Một số vấn đề về lưu trữ và chỉ mục trong cơ sở dữ liệu không gian

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ BÙI THỊ THU DUNG TÍCH HỢP CÁC ONTOLOGY TRONG OWL VÀ ỨNG DỤNG LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội - 2013 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Hà Nội 2011 BÙI THỊ THU DUNG TÍCH HỢP CÁC ONTOLOGY TRONG OWL VÀ ỨNG DỤNG Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Công nghệ phần mềm Mã ngành: 60 48 10 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Phạm Thị Anh Lê 2011 Hà Nội - 2013 MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ONTOLOGY 10 1.1 Định nghĩa ontology 10 1.2 Các thành phần ontology 10 1.2.1 Các cá thể (Individuals) 10 1.2.2 Các lớp (Classes) 10 1.2.3 Các thuộc tính (Properties) 11 1.2.4 Các mối quan hệ (Relation) 12 1.3 Vai trò ontology 14 1.4 Phân biệt ontology sở liệu cổ điển 15 1.5 Phƣơng pháp xây dựng ontology 16 1.5.1 Xác định miền quan tâm phạm vi ontology 17 1.5.2 Xem xét việc kế thừa ontology có sẵn 17 1.5.3 Liệt kê thuật ngữ quan trọng ontology 18 1.5.4 Xác định lớp phân cấp lớp 19 1.5.5 Định nghĩa thuộc tính quan hệ cho lớp 20 1.5.6 Định nghĩa ràng buộc thuộc tính quan hệ lớp 20 1.5.7 Tạo thực thể cho lớp 21 1.6 Các ngôn ngữ biểu diễn ontology 21 1.7 Công cụ xây dựng ontology Protégé 21 CHƢƠNG NGÔN NGỮ OWL 23 2.1 Định nghĩa OWL 23 2.2 Các đặc điểm OWL 24 2.3 Các phiên OWL 24 2.3.1 OWL Lite 25 2.3.2 OWL DL 25 2.3.3 OWL Full 25 2.4 Cú pháp ngữ nghĩa OWL DL 26 CHƢƠNG TÍCH HỢP ONTOLOGY 29 3.1 Đặt vấn đề 29 3.2 Các bƣớc tích hợp ontology 30 3.3 Ánh xạ ontology 31 3.3.1 Khái niệm ánh xạ 31 3.3.2 Khái niệm độ tƣơng tự 32 3.3.3 Các bƣớc ánh xạ ontology 33 3.3.4 Một số kỹ thuật ánh xạ 34 3.3.5 Thuật toán ánh xạ Align 36 3.4 Tích hợp ontology 40 3.4.1 Khái niệm tích hợp 40 3.4.2 Tích hợp sử dụng ContentMap 41 CHƢƠNG XÂY DỰNG ỨNG DỤNG 46 4.1 Bài toán ứng dụng 46 4.1.1 Yêu cầu thực tế 46 4.1.2 Bài toán ứng dụng 47 4.2 Thực tích hợp 48 4.2.1 Xây dựng ontology 48 4.2.2 So khớp ontology 58 4.2.3 Tích hợp ontology 60 4.3 Đánh giá kết 65 KẾT LUẬN 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 - Ontology biểu diễn quan hệ xe cộ 12 Hình 1.2 - Cấu trúc lớp phân cấp 19 Hình 1.3 - Ràng buộc ontology 20 Hình 1.4 - Công cụ xây dựng ontology Protégé 22 Hình 2.1 - Các tầng cấu thành Web ngữ nghĩa 24 Hình 2.2 - Mối quan hệ phiên OWL 24 Hình 3.1 - Ví dụ tích hợp ontology 29 Hình 3.2 - Ví dụ hai tích hợp ontology 30 Hình 3.3 - Các bƣớc tích hợp ontology 30 Hình 3.4 - Ánh xạ ontology 31 Hình 3.5 - Ví dụ Ánh xạ ontology 31 Hình 3.6 - Quy trình ánh xạ ontology 33 Hình 3.7 - Kỹ thuật ánh xạ dựa vào mối quan hệ từ 35 Hình 3.8 - Kỹ thuật ánh xạ dựa vào cấu trúc 35 Hình 3.9 - Kỹ thuật ánh xạ dựa cấu trúc quan hệ 36 Hình 3.10 - Quan hệ lớp Align 37 Hình 3.11 - Các bƣớc Align lớp xử lý liên quan 38 Hình 3.12 - Tích hợp ontology 40 Hình 3.13 - Quy trình tích hợp ontology với ContentMap 42 Hình 4.1 - Các lớp OntologyBADINH 49 Hình 4.2 - Các thuộc tính OntologyBADINH 50 Hình 4.3 - Các cá thể OntologyBADINH 51 Hình 4.4 - Các buộc OntologyBADINH 52 Hình 4.5 - Một phần OntologyBADINH biểu diễn OWL 53 Hình 4.6 - Các lớp OntologyTAYHO 54 Hình 4.7 - Các thuộc tính OntologyTAYHO 55 Hình 4.8 - Các cá thể OntologyTAYHO 56 Hình 4.9 - Các buộc OntologyTAYHO 57 Hình 4.10 - Một phần OntologyTAYHO biểu diễn OWL 57 Hình 4.11 - Một phần code kết so khớp 59 Hình 4.12 - Một phần giao diện kết so khớp 60 Hình 4.13 - Chọn ontology đầu vào 60 Hình 4.14 - Ánh xạ tƣờng minh nhận đƣợc 61 Hình 4.15 - Thừa kế phát sinh qua ánh xạ cần đánh giá 62 Hình 4.16 - Một kế thừa phát sinh 62 Hình 4.17 - Thừa kế phát sinh ontology cần đánh giá 63 Hình 4.18 - Quan hệ tổng quát hai ontology 64 Hình 4.19 - Giải pháp tích hợp khả thi 64 Hình 4.20 - Kết thu đƣợc tích hợp 65 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 - Bảng mơ tả thuộc tính đối tƣợng OWL 26 Bảng 2.2 - Bảng mô tả thuộc tính lớp OWL 27 Bảng 2.3 - Bảng tiên đề kiện OWL 27 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT STT Từ viết tắt Tên tiếng việt OWL Ontology Web Language OWL DL RDF RDF(S) URI XML OWL Description Logic Resource Description Framework Resource Desscription Framework (Schema) Uniform Resource Identifier Extensible Markup Language MỞ ĐẦU Đặt vấn đề: Để ngƣời máy tính giao tiếp đƣợc với cần thống chung tập khái niệm, đƣợc định nghĩa ontology Cùng với phát triển Web ngữ nghĩa, kể từ đời có nhiều ontology đƣợc xây dựng cho ứng dụng lĩnh vực khác nhƣ giáo dục, y học, giao dịch thƣơng mại điện tử Số lƣợng ontology ngày nhiều tạo nên phong phú ngữ nghĩa nhƣng mang lại khó khăn định, trùng lặp thơng tin khơng dễ dàng để kết hợp ontology vào ứng dụng Mặt khác, ngƣời sử dụng ontology hay thân nhà xây dựng ontology lại không sử dụng ontology họ mà cịn muốn mở rộng hay tích hợp ontology từ nhiều nguồn khác cho ứng dụng Do đó, việc tích hợp ontology điều cần thiết q trình tìm kiếm mối quan hệ hay tƣơng đồng tập thực thể ontology khác nhau; tích hợp giúp ích nhiều lĩnh vực cần truy xuất, trao đổi thông tin cách tự động xác Mục tiêu, nhiệm vụ: Mục tiêu luận văn nghiên cứu tích hợp ontology OWL đƣa tích hợp ontology vào ứng dụng cụ thể Cấu trúc luận văn: Nội dung luận văn gồm phần mở đầu, bốn chƣơng nội dung, phần kết luận tài liệu tham khảo Các bƣớc phân tích giải vấn đề đƣợc trình bày luận văn theo trình tự sau:  Chƣơng 1: Tổng quan ontology trình bày định nghĩa, thành phần vai trị ontology, cơng cụ ngơn ngữ xây dựng ontology  Chƣơng 2: Ngôn ngữ Ontology Web Languge (OWL) trình bày định nghĩa, đặc điểm, phiên OWL cú pháp ngữ nghĩa ngôn ngữ OWL Description Logic  Chƣơng 3: Tích hợp ontology đƣa lý cần phải tích hợp ontology, trình bày khái niệm, thuật tốn ánh xạ tích hợp ontology  Chƣơng 4: Tích hợp ontology vào ứng dụng đƣa yêu cầu thực tế, giải pháp tốn áp dụng để từ lựa chọn cơng cụ thuật tốn tích hợp thích hợp, thiết kế ứng dụng đánh giá  Kết luận: Tổng kết lại kết thực đƣa hƣớng phát triển luận văn tƣơng lai 10 CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ ONTOLOGY 1.1 Định nghĩa ontology Ontology mơ hình liệu mô tả cách tƣờng minh khái niệm đối tƣợng lĩnh vực với quan hệ đối tƣợng Ontology phân loại rõ ràng đối tƣợng cung cấp từ vựng chung, bao gồm khái niệm, thuộc tính quan trọng quan hệ chặt chẽ đối tƣợng đƣợc xếp Ngoài từ vựng, ontology cịn cung cấp ràng buộc, đơi ràng buộc đƣợc coi nhƣ giả định sở ý nghĩa mong muốn từ vựng, đƣợc sử dụng miền mà đƣợc giao tiếp ngƣời hệ thống ứng dụng phân tán khác Từ vựng ontology đƣợc biểu diễn khái niệm quan hệ đƣợc đặt tên; định nghĩa khái niệm đƣợc biểu diễn giới thiệu tƣơng đƣơng Các giả định sở đƣợc biểu diễn tiên đề khái niệm quan hệ khái quát Đôi khi, ontology tƣơng ứng với sở tri thức logic mô tả Một ontology chứa trƣờng hợp khái niệm mối quan hệ quan trọng cá thể này, đƣợc biểu diễn khẳng định logic mô tả 1.2 Các thành phần ontology Các ontology có nhiều điểm tƣơng tự mặt cấu trúc, ngôn ngữ đƣợc dùng để biểu diễn Hầu hết ontology mô tả: cá thể (đối tƣợng, thể hiện), lớp (khái niệm), thuộc tính quan hệ [3] 1.2.1 Các cá thể (Individuals) Cá thể (hay thể hiện) thành phần bản, tảng ontology Các cá thể ontology bao gồm đối tƣợng cụ thể nhƣ ngƣời, động vật, bàn nhƣ cá thể trừu tƣợng nhƣ thành viên hay từ Nói ra, ontology khơng cần chứa cá thể nhƣng mục đích chung ontology cung cấp phƣơng tiện để phân loại đối tƣợng, đối tƣợng phần rõ ràng ontology 1.2.2 Các lớp (Classes) Lớp (hay khái niệm) đƣợc định nghĩa theo cách bên hay bên Theo định nghĩa bên ngoài, lớp nhóm tập hợp đối tƣợng Theo định nghĩa bên trong, lớp đối tƣợng trừu tƣợng đƣợc định nghĩa giá trị mặt ràng buộc khiến chúng phải thành viên 55 Hình 4.7 - Các thuộc tính OntologyTAYHO Các cá thể gồm: Tƣơng ứng với lớp, thuộc tính, ontology có cá thể:  Lớp HS_KH có cá thể: HSKH4, HSKH5  Lớp HSTINDUNG có cá thể: HSTD4, HSTD5  Lớp HSTIETKIEM có cá thể: SOTK4, SOTK5 Thông tin khách hàng OntologyTAYHO nhƣ sau:   BUI_VAN_TU, 012245154, 304 Nghi Tàm, CA_NHAN, MSDV2, KU_104, SXKD, 0.9, 11,7, SS014, 1.000.000, 0.8, 3_THANG  PHAM_THI_NAM, 0122451550, 305 Nghi Tàm, CA_NHAN, MSDV2, KU_105, HN, 0.65%, 0,845, SS015, 