KHÔI PHỤC TÍNH NHẤT QUÁN VÀ TÍCH HỢP TRI THỨC SỬ DỤNG MÔ HÌNH XÁC SUẤT

• Tác giả: Nguyễn Văn Thẩm
• Người hướng dẫn: TSKH. Nguyễn Ngọc Thành
• Trường học: Đại Học Quốc Gia Hà Nội - Trường Đại Học Công Nghệ
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Khôi phục tính nhất quán và tích hợp tri thức sử dụng mô hình xác suất
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: KIẾN THỨC CƠ SỞ
• 1.1. Các phương pháp biểu diễn tri thức
• 1.2. Biểu diễn CSTT xác suất
• 1.2.1. Sự kiện và xác suất
• 1.2.2. Cơ sở tri thức xác suất
• 1.2.3. Hàm khoảng cách
• 1.2.4. Biểu diễn tính không nhất quán của CSTT xác suất
• 1.2.5. Mô hình đặc trưng
• 1.2.6. Kết chương
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ TÍNH KHÔNG NHẤT QUÁN VÀ TÍCH HỢP TRI THỨC
• 2.1. Xử lý tính không nhất quán
• 2.1.1. Bài toán xử lý tính không nhất quán
• 2.1.2. Độ đo không nhất quán
• 2.1.3. Các phương pháp xử lý tính không nhất quán
• 2.2. Tích hợp tri thức
• 2.2.1. Bài toán tích hợp tri thức
• 2.2.2. Các phương pháp tích hợp tri thức
• 2.2.3. Hệ thống tích hợp tri thức
• 2.2.3.1. Các hệ thống tích hợp tri thức
• 2.2.3.2. Hệ thống tích hợp dựa trên tri thức xác suất
• 2.2.4. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP KHÔI PHỤC TÍNH NHẤT QUÁN TRONG CƠ SỞ TRI THỨC XÁC SUẤT
• 3.1. Các độ đo không nhất quán của CSTT xác suất
• 3.1.1. Các tính chất của các độ đo không nhất quán
• 3.1.2. Lớp độ đo không nhất quán cơ sở
• 3.1.3. Độ đo không nhất quán dựa theo chuẩn
• 3.1.4. Độ đo không nhất quán phi chuẩn
• 3.1.5. Các thuật toán tính độ đo không nhất quán
• 3.2. Khôi phục tính nhất quán của CSTT xác suất
• 3.2.1. Mô hình khôi phục tính nhất quán
• 3.2.2. Các tính chất của toán tử khôi phục tính nhất quán
• 3.2.3. Lớp các toán tử khôi phục tính nhất quán
• 3.2.4. Thuật toán tính giá trị xác suất của các RBXS trong CSTT xác suất
• 3.2.5. Thuật toán khôi phục tính nhất quán của CSTT xác suất
• 3.3. Kết luận chương
• 4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP TÍCH HỢP CÁC CƠ SỞ TRI THỨC XÁC SUẤT
• 4.1. Phương pháp tích hợp các CSTT xác suất dựa trên khoảng cách
• 4.1.1. Mô hình tích hợp các CSTT xác suất dựa trên khoảng cách
• 4.1.2. Véctơ xác suất thỏa mãn của CSTT xác suất
• 4.1.3. Các tính chất của toán tử tích hợp TTXS dựa trên khoảng cách
• 4.1.4. Lớp các bài toán tích hợp dựa trên khoảng cách
• 4.1.5. Lớp toán tử tích hợp TTXS dựa trên khoảng cách
• 4.1.6. Thuật toán tích hợp các CSTT xác suất dựa trên khoảng cách
• 4.2. Phương pháp tích hợp các CSTT xác suất dựa giá trị xác suất
• 4.2.1. Mô hình tích hợp các CSTT xác suất dựa trên giá trị xác suất
• 4.2.2. Các tính chất của toán tử tích hợp TTXS dựa trên giá trị xác suất
• 4.2.3. Các toán tử tích hợp dựa trên giá trị xác suất
• 4.2.4. Thuật toán rút gọn RBXS
• 4.2.5. Thuật toán tích hợp các CSTT xác suất dựa trên giá trị xác suất
• 4.3. Thực nghiệm tích hợp các cơ sở tri thức xác suất
• 4.3.1. Mục đích và giả thiết thực nghiệm
• 4.3.2. Cấu hình thực nghiệm
• 4.3.3. Triển khai thực nghiệm
• 4.3.4. Kết quả, ý nghĩa thực tiễn và phân tích
• 4.4. Kết luận chương
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục A
• A.1. Các bảng tổng hợp kết quả tính toán
• A.2. Độ phức tạp của các thuật toán
• A.3. Bộ thực nghiệm

