Методология и принципы моделирования онтологии и работы с данными.¶

Введение¶

В мире существует множество рекомендаций по вопросу проектирования онтологий. Есть подходы, в которых онтологии создаются экспертами, а есть и автоматизированные способы создания онтологий. Автор настоящих рекомендаций знаком с некоторыми из них, так же с принципами моделирования данных, изложенным в ISO 15926. Автор имеет опыт моделирования данных как в соответствии с ISO 15926, так в соответствии с Direct Semantic (прямое использование стандартов Semantic Web от W3C).

Предлагаемая здесь методика и принципы изложены в упрощенным виде и сформулированы на основе опыта разработки приложений для сложных инженерных проектов.

В качестве примера выбрана доработанная онтология Пиццы, так как она используется в руководстве Protégé по созданию онтологий. Программа Protégé и руководство по ней являются хорошими средствами для освоения технологии Semantic Web и автор тоже начинал с этого.

Методология¶

Так как онтологии должны разрабатываться специалистами предметной области, а не специалистами по базам данных, то для того чтобы описать какой-либо предмет уместно опираться на ГОСТ Р ИСО 704 —2010. Так, согласно этого ГОСТ [1]:

«Объекты в реальном мире идентифицируются своими свойствами. Объекты абстрагируются в понятия, а свойства абстрагируются в характеристики, определяющие понятия. Абстрагирование — это процесс выделения совокупности общих признаков индивидуального набора объектов и на этой основе формирования понятия для указанного набора объектов. Характеристики являются спецификаторами, они сужают значение главного понятия (см. 5.5.2.1). Необходимо отметить, что «характеристика» является лингвистическим понятием, которое не следует путать с понятием «свойство» из области информационных технологий (ИТ).».

Эта цитата проиллюстрирована на рисунке ниже. Представленные на рисунке четыре понятия поясняются следующими принципами:

каждый объект имеет одно или несколько свойств;

каждое свойство подобного вида абстрагируется в одну характеристику;

каждая характеристика является частью одного или нескольких понятий;

каждое понятие образует одну или несколько характеристик;

каждый объект абстрагируется в одно или несколько понятий.

рисунок «Основные понятия по ГОСТ Р ИСО 704-2010 [1]»

В терминах ГОСТ [1] онтология представляет из себя «Абстракцию», т.е. описание реального мира. Соответственно сразу возникает соблазн моделировать «Понятия» как «Классы» онтологии, а «Характеристики» как «Предикаты» онтологии. Например в учебной онтологии pizza.owl, из руководства по Protégé, характеристика пиццы «Острая» задается через «Предикат» pizza:hasSpiciness. Однако последнее предложение указанной выше цитаты из [1] и другие источники рекомендуют моделировать «Характеристику» в виде «Класса», как самостоятельный объект, а не в виде «Предиката». Ключевым доводом в пользу онтологического описания «Характеристик» в виде «Классов» является сложность и размеры онтологии. Чем больше «Классов» или «Предикатов» в онтологии тем сложнее с ней работать. Если к тысячам «Классов» онтологии добавить тысячи «Предикатов», описывающие свойства предмета, то при разработке запросов к базе данных встает вопрос: Какие предикаты надо использовать в каких случаях?

Подсказка

Минимизируйте использование предикатов - это поможет при размещении и обращении к данным

Минимизация предикатов в онтологии существенно облегчает задачу работы с данными, как при размещении данных в хранилище, так и при извлечении данных с помощью SPARQL-запросов. Кроме того, используя предлагаемый здесь ограниченный набор «Предикатов» можно через последовательные запросы получать промежуточные результаты, которые потом уточнять через новые запросы в зависимости от потребности.