5.00.000, 0.8, 3_THANG 56 Hình 4.8 - Các cá thể OntologyTAYHO Từ cá thể tạo từ bước trước, xây dựng buộc OntologyTAYHO để có khách hàng với thông tin chặt chẽ: Cá thể HSKH5 co_TENKH BUI_VAN_TU, tai_DIACHI 304_NGHI_TAM, la_LOAIKH CA_NHAN, co_CMT 012245154, co_SOTIETKIEM SOTK4, co_MSDV MSDV2, co_HSTINDUNG HSTD4 Cá thể HSKH5 co_TENKH PHAM_THI_NAM, tai_DIACHI 305_NGHI_TAM, la_LOAIKH CA_NHAN, co_CMT 012245155, co_SOTIETKIEM SOTK5, co_MSDV MSDV2, co_HSTINDUNG HSTD5 Cá thể HSTD4 co_SOKU KU_104, co_LSUAT_TH 0,9, co_LSUAT_QH 1,17, thuoc_CH_TRINH SXKD Cá thể HSTD5 co_SOKU KU_105, co_LSUAT_TH 0,65, co_LSUAT_QH 0,845, thuoc_CH_TRINH HN Cá thể SOTK4 co_SOSO SS014, co_LSUAT_TK 0,8, co_SOTIEN_TK 1.000.000, co_KYHAN 3_thang 57 Cá thể SOTK5 co_SOSO SS015, co_LSUAT_TK co_SOTIEN_TK 500.000, co_KYHAN 3_thang 0,8, Hình 4.9 - Các buộc OntologyTAYHO Ontology phòng giao dịch Tây Hồ đƣợc biểu diễn OWL nhƣ sau: Hình 4.10 - Một phần OntologyTAYHO biểu diễn OWL 58 4.2.2 So khớp ontology Ở phần so khớp hai ontology xây dựng phần trƣớc OntologyBADINH.owl OntologyTAYHO.owl chƣơng trình Align 3.0 Để làm đƣợc điều đó, tơi sử dụng chƣơng trình Command MS-DOS Windows để tiến hành so khớp Align khơng sử dụng giao diện đồ họa mà có giao diện câu lệnh Thƣ viện Align nằm tệp tin sẵn có nên việc tìm hiểu dễ dàng Có nhiều phƣơng pháp để chọn lựa so khớp hai ontology Ở đây, dùng phƣơng pháp StringDistAlignment (-i method.StringDistAlignment) Phƣơng pháp cho phép so khớp hai ontology cách sử dụng chuỗi ký tự đặt tên cho lớp, thuộc tính để đối chiếu Để đo độ tƣơng tự cặp tƣơng đồng, tơi sử dụng thuật tốn LEVENSHTEIN (-DstringFunction=levenshteinDistance) Việc chọn ngƣỡng độ tƣơng tự quan trọng Align Tập hợp cặp yếu tố tƣơng tự tăng lên hay giảm tùy theo ngƣỡng độ tƣơng tự Ngƣỡng độ tƣơng tự lớn yêu cầu cao số cặp yếu tố tƣơng tự giảm ngƣợc lại Ở đây, dùng ngƣỡng độ tƣơng tự 0,4 (-t 0.4) Việc giúp tránh sai lầm việc loại bỏ cặp yếu tố tƣơng có cặp yếu tố có độ tƣơng tự thấp nhƣng cặp đúng.Đầu phép so khớp ontology ánh xạ với lớp cặp yếu tố tƣơng ứng đƣợc chọn đánh giá Align dùng mã nguồn mở nên dễ tùy biến để thay đổi định dạng biểu diễn ontology ánh xạ kết (-r rendering.OWLAxiomsRendererVisitor) Để phù hợp với bƣớc sử dụng ContentMap, thay đổi phần mã nguồn Align để có đƣợc định dạng đầu thích hợp Sau kết thu đƣợc phép ánh xạ sau tiến hành thay đổi code Align, gọi file ontology ánh xạ ketqua-anhxa.owl: 59 Hình 4.11 - Một phần code kết so khớp Ta thấy phần code file kết gồm OWL RDF đƣợc xếp rõ ràng dễ hiểu Trong ngơn ngữ OWL diễn tả tên lớp đƣợc đề cập đến: Ở mệnh đề trên, lớp HS_TINDUNG OntologyBADINH lớp đƣợc xét đến Trong đó, RDF diễn tả lớp đƣợc ánh xạ với nó, kèm theo độ tƣơng tự đƣợc