Nhiều vấn đề phát sinh từ việc sử dụng ontology. Bao gồm cả những khó khăn liên quan đến giao tiếp giữa các ontology và sự cần thiết phải duy trì số lượng lớn các ontology. Các fuzzy ontology được đề nghị sử dụng để tạo ra một chuẩn chung, hoặc ontology cơ bản đồng nhất, với các giá trị thành viên khác nhau liên kết với các nhóm và người dùng khác nhau. Cần lưu ý rằng bởi vì các phương pháp học tập có liên quan hầu hết là kiểu quan hệ “is-a” đang được sử dụng nhiều dựa trên hệ thống phân cấp MeSH hiện có. Điều này là do không có sự khác biệt giữa việc học tập của các loại hình quan hệ khác nhau.
Một ưu điểm khác của phương pháp này là tính hoàn thiện. Thay vì áp đặt một tiêu chuẩn tùy ý về tầm quan trọng của một vùng đặc biệt nào đó trong ontology, đây thật sự cần thiết trong một ontology rõ nét (crisp ontology) để tránh có quá nhiều ví dụ về một mục xuất hiện trong ontology, mục hay đối tượng có thể được đặt tại tất cả các vùng có liên quan.
Quan trọng nhất, để tìm kiếm các quy trình, việc sử dụng một fuzzy ontology cho việc ánh xạ các mục tìm kiếm cho thấy trọng số tương đối của từng mục trong đầu ra phải được tính toán. Bằng cách cho phép các trọng số đó được tính toán chính xác, nó đã loại bỏ được sự thiên vị trong liên kết với nhiều mục khác nhau đang được sử dụng trong quá trình tìm kiếm. Nếu một mục được đặt tại nhiều vùng khác nhau trong một ontology rõ
nét và được sử dụng cho mục đích mở rộng truy vấn thì sự nguy hiểm là sẽ có số lượng khá lớn các mục mở rộng có giá trị không liên quan nhiều hơn những giá trị có liên quan cần thiết.
Đặc biệt, việc sử dụng một phương pháp tiếp cận fuzzy ontology cho phép biểu diễn các mối liên hệ thuận tiện hơn và chính xác hơn theo một cái nhìn cụ thể mà không bị mất tính tương đồng so với các quan điểm khác; ontology framework phát triển gần như nhau, chỉ có các giá trị thành viên là khác nhau.
Cuối cùng, phương pháp tiếp cận này đưa ra khả năng các biểu diễn của một ontology rất lớn có thể được nén lại. Nếu có những khu vực quan hệ không cần thiết, ta có thể chỉnh thiết lập về 0. Những cấp trung gian không mong muốn cũng có thể được gỡ bỏ, với các mục cấp thấp chỉ giao tiếp trực tiếp với các cấp cao hơn. Cách làm này loại bỏ việc tạo ra các nhóm giả tạo để tránh những mục chỉ đứng một mình. Theo một giới hạn fuzzy ontology, với các giá trị thành viên thiết lập để 0 hoặc 1, sẽ có từng mục hoặc đối tượng chỉ có một mối quan hệ. Nếu mỗi mục chỉ có một mối quan hệ thì một cấu trúc B- tree là hoàn toàn có thể biểu diễn được với mỗi mục chỉ liên quan đến các mục cha của nó, tuy nhiên sự sắp xếp này gọi là một hệ thống cấp bậc thì đúng hơn. Bảng 11 tóm tắt một số khác biệt giữa ontology rõ nét và ontology mờ.
Aspect Fuzzy Ontology Crisp Ontology
Multiple-Located terms
Does not occur Issue for
disambiguation
Query expansion Depends on membership value Depends on location
only
Customisation Simple, based on modification
membership values
Requires new ontology and/or ontology sharing
Storage required Depends on the number of
term in the ontology and the membership values of the relations, can be smaller or larger than crisp
Depends on number of terms in the ontology
Knowledge representation
Related to use Related to structure.
Bảng 3.10 phân biệt sự khác nhau giữa fuzzy ontology và Crisp ontology.