Ontology mới sẽ đƣợc sinh ra tại thƣ mục theo yêu cầu. Ontology mới này chứa đầy đủ thông tin của tất cả các khách hàng từ hai ontology là OntologyBADINH và OntologyTAYHO với thông tin đầy đủ và chính xác.
4.3. Đánh giá kết quả
Sau khi sử dụng các công cụ, tôi có một số nhận xét nhƣ sau:
Với bài toán sáp nhập các phòng giao dịch tại Ngân hàng Chính sách xã hội, yêu cầu bài toán đặt ra là làm thế nào để hợp nhất các dữ liệu mà không có
sự trùng lặp hay nhầm lẫn các trƣờng dữ liệu. Phƣơng pháp tích hợp bằng ontology đã giải quyết đƣợc khá tốt các vấn đề này.
Kết quả tích hợp trong bài toán đặt ra của ngân hàng chính sách đã phản ánh đúng nội dung cũng nhƣ cấu trúc của các ontology từ các phòng giao dịch đƣợc tích hợp là OntologyBADINH và OntologyTAYHO. Về mặt cấu trúc của ontology kết quả tích hợp, quan hệ giữa các lớp mẹ, lớp con, thuộc tính mẹ, thuộc tính con đƣợc bảo toàn. Ví dụ, lớp HS_TIETKIEM vẫn có các lớp con nhƣ HS_TK_COTHOIHAN, HS_TK_VOTHOIHAN; lớp HS_TINDUNG vẫn có các lớp con là HS_HN, HS_HSSV, HS_SXKD. Về mặt dữ liệu, thông tin đƣợc tích hợp đầy đủ, chính xác, không bị trùng lặp, hay nhầm lẫn. Ví dụ, trong ontology tích hợp, thông tin của tất cả các khách hàng trong OntologyBADINH và OntologyTAYHO đƣợc lƣu lại đầy đủ; thông tin về các sổ tiết kiệm, hồ sơ tín dụng của mỗi khách hàng từ các ontology OntologyBADINH và OntologyTAYHO đều chính xác khi đƣợc tích hợp. Đối với các trƣờng thông tin có chức năng giống nhau nhƣng lại đƣợc gọi tên theo cách khác nhau nhƣ HS_TINDUNG với HSTINDUNG hay HS_TIETKIEM với HSTIETKIEM… ở các ontology đều đƣợc phân tích chính xác để ánh xạ và tích hợp đảm bảo sự toàn vẹn của dữ liệu.
Không những thế, tích hợp ontology còn giúp ngân hàng giải quyết đƣợc một số vấn đề khác còn tồn tại đối với hệ thống cơ sở dữ liệu còn phân tán dựa trên nền tảng kỹ thuật Foxpro.
Giải pháp xây dựng cơ sở dữ liệu của ngân hàng dựa trên cấu trúc ontology giúp cho ngân hàng thuận tiện trong việc xây dựng và quản lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác. Ngân hàng có thể thống nhất đƣa ra các khái niệm của các đối tƣợng có tính chất quan trọng trong cơ sở dữ liệu hay thêm bớt các trƣờng thông tin mới khi có nhu cầu phát sinh tại mỗi phòng giao dịch. Có thể sẽ có sự khác biệt về cách gọi tên một số trƣờng thông tin trong ontology của mỗi phòng giao dịch, nhƣng do có sự thống nhất về mặt khái niệm khi xây dựng ontology nên việc tìm ra sự tƣơng đồng giữa chúng không gặp khó khăn. Việc tự động hóa tìm ra các cặp đối tƣợng tƣơng đồng nhờ đó sẽ có thể đƣợc tiến hành và giúp cho phép ánh xạ trở nên đơn giản và không gây tốn thời gian và chi phí cho việc làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu khi ngân hàng cần tiến hành sáp nhập các phòng giao dịch.
Về mặt nhƣợc điểm của tích hợp ontology, tôi thấy giải pháp này còn có một vài hạn chế.
Bƣớc ánh xạ ontology đóng vai trò hết sức quan trọng trong quy trình tích hợp ontology. Nếu ánh xạ không chính xác thì tích hợp ontology sẽ có lỗi ngoài
mong muốn. Độ chính xác của thuật toán Align phụ thuộc vào độ tƣơng tự mà ngƣời dùng đặt ra. Độ tƣơng tự càng cao thì độ chính xác càng cao. Trong bài toán tôi đã giải quyết, nếu độ tƣơng tự bằng và nhỏ hơn 0,4 thì độ chính xác của các ánh xạ khá thấp. Ví dụ, khi sử dụng giới hạn ngƣỡng độ tƣơng tự là 0,4 thì kết quả dẫn đến là thuộc tính co_NGAYVAY của OntologyBADINH với thuộc tính co_KYHAN của OntologyTAYHO với độ tƣơng tự cao là 0.4545 là một cặp ánh xạ, trong khi nếu sử dụng ngƣỡng độ tƣơng tự là 0,5 thì những ánh xạ không chính xác đó sẽ không còn nữa.