tính: 0.9 Ở đây, lớp HSTINDUNG OntologyTAYHO lớp đƣợc xét ánh xạ với lớp HS_TINDUNG OntologyBADINH Độ tƣơng tự đƣợc tính hai đối tƣợng 0.9 60 Hình 4.12 - Một phần giao diện kết so khớp Về giao diện đồ họa, dễ thấy kết tập hợp cặp đối tƣợng tƣơng ứng có độ tƣơng tự thỏa mãn điều kiện đặt tiến hành so khớp Với kết tiếp tục thực bƣớc tích hợp sử dụng ContentMap 4.2.3 Tích hợp ontology a Chọn ontology đầu vào: Công cụ ContentMap đƣợc cài đặt chƣơng trình Protégé cần thơng tin hai ontology OntologyBADINH, OntologyTAYHO ontology ánh xạ ketqua_anhxa đƣợc xây dựng phần trƣớc để tiến hành tích hợp Hình 4.13 - Chọn ontology đầu vào 61 Ngồi ra, ngƣỡng độ tƣơng tự cần đƣợc cấp để ContentMap loại bỏ ánh xạ không cần thiết Trong trƣờng hợp này,tôi tiếp tục sử dụng ngƣỡng độ tƣơng tự 0.4 b Ánh xạ tƣờng minh Với thơng tin đầu vào cung cấp, đánh giá phù hợp ánh xạ thu đƣợc file mapping-result.owl chức Show Explicit Mappings ContentMap đƣa ánh xạ kèm theo giá trị độ tƣơng tự tƣơng ứng đƣợc đọc từ ontology ánh xạ KETQUA-ANHXA để lựa chọn việc giữ lại hay loại bỏ cho việc tích hợp sau Hình 4.14 - Ánh xạ tƣờng minh nhận đƣợc Trong cửa sổ nhận đƣợc, thấy ánh xạ mà giá trị độ tƣơng tự lớn 0.4 đƣợc giữ lại việc đánh dấu xanh ContentMap thực Ví dụ, cặp ánh xạ hai đối tƣợng HS_HSSV OntologyBADINH HSSV OntologyTAYHO có giá trị độ tƣơng tự 0.57 đƣợc ContentMap gợi ý giữ lại Đó cặp ánh xạ Bên cạnh đó, có cặp ánh xạ đƣợc ContentMap gợi ý giữ lại độ tƣơng tự cao 0.4 nhƣng lại lại cặp ánh xạ khơng xác nên cần phải điều chỉnh lại Ví dụ, cặp ánh xạ thuộc tính đối tƣợng co_NGAYVAY OntologyBADINH với co_KYHAN OntologyTAYHO có độ tƣơng tự cao 0.4545 nhƣng ánh xạ khơng xác ý nghĩa có thực tế hồn tồn khác Ngƣợc lại, ánh xạ có độ tƣơng tự thấp 0.4 đƣợc ContentMap gợi ý đƣợc loại bỏ Ví dụ, cặp ánh xạ co_NGAY_GUI 62 OntologyBADINH co_LSUAT_TK OntologyTAYHO có độ tƣơng tự 0.36 nên đƣợc ContentMap gợi ý loại bỏ không đƣợc đánh dấu xanh c Kế thừa sửa lỗi Khi tích hợp ontology có kế thừa phát sinh đƣợc xây dựng ontology kết tích hợp Với chức Preview Logic Impact, ContentMap cho phép ngƣời dùng đánh giá để giữ lại hay loại bỏ kế thừa phát sinh dựa vào ánh xạ sẵn có quan hệ cấu trúc thích hợp lớp hai ontology Nội dung đƣợc hiển thị cửa sổ NEW MAPPING ENTAILMENT Hình 4.15 - Thừa kế phát sinh qua ánh xạ cần đánh giá Cách đánh giá xác kế thừa phát sinh nhƣ sau: Hình 4.16 - Một kế thừa phát sinh Với kế thừa phát sinh, có cách đánh giá khác Trong hình 4.16, có hai cách để đánh giá kế thừa phát sinh lớp 63 HS_TK_COTHOIHAN OntologyBADINH với lớp HSTIETKIEM OntologyHOTAY Cách một, lớp HS_TK_COTHOIHAN lớp lớp HS_TIETKIEM OntologyBADINH, đồng thời lớp HS_TIETKIEM OntologyBADINH lại ánh xạ lớp