I. Tổng Quan về Khôi Phục Tích Hợp Tri Thức Vì Sao

Tích hợp tri thức (THTT) đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng các hệ thống dựa trên tri thức mạnh mẽ. Khi kết hợp nhiều hệ thống thông tin khác nhau, việc tạo ra một kho tri thức thống nhất và nhất quán là vô cùng quan trọng. THTT không chỉ giúp các hệ thống giao tiếp hiệu quả hơn mà còn khai thác sức mạnh tổng hợp từ các nguồn tri thức đa dạng. Tuy nhiên, quá trình này thường gặp phải thách thức lớn: sự không nhất quán trong tri thức. Sự không nhất quán có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân, từ sai sót trong dữ liệu đến sự khác biệt trong quan điểm của các chuyên gia. Giải quyết sự không nhất quán là một bài toán phức tạp, thường đòi hỏi các kỹ thuật suy luận xác suất và mô hình hóa tri thức tiên tiến. Một hệ thống khôi phục tri thức hiệu quả phải có khả năng phát hiện, giải quyết và dung hòa các mâu thuẫn để đảm bảo tính tin cậy của tri thức tích hợp. Theo nghiên cứu, sự phát triển của các phương pháp xử lý tính KNQ đã thu hút được rất nhiều sự chú ý [60].

1.1. Bài toán tích hợp tri thức Khó khăn và thách thức

Bài toán tích hợp tri thức đặt ra nhiều thách thức. Làm thế nào để kết hợp các cơ sở tri thức khác nhau khi chúng có thể mâu thuẫn với nhau? Làm thế nào để đảm bảo tính nhất quán của tri thức tích hợp? Làm thế nào để xử lý sự không chắc chắn trong tri thức? Các phương pháp THTT phải đối mặt với sự đa dạng trong cách biểu diễn tri thức, từ lôgic đến xác suất. Sự không nhất quán, một vấn đề NP-Complete, đòi hỏi các thuật toán hiệu quả để phát hiện và giải quyết. Bên cạnh đó, việc đảm bảo tính chính xác và đầy đủ của tri thức tích hợp cũng là một yêu cầu quan trọng. Sự kết hợp này có thể tạo ra tính không chắc chắn (Uncertainty) của tri thức, và việc giải quyết sự không chắc chắn cũng là một trong các mục đích chính của THTT. Cần những kỹ thuật học máy và data mining để tự động hóa quy trình và trích xuất tri thức mới. Cần có sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và web ngữ nghĩa để khai thác tri thức từ các nguồn phi cấu trúc.

1.2. Tại sao cần Mô hình Xác suất cho Tích hợp Tri thức

Mô hình xác suất đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết sự không chắc chắn và không nhất quán trong tích hợp tri thức. Các mô hình như mạng Bayes và mô hình Markov cho phép biểu diễn và suy luận về tri thức một cách linh hoạt, ngay cả khi có sự thiếu hụt thông tin hoặc mâu thuẫn. Chúng cung cấp một framework để tính toán xác suất của các sự kiện và đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng có sẵn. Lý thuyết xác suất cung cấp các công cụ để định lượng và xử lý sự không chắc chắn, một yếu tố không thể tránh khỏi trong nhiều cơ sở tri thức. Việc sử dụng mô hình xác suất cho phép hệ thống đưa ra các dự đoán và quyết định hợp lý ngay cả khi đối mặt với thông tin không đầy đủ hoặc mâu thuẫn. Các toán tử xử lý mâu thuẫn hiệu quả sẽ giúp khôi phục tính nhất quán và đảm bảo tính tin cậy của tri thức.

