Математическая модель интеграции данных на основе дескриптивной логики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат физико-математических наук Бездушный, Алексей Анатольевич

• Бездушный, Алексей Анатольевич
• кандидат физико-математических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Бездушный, Алексей Анатольевич

Введение.

Глава 1. Обзор методов интеграции данных.

1.1. Проблематика интеграции данных.

1.2. Классификация подходов к интеграции данных.

1.3. Архитектура систем интеграции данных по принципу посредников.

Глава 2. Технологии Семантического Веб и дескриптивная логика.

2.1. Технологии Семантического Веб.

2.2. Математический аппарат дескриптивной логики.

2.3. Трансляция языка веб-онтологий OWL в дескриптивную логику.

2.4. Сопоставление диалектов дескриптивной логики.

2.5. Языки запросов и ответ на запросы относительно онтологии.

Глава 3. Математическая модель системы интеграции данных на основе онтологий.

3.1. Система определений и формализация задачи.

3.2. Семантика ответа на запросы в системе интеграции данных на основе онтологий

Глава 4. Интеграция больших объемов данных на основе онтологий.

4.1. Переформулировка запросов относительно системы интеграции данных.

4.2. Анализ существования точной переформулировки.

4.3. Дескриптивная логика DLtrio.

4.4. Трансляция языка веб-онтологий OWL в дескриптивную логику DLtr10.

4.5. Нормализация онтологий DLtr,0.

4.6. Вычисление ответов на запросы относительно онтологий DLtno.

Глава 5. Алгоритм переформулировки запросов для систем интеграции данных на основе онтологий.

5.1. Рассматриваемый класс задач.

5.2. Алгоритм построения переформулировки.

5.2.1. Этап 1. Переформулировка запроса относительно аксиом глобальной онтологии.

5.2.2. Этап 2. Переформулировка запроса относительно отображений.

5.2.3. Этап 3. Переформулировка запроса относительно аксиом онтологий источников.

5.2.4. Этап 4. Минимизация запроса.-.

5.3. Корректность и анализ алгоритма.

Глава 6. Анализ и применение полученных результатов.

6.1. Анализ выразительных возможностей рассматриваемого класса систем интеграции данных.

6.2. Сравнение со смежными работами.

6.3. Направления дальнейших исследований.

6.4. Методология построения систем интеграции данных на основе полученных результатов.

6.5. Применение полученных результатов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическая модель интеграции данных на основе дескриптивной логики»

Актуальность темы следует из возросшего интереса к проблеме интеграции данных в различных сферах деятельности, связанных с накоплением и эффективным использованием информации.

Интеграция данных является одним из наиболее востребованных направлений в современной информационной индустрии. Интенсивное развитие информационных технологий и сети Интернет привело к накоплению огромных объемов данных в различных источниках, разнородных, автономно разработанных, представляющих информацию различными способами, содержащих взаимосвязанные и взаимно противоречивые сведения. Интеграция и совместное использование информации из множества таких источников данных является сложной задачей, остающейся неизменно актуальной на протяжении последних десятилетий.

Интеграция данных необходима для крупных организаций, в которых информация разбросана по различным специализированным системам, построенным в разное время и для разных целей, для повышения эффективности внутриведомственного и межведомственного взаимодействия государственных органов, для предоставления более качественных поисковых сервисов в сети Интернет, обеспечивающих получение согласованной информации из множества структурированных источников данных. Интеграция данных играет сегодня ключевую роль и для научной деятельности. В настоящее время всё большие объемы научной информации становятся в том или ином виде доступны в сети Интернет. В то же время, возможности существующих поисковых систем общего назначения не позволяют обеспечить эффективный поик научной информации, что ставит вопрос о разработке специализированных поисковых систем, интегрирующих интересующие научных сотрудников сведения.

Задача интеграции данных в настоящее время в той или иной степени исследована для различных условий, преимущественно, в контексте реляционных баз данных. В то же время предложенные подходы к решению задачи имеют недостатки и ограничения, и многие актуальные вопросы остаются открытыми.

Актуальным направлением исследований в этой области является применение к задаче интеграции данных аппарата дескриптивной логики, прежде всего в контексте Семантического Веб (Semantic Web).

Технологии Семантического Веб являются молодым и перспективным направлением развития современной информационной индустрии. Утвержденные World Wide Web Консорциумом (W3C) в 2004 году модель описания информационных ресурсов RDF (Resource Description Framework) и язык веб-онтологий OWL (Web Ontology Language) определили стандартный способ семантически богатого описания распределенной в сети Интернет информации. В этой связи представляется целесообразным рассматривать их применение в контексте современных систем интеграции распределенных данных.

Формальной основой языка веб-онтологий OWL является так называемая дескриптивная логика — математический аппарат, предназначенный для представления терминологического знания о предметной области. Применение в системе интеграции данных аппарата дескриптивной логики вместо реляционной модели данных позволяет существенно расширить выразительные возможности системы. Онтологии позволяют специфицировать структуру и семантику терминов системы интеграции данных и информационных источников, выразить различные формы сложных ограничений целостности в системе интеграции данных, правила логического вывода.

Ключевой проблемой при рассмотрении задачи интеграции данных в контексте дескриптивной логики является ее трудноразрешимость или неразрешимость для достаточно выразительных диалектов дескриптивной логики. В то же время на практике важно сочетать выразительные возможности выбранного диалекта дескриптивной логики с эффективной работой с большими объемами данных.

В данной работе рассмотрен вопрос построения систем интеграции данных с применением аппарата дескриптивной логики и предложен выбор диалекта дескриптивной логики, который целесообразно использовать при интеграции больших объемов данных, хранимых в реляционных базах данных. Рассмотрен метод вычисления ответа на запрос к такой системе интеграции данных, предполагающий предварительную переформулировку исходного запроса, и предложен алгоритм переформулировки запроса для выбранного диалекта дескриптивной логики.

Таким образом, работа посвящена актуальной задаче интеграции данных с применением дескриптивной логики и технологий Семантического Веб, а предложенные в ней математическая модель, методы и алгоритмы формируют прочный фундамент для построения таких систем интеграции данных на практике.

Целью диссертационной работы является разработка математической модели системы интеграции данных, основанной на применении аппарата дескриптивной логики, и исследование методов вычисления ответа на запрос к такой системе при условии интеграции больших объемов данных.

В работе исследованы и решены следующие задачи:

1) Проведено сопоставление выразительных возможностей и вычислительных характеристик различных диалектов дескриптивной логики.

2) Предложена методика интеграции данных, основанная на применении аппарата дескриптивной логики, разработана математическая модель системы интеграции данных на основе онтологий, формализованы понятия ответа на запрос и переформулировки запроса в такой системе интеграции данных.

3) Предложен и обоснован выбор максимального, в определенном смысле, диалекта дескриптивной логики, для которого возможна эффективная интеграция больших объемов данных.

4) Предложен и обоснован алгоритм построения точной переформулировки запроса для выбранного класса систем интеграции данных на основе онтологии.

5) Разработан прототип системы исполнения распределенных запросов в среде Единого Научного Информационного Пространства РАН (ЕНИП РАН).

Научная новизна работы заключается в том, что в диссертационной работе рассмотрен перспективный класс систем интеграции данных, отличительной особенностью которого является применение аппарата дескриптивной логики для более гибкого описания семантической взаимосвязи терминов, ограничений целостности, правил логического вывода.

В отличие от предшествующих работ по интеграции данных, полученный в данной работе результат имеет следующие особенности:

1) В основу рассматриваемого класса систем интеграции данных положен мощный математический аппарат дескриптивной логики, что является ключевым отличием от большинства смежных работ, рассматривающих интеграцию данных на основе реляционной модели данных и других семантически более бедных моделей данных.

2) В работе предложена оригинальная математическая модель системы интеграции данных, основанная на аппарате дескриптивной логики.

3) В работе рассматриваются выразительные системы интеграции данных, в которых отображения онтологий задаются парами конъюнктивных запросов с ограничениями, несмотря на допущение в онтологиях достаточно сложных ограничений целостности. Более того, показывается, что рассматриваемые системы в определенном смысле обладают максимально допустимыми выразительными возможностями для эффективного использования на практике. В предшествующих работах, посвященных применению дескриптивной логики к задаче интеграции данных, рассматривались существенно более ограниченные по выразительным возможностям отображения, позволяющие устранить меньшее число семантических конфликтов между информационными источниками. Таким образом, полученный в работе результат представляет собой существенный шаг вперед по расширению систем интеграции данных аппаратом дескриптивной логики.

4) Для выбранных условий задачи предложен алгоритм переформулировки запросов в системе интеграции данных на основе онтологий, представляющий собой новый существенный вклад в технологии интеграции данных, а также позволяющий непосредственно использовать полученный результат для практических задач.

Кроме того, разработан прототип системы исполнения распределенных запросов в среде Единого Научного Информационного Пространства РАН (ЕНИП РАН), позволяющий обеспечить виртуальную интеграцию данных различных научных учреждений в ЕНИП. Такая система позволяет расширить ЕНИП новым сервисом ответа на поисковые запросы с учетом разнородности информационных источников ЕПИП, при этом, в отличие от предшествующей реализации поисковых сервисов ЕНИП, не требуется предварительной репликации или индексации информации из источников.

Практическая ценность работы заключается в том, что предложенные математическая модель, методы и алгоритмы могут служить основой для практической реализации систем интеграции данных на основе стандартов «Семантического Веб» (RDF. OWL, SPARQL).

Непосредственное применение полученные в работе теоретические результаты нашли в проекте «Единое Научное Информационное Пространство РАН» (ЕНИП РАН). Работа расширяет полученные ранее результаты по ЕНИП новыми функциональными возможностями. Предложенные в диссертационной работе математическая модель системы интеграции данных на основе онтологии и практический алгоритм переформулировки запросов в такой системе представляют собой фундамент для виртуальной интеграции данных различных научных учреждений в рамках ЕНИП.

На основе полученных в диссертационной работе теоретических результатов разработан прототип системы исполнения распределенных запросов в среде ЕНИП. Такой поисковый сервис позволяет динамически получать ответы на поисковые запросы, выраженные в терминах OWL онтологий ЕНИП. При исполнении запроса в системе обеспечивается соединение сведений из релевантных информационных источников ЕНИП, и на основе таких сведений формируется интегрированный согласованный ответ. При этом система позволяет преодолеть семантическую разнородность информационных источников, то есть, различие схем данных (онтологий) источников. В отличие от предшествующей реализации поисковых сервисов ЕНИП, не требуется предварительной репликации или индексации сведений из информационных источников — вычисляемый системой ответ включает исключительно актуальные сведения, полученные непосредственно из источников данных.

Помимо ЕНИП, полученные в работе результаты могут быть использованы при построении других распределенных информационных систем, предполагающих виртуальную интеграцию данных из разнородных источников. В частности, в настоящее время широко востребованы специализированные поисковые системы, интегрирующие информацию из различных Интернет-сайтов и систем, по некоторой тематике. Полученный в работе результат представляет метод построения таких поисковых систем на основе технологий Семантического Веб.

Основные научные и практические результаты, выносимые на защиту

В диссертационной работе представлены следующие результаты, выносимые на защиту:

1. Предложена математическая модель систем интеграции данных на основе онтологий, введена система определений на базе математического аппарата дескриптивной логики, формализованы понятия ответа на запрос и переформулировки запроса в системах интеграции данных на основе онтологий.

2. В рамках предложенной модели исследованы условия существования точной переформулировки запроса на выбранном языке запросов. Предложен и обоснован выбор диалекта дескриптивной логики, который целесообразно использовать при интеграции больших объемов данных, хранимых в реляционных базах данных.

