Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные системы и технологии на предприятиях

Онтологический подход к использованию знаний на предприятиях. Организационные онтологии

Основным отличием сетевых форм управления является длительность связей между агентами субъектов экономической деятельности (АСЭД) в едином информационном пространстве. Чем больше время распространения информации, тем выше вероятность ее старения вследствие постоянных изменений состояния информационно-экономического пространства в процессе деятельности субъектов экономической деятельности. Найдя место в системе технологических и распределительных связей, АСЭД позиционирует отношение к другим АСЭД, которые также задействованы в этой коммуникации.

Такая модель не учитывает семантику информации, что передается. Наличие или отсутствие общей терминологии и общеупотребительной онтологии, которая содержит связи между понятиями субъектов экономической деятельности, могут значительно изменять коэффициенты информационной проницаемости среды.

в настоящее время значительные шаги в этом направлении сделаны в проекте Semantic Web, целью которого является превращение Internet (информационной среды) в единую базу знаний на основе ИКТ, использование онтологического подхода к представлению знаний и международных стандартов. В рамках проекта Semantic Web задействованы новейшие ИКТ: агентно-ориентированные технологии - проект DAML + OIL (DARPA Agent Markup Language + The Ontology Inference Layer), онтологические системы, XML и т.п. Для формального представления онтологий разработан языка DAML + OIL и OWL, основанные на RDF и RDF Schema.

В современных условиях создание и распространение информационно-коммуникационных технологий появилась возможность объединения всех субъектов экономики в общее информационное пространство, что требует інтероперабельного представления знаний и использования общей терминологии всеми его субъектами. Базисом для этого является онтологическое представление знаний.

Онтологическое представление знаний о субъект экономической деятельности, входящие в состав экономической системы, дает возможность объединить информационные ресурсы одной отрасли или корпорации в единое информационное пространство, знаниями которого могут пользоваться все его работники.

Онтология толкуется как явная спецификация концепта-лизации, то есть абстрактного представления О, общее понимание определенной сферы заинтересованности. Это соглашение о совместном использовании понятий, что содержит средства представления предметных знаний.

Онтология дает возможность подать понятия так, что они становятся пригодными для машинной обработки. На формальном уровне онтология состоит из наборов понятий и утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты, отношения, функции и теории. Онтология как образец договоренности о семантике О способствует установлению корректных связей между значениями элементов ПрО, создавая условия для их совместного использования.

Онтология - БЗ специального вида с семантической информацией Об определенной. Компоненты, из которых состоят онтологии, зависят от парадигмы представления. Но практически все модели он-тологій содержат определенные концепты (понятия, классы), свойства концептов (атрибуты, роли), отношение между концептами (зависимости, функции) и дополнительные ограничения определяются аксиомами. Концептом может быть описание задачи, функции, действия, стратегии, процесса рассуждения и т.д. Различают прикладные онтологии, онтологии домена, онтологии задачи и онтологии верхнего уровня.

Онтология О отражает общие знания О, такие как иерархия классов понятий, семантические отношения между этими классами. Предметные знания - часть знаний, которая содержит только конкретные понятия и отношения.

Формально онтология состоит из терминов, организованных в таксономию, их определений и атрибутов, а также связанных с ними аксиом и правил вывода. Формальная модель онтологии (О) - это упорядоченная тройка О = < Т, R, F >, где Т - конечное множество терминов О, которую описывает онтология O; R - конечное множество отношений между терминами заданной ПрО; F - конечное множество функций интерпретации, заданных на терминах и/или отношениях онтологии О.

Онтологии помогают подать понятия так, что они становятся пригодными для машинной обработки. Использование онтологии позволяет преодолеть проблему семантической гетерогенности. Организационная онтология - информационная модель субъекта экономической деятельности, которую могут использовать другие СБД в своих ментальных моделях для планирования взаимодействия с этим СБД. С появлением ЕШ мировой экономики предприятия путем Internet получают новые возможности для выхода на мировой рынок, а именно: минимальные затраты на размещение коммерческих предложений (в некоторых случаях такие объявления принимаются бесплатно); глобальная осведомленность о рыночной конъюнктуре; участие в электронном рынке.

Создание онтологий требует разработки соответствующих языковых и программных средств, ориентированных как на людей, так и на программные агенты. Разработка универсальных средств семантической обработки информации путем интеграции всех существующих подходов является целью проекта Semantic Web консорциума W3C. На сегодня самым распространенным языком представления онтологий является WOL (Web Ontology Language).

Онтология предприятия содержит классы понятий с заданными на них семантическими отношениями (рис. 8.15). Она условно Разделена на онтологию макротехнології и организационную онтологию предприятия. Организационная онтология субъекта экономической деятельности содержит общие классы понятий, относящихся к его организационно-функциональной структуры: составляющие штатного расписания (работники, администрация, обслуживающий персонал), партнеры, ресурсы и отношения между ними.

