CC BY
94
УДК 519.7 ао1:10.18287/2223-9537-2015-5-3-336-356
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРИ СЕМАНТИЧЕСКОМ ПОИСКЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБЪЕКТОВ
Ю.В. Рогушина
Институт программных систем НАН Украины, Киев, Украина ladamandraka2010@gmail. com
Аннотация
В статье рассматривается моделирование системы интеллектуального взаимодействия между информационными ресурсами и потребителями информации с использованием внешних и внутренних баз знаний. Анализируются существующие подходы к оценке уровня интеллектуальности информационных систем и целесообразность их применения к информационно-поисковым системам. На основе этого анализа предлагается критерий сравнения уровня интеллектуальности различных приложений, который базируется на таких параметрах, как тип и количество обрабатываемых в системе атомарных элементов и связей между ними, а также сложность алгоритма обработки. Разработана онтологическая модель, которая описывает взаимодействие пользователей и информационных ресурсов Web при семантическом поиске, формально описаны её элементы и связи между ними. Предложены источники и методы пополнения этой модели. Рассматривается, каким образом использование этой модели позволяет интеллектуализировать систему семантического поиска. Описана программная реализация системы персонифицированного и коллаборатив-ного семантического поиска, которая базируется на этой онтологической модели. Предложены пути использования этой модели для интеграции подсистемы семантического поиска в прикладные информационные системы (на примере задачи сопоставления компетенций, которая является составной частью таких проблем, как поиск работодателем подходящих исполнителей работ, сравнение квалификации специалистов, оценка возможности перехода студента из одного учебного заведения в другое и т.д.).
Ключевые слова: семантический поиск, информационный объект, онтологическая модель, тезаурус, коллаборативный поиск.
Введение. Системы семантического поиска
В наиболее обобщенном понимании информационный поиск - это проблема, состоящая из двух составляющих: 1) сопоставления представления пользователя о нужных ему знаниях с контентом доступных информационных ресурсов (ИР); 2) построения на основе этого сопоставления необходимого пользователю информационного объекта (ИО) с конечным набором свойств, значения которых извлекаются из этих ИР.
Пользователь имеет часть информации об ИР и пытается дополнить её сведениями, извлеченными из различных источников.
В общем случае ИР - это информация, сконцентрированная и собранная в определенном формализованном виде, которая представляет определенную ценность и может быть оценена подобно материальным ресурсам.
В данной работе под ИР предполагаются различные документы, представленные в электронной форме и доступные информационно-поисковой системе (ИПС), а под ИО - явно или неявно содержащиеся в ИР сведения о различных физических и виртуальных объектах, которые являются результатом работы ИПС.
■ различные государственные и международные стандарты и нормативы, связанные с описанием структуры и уровня;
■ официальные сайты и организационные онтологии [25] учебных заведений, содержащие информацию о преподаваемых специальностях и входящих в их состав дисциплинах;
■ внешние оценки различных учебных заведений и организаций, позволяющие оценить качество получаемых в них компетенций;
■ персональные сведения о людях, извлекаемые из социальных сетей, Wiki-ресурсов и различных естественно-языковых документов, доступных через Web (научных публикаций, технических отчетов, методических материалов и т.д.).
Заключение
Онтологический анализ является сегодня одной из важных составляющих развития ин-теллектуализированных Web-приложений [26]. Использование онтологической модели взаимодействия субъектов и объектов системы семантического поиска обеспечивает повторное использование составляющих её знаний; даёт пользователю чёткое представление как о возможностях системы, так и о её поведении; предоставляет возможность для оценки уровня интеллектуальности системы и, что наиболее важно, позволяет интегрировать ССП с различными прикладными системами, которые для своего функционирования нуждаются в семантическом поиске сложных ИО.
Благодарности
Работа была выполнена при частичной поддержке проекта «Разработка интеллектуальной системы информационного и когнитивного сопровождения функционирования Национальной рамки квалификаций».
Список источников
[1] Рогушина, Ю.В. Знание-ориентированные средства поддержки семантического поиска в Web / Ю.В. Рогушина. - LAP LAMBERT Academic Publishing, 2014. - 214 с.
[2] Amerland, D. Google Semantic Search: Search Engine Optimization (SEO) Techniques That Gets Your Company More Traffic, Increases Brand Impact and Amplifies Your Online Presence / D. Amerland. - Que Publishing, 2013. -230 p.
[3] Wolfram Alpha computational knowledge engine, 2009. -http://basetechnology.blogspot.com/2009/03/wolfram-alpha-computational-knowledge.html.
[4] Ясин, Е. Теоретические проблемы развития информационных систем / Е. Ясин // Модели данных и систем баз данных: Тр. совмест. сов.-амер. семинара. - М.: Наука, 1979. - С. 5-30.
[5] W3C Semantic Web Activity. - http://www.w3.org/2001/sw/Activity/.
[6] Introduction to Semantic Web. - http://www.mphasis.com/knowledge-center/white- papers-all.asp.
[7] Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. - М.: Энергия, 1979. - 152 с.
[8] Глушков, В.М. Кибернетика / В.М. Глушков // Математическая энциклопедия. Т. 2 - М.: Сов. энциклопедия, 1979. - С. 850-856.
[9] Васильев, С.Н. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению / С.Н. Васильев // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 2001. №2. - С. 5-21.
[10] Zadeh, L.A. Roles of soft computing and fuzzy logic in the conception, design and deployment of information/intelligent systems / L.A. Zadeh // Computational intelligence: soft computing and fuzzy-neuro integration with applications. - Springer Berlin Heidelberg, 1998. - P. 1-9.
[11] Валькман, Ю.Р. О структуре исследований в области искусственного интеллекта / Ю.Р. Валькман // Материалы X Международной научно-технической конференции «Системный анализ и информационные технологии». - К.: НТУУ «КПИ», 2008. - С. 25. - http://lib.znate.ru/pars_docs/refs/81/80229/80229.pdf.
[12] Финн, В.К. Искусственный интеллект: идейная база и основной продукт // Труды IX Национальной конференции с международным участием «Искусственный интеллект-2004». Т.1, 2004. - С. 11-20.
[13] Любич,А.А. О выборе критериев оценки интеллектуальности информационной системы / А.А. Любич, В.Л. Плескач, Ю.В. Рогушина // УСиМ. 2005. №1. - С. 3-7.
[14] Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский - СПб.: Питер, 2001. - 382 с.
[15] Кузьменко, Г.€. Прагматичний шдхвд до оцшки р1вню штелекту штелектуал1зованих систем / Г.£. Кузьменко, В.А. Литвинов // Математичш машини i системи. 2003. №1. - С. 3-9.
[16] Gruber, T. Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing / T. Gruber // International Journal of Human-Computer Studies. 1995. Vol. 43. Issues 5-6. - P. 907-928.
[17] Uschold,M. Ontologies: Principles, Methods and Applications / M. Uschold, M. Grüninger // Knowledge Engineering Review. 1996. 11(2).-P. 93-155.
[18] Смирнов, С.В. Онтологии как смысловые модели / С.В. Смирнов // Онтология проектирования. 2013. №2(8). - С. 12-19.
[19] Gilbert, N., Platforms and methods for agent-based modeling / N. Gilbert, S. Bankes // Proc. of the National Academy of Sciences, 99 (suppl 3), 2002. - P. 7197-7198.
[20] Рогушина, Ю.В. Разработка онтологической модели информационной потребности пользователя при семантическом поиске / Ю.В. Рогушина // Онтология проектирования. 2014. №2(12). - С. 61-82.
[21] Rogushina, J. Ontology-based competency analyses in new research domains / J. Rogushina, A. Gladun // Journal of Computing and Information Technology. 2012. Vol. 20, No. 4. - P. 277-293.
[22] ISO 25964-1:2011, Thesauri and interoperability with other vocabularies. Part 1: Thesauri for information retrieval / Geneva: International Organization for Standards, 2011.
[23] Middleton, S. Ontology-Based Recommender Systems / S. Middleton, D.De Roure, N. Shadbolt // Handbook on Ontologies. Eds.: S. Staab, R. Studer. - Springer, 2009. - P. 779-796.
[24] Harzallah, B. Knowledge management for competence management / B. Harzallah // Proc. of Int. Conf. on Knowledge Management and Knowledge Technologies I-KNOW'05, 2005. - P. 449-460.
[25] An organization ontology, W3C Working Draft, 2012. - http://www.w3.org/TR/2012/WD-vocab-org-20120405/.
[26] Боргест, Н.М. Онтологии: современное состояние, краткий обзор / Н.М. Боргест, М.Д. Коровин // Онтология проектирования. 2013. №2(8). - С. 49-55.
APPLICATION OF THE ONTOLOGICAL MODEL
FOR SEMANTIC SEARCH OF THE INFORMATION OBJECTS
J.V. Rogushina
Institute of Software Systems of the National Academy of Sciences of Ukraine, Kiev, Ukraine ladamandraka2010@gmail. com
Abstract
The article describes the modeling of an intelligent system aimed to support interaction of information resources and information consumers that use internal and external knowledge bases. Existing approaches to estimation of intelligent level of information systems and expedience of their applicability towards information retrieval systems are analyzed. On basis of this analysis, a comparison criterion of intelligent level of different applications is proposed. The criteria is based on such parameters as type and number of processed atomic elements and relations among them and processing algorithm complexity. Ontological model of interaction between Web resources and users of the semantic search system is developed. Sources and methods of development and improvement of this model are proposed. The model applications for increasing the intelligence level of the semantic search system are proposed. Software realization of personalized and collaborative semantic search system on basis of this ontological model is described. The ways of the models application for integration of search instrument with applied systems are described (on example of competence matching task that is used for employment assistance, qualification comparison, educational mobility etc.). Keywords: semantic search, information object, ontological model, thesaurus, collaborative search.
Acknowledgements
The work was carried out with partial support from the project «Designing of an intellectual system of informational and cognitive support of the National qualifications frame functioning».
References
[1] Rogushina, J. V. Znanie-orientirovannye sredstva podderzhki semanticheskogo poiska v Web [Knowledge-oriented means of semantic search support in the Web] / J.V. Rogushina. - LAP LAMBERT Academic Publishing. 2014. -214 p. (In Russian).
[2] Amerland, D. Google Semantic Search: Search Engine Optimization (SEO) Techniques That Gets Your Company More Traffic, Increases Brand Impact and Amplifies Your Online Presence / D. Amerland. - Que Publishing, 2013. -230 p.
[3] Wolfram Alpha computational knowledge engine, 2009. -http://basetechnology.blogspot.com/2009/03/wolfram-alpha-computational-knowledge.html.
[4] Yasin, E. Teoreticheskie problemy razvitiya informacionnych sistem [Theoretical problems of information system development / E. Yasin // Data and data base systems models. Proc. of joint Soviet-American seminar. - Moscow: Science, 1979. - P. 5-30. (In Russian).
[5] W3C Semantic Web Activity. - http://www.w3.org/2001/sw/Activity/.
[6] Introduction to Semantic Web. - http://www.mphasis.com/knowledge-center/white- papers-all.asp.
[7] Minsky, M. Freymi dlya predstavleniya znaniy [Frames for knowledge representation] / M. Minsky. - Moscow: Energy, 1979. - 152 p. (In Russian).
[8] Glushkov, V.M. Kibernetika [Cybernetics] / V.M. Glushkov // Mathematical encyclopedia. T. 2. - Moscow: Sov. encyclopediya, 1979. - C. 850-856. (In Russian).
[9] Vasiliev, S.N. Ot klassicheskykh zadach regulirovaniya k intellektual'nomu upravleniyu [From classic tasks of regulation to intelligent control] / S.N. Vasiliev // Proceedings of the Academy of Sciences. Control theory and systems. 2001. No. 2. - P. 5-21. (In Russian).
[10] Zadeh, L.A. Roles of soft computing and fuzzy logic in the conception, design and deployment of information/intelligent systems / L.A. Zadeh // Computational intelligence: soft computing and fuzzy-neuro integration with applications. - Springer Berlin Heidelberg, 1998. - P. 1-9.
[11] Valkman, U.R. O structure issledovaniy v oblasti iskusstvennogo intellekta [About structure of research in the scope of artificial intelligence // Proc. of X Int. scientific-technical conf. "System analysis and information technologies", Kiev, NTUU "KPI", 2008. - P. 25. - http://lib.znate.ru/pars_docs/refs/81/80229/80229.pdf. (In Russian).
[12] Finn, V.K. Iskusstvennyi intellekt: ideynaya baza i osnovnoy produkt [Articial intelligence: ideological foundation and main product] // Proc. of IX National conf. with international participation "Articial intelligence-2004". Vol. 1, 2004. - P. 11-20. (In Russian).
[13] Lyubich, A.A. O vybore kriteriev ocenki intellectual'nosti informacionnoy sistemy [About selection of criteria for evaluation of information system intelligence] / A.A. Lyubich, V.L. Pleskach, J.V. Rogushina // USiM. 2005. No. 1. - P. 3-7. (In Russian).
[14] Gavrilova, T.A. Basy znaniy intellekual'nych sistem [Knowledge bases of intelligent systems] / T.A. Gavrilova, V.F. Horoshevsky. - St. Petersburg: Piter, 2001. - 382 p. (In Russian).
[15] Kuzmenko, G.E. Pragmatychny pidhid do ocinki rivnyu intelektu intelektualizovanych sistem [Pragmatic approach to estimation of intelligence level on intelligent systems] / G.E. Kuzmenko, V.A. Litvinov // Mathematical machines and systems. 2003, No. 1. - P. 3-9. (In Ukrainian).
[16] Gruber, T. Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing / T. Gruber // International Journal of Human-Computer Studies. 1995. Vol. 43. Issues 5-6. - P. 907-928.
[17] Uschold, M. Ontologies: Principles, Methods and Applications / M. Uschold, M. Gruninger // Knowledge Engineering Review. 1996. 11(2). -P. 93-155.
[18] Smirnov, S.V. Ontologii kak smyslovye modeli [Ontologies as semantic models] / S.V. Smirnov // Ontologija proektirovanija. 2013. No. 2(8). - P. 12-19. (In Russian).
[19] Gilbert, N., Platforms and methods for agent-based modeling / N. Gilbert, S. Bankes // Proc. of the National Academy of Sciences, 99 (suppl 3), 2002. - P. 7197-7198.
[20] Rogushina, J. V. Razrabotka ontologicheskoy modeli potrebnosti pol'zovatlya pri semanticheskom poiske [Design of ontological model of user's demand by semantic search] / J.V. Rogushina // Ontologija proektirovanija. 2014. №2(12). - P. 61-82. (In Russian).
[21] Rogushina, J. Ontology-based competency analyses in new research domains / J. Rogushina, A. Gladun // Journal of Computing and Information Technology. 2012. Vol. 20, No. 4. - P. 277-293.
[22] ISO 25964-1:2011, Thesauri and interoperability with other vocabularies. Part 1: Thesauri for information retrieval / Geneva: International Organization for Standards, 2011.
[23] Middleton, S. Ontology-Based Recommender Systems / S. Middleton, D.De Roure, N. Shadbolt // Handbook on Ontologies. Eds.: S. Staab, R. Studer. - Springer, 2009. - P. 779-796.
[24] Harzallah, B. Knowledge management for competence management / B. Harzallah // Proc. of Int. Conf. on Knowledge Management and Knowledge Technologies I-KNOW'05, 2005. - P. 449-460.
[25] An organization ontology, W3C Working Draft, 2012.- http://www.w3.org/TR/2012/WD-vocab-org-20120405/
[26] Borgest, N.M. Ontologii: sovremennoe sostoyanie, kratkiy obzor [Ontologies: current state, brief review] / N.M. Borgest, M.D. Korovin//Ontologija proektirovanija. 2013. №2(8). - P. 49-55. (In Russian).
Сведения об авторе
Рогушина Юлия Витальевна (1967 г.р.) окончила Киевский государственный университет им. Т.Г. Шевченко в 1989 г. Степень кандидата физико-математических наук получила в Институте кибернетики им. В.М. Глушкова, г. Киев, в 1995 г. В настоящее время работает старшим научным сотрудником в Институте программных систем Национальной академии наук Украины. Исследовательские интересы включают разработку методов семантического поиска и рекомендования; онтологический анализ; исследование поведения интеллектуальных программных агентов, разработку алгоритмов индуктивного извлечения знаний, применение технологий Semantic Web. Автор более 150 публикаций в научных журналах и на конференциях, в том числе монографии «Знание-ориентированные средства поддержки семантического поиска в Web» и нескольких учебников.
Julia Yitalijevna Rogushina (b. 1967). She received the M. Sc. from Kyiv Taras Shevchenko State University in 1989. Her PhD degree in Computer Science she received in Glushkov's Institute of Cybernetics, Kyiv, in 1995. She is a senior researcher at the Institute of Software Systems, National Academy of Sciences of Ukraine. Her research interests include the development and application of intelligent information systems; theory of software agents behavior, inductive knowledge acquisition, intelligent information retrieval, ontological analysis, Semantic Web technologies. She has published more than 150 publications in scientific journals and conferences, monograph "Knowledge-oriented means of the Web semantic search" and several textbooks.