II. Thách Thức Giải Quyết Không Nhất Quán Tri Thức KNQ Ra Sao

Một trong những thách thức lớn nhất trong tích hợp tri thức là xử lý sự không nhất quán. Các cơ sở tri thức khác nhau có thể chứa thông tin mâu thuẫn, dẫn đến sự không nhất quán trong tri thức tích hợp. Việc xác định và giải quyết sự không nhất quán là một nhiệm vụ phức tạp, đòi hỏi các kỹ thuật khôi phục tri thức và suy luận xác suất tiên tiến. Các phương pháp xử lý tính KNQ bao gồm việc loại bỏ các công thức mâu thuẫn, sửa đổi các công thức để giảm thiểu mâu thuẫn, hoặc sử dụng các mô hình xác suất để xử lý sự không chắc chắn. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào bản chất của sự không nhất quán và mục tiêu của quá trình tích hợp tri thức. Sự kết hợp của các giải pháp dựa trên lôgic và xác suất có thể mang lại hiệu quả cao trong việc giải quyết các tình huống phức tạp. Các thuật toán hiệu quả cho khôi phục tri thức là cần thiết, vì bài toán thường là NP-Complete. Hệ thống cần biểu diễn tri thức một cách rõ ràng và dễ hiểu để có thể phát hiện và giải quyết mâu thuẫn.

2.1. Các phương pháp phát hiện và đo lường Không Nhất Quán KNQ .

Để giải quyết sự không nhất quán, trước tiên cần phải phát hiện và đo lường nó. Các phương pháp phát hiện sự không nhất quán bao gồm việc sử dụng các quy tắc suy luận để tìm ra các mâu thuẫn trong cơ sở tri thức, hoặc sử dụng các kỹ thuật data mining để xác định các mẫu dữ liệu mâu thuẫn. Các độ đo không nhất quán giúp định lượng mức độ mâu thuẫn trong tri thức, từ đó cho phép ưu tiên việc giải quyết các mâu thuẫn quan trọng nhất. Các phương pháp này thường dựa trên các khái niệm như khoảng cách giữa các biểu diễn tri thức khác nhau, hoặc xác suất của các sự kiện mâu thuẫn. Độ đo không nhất quán phù hợp sẽ giúp hệ thống tập trung vào việc giải quyết những mâu thuẫn có ảnh hưởng lớn nhất. Việc đánh giá độ tin cậy của các nguồn tri thức khác nhau cũng là một yếu tố quan trọng.

2.2. Các chiến lược giải quyết Không Nhất Quán Ưu và nhược điểm

Có nhiều chiến lược để giải quyết sự không nhất quán. Một chiến lược là loại bỏ các phần tri thức gây ra mâu thuẫn. Tuy nhiên, điều này có thể dẫn đến mất mát thông tin quan trọng. Một chiến lược khác là sửa đổi tri thức để giảm thiểu mâu thuẫn. Ví dụ: có thể điều chỉnh xác suất của các sự kiện để làm cho chúng phù hợp hơn với các bằng chứng có sẵn. Một số phương pháp sử dụng các toán tử đặc biệt để dung hòa các quan điểm khác nhau và tạo ra một cơ sở tri thức thống nhất. Việc lựa chọn chiến lược phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu của quá trình tích hợp tri thức và độ tin cậy của các nguồn tri thức khác nhau. Các phương pháp cần xem xét sự đánh đổi giữa việc loại bỏ thông tin mâu thuẫn và bảo tồn tri thức quan trọng.