Рис. 8.15. Онтологическое представление знаний субъекта экономической деятельности

Онтология макротехпології содержит понятия, задающие структуру для описания производственного бизнес-процесса, такие как модули, процессы - технологические, финансовые, деловые, расписание работы предприятия. Термины онтологии такие объекты как ресурс, бизнес-процесс, товар, оборудование и их свойства. Онтология области отражает общие знания предметной области отрасли, к которой относится субъект экономической деятельности, такие как иерархия классов понятий, семантические отношения между этими классами. Предметные знания - часть знаний, которая содержит только определенные понятия и отношения. Онтология языка документов (словарь) - это система речевых средств, которые используются для представления онтологии О.

Кроме того, онтология макротехнології дает АСЭД возможность прогнозировать, как и за какое время один ресурс может быть превращен в другой. Это дает возможность АСЭД определить, на каких фазах производственных бизнес-процессов можно (и целесообразно) объединять бизнес-процессы своего СЭД с другими. 0(т, X, У) - онтология макротехнол огії т, что переводит ресурс X в продукт В; F(0(m, X, У)) - стоимость осуществления макротехнології, что переводит ресурс X в продукт В, которая определяется по ее онтологией. Нужно найти последовательность макротехнологий т,,т , таких,

п п п

что: 2^(0(01,, Х1% ^)) = тип при условии, что ХсМх,, УсиУртоб-

/=1 иии т 1=1

то цепь преобразований, связанный с осуществлением макротех-технологий (параллельно или последовательно), приведет к превращению ресурса X в продукт В.

Рассмотрим пример использования онтологического представления знаний для описания функционально-организационной структуры субъектов управления государственными финансами, представленной в виде организационной онтологии. Основные два класса такой онтологии: работник и подразделение. Особенностью является то, что ей соответствует связанный граф, т.е. все элементы, входящие в состав" связаны с другими ее элементами. Так, формальная модель онтологии Министерства финансов Украины состоит из следующих элементов (рис. 8.16):

o множество терминов X = {"министр", "заместитель министра", "департамент", "директор департамента", "заместитель директора департамента", "управление", "IP-адрес", "контактный телефон", "e-mail", "почтовый");

o множество отношений между терминами R = {"подчиняется", "является структурной единицей", "занимает должность", "адрес",...);

o множество функций интерпретации Ф = {"если А является структурной единицей В, а Б - структурной единицей С, тогда А является структурной единицей С", "если X занимает должность А, тогда X имеет адрес e-mail",...}.

Рис. 8.16. Организационная онтология Министерства финансов Украины в Protйgй

Рассмотрим пример в сфере е-торговли. Покупателю нужно иметь возможность получить доступ к товарам и услугам, реле-вантних его запроса о товарные предложения, поэтому поиск должен быть семантически ориентированным на основе онтологии, которая содержит описание семантики ресурсов. Так, если покупатель хочет купить на электронной бирже акции Internet-компании, то с помощью соответствующей онтологии О он может узнать, что термин "акция" относится к классу "ценные бумаги", которыми торгуют организации под названием "банк", и, следовательно, покупатель может обратиться к соответствующему продавца. Чтобы создать онтологию, пользователь масс задать конечную множество терминов О, конечную множество отношений между этими терминами и конечную множество функций их интерпретации, а затем указать, какие отношения заданы между терминами.

Создана пользователем онтология является основой для остальных его запросов, что интересует пользователя, предыстории запросов и его информационные преимущества. Один пользователь может создавать несколько онтологий, если в сферу его интересов входит несколько незаурядных О.

Обычно в процессе сопоставления запросов покупателей и продавцов не учитывают информацию о конкретного покупателя, его специфические интересы и терминологию, вследствие чего может возникать проблема несовместимости используемых терминов. Повышение эффективности е-коммерции можно обеспечить за счет обработки запросов конкретного покупателя, а также предыстории его обращение к различных поставщиков товаров и услуг. Создание онтологий (как ручное, так и автоматизированное) требует разработки соответствующих языковых и программных средств, ориентированных как на людей, так и на программных агентов. Первыми примерами такого ПО являются SHOE (Simple HTML Ontology Extension), XOL, OML, RDF и RDFS (Resource Description Framework Schйma Language). Разработка универсальных средств семантической обработки информации путем интеграции всех существующих подходов является целью проекта Semantic Web консорциума W3C (рис. 8.17).

Сейчас есть ряд инструментов для онтологического анализа, которые, кроме редактирования и визуализации, поддерживают документирования, импорт и экспорт онтологий разных форматов и языков представления, их объединения, сравнения и т.п.

Основной характерной чертой онтологического анализа является разделение реальных систем на составляющие и классы объектов, определение их онтологий - совокупности фундаментальных свойств, что

Рис. 8.17. Уровне Semantic Web

определяют их поведение и развитие. Создание онтологий - сложный процесс. Его успех в значительной мере зависит от выбора соответствующей методологии и ее соблюдения во время работы. Для создания онтологии нужно выполнить следующие действия: определить, для каких целей будут использоваться представленные в онтологии знания; спроектировать прототип онтологии; расширить онтологию новыми классами; заполнить классы онтологии определенными экземплярами; протестировать онтологию во взаимодействии с конечными пользователями.