HSTIETKIEM OntologyTAYHO nên suy HS_TK_COTHOIHAN OntologyBADINH lớp lớp HSTIETKIEM OntologyTAYHO Theo cách đánh giá độ xác kế thừa 0.909 Ở cách hai, độ xác kế thừa 0.933 Do vậy, lấy độ xác cao 0.933 để đánh giá tổng quan kế thừa Khi kế thừa đƣợc đánh giá giữ lại ContentMap đƣa kế thừa phát sinh ontology cửa sổ New Ontology Entailments Hình 4.17 - Thừa kế phát sinh ontology cần đánh giá Những thừa kế thƣờng xác thân ontology chứa thơng tin đầy đủ, xác việc phát sinh kế thừa không nhiều Một chức quan trọng khác ContentMap đƣa quan hệ tổng quát kế thừa phát sinh hai ontology dựa vào kết có nhằm sử dụng cho q trình tích hợp sau Quan hệ đƣợc thị cửa sổ Entailment Dependency Tree dùng chức Extract Dependency Tree 64 Hình 4.18 - Quan hệ tổng quát hai ontology Nhìn vào quan hệ tổng quát, kết từ bƣớc đánh giá thực trƣớc đánh giá lại lần cách xem lại luận chứng kèm theo độ tin cậy kế thừa d Lựa chọn giải pháp tích hợp Chức Extract Plan giúp ContentMap đƣa giải pháp tích hợp khả thi: Hình 4.19 - Giải pháp tích hợp khả thi 65 Nếu chọn nhầm kế thừa khơng xác bƣớc trƣớc đó, kết tích hợp chứa lỗi khơng đáng có Lỗi xuất phát từ lỗi ánh xạ hay thông tin trái ngƣợc kế thừa không Việc sửa lỗi yêu cầu loại bỏ số mệnh đề hai ontology cần tích hợp hay ontology ánh xạ Trên hình 4.16, ContentMap đƣa hai giải pháp tích hợp để chọn Ở giải pháp, có độ tin cậy mệnh đề cần loại bỏ e Tích hợp ontology Sau chọn đƣợc giải pháp thích hợp cho việc tích hợp ontology bƣớc trƣớc, ta tiến hành tích hợp hai ontology OntologyBADINH ontologyTAYHO Chức Perform Merging ContentMap giúp ta tiến hành tích hợp Hình 4.20 - Kết thu đƣợc tích hợp Ontology đƣợc sinh thƣ mục theo yêu cầu Ontology chứa đầy đủ thông tin tất khách hàng từ hai ontology OntologyBADINH OntologyTAYHO với thơng tin đầy đủ xác 4.3 Đánh giá kết Sau sử dụng công cụ, tơi có số nhận xét nhƣ sau: Với tốn sáp nhập phịng giao dịch Ngân hàng Chính sách xã hội, u cầu tốn đặt làm để hợp liệu mà khơng có 66 trùng lặp hay nhầm lẫn trƣờng liệu Phƣơng pháp tích hợp ontology giải đƣợc tốt vấn đề Kết tích hợp tốn đặt ngân hàng sách phản ánh nội dung nhƣ cấu trúc ontology từ phịng giao dịch đƣợc tích hợp OntologyBADINH OntologyTAYHO Về mặt cấu trúc ontology kết tích hợp, quan hệ lớp mẹ, lớp con, thuộc tính mẹ, thuộc tính đƣợc bảo tồn Ví dụ, lớp HS_TIETKIEM có lớp nhƣ HS_TK_COTHOIHAN, HS_TK_VOTHOIHAN; lớp HS_TINDUNG có lớp HS_HN, HS_HSSV, HS_SXKD Về mặt liệu, thơng tin đƣợc tích hợp đầy đủ, xác, khơng bị trùng lặp, hay nhầm lẫn Ví dụ, ontology tích hợp, thơng tin tất khách hàng OntologyBADINH OntologyTAYHO đƣợc lƣu lại đầy đủ; thông tin sổ tiết kiệm, hồ sơ tín dụng khách hàng từ ontology OntologyBADINH OntologyTAYHO xác đƣợc tích hợp Đối