III. Hướng Dẫn Mô Hình Xác Suất Khôi Phục Tính Nhất Quán Nhanh

Để khôi phục tính nhất quán trong cơ sở tri thức xác suất, các mô hình xác suất được sử dụng để ước tính xác suất của các sự kiện và xác định các mâu thuẫn. Các toán tử khôi phục được áp dụng để điều chỉnh xác suất của các sự kiện và đảm bảo tính nhất quán của tri thức. Mô hình khôi phục có thể dựa trên các nguyên tắc khác nhau, chẳng hạn như nguyên tắc tối thiểu thay đổi, trong đó tri thức được điều chỉnh sao cho sự thay đổi là ít nhất có thể. Các thuật toán hiệu quả được sử dụng để tìm ra giải pháp tối ưu cho bài toán khôi phục tính nhất quán. Việc áp dụng mô hình xác suất giúp hệ thống xử lý sự không chắc chắn và đưa ra các quyết định hợp lý ngay cả khi đối mặt với thông tin không đầy đủ hoặc mâu thuẫn. Sự kết hợp với các kỹ thuật học máy có thể tự động hóa quy trình khôi phục tri thức và cải thiện hiệu quả của hệ thống.

3.1. Các bước chính trong quy trình Khôi Phục Tính Nhất Quán KNTQ

Quy trình khôi phục tính nhất quán thường bao gồm các bước sau: (1) Xác định các mâu thuẫn trong cơ sở tri thức. (2) Đo lường mức độ không nhất quán của các mâu thuẫn. (3) Áp dụng các toán tử khôi phục để điều chỉnh xác suất của các sự kiện liên quan đến mâu thuẫn. (4) Đánh giá tính nhất quán của cơ sở tri thức sau khi áp dụng các toán tử khôi phục. (5) Lặp lại các bước trên cho đến khi đạt được mức độ nhất quán mong muốn. Việc lựa chọn các toán tử khôi phục phù hợp và thứ tự áp dụng chúng có thể ảnh hưởng lớn đến hiệu quả của quy trình. Các thuật toán hiệu quả giúp tìm ra giải pháp tối ưu trong không gian tìm kiếm lớn. Cần có các độ đo không nhất quán để đánh giá tiến trình và đảm bảo tính hội tụ của quy trình.

3.2. Ứng dụng Mạng Bayes và Mô hình Markov trong KNTQ.

Mạng Bayes và mô hình Markov là các công cụ mạnh mẽ để biểu diễn tri thức và thực hiện suy luận xác suất trong quá trình khôi phục tính nhất quán. Mạng Bayes cho phép mô hình hóa các mối quan hệ phụ thuộc giữa các sự kiện và tính toán xác suất có điều kiện. Mô hình Markov cho phép mô hình hóa các quá trình thay đổi trạng thái theo thời gian và dự đoán các trạng thái tương lai. Các mô hình này có thể được sử dụng để phát hiện các mâu thuẫn, ước tính xác suất của các sự kiện, và điều chỉnh tri thức để giảm thiểu sự không nhất quán. Việc sử dụng mạng Bayes và mô hình Markov giúp hệ thống xử lý sự không chắc chắn và đưa ra các quyết định hợp lý ngay cả khi đối mặt với thông tin không đầy đủ hoặc mâu thuẫn. Cần có các kỹ thuật học máy để tự động học cấu trúc và tham số của các mô hình này từ dữ liệu.

IV. Bí Quyết Tích Hợp Tri Thức Xác Suất Dựa Trên Khoảng Cách

Một phương pháp hiệu quả để tích hợp tri thức xác suất là dựa trên khái niệm khoảng cách giữa các cơ sở tri thức. Các hàm khoảng cách được sử dụng để đo lường sự khác biệt giữa các biểu diễn tri thức khác nhau. Các toán tử tích hợp được áp dụng để kết hợp các cơ sở tri thức sao cho khoảng cách giữa tri thức tích hợp và tri thức gốc là nhỏ nhất có thể. Phương pháp này cho phép dung hòa các quan điểm khác nhau và tạo ra một cơ sở tri thức thống nhất, phản ánh sự đồng thuận giữa các nguồn tri thức khác nhau. Việc lựa chọn hàm khoảng cách phù hợp và toán tử tích hợp thích hợp có thể ảnh hưởng lớn đến chất lượng của tri thức tích hợp. Các thuật toán hiệu quả được sử dụng để tìm ra giải pháp tối ưu cho bài toán tích hợp tri thức. Cần có các tiêu chí đánh giá để so sánh các phương pháp tích hợp tri thức khác nhau.