Семейство методологий ШЕР предназначено для моделирования сложных систем. С помощью них можно эффективно анализировать и отображать модели деятельности большого спектра систем в различных разрезах. ШЕР является государственным стан дартом США. Оно создано в рамках программы компьютеризации промышленности ИСАМ для анализа процессов взаимодействия в производственных системах. Процесс построения онтологии согласно методологии IDEF5 состоит из пяти основных действий:

1) изучения и систематизации начальных условий: устанавливаются основные цели и контекст разработки онтологии, а также распределяются роли между членами проекта;

2) сбора и накопления данных: осуществляется сбор необходимых исходных данных для построения онтологии, определяются средства их сохранения;

3) анализ: эта стадия заключается в группировке собранных данных и предназначена для облегчения выработки терминологии;

4) начальное развитие онтологии: на основе отобранных данных формируется предварительная онтология;

5) уточнение и утверждение онтологии. Внедрение онтологий на предприятиях облегчает его

взаимодействие с партнерами, клиентами, поставщиками и обеспечивает эффективность его функционирования.

Актуальной является проблема поиска информационных ресурсов (IP), которые должны стать входной информацией для информационно-аналитического обеспечения систем компаний. Чтобы этот поиск был эффективным, необходимо его осуществлять на семантическом уровне, то есть обрабатывать не формальные характеристики IP, а их значение. Это требует, во-первых, адекватных средств описания семантики создаваемых IP, во-вторых, средств формализации информационных потребностей пользователей, и, в-третьих, средств сопоставление первого и второго.

Для анализа семантики IP нужно использовать знания определенной предметной области, то есть иметь соответствующую базу знаний (БЗ). Известно, что создание и наполнение БЗ - сложный и вы-соковартісний процесс, требующий много времени и усилий специалистов. Поэтому нужно формировать такую БЗ в інтеропера-бельній форме, которая обеспечивает ее повторное использование (рис. 8.18).

Адекватным средством для этого является онтологическое представление знаний. В настоящее время значительные шаги в этом направлении сделаны в рамках проекта Semantic Web, целью которого является преобразование информационной среды Internet в единую базу знаний. Это надстройка над существую

Рис. 8.18. Программное обеспечение для обработки различных типов информации

чем Web. Semantic Web использует следующие технологии: семантический поиск, агентні технологии, онтологическую индексацию IP.

Основная цель Semantic Web - обрабатывать не сами IP, а их содержание, то есть рассматривать контент IP-данные. Для этого нужно структурировать содержимое IP, соотнести его с определенной О и описать его семантику. К сожалению, основная масса IP, содержащиеся сегодня в Internet, не сопровождаются такими описаниями.

В проекте Semantic Web разработано языка для представления знаний об текстовые и мультимедийные IP (RDF), конкретные предметные области на основе онтологий (OWL), для описания Web-сервисов (WSDL, OWL-S, SML). Есть большое количество как онтологий для различных О, так и программных средств для их обработки.

Основная проблема заключается в отсутствии удобных, интуитивно понятных и в то же время мощных средств логического вывода на RDF и OWL-структурах.

предприятий, учреждений). Основная проблема заключается в поиске соответствующих IP и услуг, способных обрабатывать эти IP, релеван-тные потребностям пользователей.

Информационно-поисковая система, которая обрабатывает такую информацию, использовать онтологии и тезаурусы, которые характеризуют информационные потребности пользователей, и индексировать IP и услуги с помощью этих онтологий. Примером такой системы является МАІПС (рис 8.19).

Результаты поиска сопровождаются семантическим анотуванням согласно тезауруса пользователя (рис. 8.20).

Последняя форма эволюции Web-сервисов связана с концепцией Semantic Web. Web-сервисы становятся интеллектуальными. Для ускорения интеграции бизнес-приложений, поиска поставщиков, клиентов, партнеров и установление с ними контактов на уровне программного обеспечения необходимо все эти процессы автоматизировать.

Таким образом, необходимо преобразовать IP в форму, пригодную для обработки интеллектуальным программным обеспечением. Semantic Web, базируясь на стандартах DAML-S, RDF, RDFS и концепции онтологии, предлагает описывать информационные ресурсы в электронном виде для интеллектуальных программных средств. Использовать Web-сервисы можно на полную мощность, опираясь только на концепции Semantic Web.

Semantic Web дает возможность автоматизировать процессы поиска, конфигурации услуг, проверки их на соответствие потребностям клиентов, а также процессы интеллектуального компоновка нескольких услуг в бизнес-связи.

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Инвестирование
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Политэкономия
Право
Психология
Региональная экономика
Религиоведение
Риторика
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее