ОСОБЕННОСТИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ, УПРАВЛЯЕМЫХ ОНТОЛОГИЯМИ

Информация в современном мире превратилась в один из наиболее важных ресурсов, а информационные системы (ИС) стали необходимым инструментом множества сфера деятельности человека. К настоящему времени человечеством накоплен колоссальный объём информации, который, однако, не используется в полной мере. Так, например, информация, представленная в базе современной ERP-системы одного предприятия и извлекаемая посредством плановых и внеплановых запросов, остаётся недоступной для других систем (в том числе и для других предприятий, даже несмотря на отсутствие необходимости сокрытия некоторых элементов данных). Кроме того, такая информация может быть представлена множеством различных форматов, что, в свою очередь, ещё больше затрудняет её совместное (либо повторное) использование. Для того чтобы подобного рода данные приобрели широкую практическую ценность для развития науки и производства, необходимо свести разнородно представленную информацию к некоему общепринятому представлению – унифицировать её.

Решение указанной проблемы связано с задачами по извлечению и представлению данных. В настоящее время в области искусственного интеллекта выработан набор средств представления данных, среди самых эффективных из которых – онтология [7].

Онтология представляет собой подробную спецификацию структуры конкретной проблемной области. Основная функция, выполняемая онтологиями, заключается в интеграции информации. Онтологии предполагают реализацию двух основных аспектов: во‑первых, они дают определение формальной семантике информации, позволяя обработку этой информации компьютером, и, во-вторых, определяют семантические отношения с объектами реального мира, позволяя на основе общей терминологии связывать информацию, представленную в виде, необходимом для компьютерной обработки, с информацией, представленной в удобной форме для восприятия человеком [2].

Кроме того, в любой сфере человеческой деятельности онтологии позволяют:

· Уточнить структуру знаний. В ходе онтологического анализа понятия предметной области и отношения между ними определяются таким образом, что в результате получается чёткая спецификация используемых понятий и терминов в отношении совокупности знаний, которая должна быть построена [3].

· Сокращение концептуальной и терминологической неодно­значности. Онтологический анализ обеспечивает основу для синтеза рассматриваемых объектов с различными потребностями (или ракурсами рассмотрения) в зависимости от конкретного контекста [6].

· Обеспечение обмена знаниями. Посредством онтологического анализа становится возможным достижение множества концептуали­заций определённой предметной области и набора терминов, её поддерживающих. Имея адекватный синтаксис, эти концептуализации и отношения между ними выражаются и кодируются в онтологии, которые можно разделить с любым агентом (системой) в случае наличия соответствующей потребности у последнего [5].

Создание онтологий осуществляется не только при разработке сред, ориентированных на совместное использование информации несколькими пользователями, но также и при проектировании баз знаний, создании экспертных систем и систем поддержки принятия решений, разработке различных поисковых систем. В связи с тем, что экспертные системы принятия решений и во многих случаях поисковые системы используют информацию, накопленную в хранилищах данных, то лучшим решением является создание онтологий уже при проекти­ровании традиционных систем обработки данных на этапе изучения проблемной области и анализа требований. Для решения этой проблемы необходимо создать инструментальные среды, позволяющие осуществлять процесс построения онтологий в интерактивном и автоматическом режимах, что становится возможным благодаря последним достижениям в решении задач кластеризации с помощью нейронных сетей [1].

При проектировании информационных систем, управляемых онтологиями, стоит также учесть особенности жизненного цикла самих онтологий. Жизненный цикл онтологий переплетается с жизненными циклами проектов разработки конкретных программных продуктов, которые подключаются к онтологии той же прикладной сферы. Оба жизненных цикла поддерживаются соответствующими ролями: инженером программного обеспечения и инженером онтологии. Однако, M. Fernandez подчеркнул определённую аналогию между двумя процессами и исследовал известные модели жизненного цикла разработки программного обеспечения, представляя их в качестве потенциальных парадигм для развития онтологий. Среди рассматри­ваемых парадигм: [4]

·      каскадная модель;

·      поэтапная модель;

·      эволюционная модель.

Очевидно, каскадные модели неуместны: в целом, развитие онтологии не предполагает реализации последовательности плана с промежуточными результатами (возможно, лишь отдельные компоненты онтологии могут быть разработаны таким образом). Более подходящей представляется поэтапная модель: начиная с ядра (элемента онтологии самого высокого уровня) осуществляется формализация отдельных эле­ментов прикладной сферы, однако, из-за сильной связи с предыдущими этапами развития конечная онтология представляется избыточной. Наиболее подходящей для развития онтологии является эволюционная модель, которая начинается с прототипа онтологии, содержащей некоторые основные определения, возможно, представленные в виде справочника. Далее, реализация каждого проекта программного продукта инициирует новый цикл эволюции онтологии.

Онтологии являются перспективным инструментом передачи знаний от проекта к проекту проект в определенной области приме­нения и из одного цикла разработки переходим к следующему проекту. В среднесрочной и долгосрочной перспективе OBSE может стать привлекательная парадигма программной инженерии, которая служит для более тесного сотрудничества, лучшие совместимые модели, больше многоразовых компонентов и меньше затрат на программное обеспечение поле развития.

Заключение. Онтологии представляют собой перспективный инструмент передачи знаний от проекта к проекту в рамках определённой прикладной области. В среднесрочной и долгосрочной перспективе такой механизм может стать привлекательной парадигмой программной инженерии, предназначенной для более тесного сотрудни­чества команд разработчиков. Кроме того, такая методология предоставит возможность применения при проектировании совместимых моделей и повторного использования элементов информационных систем, а также уменьшит затраты на проектирование и разработку программных продуктов.

Список литературы:

1. Грегер С. Э., Поршнев С. В. Построение онтологии архитектуры информационной системы // Фундаментальные исследования. - 2013. - №10. - С. 2405-2409.
2. Найханова Л.В. Основные аспекты построения онтологий верхнего уровня и предметной области. // В сборнике научных статей "Интернет-порталы: содержание и технологии". Выпуск 3. / Редкол.: А.Н. Тихонов (пред.) и др.; ФГУ ГНИИ ИТТ "Информика". - М.: Просвещение, 2005. - С. 452-479.
3. Chandrasekaran, B., Josephson, J.R., Benjamins, V.: Ontology of Tasks and Methods. In Proceedings of KAW'98, Banff, Alberta, Canada, 1998.
4. Fernandez M., Gomez-Perez A., Juristo N.: Methontology: From ontological art towards ontological engineering, Symp. on Ontological Engineering of AAAI, Stanford Ca. (1997)
5. Lassila, O., McGuinness, D.: The Role of Frame-Based Representation on the Semantic Web. KSL Techical Report No. KSL-01-02, Jan-2001.
6. Uschold, M., Gruninger, M.: Ontologies: Principles, Methods and Applications. Knowledge Engineering Review, 11(2): 93–15, 1996.
7. Zhou, L. Ontology Learning: State of the Art and Open Issues. // Information Technology and Management. 2007. 8(3), P.241-252.