Штучний інтелект

Анотація: У статті запропоновано використання онтологічних моделей задач для виконання завдань менеджменту складних онтологій. Зокрема, розглянуто завдання створення, модифікації, валідації та відслідковування походження елементів онтології. Визначено способи використання онтологічних моделей для вирішення цих завдань та переваги їх використання.

Ключові слова: онтологія, менеджмент онтології, онтологічна модель

Посилання:

1. Medelyan O. Integrating Cyc and Wikipedia: Folksonomy meets rigorously defined common-sense / O. Medelyan,Legg // Proceedings of the WIKIAI Wikipedia and AI Workshop at the AAA. – 2008. – Vol. 8. – P. 13-18.
2. Гиппенрейтер Ю. Психология внимания / Ю. Гиппенрейтер, В. Романов. – М. : Че-Ро, 2001.
3. Gomez-Perez A. Evaluation of ontologies / A. Gomez-Perez // International Journal of intelligent systems. –2001. – Vol. 16, issue 3. - P. 391-409.
4. Zhe Y. Evaluation Metrics for Ontology Complexity and Evolution Analysis / Y. Zhe, D. Zhang, Y.E. Chuan// 2006 IEEE International Conference on eBusiness Engineering ICEBE06. – 2006. – P.162-170.
5. Gangemi A. A theoretical framework for ontology evaluation and validation / A. Gangemi, C. Catenacci,M. Ciaramita, J. Lehmann // Semantic Web Applications and Perspectives SWAP2nd. – 2005.
6. Vrandecic D. How to Design Better Ontology Metrics / [D. Vrandecic, Y. Sure, E. Fraconi and eds.] //Lecture Notes in Computer Science The Semantic Web Research and Applications. – Springer, 2007. –P. 311-325.
7. The Protégé Ontology Editor and Knowledge Acquisition System [Electronic resource]. – Access mode :http://protege.stanford.edu.
8. Top Braid Composer [Electronic resource]. – Access mode : http://www.topquadrant.com/products/TB_Composer.html.
9. Das A. Industrial Strength Ontology Management / Das A., Wu W., McGuinness D.L. – Stanford University,2001. – 101 p.
10. Lanzenberger M. Visualization in Ontology Tools / Lanzenberger M., Sampson J., Rester M. // 2009 InternationalConference on Complex Intelligent and Software Intensive Systems, 2009. – P. 705-711.
11. Huang J. Dynamic Knowledge Provenance / J. Huang, M.S. Fox // Proceedings of Business Agents andSemantic Web. – 2003. – P. 1-18.
12. Liu Jun. Understanding the semantics of data provenance to support active conceptual modeling / LiuJun // Active conceptual modeling of learning. – 2007. – P. 1-29.
13. Van Welie Martin. An Ontology for Task World Models / [Van Welie, Martijn, Van Der Veer, Gerrit CEliëns] // Methods. – 1998. – V. 98. - P. 57-70.
14. Johnson Peter. Task-Related Knowledge Structures : Analysis, Modelling and Application / [JohnsonPeter, Johnson Hilary, Waddington Ray, Shouls Alan] // Knowledge Creation Diffusion Utilization. –1988. – P. 35-62.
15. Raubal Martin. Ontology-Based Task Simulation/ M. Raubal, W. Kuhn // Spatial Cognition andComputation. – 2004. – V. 4. – P. 15-37.
16. Seta Kazuhisa. Building ontologies for conceptual model management / [Seta Kazuhisa, KoyamaKazuya, Hayashi Yusuke, Ikeda Mitsuru] // WSEAS Transactions on Information Science andApplications. – 2006. – V. 3. – P. 546-553.
17. Mitsuri Ikeda. Task ontology: Ontology for building conceptual problem solving models/ [MitsuriIkeda, Kazuhisa Seta, Osamu Kakusho, Riichiro Mizoguchi] // Workshop note of application ofontologies and problem-solving meyhods, ECAI98, 1998.
18. A survey on methodologies for developing, maintaining, evaluating and reengineering ontologies /Fernandez-Lopez ed. // OntoWeb. – 2002. – P. 56.
19. Brewster C. Data-driven ontology evaluation / [Brewster C., Alani H., Dasmahapatra S., Wilks Y.] //Computer. – 2004. – P. 164-169.