Web-сервис интеллектуальной обработки данных.Разработка семантического программного адаптера

Мотивация и цель работы

Semantic Web: первоначальная концепция
Ресурсы (Web-страницы, сервисы, БД, …) в Semantic Web
Приложения (агенты) в Semantic Web
Приложения Semantic Web “понимают”, используют, распределяют, интегрируют, и т. д. ресурсы Semantic Web

Новая концепция:
Global Understanding eNvironment (GUN)
Как сделать так, чтобы объекты окружающего мира (например, производственной сферы) стали доступными из WWW и «понимали» друг-друга в случае необходимости ?

Все GUN-ресурсы проактивны и используют семантические адаптеры для “понимания” друг-друга
«Слой» объектов производственной сферы
Слой семантических адаптеров
Объект мира +
+ Адаптер +
+ Агент =
= GUN-ресурс
GUN
Слой агентов
Новое поколение Web-ресурсов
(Семантический адаптер внутри)

Извлечение знаний из распределенных и разнородных массивов данных о ресурсах в Web- или GUN-среде – одна из основных задач Web-сервисов по интеллектуальной обработке данных
Знания
(например, модели диагностики)
Распределенные и разнородные массивы данных
Web-сервис по интеллектуальной обработке данных

Однако, если Web-сервис понимает только один формат входных данных, тогда ему необходим адаптер для работы с каждым новым массивом данных
Знания
Распределенные и разнородные массивы данных
Формат данных внешнего источника
Внутренний формат Web-сервиса
…
Адаптер

С другой стороны, данные могут браться из одного массива данных, но обрабатываться несколькими распределенными и разнородными Web-сервисами…
Знания
Web-массивы данных
Сеть разнородных Web-сервисов по интеллектуальной обработке данных

… и это подразумевает, что нам необходимы адаптеры для работы с разными Web-сервисами
Знания
Web-массив данных
Внутренний формат массива данных
Формат внешнего Web-сервиса
…
Адаптер

В общем случае для оперирования с N разнородными массивами данных и M разнородными Web-сервисами нам необходимо M × N адаптеров
Знания
3 разнородныx массива данных
2 разнородных Web-сервиса
6 адаптеров

Для уменьшения стоимости адаптации решением может быть использование стандартных форматов данных (например, стандарты W3C для Semantic Web : RDF, RDFS, OWL) в качестве посредника между источниками данных и сервисами, что в худшем случае будет требовать M + N (семантических) адаптеров
Знания
3 разнородных массива данных
2 разнородных Web-сервиса
3 адаптера для массивов данных
2 адаптера для сервисов

Таким образом, нам необходимо реализовать два типа семантической адаптации: (1) преобразование массивов данных в среду Semantic Web и (2) наоборот
Формат Semantic Web (RDF + OWL)
Семантический адаптер массива данных
Внутренний формат массива данных
Формат Semantic Web (RDF + OWL)
Семантический адаптер Web-сервиса
Внутренний формат Web-сервиса
Задача бакалаврской работы

Основные цели работы
Разработка способов семантического представления обучающих выборок
Разработка программного адаптера, реализующего функции:
преобразования входных данных для Web-сервиса из стандартизованного формата OWL в массив данных, соответствующий внутреннему представлению информации в Web-сервисе;
преобразование выходных данных, полученных в результате работы Web-сервиса из внутреннего формата в стандартизованный;
Экспериментальное тестирование адаптера на примере данных, подготовленных в среде Protégé.

Описание обучающих выборок в семантическом формате
целевой атрибут представляется самым высшим классом в иерархии классов (owl:Class);
возможные значения целевого атрибута представляются подклассами (owl:SubClassOf) класса целевого атрибута;
атрибуты описываются свойствами класса целевого атрибута. Возможны два варианта:
использовать простые свойства (owl:DatatypeProperty), значения атрибутов задаются простыми значениями стандартных типов данных;
использовать объектные свойства (owl:ObjectProperty), значения атрибутов задаются экземплярами заранее определенных «дополнительных» классов значений;
примеры в выборке представляются в виде экземпляров класса целевого атрибута.

Схема преобразования
OWL-Table I
Вариант 1: значения атрибутов в онтологии являются символьными строками
Проиллюстрировано в среде Protégé-2000

Задание атрибутов в Protégé 2000

Задание типов и возможных значений атрибутов

Задание примеров из обучающей выборки

…
sunny
hot
high
false
…
overcast
hot
high
false
…
Преобразование из OWL в таблицу

Схема преобразования
OWL-Table II
Вариант 2: значения атрибутов в онтологии являются элементами некоторых классов
Проиллюстрировано в среде Protégé-2000

Создание дополнительных классов для возможных значений атрибутов

Задание примеров со значениями атрибутов, являющимися экземплярами классов

Преобразование из OWL в таблицу

Добавление классифицированного примера в онтологию

Укрупненный алгоритм работы семантического адаптера
Шаг 1. Создаем онтологическую модель для подаваемого на вход адаптера OWL-документа.
Шаг 2. Обрабатываем свойства модели
Цикл по всем свойствам: {
если свойство типа данных или объектное свойство,
то свойство является атрибутом;
если атрибут типа данных,
то обрабатываем возможные значения;
если атрибут объектный,
то находим класс возможных значений, переходим к этому классу и обрабатываем его экземпляры как возможные значения атрибута
}

Укрупненный алгоритм работы семантического адаптера (продолжение)
Шаг 3. Обрабатываем классы и экземпляры модели
Цикл по всем классам: {
если класс неабстрактный и не является классом значений,
то класс соответствует значению целевого атрибута;
Цикл по всем экземплярам класса:{
заполняем выборку, представленную во внутреннем формате Web-сервиса:
- класс экземпляра заносим в целевой атрибут;
- значения всех свойств заносим в определяющие атрибуты.}
}

Задания, выполненные адаптером
(1): преобразование OWL-файла в массив

Задания, выполненные адаптером
(2): Обновление OWL-файла классифицированными примерами

Результаты работы (1)
Исследованы современные Интернет-технологии, связанные с Semantic Web, Web-сервисами, мультиагентными системами, интеллектуальной обработкой данных, автоматизированным промышленным мониторингом и удаленной диагностикой.
Взята за основу концепция GUN, предполагающая проактивность Web-ресурсов и адаптеры для привязки ресурсов к Web.
Был обоснован выбор стандартов представления информации в глобальных информационных системах, определенные W3C-консорциумом, таких как RDF, RDFS и OWL.

Результаты работы (2)
Был предложен способ универсального представления обучающих и тестирующих выборок для Web-сервиса в формате онтологий, закодированных средствами языка OWL.
Был разработан механизм семантической адаптации, реализующий преобразование данных из OWL в табличное представление и обратно и позволяющий в перспективе совместно использовать (интегрировать) разнородные сервисы диагностики.

Результаты работы (3)
Был разработан семантический адаптер как программный модуль на языке JavaTM 2 SDK Standard Edition Version 1.4.2_03 в среде NetBeansTM IDE 3.6. Была использована библиотека JENA Semantic Web Framework Version 2.1.
Адаптер был экспериментально протестирован на примерах данных, подготовленных в Protégé-2000.
Работа выполнялась как часть комплексной работы (5 человек).
По результатам работы были опубликованы тезисы доклада на 8-м Международном Молодежном Форуме «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» и готовится статья.