3. Разработан алгоритм построения точной переформулировки запроса для выбранного класса систем интеграции данных на основе онтологии.

4. Предложена методология разработки систем интеграции данных на основе онтологии, в соответствии с формальной моделью.

5. На основе полученных теоретических результатов разработан прототип системы и комплекс программ исполнения распределенных запросов в среде Единого Научного Информационного Пространства РАН (ЕНИП РАН), предназначенной для виртуальной интеграции данных различных научных учреждений в ЕНИП РАН.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 20 работ, в том числе две [1,2] из списка изданий, рекомендованных ВАК РФ:

1. Бездушный A.A. Математическая модель системы интеграции данных на основе онто-логий // Журнал «Вестник НГУ», серия «Информационные технологии» — Новосибирск, 2008. - Т.6, вып.2. - С 15-40.

2. Бездушный А.Н., Кулагин М.В., Серебряков В.А., Бездушный A.A., Нестеренко А.К., Сысоев Т.М. Предложения по наборам метаданных для научных информационных ресурсов // Журнал «Вычислительные Технологии» - Новосибирск, 2005 - Т. 10, вып.7. — С. 29-48.

3. Бездушный A.A. Бездушный А.Н., Серебряков В.А., Филиппов В.И. Интеграция метаданных Единого Научного Информационного Пространства РАН. — М.: Вычислительный Центр им. A.A. Дородницына РАН, 2006. - 238 с.

4. Бездушный A.A. Распределенное исполнение SPARQL-запросов в гетерогенной среде // Моделирование и обработка информации: Сборник научных трудов / Моск. физ.-тех. ин-т. - М., 2008. - С. 230-235.

5. Bezdushny A.A., Bezdushny A.N., Nesterenko A.K., Serebriakov V.A., Sysoev Т.М. Integrated System of Information Resources of the Russian Academy of Sciences // Proceedings of the 8th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics SCI 2004, Orlando, Florida - 2004. - P. 462-467.

6. Бездушный A.A., Бездушный A.H., Нестеренко А.К., Серебряков В.А., Сысоев Т.М. Архитектура RDFS-системы. Практика использования открытых стандартов и технологий Semantic Web в системе ИСИР // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды V всероссийской научной конференции / Изд-во СПбГУ. - СПб., 2003. - С. 45-60.

7. Бездушный A.A., Бездушный А.Н., Нестеренко А.К., Серебряков В.А., Сысоев Т.М. Java и XML технологии новой версии ИСИР // Современные технологии в информационном обеспечении науки (ред. Н. Е. Калёнов) — М., 2003. - С. 182-205.

8. Бездушный A.A., Бездушный А.Н., Жижченко А.Б., Кулагин М.В., Серебряков В.А. RDF схема метаданных ИСИР // Современные технологии в информационном обеспечении науки (ред. Н. Е. Калёнов) —М., 2003. - С. 141-159.

9. Bezdushny A.A., Nesterenko A.K. ISIR Architecture for Web-Repository Integration // Сборник докладов Первого весеннего коллоквиума молодых исследователей в области баз данных и информационных систем (SYRCoDIS'2004) - СПб., 2004. - С. 60-66.

10.Бездушный А.А., Бездушный А.Н., Нестеренко А.К., Серебряков В.А., Сысоев Т.М. Возможности технологий ИСИР в поддержке Единого Научного Информационного Пространства РАН // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды VI всероссийской научной конференции — М., 2004. — С. 254-262.

11. Бездушный А.А., Бездушный А.Н., Жижченко А.Б., Калёное Н.Е., Кулагин М.В., Серебряков В.А, Предложения по наборам метаданных для научных информационных ресурсов ЕНИП РАН // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды VI всероссийской научной конференции - М., 2004. - С. 277-284.

12.Бездушный А.А., Нестеренко А.К, Сысоев Т.М. , Бездушный А.Н., Серебряков В.А. Архитектурные решения ИСИР на платформах Java и XML // Интегрированная система информационных ресурсов: архитектура, реализация, приложения: Сборник трудов / Вычислительный Центр им. А.А. Дородницына РАН. - М., 2004. - С. 78-95.

13.Бездушный А.А. Роль технологий Semantic Web в решениях ИСИР //Интегрированная система информационных ресурсов: архитектура, реализация, приложения: Сборник трудов / Вычислительный Центр им. А.А. Дородницына РАН. - М., 2004. - С. 36-55.

14.Бездушный А.А., Нестеренко А.К., Сысоев Т.М., Кулагин М.В. Semantic Web и OWL-онтологии в разработке ИСИР-систем // Научный сервис в сети Интернет: Труды Всероссийской научной конференции. / Изд-во МГУ. — М., 2004. - С. 188-191.

15.Бездушный А.А., Бездушный А.Н., Серебряков В.А. Схемы метаданных ЕНИП: практика применения OWL в ЕНИП // Информационное обеспечение науки: новые технологии (ред. Н. Е. Калёнов) - М., 2005. - С. 155-182.

16. Бездушный А.А. Применение технологий Semantic Web для обеспечения интеропера-белыюго обмена научной информацией // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук: Труды 48-й научной конференции МФТИ. Часть VII. / Моск. физ.-тех. ин-т. - М„ 2005. - С. 209-211.

17. Бездушный А.А. Схемы метаданных для научных информационных ресурсов ЕНИП РАН // Порядковый анализ и смежные вопросы математического моделирования: Труды IV международной научной конференции. / Институт прикладной математики и информатики. - Владикавказ, 2006. - С. 260 - 271.

18.Бездушный А.А. Архитектура интеграции данных ИСИР // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть VII: Труды 49-й научной конференции МФТИ. / Моск. физ.-тех. ин-т. - М., 2006. - С. 230-231.

19.Бездушный А.А., Бездушный А.Н., Нестеренко А.К., Серебряков В.А., Сысоев Т.М., Теймуразов КБ., Филиппов В.И. Информационная Web-система «Научный институт» на платформе ЕНИП. - М.: Вычислительный Центр им. А.А. Дородницына РАН, 2007.-248 с.

20. Бездушный А.А. RQuery - язык запросов к источникам данных Semantic Web // Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук. Часть VII: Труды 50-й научной конференции МФТИ. / Моск. физ.-тех. ин-т. - М., 2007. - Т.2 - С. 57-59.

В работах с соавторами личный вклад автора заключается в создании методов разработки распределенных систем и интеграции данных на основе технологий «Семантического Веб» (Semantic Web) и OWL-онтологий. Автором предложен основанный на применении OWL-онтологий подход к интеграции данных в Интегрированной Системе Информационных Ресурсов (ИСИР), Едином Научном Информационном Пространстве РАН (ЕНИП РАН), создан соответствующий комплекс программных модулей.

Апробация

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах:

- Всероссийская научная конференция "Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции" (Санкт-Петербург, 2003; Пущино, 2004).

- Научно-практический семинар "Новые технологии в информационном обеспечении науки" (Таруса, 2003-2005).

- Международная конференция The 8th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics - SCI 2004 (Orlando, Florida, 2004).

- Международный коллоквиум Spring Young Researcher's Colloquium On Database and Information Systems - SYRCoDIS (Санкт-Петербург, 2004).

- Всероссийская научная конференция "Научный сервис в сети Интернет" (Новороссийск, 2004).

- Международная конференция "Порядковый анализ и смежные вопросы математического моделирования" (Владикавказ, 2006).

- Научная конференция МФТИ (Долгопрудный, 2005-2007).

- Научные семинары отдела Систем математического обеспечения Вычислительного Центра им. А.А. Дородницына РАН (Москва, 2003-2008).

- Научные семинары кафедры математического моделирования сложных процессов и систем МФТИ (ГУ) (Москва, 2005-2008).

Краткое содержание работы

В главе 1 приведен обзор методов предоставления интегрированного доступа к данным, указаны преимущества и недостатки различных подходов. Рассматривается архитектура централизованной системы интеграции данных по принципу посредников.

В главе 2 дается обзор стандартов Семантического Веб (Semantic Web) и рассматривается математическая основа языка веб-онтологий OWL — дескриптивная логика. Вводятся необходимые для дальнейшего изложения определения.

В главе 3 вводится математическая модель системы интеграции данных по принципу посредников, особенностью которой является применение онтологий дескриптивной логики, формализуется семантика ответа на запросы в такой системе.

В главе 4 рассматривается вопрос поиска эффективных на практике методов ответа на запросы в случае интеграции источников, содержащих большие объемы информации, прежде всего реляционных баз данных. Формализуется понятие переформулировки запроса на основе системы интеграции данных, анализируются необходимые условия для существования точной переформулировки запроса на заданном целевом языке запросов. Предлагается выбор максимально выразительного диалекта дескриптивной логики, который может быть использован в системе интеграции данных на основе онтологий, если такая система должна обеспечивать эффективную интеграцию больших объемов данных.

В главе 5 предлагается алгоритм построения точной переформулировки запроса для выбранного класса систем интеграции данных на основе онтологий. Доказывается корректность алгоритма, анализируются его вычислительные характеристики.

В главе 6 проводится анализ выразительных возможностей рассмотренного класса систем интеграции данных на основе онтологий. Приводится сравнение со смежными работами, анализируются направления дальнейших исследований. Описывается методология построения программных систем интеграции данных, соответствующих предложенной математической модели. Рассмотрено практическое применение полученных результатов в контексте Единого Научного Информационного Пространства РАН. Приводится описание прототипа системы исполнения распределенных запросов в среде Единого Научного Информационного Пространства РАН (ЕНИП РАН). Рассматривается также спектр других актуальных задач, для решения которых могут быть применены полученные результаты.

В заключении приведены основные результаты диссертационной работы.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Бездушный, Алексей Анатольевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе получены следующие научные и практические результаты:

1. Предложена математическая модель систем интеграции данных на основе онтологий, введена система определений на базе математического аппарата дескриптивной логики, формализованы понятия ответа на запрос и переформулировки запроса в системах интеграции данных на основе онтологий.

2. В рамках предложенной модели исследованы условия существования точной переформулировки запроса на выбранном языке запросов. Предложен и обоснован выбор диалекта дескриптивной логики, который целесообразно использовать при интеграции больших объемов данных, хранимых в реляционных базах данных.

3. Разработан алгоритм построения точной переформулировки запроса для выбранного класса систем интеграции данных на основе онтологий.

4. Предложена методология разработки систем интеграции данных на основе онтологий, в соответствии с формальной моделью.

5. На основе полученных теоретических результатов разработан прототип системы и комплекс программ исполнения распределенных запросов в среде Единого Научного Информационного Пространства РАН (ЕНИП РАН), предназначенной для виртуальной интеграции данных различных научных учреждений в ЕНИП РАН.

В заключение хочу поблагодарить моего научного руководителя д.ф.-м.н. В.А. Серебрякова и моего отца к.ф.-м.н. А.Н. Бездушного, без которых данная работа не могла бы осуществиться. Хочу поблагодарить также всех сотрудников отдела систем математического обеспечения Вычислительного Центра им. A.A. Дородницына РАН, принимавших участие в разработке Единого Научного Информационного Пространства РАН.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Бездушный, Алексей Анатольевич, 2008 год

1. Бездушный А.А., Бездушный А.Н., Серебряков В.А., Филиппов В.И. Интеграция метаданных Единого Научного Информационного Пространства РАН. М.: Вычислительный Центр им. А.А. Дородницына РАН, 2006. - 238 с.

2. Бездушный А.Н., Кулагин М.В., Серебряков В.А., Бездугииый А А., Неетеренко А.К., Сысоев Т.М. Предложения по наборам метаданных для научных информационных ресурсов // Журнал «Вычислительные Технологии» — Новосибирск, 2005 Т. 10, вып.7. - С. 29-48.

3. RDF Primer, http://www.w3.org/TR/rdf-primer/

4. OWL Web Ontology Language, http://www.w3.org/TR/owl-features/

5. SPARQL Query Language for RDF, http://wwAv.w3.org/TR/rdf-sparql-query/

6. Baader, F., Calvanese, D., McGuinness, D., Nardi, D., Patel-Schneider, P.F., The Description Logic Handbook: Theory, Implementation and Applications / Cambridge University Press, 2003.

7. Halevy, A.Y., Answering queries using views. A survey. // VLDB Journal: Very Large Data Bases, 2001, vol. 10, no. 4, pp. 270-294.

8. Halevy, A.Y., Rajaraman, A., Ordille, J., Data integration: the teenage years // VLDB Journal: Very Large Data Bases, 2006.

9. Lenzerini, M., Data integration: A theoretical perspective // In Proceedings of the 21st ACM SI-GACT-SIGMOD-STGART Symposium on Principles of Database Systems (PODS 2002), 2002, pp. 233-246.

10. Levy, A.Y., Rajaraman, A., Ordille, J J., Querying Heterogeneous Information Sources Using Source Descriptions // In Proceedings of the International Conference on Very Large Databases (VLDB), 1996.

11. Chaw at he, S., Garcia-Molina, IL, Hammer, J., Ireland, K., Papakonstantinou, Y., Ullman, J., Widom, J., The TSIMMIS project: Integration of heterogeneous information sources // In proceedings of IPS J, Tokyo, Japan, 1994.

12. Beeri C., LevyA.Y., Roussel M.-С., Rewriting queries using views in description logics // In Proceedings of the Sixteenth ACM SIG-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database

13. Systems (PODS'97), 1997 / ACM Press, New York, NY, pp. 99-108.

14. Bander, F., Kusters, R., Molitor, R, Rewriting concepts using terminologies II In Proc. of the 17th International Conference on Knowledge Representation and Reasoning (KR 2000), Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco, CA. 2000, pp. 297-308.

15. Goasdoué, F., Rousset, M.-C., Rewriting Conjunctive Queries using Views in Description Logics with Existential Restrictions // Description Logics (DL 2000), 2000, pp. 113-122.

16. Goasdoué, F., Rousset, M.-C., Answering Queries using Views: a KRDB Perspective for the Semantic Web // ACM Journal Transactions on Internet Technology (TOIT), 2004, vol. 4, no. 3, pp. 255-288.

17. Calvanese D., De Giacomo G., Lenzerini M. Answering queries using views in description logics // In Proc. of the 17th Nat. Conf. on Artificial Intelligence (AAAI 2000), pp. 386-391.

18. Calvanese, D., De Giacomo, G., Lembo, D., Lenzerini, M., Rosati, R., Data complexity of query answering in description logics // In Proc. of the 2005 Description Logic Workshop (DL'2005), volume 147 of CEUR Electronic Workshop Proceedings, 2005.

19. Calvanese, D., De Giacomo, G., Lembo, D. Lenzerini, M., Rosati, R., Vetere, G., DL-Lite: Practical reasoning for rich DLs // In Proc. of the 2004 Description Logic Workshop (DL' 2004), volume 104 of CEUR Electronic Workshop Proceedings, 2004.

20. Poggi, A., Lembo, D. Calvanese, D., De Giacomo, G., Lenzerini, M., Rosati, R., Linking data to ontologies // J. on Data Semantics, 2008, pp. 133-173.

21. Calvanese, D., De Giacomo, G., Lenzerini, M., Rosati, R., View-based query answering over description logic ontologies // In Proc. of the 11 th Int. Conf. on the Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR 2008), 2008.

