning and change detection on the web”, in Proceedings of the OntoWeb-SIG3 Workshop at the 13th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management, October 2002 [8] Philip O'Brien, “Modeling Intelligent Ontology Evolution Using Biological Evolutionary Processes” in Engineering of Intelligent Systems, IEEE International Conference, 2006 89 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học [9] Benjamin Blundell and Steve Pettifer, “Graph Visualisation to Aid Ontology Evolution in Protégé” in http://protege.stanford.edu/conference/2004/posters/Blundell.pdf [10] B Blundell and S Pettifer, “Graph visualization to aid ontology evolution in Protégé,” in 7th internation Protégé Reference, July 2004 [11] L Stojanovic and B Motik, “Ontology evolution within ontology editors”, in Conference on the Evaluation of Ontology-based Tools, September 2002 [12] N F Noy and M Klein, “Ontology evolution: Not the same as schema evolution” Knowledge and Information Systems, vol 5, 2003 [13] J Heflin, “OWL web ontology language use cases and requirements; http://www.w3.org/tr/webont-req/,” February 2004 [14] T Berners-Lee, “Hypertext markup language (HTML)” Availaible at http://www.w3c.org/History/19921103/hypertext/hypertext/WWW/MarkUp/M arkUp.html, 1992 [15] D Core, “Dublin core metadata element set home page” Availaible at http://dublincore.org/ [16] D Fensel, Ontologies: Silver Bullet for Knowledge Management and Electronic Commerce Springer-Verlag, 2003 [17] W W W Consortium, “Extensible Markup Language (xml) 1.0 (second edition).” Availaible at http://www.w3c.org/TR/REC-xml, 2000 [18] I O for Standardization, Standard Generalized Markup Language (SGML) ISO 8879:1986(E), 1986 [19] W W W Consortium, “Resource Description Framework (RDF) model and syntax specification.” Availaible at http://www.w3c.org/TR/REC-rdfsyntax/, 1999 [20] W W W Consortium, “XML Linking Language (XLink) ) version 1.0” Availaible at http://www.w3c.org/TR/xlink/ , 2000 90 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học [21] W W W Consortium, “Resource Description Framework (RDF) schema specification 1.0.” Availaible at http://www.w3c.org/TR/rdf-schema/ , 2000 [22] C Kenneth, Programming Languages, Principles and Practices Prindle- Webber-Schmidt, 1993 [23] B Chandrasekaran, J Josephson, and V R Benjamins, “What are ontologies, and why we need them?,” IEEE Intelligent Systems, vol 14, no 1, pp 20-26,1999 [24] C Welty, “Ontology research,” AI Magazine, vol 24, no 3, 2003 [25] T Gruber, “A translation approach to portable ontologies,” Knowledge Acquisi-tion, vol 5, no 2, pp 199-220, 1993 [26] R Mizoguchi and M Ikeda, “Towards ontology engineering,” tech rep., Osaka University, 1996 [27] A Maedche, B Motik, N Silva, and R Volz, “MAFRA - an ontology mapping framework in the Semantic Web,” in Proceedings of the ECAI Workshop on Knowl-edge Transformation, Lyon, France, 2002 [28] Omelayenko, “RDTF: a mapping meta-ontology for business integration," in Pro-ceedings of the Workshop on Knowledge Conference on Artificial Intelligence for the Semantic Web at the 15th European Conference on Artificial Intelligence (KTSW2002), (Lyon, France), 2002 [29] A Gangemi, F Fisseha, I Pettman, D Pisanelli, M Taconet, and J Keizer, “A formal ontological framework for semantic interoperability in the fishery domain,” in Proceedings of ECAI02 Workshop on Semantic Interoperability, 2002 [30] N Noy and M Musen, “PROMPTDIFF: A fixed-point algorithm for comparing ontology versions,” in Proceedings of the 18th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI'02), (Alberta, Canada), 2002 91 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học [31] G.Stumme and A.Maedche, “FCA-merge: Bottom-up merging of ontologies,” in Proceedings of The 17th International Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’01), (USA), pp 225-230, 2001 [32] M Klein, “Ontology versioning and change detection on the web,” in Proceedings of the 13th International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW02), (Spain), 2002 [33] J Heflin, J Hendler, and S Luke, “Reading between the lines: Using SHOE to discover implicit knowledge from the web,” in Proceedings of AAAI-98 Workshop on AI and Information Integration, 1998 [34] S Luke, L Spector, and D Rager, “Ontology-based knowledge discovery on the World Wide Web,” in Proceedings of AAAI-98 Workshop on Internetbased Information Systems, pp 96-102, AAAI Press, 1996 [35] D Fensel, S Decker, M Erdmann, and R Studer, “Ontobroker in a nutshell,” in Proceedings of European Conference on Digital Libraries, (Crete, Greece), pp 663-664 [36] D Fensel, “Ontologies: Silver Bullet for Knowledge Management and Electronic Commerce”, Springer-Verlag, 2003 [37] DARPA, “DAML-ONT initial release.” Availaible at http://www.daml.org/2000/10/daml-ont.html, 2000 [38] S Bechhofer, J Broesktra, S Decker, M Erdmann, D Fensel, C Goble, F V Harmelen, I Horrocks, M Klein, D McGuinness, E Motta, P Patel chneider, S Staab, and R Studer, “An informal description of standard OIL and instance OIL.” Availaible at http://www.ontoknowledge.org/oil/ downl/oil-whitepaper.pdf, 2000 [39] F V Harmelen, P Patel-Schneider, and I Horrocks, “DAML + OIL” , Availaible at http://www.daml.org/2001/03/reference.html, 2001 92 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học [40] W3C, “Web Ontology Language overview” Availaible at http://www.w3.org/TR/owl-features/ [41] John A Abbott and André van Leeuwen and A Strotmann OpenMath Communicating Mathematical Information between Co-operating Agents in a Knowledge Network 1998 http://www.brunel.ac.uk/~hssrjis/issue/index8.html [42] S Dalmas and M Gaëtano and S Watt An OpenMath 1.0 Implementation 1997 Proceedings of ISSAC 97, ACM Press [43] World Wide Web Consortium Home Page http://www.w3c.org/ [44] Ng Guo Jie: “Online Tutoring system for calculus system, 2006” [45] N Foo, “Otology revision,”in Conceptual Structures; Third International Conference Springer-Verlag, 1995, pp 16-31 [46] B Smith and C Welty, “Ontology: Towards a new synthesis,” International Conference on Formal Ontology in Information Systems ACM Press, October 2001 [47] Noy, N., F., Musen, M., A (2000) PROMPT: “Algorithm and Tool for Automated Ontology Merging and Alignment”, Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence 2000: 450-455 [48] MacGregor, R., Chalupsky, H., Moriarty, D and Valente, A (1999) Ontology Merging with OntoMorph [49] McGuinness, D.L., Fikes, R., Rice, J and Wilder, S (2000) “An Environment for Merging and Testing Large Ontologies”, In Proceedings of the Seventh International [50] H.Wache, T Văogele, U Visser, H Stuckenschmidt, G Schuster, H Neumann and S Hăubner Ontology-Based Integration of Information- A Survey of Existing Approaches 93 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học [51] Yigal Arens, Chun-Nan Hsu, and Craig A Knoblock “Query processing in the sims information mediator” In Advanced Planning Technology AAAI Press, California, USA, 1996 [52] Cheng Hian Goh “Representing and Reasoning about Semantic Conflicts in Heterogeneous Information Sources”, Phd, MIT, 1997 [53] Heiner Stuckenschmidt, Holger Wache, Thomas Văogele, and Ubbo Visser Enabling technologies for interoperability In Ubbo Visser and Hardy Pundt, editors, Workshop on the 14th International Symposium of Computer Science for Environmental Protection, pages 35–46, Bonn, Germany, 2000 TZI, University of Bremen [54] Diego Calvanese, Giuseppe De Giacomo, Maurizio Lenzerini A Framework for Ontology Integration Dipartimento di Informatica e Sistemistica Universit`a di Roma “La Sapienza” Via Salaria 113, 00198 Roma, Italy [55] Andreas Maier, J Aguado, A Bernaras “Integration with Ontologies Conference Paper WM2003”, April 2003, Luzern [56] Giorgos Flouris, Dimitris Plexousakis, Grigoris Antoniou “Evolving Ontology Evolution”, University of Crete P.O Box 2208, GR 71409, Heraklion, Greece [57] Peter Plessers An Approach to Web-based Ontology Evolution, Vrije Universiteit Brussel [58] Stojanovic, L., Maedche, A., Motik, B., Stojanovic, N.: “User-driven Ontology Evolution Management” In Proceedings of the 13th International Conference on Knowledge Engineer-ing and Knowledge Management (2002) [59] Haase, P., Stojanovic, L: “Consistent Evolution of OWL Ontologies”, In proceedings of the 2nd European Semantic Web Conference (2005) [60] Peter Haase and York Sure, “D3.1.1.b State-of-the-Art on Ontology Evolution”, Institute AIFB, University of Karlsruhe) 94 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học [61] Peter Haase and York Sure: “D3.1.2 Incremental Ontology Evolution – Evaluation Institute AIFB”, University of Karlsruhe [62] L Zadeh, “Fuzzy sets,” Journal of Information and Control, vol 8, pp 338- 353, 1965 [63] Quan Thanh Tho: “Cluster Analysis and Ontology Generation Techniques For The Development Of Scholarly Sementic Web”, Phd thesic, NanYang Singapore, 2005 [64] B Ganter and R Wille, Formal Concept Analysis: “Mathemtical Foundations, Springer” , Berlin- Heidelberg, 1999 [65] Y Lu, “Concept hierarchy in data mining: Specification, generation and implementation ” Availaible at http://gunther.smeal.psu.edu/3024.html [66] Leacock, C., and Chodorow, M Combining local context and WordNet similarity for word sense identification In Fellbaum, C., ed., WordNet: An electronic lexical database MIT press.265-283, 1998 [67] Li, Y., Bandar, Z A and McLean D., An Approach for Measuring Semantic Similarity between Words Using Multiple Information Sources IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 15, 4(2003), 871-882 [68] Rada, R., Mili, H Bicknell, E and Blettner, M Development and Application of a Metric on Semantic Net IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 19,1(1989),17-30 [69] Wu, Z., and Palmer, M Verb semantics and lexical selection In 32nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 133–138, 1994 [70] A Doan, P Domingos, and A Levy, “Learing source description for data integration,” in Proceedings of the Third International Workshop on the Web and Database, pp 81-86, 2000 95 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học [71] P Johannesson, “A method for transforming relation schemas into conceptual schemas, ” in Proceedings of the 10th Internation Conference on Data Engineering (M Rusinkiewicz, ed.), (Houston, USA), pp 115-122, IEEE Press, 1994 [72] Nikolaos Nanas (Phd Student) , Victoria Uren, John Domingue “Nootropia a Self-Organising Agent for Adaptive Information Filtering” in Knowledge Media Institute, The Open University [73] Niles, I & Pease A (2001) Towards A Standard Upper Ontology In Proceedings of FOIS 2001, Ogunquit, Maine, USA [74] Reed, S and Lenat, D (2002) Mapping Ontologies into Cyc AAAI-2002 Workshop on Ontologies and the http://reliant.teknowledge.com/AAAI-2002/Reed.pdf 96 Semantic Web, ... TÀI : TIẾN HÓA ONTOLOGY TRONG HỆ THỐNG QUẢN LÝ KIẾN THỨC TOÁN HỌC 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN :Nghiên cứu công nghệ xử lý ontology, đặc biệt lĩnh vực tiến hoá ontology Phát triển kỹ thuật tiến hoá ontology. .. tự .59 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức tốn học 6.4 Kiểm tra tính qn tinh chỉnh ontology .61 Chương Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học 64... khái niệm tiến hóa ontology (ontology evolution) 10 Tiến hóa ontology hệ thống quản lý kiến thức toán học Ontology evolution phát triển kết chuỗi công việc khác như: sửa lại ontology (ontology