với trƣờng thơng tin có chức giống nhƣng lại đƣợc gọi tên theo cách khác nhƣ HS_TINDUNG với HSTINDUNG hay HS_TIETKIEM với HSTIETKIEM… ontology đƣợc phân tích xác để ánh xạ tích hợp đảm bảo tồn vẹn liệu Khơng thế, tích hợp ontology cịn giúp ngân hàng giải đƣợc số vấn đề khác tồn hệ thống sở liệu phân tán dựa tảng kỹ thuật Foxpro Giải pháp xây dựng sở liệu ngân hàng dựa cấu trúc ontology giúp cho ngân hàng thuận tiện việc xây dựng quản lý liệu nhanh chóng, xác Ngân hàng thống đƣa khái niệm đối tƣợng có tính chất quan trọng sở liệu hay thêm bớt trƣờng thông tin có nhu cầu phát sinh phịng giao dịch Có thể có khác biệt cách gọi tên số trƣờng thông tin ontology phịng giao dịch, nhƣng có thống mặt khái niệm xây dựng ontology nên việc tìm tƣơng đồng chúng khơng gặp khó khăn Việc tự động hóa tìm cặp đối tƣợng tƣơng đồng nhờ đƣợc tiến hành giúp cho phép ánh xạ trở nên đơn giản khơng gây tốn thời gian chi phí cho việc làm sạch, chuẩn hóa liệu ngân hàng cần tiến hành sáp nhập phòng giao dịch Về mặt nhƣợc điểm tích hợp ontology, tơi thấy giải pháp cịn có vài hạn chế Bƣớc ánh xạ ontology đóng vai trị quan trọng quy trình tích hợp ontology Nếu ánh xạ khơng xác tích hợp ontology có lỗi ngồi 67 mong muốn Độ xác thuật tốn Align phụ thuộc vào độ tƣơng tự mà ngƣời dùng đặt Độ tƣơng tự cao độ xác cao Trong tốn tơi giải quyết, độ tƣơng tự nhỏ 0,4 độ xác ánh xạ thấp Ví dụ, sử dụng giới hạn ngƣỡng độ tƣơng tự 0,4 kết dẫn đến thuộc tính co_NGAYVAY OntologyBADINH với thuộc tính co_KYHAN OntologyTAYHO với độ tƣơng tự cao 0.4545 cặp ánh xạ, sử dụng ngƣỡng độ tƣơng tự 0,5 ánh xạ khơng xác khơng cịn Các kỹ thuật tích hợp đƣợc sử dụng áp dụng cho ontology có ngôn ngữ biểu diễn OWL Ontolology ánh xạ thu đƣợc sau sử dụng Align phải tuân theo định dạng phù hợp đƣợc chấp nhận đầu vào bƣớc tích hợp sử dụng ContentMap Và kết thu đƣợc cuối tích hợp chứa đựng đầy đủ ý nghĩa cấu trúc nhƣ ngữ nghĩa nhƣng đƣợc biểu diễn phức tạp, không đơn giản dễ hiểu 68 KẾT LUẬN Khi web ngữ nghĩa ngày phát triển, ontology đƣợc xây dựng cho ứng dụng lĩnh vực khác ngày nhiều việc tích hợp ontology điều cần thiết giúp ích nhiều lĩnh vực cần truy xuất, trao đổi thơng tin cách xác tự động Trong luận văn tốt nghiệp này, tìm hiểu đƣợc tổng quan ontology, ngơn ngữ OWL, tích hợp ontology OWL ứng dụng nó, cụ thể ứng dụng ngân hàng Chính sách xã hội Sau thời gian nghiên cứu xây dựng đề tài tốt nghiệp, yêu cầu hồn tất, nhiên khơng tránh khỏi hạn chế định Dƣới kết đạt đƣợc hƣớng phát triển đề tài:  Kết đạt đƣợc: - Tìm hiểu đƣợc ontology: khái niệm, thành phần, vai trò, phƣơng pháp cơng cụ xây dựng ontology - Tìm hiểu đƣợc ngôn ngữ OWL: khái niệm, đặc điểm, dạng OWL cú pháp ngữ nghĩa OWL DL - Tìm hiểu đƣợc ánh