22. Patel-Schneider, P. F., Horrocks, L, Motik, B., OWL 1.1 Web Ontology Language: Structural Specification and Functional-Style Syntax, 2006, http://www.w3.org/2007/OWL/wiki/Syntax

23. Baader, F.; Brandt, S.; and Lutz, C., Pushing the EL envelope // In Proc. of the 19th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI 2005) , 2005, pp. 364-369.

24. Grosof, B., Volz, R., Horrocks, I. Decker, S., Description Logic Programs: Combining Logic Programs with Description Logics // In Proc. of the 12th International World Wide Web Conference (WWW 2003), 2003.

25. Hi/stand, U., Mofik, B., Saltier, U., Data Complexity in Very Expressive Description Logics // In Proc. of the 19th Joint Int. Conf. on Artificial Intelligence (IJCAI 2005), 2005.

26. Tobies, S., Complexity Results and Practical Algorithms for Logics in Knowledge Representation, Ph.D. Dissertation, 2002.

27. Grau, B.C., OWL 1.1 Web Ontology Language Tractable Fragments. http://www.w3.org/Subinission/owll 1-tractable/

28. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema, http://www.w3.org/TR/rdf-schema/

29. Gryz, J., Query rewriting using views in the presence of functional and inclusion dependencies // J. Information Systems, 1999, vol. 24, no. 7, pp. 597-612.

30. Call, A., Lembo, D., Rosati, R., Query rewriting and answering under constraints in data integration systems // In Proc. of the Eighteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2003). 2003, pp. 16-21.

31. Abiteboul, S., Hull. R., Vianu, V. Foundations of Databases. Addison-Wesley, Reading, MA 1995.

32. Vardi, M. Y. The complexity of relational query languages // In STOC-82. 1982, pp. 137- 146.

33. Johnson, D.S., Klug, A.C. Testing containment of conjunctive queries under functional and inclusion dependencies//J. Comput. Syst. Sci. 28(1), 167-189, 1984.

34. Pottinger, R., Halevy, A. MiniCon: A scalable algorithm for answering queries using views // VLDB Journal: Very Large Data Bases, 2001. vol. 10, no. 2-3, pp. 182-198, 2001.

35. Oian, X. Query folding // In Proc. of 12th IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE'96), pp. 48-55, 1996.

36. Mitra, P. An algorithm for answering queries efficiently using views // In Proc. of the 12th Australasian database conference, 2001.

37. Wang, J., Maher, M., Topor, R., Rewriting General Conjunctive Queries Using Views // Tn Proc. of 13th Australasian Database Conference (ADC'2002), 2002.

38. P. Kolaitis, D. Martin, M. Thakur. On the complexity of the containment problem for conjunctive queries with build-in predicates // In Proc. of PODS'98, Seattle, WA, 1998.

39. Van der Meyden, R. Logical Approaches to Incomplete Information: A Survey // In J. Chomicki and G. Saake, eds., Logics for Databases and Information Systems, chapter 10. Kluwer Academic Publishers, Boston, 1998.

40. Isabel F. Cruz, Huiyong Xiao, and Feihong Hsu. Peer-to-Peer Semantic Integration of XML and RDF Data Sources. University of Illinois, Chicago, 2004.

41. S. Bergamachi, S. Castano, A. Ferrara, F. Grandi, F. Guerra, G. Ornetti, M. Vincini. Description of the methodology for the integration of strongly heterogeneous sources, 2002.

42. Heiner Stuckenschmidt, Frank van Harmelen. Information Sharing on the Semantic Web, Springer, 2003.

43. Lachlan M. Mackinnon, David H. Marwick, M. Howard Wilhams. A Model for Query Decomposition and Answer Construction in Heterogeneous Distributed Database Systems // Journal of Intelligent Information Systems 11,69-87, 1998.

44. Budi Yuwono, DikL. Lee. Search and Ranking Algorithms for Locating Resources on the World Wide Web. The Ohio State University, 1996.

45. Brendon Caoon, