Построение хранилищ онтологических баз знаний

Вехорев Михаил НиколаевичСПбГЭТУ «ЛЭТИ»

mvehorev@gmail.com

RDF-хранилище как класс информационных систем

RDF-хранилище может быть реализовано как самостоятельная информационная система, либо в рамках информационной системы, использующей его в качестве одного из компонентов, предназначенного работы с онтологиями. На данный класс информационных систем возлагаются следующие функции по работе с онтологиями:

• организация хранения онтологий в реляционной базе данных;

• предоставление интерфейса для извлечения информации из хранящихся онтологий, посредством SPARQL запросов к онтологиям или программного API;

• предоставление функций управления составом хранимых онтологий.

Требования, предъявляемые к RDF-хранилищам• Производительность RDF-хранилища, т.е. обеспечение

минимального времени выполнения типовых запросов к хранимым онтологиям.

• Минимальные затраты памяти. Под минимальными затратами памяти подразумевается эффективное использование оперативной памяти, а также дискового пространства для хранения БД.

• Универсальность подхода. Под универсальностью подразумевается возможность организации хранения любых существующих онтологий.

• Минимальное время развертывания полностью функционирующего RDF-хранилища. Данное требование складывается из временных затрат на проектирование разработку и развертывание конкретного RDF-хранилища. Универсальность подхода позволяет добиться минимального времени развертывания, за счет того, что не возникает необходимость адаптации под определенную предметную область онтологий.

• Стоимость решения. Под стоимостью решения подразумевается финансовые затраты, на разработку и развертывание RDF-хранилища как отдельной информационной системы или в рамках сложной системы, компонентом которой он является.

Компоненты RDF-хранилища

Основными компонентами данного класса систем являются:

• Парсер RDF (RDF Parser) – предназначен для извлечения информации из онтологий.

• Движок запросов RDF (RDF Query Engine) – позволяет получать информацию из RDF-хранилища посредством структурированных запросов.

• CУБД – компонент, предназначенный для организации хранения онтологий в реляционной базе данных. В качестве данного компонента RDF-хранилища могут использоваться существующие СУБД или свои собственные средства.

Архитектурные подходы к хранению онтологий

Подходы к хранению онтологий в БД

Хранение онтологий в базах данных является логическим развитием проблемы организации эффективного хранения онтологий. Теория баз данных разрабатывалась на протяжении последний десятков лет и в данной области достигнуты значительные практические достижения по повышению производительности систем баз данных. Потребность к организации эффективного хранения онтологий привела разработчиков к идее использования СУБД в качестве основы для хранения иерархически представленных данных.

Данные подходы разделяются на два подкласса:1. Основывающиеся на алгоритмах отображения

иерархической структуры классов в реляционную структуру таблиц базы данных.

2. Основанные на технологии хранения RDF-триплетов.

Ключевые факторы построения RDF-хранилищ Под ключевыми факторами построения RDF-хранилищ будем

понимать способы организации компонентов хранилища, существенно влияющие на производительность конечной системы (RDF-хранилища). К таким компонентам относятся:

1. Схема реляционной БД. Схема БД влияет на скорость выполнения запросов к хранилищу и методы отображения иерархической структуры онтологии в реляционную схему.

2. Трансформационная грамматика по преобразования SPARQL запросов к хранилищу в набор последовательных SQL запросов.

Проблема:Упрощенная схема БД, требующая сложной трансформационной грамматики, позволяет организовать универсальное хранилище онтологий. И наоборот, наиболее полная схема БД упрощает построение трансформационной грамматики, но приводит к сложности реализации универсального подхода.

Демонстрационный пример

Демонстрационный пример

Демонстрационный пример

Демонстрационный примерSELECT ?name WHERE { ?x а cl:Human. ?x pr:Age “35”. ?x pr:Name ?name }

Метод хранения RDF-триплетов// выборка подклассов класса cl:HumanSELECT result1(subject) FROM table_Triples WHERE (predicate='subClassOf' AND

object='cl:Human' ) OR (subject='cl:Human');// выборка всех экземпляров классов

SELECT result2(subject) FROM table_Triples WHERE predicate='instanceOf' AND object=result1(subject);

//определение существует ли экземпляр со значением свойства возраст равным 35SELECT result3(subject,object) FROM table_Triples WHERE (subject= result2(subject)) AND

(predicate='pr:Age') AND (object = ‘35’);//в случае если результат не пустой то определяем имя экземпляраSELECT result4(object) FROM table_Triples WHERE (subject = result3.subject AND

predicate='pr:Name');

Метод отображение иерархии классов// выборка названий имен таблиц для класса cl:Human и его потомковSELECT result1(tableName) FROM table_Hierarhy WHERE class=‘cl:Human' OR

subClass=‘cl:Human';// выборка записи со значением возраста равным 35SELECT result2(name) FROM result1(tableName) WHERE age=35;

Дальнейшие исследования

• Определение взаимовлияния схемы БД и трансформационной грамматики, преобразования SPARQL запросов в SQL запросы к БД.

• Автоматизация построения трансформационной грамматики на основе схемы БД.

• Разработка гибридных методов организации хранения онтологий.

• Оптимизация выполнения SPARQL запросов к RDF-хранилищу.