xạ ontology: khái niệm, quy trình thuật tốn ánh xạ - Tìm hiểu đƣợc tích hợp ontology: lý cần tích hợp ontology, khái niệm, quy trình tích hợp thuật tốn tích hợp ontology - Tìm hiểu đƣợc số cơng cụ hữu ích liên quan đến việc ánh xạ, tích hợp ontology nhƣ Align, ContentMap giúp tối ƣu hóa việc tích hợp ontology - Xây dựng đƣợc ứng dụng nhỏ tích hợp ontology áp dụng ngân hàng Chính sách xã hội  Hƣớng phát triển đề tài: - Mở rộng ứng dụng tích hợp ontology ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam với thông tin đầy đủ phân hệ tín dụng, tiết kiệm kế tốn - Nghiên cứu thêm thuật tốn cơng cụ xây dựng tích hợp ontology khác 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Dƣơng Hoàng Thanh, Biểu diễn Ontology tri thức, Link: http://www.scribd.com/doc/98596041/BaiThuHoachCNTriThucDuongHoangThanh [2] Đào Thị Thu, Thiết kế Xây dựng Ontology sinh báo cáo tự động cho hệ thống phân phối thơng tin chứng khốn trực tuyến, tự động BKS (Bách Khoa Securities), Đồ án tốt nghiệp, Đại học Bách khoa HN, 2011 [3] http://www.nsl.hcmus.edu.vn/greenstone/cgi-bin/library.cgi [4] http://hueuni.edu.vn/portal/data/doc/tapchi/ [5] [6] Nhóm sinh viên, Xây dựng làm giàu ontology tiếng việt chuyên ngành CNTT, Đại học quốc gia TPHCM, 2011 http://vi.wikipedia.org/wiki/Khoảng_cách_Levenshtein Tiếng Anh [7] http://protege.stanford.edu/ [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] http://www.w3.org/TR/owl-features/ Lili, Baolin Wu, Yun Yang, “Agent-based Ontology Integration for Ontology-based Applications” Alex Hall and Mike Lang Jr, Ontology Integration SPARQL Federation and SWRL Rules, 2009 Ernesto Jiménez-Ruiz & Rafael Berlanga, Bernardo Cuenca Grau & Ian Horrocks, ContentMap: A logiC-based Ontology inTEgratioN Tool using MAPpings, 2008 Ernesto Jiménez-Ruiz & Rafael Berlanga, Bernardo Cuenca Grau & Ian Horrocks, Ontology Integration Using Mappings: Towards getting the Right Logical Consequences, 2008 Jérôme David, Jérôme Euzenat, Francois Scharffe Cássia Trojahn dos Santos, The Alignment API 4.0, 2010 http://alignapi.gforge.inria.fr/testgen.html http://ola.gforge.inria.fr/ ... mệnh đề logic, để từ cho phép chƣơng trình thiết kế lập luận dựa ontololy Có thể đƣa vài điểm khác sở liệu thông thƣờng với ontololy dựa lập luận logic nhƣ sau:  Dữ liệu sở liệu bình thƣờng liệu. .. ta có truy vấn tới sở liệu mà khơng có thơng tin cho truy vấn xem nhƣ câu trả lời mà truy vấn trả "Sai" Cịn ontololy thiếu thơng tin trả lời "Khơng biết" 16  Câu trả lời truy vấn sở liệu cho... tính vào lớp) OWL Full đƣợc xem nhƣ mở rộng RDF, OWL Lite OWL DL coi nhƣ mở rộng RDF Mỗi liệu OWL liệu RDF, liệu RDF liệu OWL Full, nhƣng vài liệu 26 RDF OWL Lite hay OWL DL Bởi điều này, vài