4.1. Lựa chọn hàm Khoảng Cách Phân Kỳ KCPK phù hợp Tiêu chí nào

Việc lựa chọn hàm khoảng cách phân kỳ (KCPK) phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo chất lượng của quá trình tích hợp tri thức. Các tiêu chí để lựa chọn hàm KCPK bao gồm: (1) Tính chất toán học: Hàm KCPK phải thỏa mãn các tính chất toán học phù hợp, chẳng hạn như tính đối xứng, tính dương xác định, và tính tam giác. (2) Tính phù hợp với bài toán: Hàm KCPK phải phản ánh sự khác biệt giữa các biểu diễn tri thức một cách chính xác và phù hợp với mục tiêu của quá trình tích hợp tri thức. (3) Tính hiệu quả tính toán: Hàm KCPK phải có thể được tính toán một cách hiệu quả, đặc biệt là khi xử lý các cơ sở tri thức lớn. Việc thử nghiệm và so sánh các hàm KCPK khác nhau trên các bộ dữ liệu thực tế là cần thiết để tìm ra hàm KCPK phù hợp nhất cho từng bài toán cụ thể. Cần xem xét sự ảnh hưởng của các tham số khác nhau của hàm KCPK đến kết quả tích hợp tri thức.

4.2. Các Toán Tử Tích Hợp Tri Thức dựa trên Khoảng Cách Ưu điểm

Các toán tử tích hợp tri thức dựa trên khoảng cách cho phép kết hợp các cơ sở tri thức sao cho khoảng cách giữa tri thức tích hợp và tri thức gốc là nhỏ nhất có thể. Ưu điểm của các toán tử này bao gồm: (1) Dung hòa các quan điểm khác nhau: Các toán tử có thể dung hòa các quan điểm khác nhau và tạo ra một cơ sở tri thức thống nhất. (2) Bảo tồn thông tin quan trọng: Các toán tử có thể bảo tồn thông tin quan trọng từ các nguồn tri thức khác nhau. (3) Xử lý sự không chắc chắn: Các toán tử có thể xử lý sự không chắc chắn trong tri thức và đưa ra các quyết định hợp lý. Các toán tử tích hợp có thể dựa trên các nguyên tắc khác nhau, chẳng hạn như nguyên tắc trung bình có trọng số, trong đó tri thức từ các nguồn khác nhau được kết hợp với các trọng số khác nhau dựa trên độ tin cậy của chúng. Cần có các tiêu chí đánh giá để so sánh các toán tử tích hợp khác nhau.

V. Ứng Dụng Kết Quả Khôi Phục Tri Thức Y Tế Chính Xác

Việc khôi phục và tích hợp tri thức có nhiều ứng dụng thực tiễn, đặc biệt trong lĩnh vực y tế. Các cơ sở tri thức y tế có thể chứa thông tin về các bệnh, triệu chứng, phương pháp điều trị và tác dụng phụ của thuốc. Tuy nhiên, thông tin này có thể bị mâu thuẫn hoặc không đầy đủ. Việc áp dụng các mô hình xác suất và toán tử khôi phục giúp khôi phục tính nhất quán của tri thức y tế và cải thiện độ chính xác của các quyết định lâm sàng. Ví dụ, một hệ thống khôi phục tri thức có thể được sử dụng để phát hiện các mâu thuẫn giữa các hướng dẫn điều trị khác nhau và đưa ra khuyến nghị điều trị tối ưu dựa trên bằng chứng có sẵn. Các hệ thống chuyên gia y tế có thể sử dụng tri thức đã được khôi phục và tích hợp để đưa ra các chẩn đoán chính xác hơn và đề xuất các phương pháp điều trị hiệu quả hơn. Cần có các nghiên cứu thực nghiệm để đánh giá hiệu quả của các phương pháp khôi phục và tích hợp tri thức trong lĩnh vực y tế.

5.1. Ví dụ Khôi phục Tri Thức về Ung Thư và Triệu Chứng

Một ví dụ cụ thể là việc khôi phục tri thức về ung thư và các triệu chứng liên quan. Các cơ sở tri thức y tế có thể chứa thông tin về mối quan hệ giữa các loại ung thư khác nhau và các triệu chứng đặc trưng của chúng. Tuy nhiên, thông tin này có thể bị mâu thuẫn hoặc không đầy đủ. Việc áp dụng các mô hình xác suất và toán tử khôi phục giúp khôi phục tính nhất quán của tri thức về ung thư và cải thiện độ chính xác của các chẩn đoán. Ví dụ, một hệ thống khôi phục tri thức có thể được sử dụng để xác định các triệu chứng quan trọng nhất để chẩn đoán một loại ung thư cụ thể và đưa ra khuyến nghị về các xét nghiệm cần thiết. Các bác sĩ có thể sử dụng thông tin này để đưa ra các quyết định chẩn đoán và điều trị tốt hơn.

5.2. Đánh giá độ chính xác của Tri Thức Khôi Phục Phương pháp nào

Việc đánh giá độ chính xác của tri thức đã được khôi phục là rất quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của hệ thống. Các phương pháp đánh giá độ chính xác bao gồm: (1) So sánh tri thức đã được khôi phục với tri thức chuẩn (gold standard). (2) Sử dụng các chuyên gia để đánh giá tính chính xác của tri thức đã được khôi phục. (3) Đánh giá hiệu quả của tri thức đã được khôi phục trong các ứng dụng thực tế. Các độ đo độ chính xác thường được sử dụng bao gồm độ chính xác (precision), độ phủ (recall), và F1-score. Cần có các bộ dữ liệu chuẩn để đánh giá khách quan hiệu quả của các phương pháp khôi phục tri thức.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Tích Hợp Tri Thức Tương Lai

Khôi phục và tích hợp tri thức là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng với nhiều ứng dụng tiềm năng. Việc sử dụng mô hình xác suất và toán tử khôi phục giúp giải quyết sự không chắc chắn và không nhất quán trong tri thức, cải thiện độ chính xác của các quyết định và mang lại lợi ích cho nhiều lĩnh vực khác nhau. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc phát triển các thuật toán hiệu quả hơn, các mô hình linh hoạt hơn, và các phương pháp đánh giá chính xác hơn. Sự kết hợp với các kỹ thuật học máy và trí tuệ nhân tạo sẽ tự động hóa quy trình khôi phục và tích hợp tri thức và mở ra những khả năng mới. Việc xây dựng các cơ sở tri thức lớn và chất lượng cao là cần thiết để thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực này.

6.1. Tự động hóa Quy Trình Tích Hợp Tri Thức Tiềm năng và thách thức

Việc tự động hóa quy trình tích hợp tri thức có tiềm năng lớn để cải thiện hiệu quả và giảm chi phí. Các kỹ thuật học máy có thể được sử dụng để tự động phát hiện các mâu thuẫn, ước tính xác suất của các sự kiện, và điều chỉnh tri thức để giảm thiểu sự không nhất quán. Tuy nhiên, việc tự động hóa quy trình tích hợp tri thức cũng đặt ra nhiều thách thức. Cần có các thuật toán đủ mạnh để xử lý các cơ sở tri thức lớn và phức tạp. Cần có các phương pháp để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của tri thức đã được tích hợp. Cần có sự kết hợp giữa các kỹ thuật tự động và sự can thiệp của con người để đảm bảo chất lượng của quá trình tích hợp tri thức.

6.2. Liên kết Tri Thức với Web Ngữ Nghĩa và Dữ Liệu Lớn Big Data

Việc liên kết tri thức với web ngữ nghĩa và dữ liệu lớn (Big Data) sẽ mở ra những khả năng mới cho việc khôi phục và tích hợp tri thức. Web ngữ nghĩa cung cấp các tiêu chuẩn và công cụ để biểu diễn tri thức một cách máy đọc được và dễ dàng chia sẻ. Dữ liệu lớn cung cấp một nguồn thông tin phong phú để khám phá các mối quan hệ và mẫu ẩn. Sự kết hợp giữa web ngữ nghĩa và dữ liệu lớn cho phép xây dựng các cơ sở tri thức lớn và chất lượng cao, có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Cần có các kỹ thuật mới để xử lý sự không chắc chắn và không nhất quán trong dữ liệu lớn và đảm bảo tính tin cậy của tri thức đã được khôi phục và tích hợp.