Для того, что бы перейти к списку рекомендуемых предикатов дополним утверждения ГОСТ [1] новыми принципами:

каждый объект может состоять из одних объектов и сам быть частью других объектов

каждый объект может вступать/иметь отношения с другим объектом(и)

Какие же предикаты рекомендуется использовать? Опыт моделирования данных в разных предметных областях показал, что для практически везде можно опираться на следующий набор:

rdf:type – это предикат указывающий на Класс, которому принадлежит «Экземпляр».

onto:PartOf – это предикат используется для описания отношений «часть-целое». При создани онтологии можно так же добавить обратное отношение onto:isPartOf, не забыв при этом указать что оно является owl:inverseOf исходному. Это упрощает разработку запросов. Но надо не забывать, что тогда запрос должен выполняться с включенным ризонером.

onto:hasAttribute – этот предикат используется для описания характеристик «Экземпляра». Использование слова Attribute выбрано в связи с тем, что его написание не вызывает проблем для не англоговорящих специалистов.

onto:hasAttributeValue – этот предикат используется для описания значений характеристик «Экземпляра».

onto:value/rdfs:label - эти предикаты используются для обращения к значению характеристики «Экземпляра», выраженное «Литералом», первый для числовых и типа data, а второй для строковых.

Этот набор «Предикатов» достаточен для отражения первых 6 принципов.

Для описания специфических отношений между «Понятиями» для конкретной предметной области необходимо создавать отдельные «Предикаты», которые так же, как и «Классы», можно организовать в виде иерархии, если такие отношения являются родственными и могут быть обощены. Состав и разнообразие таких «Предикатов» определяется исключительно составом хранимых данных и профессиональными терминами моделируемой предметной области. Поэтому реализация принципа №7 является творческим делом и зависит от опыта онтолога.

Однако использование узкого набор «Предикатов» даже при широкой таксономии «Классов» делает описание предметной области не полным. Необходимо специфицировать какие именно «Характеристики» могут быть у каких «Понятий» и в какие отношения могут вступать «Понятия» между собой.

Для онтологического закрепления обязательного набора «Характеристики» за нужным «Классом» используются Аксиомы. Аксиомы представляют собой те важные правила, которые действуют в моделируемой предметной области, и фактически наличие Аксиом позволяет говорить об онтологии как о базе знаний. Однако применение Аксиом на больших массивах данных и больших онтологиях сопряжено с огромными трудностями. Одна из таких трудностей - последовательность применения правил логических выводов, а так же проблема отладки и управления. Поэтому на практике широкое применение логических выводов делается с использованием SHACL-rules. А вот разрабатывать SHACL-rules лучше всего на основании аксиом. Последовательность и состав SHACL-rules можно легко задавать в зависимости от текущей потребности.

Итак, при соблюдении предложеннего здесь подхода по описанию данных можно легко получать информацию о любом объекте и его свойствах используя универсального набор запросов. Использование универсального набора запросов очень важно при разработке приложений и интерфейсов отображения данных, особенно при использовании механизма наследования. Например для разработки интерфейса приложения или бизнес-логики. Эта особенность реализована в SP4PLM и существенно сокращает время разработки приложений.

Примеры моделирования данных и запросов к ним:¶

Сокращенные тестовые данные, использованные в примерах, приведены в конце страницы. Сделано это для удобства их анализа. Эти тестовые данные надо использовать совместно с файлом онтологии, чтобы получить те результаты запросов, которые приведены ниже. Полные тестовые данные можно загрузить из файла pizza_data.tll.

Схематично, сокращенные тестовые данные представлены в виде графа на картинке ниже. Это принципиальная схема того как надо приводить данные к семантическому виду.

рисунок «Схема данных и их связи между собой и классами онтологии.»

1 Запрос о принадлежности заданного «Экземпляра» к «Классу»¶

(1) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
select ?cls ?cls_lbl {pizza:QuattroFormaggi_1 a ?cls .
                    ?cls rdfs:label ?cls_lbl .}

(1) Ответ¶

cls	cls_lbl
pizza:QuattroFormaggi	«Quattro Formaggi»

2 Запрос о том, из чего состоит заданный «Экземпляр»:¶

(2) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
select ?item ?cls {pizza:QuattroFormaggi_1 pizza:hasPart ?item .
                   ?item a ?cls .}

(2) Ответ¶

item	cls
pizza:base_1	pizza:DeepPanBase
pizza:SweetPepperTopping_1	pizza:SweetPepperTopping

2а Запрос о полном составе, включая части частей по всей цепочке вложенности:¶

(2a) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
select ?item ?cls {pizza:QuattroFormaggi_1 pizza:hasPart* ?item .
                    ?item a ?cls .}

этот запрос отличает от предадущего наличие * после предиката pizza:hasPart

(2a) Ответ¶

item	cls
pizza:base_1	pizza:DeepPanBase
pizza:SweetPepperTopping_1	pizza:SweetPepperTopping
pizza:QuattroFormaggi_1	pizza:QuattroFormaggi
pizza:oil_1	pizza:Food
pizza:solt_1	pizza:Food
pizza:sugar_1	pizza:Food

3 Запрос о том куда входит заданный «Экземпляр», т.е. кто его «Родитель»:¶

(3) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
select ?parent ?cls {?parent pizza:hasPart pizza:sugar_1 .
                    ?parent a ?cls .}

(3) Ответ¶

parent	cls
pizza:SweetPepperTopping_1	pizza:SweetPepperTopping

3а Запрос о том куда входит заданный «Экземпляр» до самого верхнего уровня:¶

(3a) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
select ?parent ?cls {?parent pizza:hasPart* pizza:sugar_1 .
                    ?parent a ?cls .}

(3a) Ответ¶

parent	cls
pizza:SweetPepperTopping_1	pizza:SweetPepperTopping
pizza:sugar_1	pizza:Food
pizza:QuattroFormaggi_1	pizza:QuattroFormaggi
pizza:NamedIndividual_0	pizza:Pizza
pizza:Siciliana_1	pizza:Siciliana

4 Запрос о составе характеристик, которые есть в хранилище для заданного «Экземпляра»:¶

(4) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
select ?cls ?cls_lbl {pizza:QuattroFormaggi_1 pizza:hasAttribute ?att .
                    ?att a ?cls .
                    ?cls rdfs:label ?cls_lbl .}

(4) Ответ¶

cls	cls_lbl
pizza:Size	Размер
pizza:Price	Цена

5 Запрос о значениях характеристик, которые есть в хранилище для заданного «Экземпляра»¶

(5) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
prefix qudt: <http://data.nasa.gov/qudt/owl/qudt#>
select ?cls ?cls_lbl ?val ?uom_lbl {pizza:QuattroFormaggi_1 pizza:hasAttribute ?att .
                                ?att a ?cls .
                                ?cls rdfs:label ?cls_lbl .
                                ?att pizza:hasAttributeValue ?att_val .
                                ?att_val pizza:value ?val .
                                ?att_val qudt:unit ?uom .
                                ?uom rdfs:label ?uom_lbl .}

(5) Ответ¶

cls	cls_lbl	val	uom
pizza:Size	Размер	310	мм
pizza:Price	Цена	1250	руб

6 Запрос на поиск таких «Экземпляров» у которых значениях характеристик, находятся в границах заданных диапазонов¶

(6) Запрос¶

prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#>
prefix qudt: <http://data.nasa.gov/qudt/owl/qudt#>
select ?pz_lbl ?cls_lbl ?val ?uom_lbl {
  ?pz rdfs:label ?pz_lbl .
  ?pz pizza:hasAttribute ?att .
  ?att a/rdfs:label ?cls_lbl .
  ?att pizza:hasAttributeValue ?att_val .
  ?att_val pizza:value ?val .
  ?att_val qudt:unit ?uom .
  ?uom rdfs:label ?uom_lbl .
  ?pz pizza:hasAttribute ?att_1 .
  ?att_1 a pizza:Size .
  ?att_1 pizza:hasAttributeValue / pizza:value ?val_1 . filter (?val_1 > 300 && ?val_1 <370)
  ?pz pizza:hasAttribute ?att_2 .
  ?att_2 a pizza:Price .
  ?att_2 pizza:hasAttributeValue / pizza:value ?val_2 . filter (?val_2 > 1500 && ?val_2 <2000)
} order by ?pz_lbl

(6) Ответ¶

pz_lbl	cls_lbl	val	uom_lbl
Американо	Размер	310	мм
Американо	Цена	1500	руб
Каджун 1	Размер	310	мм
Каджун 1	Цена	1700	руб
Пицца Сохо 2	Размер	310	мм
Пицца Сохо 2	Цена	1600	руб

Тестовые данные в формате Turtle¶

@prefix dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix pizza: <http://www.co-ode.org/ontologies/pizza/pizza.owl#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#> .
@prefix terms: <http://purl.org/dc/terms/> .
@prefix xml: <http://www.w3.org/XML/1998/namespace> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
@prefix qudt: <http://data.nasa.gov/qudt/owl/qudt#> .
@prefix unit: <http://data.nasa.gov/qudt/owl/unit#> .

pizza:QuattroFormaggi_1
  a pizza:QuattroFormaggi ;
  pizza:hasAttribute pizza:QuattroFormaggi_1_att_price;
  pizza:hasAttribute pizza:QuattroFormaggi_1_att_size;
  pizza:hasPart pizza:base_1 ;
  pizza:hasPart pizza:SweetPepperTopping_1 ;
  rdfs:label "Quattro Formaggi" ;
.
pizza:QuattroFormaggi_1_att_price
  a pizza:Price ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:RussianRuble ;
                           pizza:value "1250"^^xsd:integer] ;
.
pizza:QuattroFormaggi_1_att_size
  a pizza:Size ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:Millimeter ;
                           pizza:value "310"^^xsd:integer] ;
.
pizza:SweetPepperTopping_1
  a pizza:SweetPepperTopping ;
  rdfs:label "Sweet Pepper Topping" ;
  pizza:hasPart pizza:sugar_1 ;
  pizza:hasPart pizza:pepper_1 ;
  pizza:hasPart pizza:oil_1 ;
  pizza:hasPart pizza:solt_1 ;
.
pizza:sugar_1
  a pizza:Food ;
  rdfs:label "Сахар" ;
  pizza:hasAttribute pizza:sugar_1_att_price;
.
pizza:sugar_1_att_price
  a pizza:Price ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:RussianRuble ;
                           pizza:value "90"^^xsd:integer] ;
.
pizza:pepper_1
  a pizza:Food ;
  rdfs:label "Перец" ;
  pizza:hasAttribute pizza:pepper_1_att_price;
.
pizza:pepper_1_att_price
  a pizza:Price ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:RussianRuble ;
                           pizza:value "10"^^xsd:integer] ;
.
pizza:oil_1
  a pizza:Food ;
  rdfs:label "Масло" ;
  pizza:hasAttribute pizza:oil_1_att_price;
.
pizza:oil_1_att_price
  a pizza:Price ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:RussianRuble ;
                           pizza:value "200"^^xsd:integer] ;
.
pizza:solt_1
  a pizza:Food ;
  rdfs:label "Соль" ;
  pizza:hasAttribute pizza:solt_1_att_price;
.
pizza:solt_1_att_price
  a pizza:Price ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:RussianRuble ;
                           pizza:value "42"^^xsd:integer] ;
.
pizza:Veneziana_1
  a pizza:Veneziana ;
  pizza:hasAttribute pizza:Veneziana_1_att_price;
  pizza:hasPart pizza:base_2 ;
  pizza:hasPart pizza:gorgonzola_top_inst ;
  rdfs:label "Veneziana" ;
.
pizza:Veneziana_1_att_price
  a pizza:Price ;
  pizza:hasAttributeValue [qudt:unit unit:RussianRuble ;
                           pizza:value "1250"^^xsd:integer] ;
.
pizza:base_1
  a pizza:DeepPanBase ;
  rdfs:label "Основа в виде глубокой сковороды" ;
.
pizza:base_2
  a pizza:ThinAndCrispyBase ;
  rdfs:label "Тонкое и хрустящее тесто" ;
.
pizza:gorgonzola_top_inst
  a pizza:GorgonzolaTopping ;
  rdfs:label "Топпинг с сыром Горгонзоллла" ;
.
pizza:mozarella_top_inst
  a pizza:MozzarellaTopping ;
  rdfs:label "Топпинг с сыром Моцарелла" ;
.
pizza:tomato_top_inst
  a pizza:TomatoTopping ;
  rdfs:label "Томатный топпинг" ;
.