Nghiên Cứu Phương Pháp Chuyển Đổi Giữa Mô Hình Mức Khái Niệm Và Ontology Trong Khoa Học Máy Tính

• Tác giả: Võ Hoàng Liên Minh
• Người hướng dẫn: PGS. Hoàng Quang
• Trường học: Đại học Khoa học – Đại học Huế
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phương Pháp Chuyển Đổi Mô Hình Khái Niệm Sang Ontology Trong Khoa Học Máy Tính
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Địa điểm: Huế

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC THUẬT NGỮ
• DANH MỤC KÝ HIỆU
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 1. PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC KHÁI NIỆM VÀ ONTOLOGY
• 1.1.1. Giới thiệu các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm
• 1.1.2. Mô hình ER
• 1.1.3. Mô hình ER mở rộng
• 1.1.4. Giới thiệu mô hình TimeER
• 1.1.5. Biểu đồ lớp UML
• 1.1.6. Giới thiệu về Web ngữ nghĩa và Ontology
• 1.1.7. Ngôn ngữ của ontology
• 1.1.8. Ngôn ngữ OWL
• 1.1.9. Trình soạn thảo ontology
• 1.2. Tổng quan về các nghiên cứu chuyển đổi các mô hình
• 1.2.1. Các kết quả đề xuất chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ sang OWL
• 1.2.2. Các kết quả đề xuất chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL
• 1.2.3. Các kết quả đề xuất trích xuất mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm từ OWL
• 1.2.4. Tổng kết chương 1
• 2. CHUYỂN ĐỔI MÔ HÌNH THỰC THỂ - MỐI QUAN HỆ SANG OWL
• 2.1. Các nghiên cứu trước đây
• 2.1.1. Chuyển đổi tập thực thể
• 2.1.2. Chuyển đổi mối quan hệ kế thừa (Is-A)
• 2.1.3. Chuyển đổi thuộc tính
• 2.1.4. Chuyển đổi mối quan hệ
• 2.2. Các quy tắc chuyển đổi bổ sung
• 2.2.1. Chuyển đổi thực thể yếu và mối quan hệ định danh
• 2.2.2. Chuyển đổi thuộc tính đa trị phức hợp lồng nhau
• 2.2.3. Chuyển đổi mối quan hệ phản xạ
• 2.2.4. Chuyển đổi mô hình TimeER sang OWL
• 2.2.4.1. Tạo ontology ban đầu biểu diễn yếu tố thời gian
• 2.2.4.2. Chuyển đổi tập thực thể có yếu tố thời gian
• 2.2.4.3. Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian
• 2.2.4.4. Chuyển đổi mối quan hệ có yếu tố thời gian
• 2.2.4.5. Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian của mối quan hệ
• 2.3. Kết quả thực nghiệm
• 2.4. Tổng kết chương 2
• 3. CHUYỂN ĐỔI BIỂU ĐỒ LỚP UML SANG OWL
• 3.1. Các nghiên cứu trước đây
• 3.1.1. Chuyển đổi lớp
• 3.1.2. Chuyển đổi thuộc tính
• 3.1.3. Chuyển đổi quan hệ giữa các lớp
• 3.2. Các quy tắc chuyển đổi bổ sung
• 3.2.1. Chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc
• 3.2.2. Chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ
• 3.2.3. Chuyển đổi quan hệ kết tập chia sẻ
• 3.2.4. Chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn định
• 3.3. Kết quả thực nghiệm
• 3.4. Tổng kết chương 3
• 4. TRÍCH XUẤT MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC KHÁI NIỆM TỪ OWL ONTOLOGY
• 4.1. Trích xuất mô hình EER từ OWL
• 4.1.1. Các quy tắc trích xuất đã đề xuất
• 4.1.2. Các quy tắc trích xuất bổ sung
• 4.1.3. Thuật toán trích xuất mô hình EER
• 4.1.4. Ví dụ minh họa
• 4.2. Trích xuất biểu đồ lớp UML từ OWL
• 4.2.1. Trích xuất lớp
• 4.2.2. Trích xuất thuộc tính
• 4.2.3. Trích xuất quan hệ giữa các lớp
• 4.2.4. Ví dụ minh họa
• 4.3. Tổng kết chương 4
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Phương pháp chuyển đổi

Phương pháp chuyển đổi từ mô hình khái niệm sang ontology là một quá trình quan trọng trong khoa học máy tính, đặc biệt trong việc tích hợp các hệ thống thông tin cũ vào web ngữ nghĩa. Quá trình này bao gồm việc chuyển đổi các mô hình dữ liệu như mô hình ER, biểu đồ lớp UML sang OWL ontology. Các phương pháp này giúp kế thừa cấu trúc dữ liệu hiện có, giảm chi phí thiết kế và nâng cao khả năng tương tác giữa con người và máy tính.

1.1. Chuyển đổi mô hình ER sang OWL

Chuyển đổi mô hình ER sang OWL là một trong những phương pháp phổ biến. Quá trình này bao gồm việc chuyển đổi các tập thực thể, thuộc tính, và mối quan hệ từ mô hình ER sang các lớp và thuộc tính trong OWL. Các quy tắc chuyển đổi được đề xuất nhằm đảm bảo tính tương đương giữa hai mô hình. Ví dụ, một tập thực thể trong mô hình ER sẽ được chuyển đổi thành một lớp trong OWL, và các thuộc tính của nó sẽ trở thành các thuộc tính dữ liệu hoặc đối tượng trong OWL.

1.2. Chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL

Chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL cũng là một phương pháp quan trọng. Biểu đồ lớp UML, với các lớp, thuộc tính và mối quan hệ, có thể được chuyển đổi thành các lớp và thuộc tính trong OWL. Các quy tắc chuyển đổi được đề xuất bao gồm việc chuyển đổi các lớp, thuộc tính, và các mối quan hệ như kế thừa, kết hợp, và phụ thuộc. Quá trình này giúp tạo ra một ontology phản ánh chính xác cấu trúc dữ liệu của hệ thống thông tin.

II. Xây dựng ontology

Xây dựng ontology là một bước quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống thông tin thông minh. Ontology cung cấp một cách thức để biểu diễn tri thức và mối quan hệ giữa các thực thể trong thế giới thực. Quá trình xây dựng ontology bao gồm việc định nghĩa các lớp, thuộc tính, và mối quan hệ giữa chúng. OWL là ngôn ngữ phổ biến được sử dụng để biểu diễn ontology, giúp máy tính có thể hiểu và xử lý thông tin một cách tự động.

2.1. Ngôn ngữ OWL

Ngôn ngữ OWL là một công cụ mạnh mẽ để biểu diễn ontology. OWL cung cấp các cú pháp để định nghĩa các lớp, thuộc tính, và mối quan hệ giữa chúng. OWL cũng hỗ trợ các ràng buộc và suy luận, giúp tăng cường khả năng biểu diễn tri thức. Việc sử dụng OWL trong xây dựng ontology giúp tạo ra các hệ thống thông tin có khả năng tương tác và chia sẻ tri thức hiệu quả.

2.2. Trình soạn thảo ontology

Trình soạn thảo ontology như Protégé là công cụ hỗ trợ đắc lực trong việc xây dựng và quản lý ontology. Protégé cung cấp giao diện trực quan để định nghĩa các lớp, thuộc tính, và mối quan hệ trong ontology. Ngoài ra, Protégé còn hỗ trợ các bộ suy luận như HermiT để kiểm tra tính nhất quán của ontology. Việc sử dụng các trình soạn thảo này giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng và quản lý ontology.

III. Ứng dụng trong khoa học máy tính

Ứng dụng của phương pháp chuyển đổi và xây dựng ontology trong khoa học máy tính rất đa dạng. Các phương pháp này được sử dụng trong việc phát triển các hệ thống thông minh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và quản lý tri thức. Việc chuyển đổi các mô hình dữ liệu cũ sang ontology giúp tích hợp các hệ thống thông tin cũ vào các ứng dụng hiện đại, tăng cường khả năng tương tác và chia sẻ tri thức.

3.1. Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của ontology. Ontology giúp biểu diễn tri thức và mối quan hệ giữa các thực thể, hỗ trợ các hệ thống AI trong việc hiểu và xử lý thông tin. Việc sử dụng ontology trong AI giúp tăng cường khả năng suy luận và ra quyết định của các hệ thống thông minh.

3.2. Hệ thống thông tin

Hệ thống thông tin là một lĩnh vực khác ứng dụng phương pháp chuyển đổi và xây dựng ontology. Việc chuyển đổi các mô hình dữ liệu cũ sang ontology giúp tích hợp các hệ thống thông tin cũ vào các ứng dụng hiện đại, tăng cường khả năng tương tác và chia sẻ tri thức. Ontology cũng giúp cải thiện khả năng tìm kiếm và truy xuất thông tin trong các hệ thống thông tin.