Các kỹ thuật tích hợp đã đƣợc sử dụng chỉ có thể áp dụng cho những ontology có cùng ngôn ngữ biểu diễn là OWL. Ontolology ánh xạ thu đƣợc sau khi sử dụng Align phải tuân theo một định dạng phù hợp mới đƣợc chấp nhận là đầu vào của bƣớc tích hợp khi sử dụng ContentMap. Và kết quả thu đƣợc cuối cùng của tích hợp mặc dù chứa đựng đầy đủ ý nghĩa về cấu trúc cũng nhƣ ngữ nghĩa nhƣng đƣợc biểu diễn khá phức tạp, không đơn giản và dễ hiểu.
KẾT LUẬN
Khi web ngữ nghĩa ngày càng phát triển, các ontology đƣợc xây dựng cho các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau ngày càng nhiều thì việc tích hợp các ontology là một điều cần thiết và giúp ích rất nhiều trong các lĩnh vực cần truy xuất, trao đổi thông tin một cách chính xác và tự động.
Trong luận văn tốt nghiệp này, tôi đã tìm hiểu đƣợc tổng quan về ontology, ngôn ngữ OWL, tích hợp ontology trong OWL và ứng dụng của nó, cụ thể là ứng dụng trong ngân hàng Chính sách xã hội.
Sau thời gian nghiên cứu và xây dựng đề tài tốt nghiệp, các yêu cầu cơ bản đã hoàn tất, tuy nhiên cũng không tránh khỏi những hạn chế nhất định. Dƣới đây là những kết quả đã đạt đƣợc và hƣớng phát triển của đề tài:
Kết quả đã đạt đƣợc:
- Tìm hiểu đƣợc về ontology: khái niệm, các thành phần, vai trò, phƣơng pháp và công cụ xây dựng ontology.
- Tìm hiểu đƣợc về ngôn ngữ OWL: khái niệm, đặc điểm, các dạng của OWL và cú pháp ngữ nghĩa của OWL DL.
- Tìm hiểu đƣợc về ánh xạ ontology: khái niệm, quy trình và thuật toán ánh xạ.
- Tìm hiểu đƣợc về tích hợp ontology: lý do cần tích hợp ontology, khái niệm, quy trình tích hợp và thuật toán tích hợp ontology.
- Tìm hiểu đƣợc về một số công 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 về tích hợp ontology có thể áp dụng trong ngân hàng Chính sách xã hội.
Hƣớng phát triển của đề tài:
- Mở rộng ứng dụng về tích hợp ontology trong ngân hàng Chính sách xã hội Việt Nam với các thông tin đầy đủ của các phân hệ tín dụng, tiết kiệm và kế toán.
- Nghiên cứu thêm về thuật toán và công cụ xây dựng và tích hợp ontology khác.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Dƣơng Hoàng Thanh, Biểu diễn Ontology bằng tri thức, Link: http://www.scribd.com/doc/98596041/BaiThuHoachCNTriThuc-
DuongHoangThanh.
[2] Đào Thị Thu, Thiết kế và Xây dựng Ontology sinh báo cáo tự động cho hệ thống phân phối thông tin chứng khoán 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] Nhóm sinh viên, Xây dựng và làm giàu ontology tiếng việt chuyên ngành CNTT, Đại học quốc gia TPHCM, 2011.
[6] http://vi.wikipedia.org/wiki/Khoảng_cách_Levenshtein
Tiếng Anh
[7] http://protege.stanford.edu/
[8] http://www.w3.org/TR/owl-features/
[9] Lili, Baolin Wu, Yun Yang, “Agent-based Ontology Integration for Ontology-based Applications”.
[10] Alex Hall and Mike Lang Jr, Ontology Integration SPARQL Federation and SWRL Rules, 2009.
[11] Ernesto Jiménez-Ruiz & Rafael Berlanga, Bernardo Cuenca Grau & Ian Horrocks, ContentMap: A logiC-based Ontology inTEgratioN Tool using MAPpings, 2008.
[12] Ernesto Jiménez-Ruiz & Rafael Berlanga, Bernardo Cuenca Grau & Ian Horrocks, Ontology Integration Using Mappings: Towards getting the Right Logical Consequences, 2008.
[13] Jérôme David, Jérôme Euzenat, Francois Scharffe và Cássia Trojahn dos Santos, The Alignment API 4.0, 2010.
[14] http://alignapi.gforge.inria.fr/testgen.html [15] http://ola.gforge.inria.fr/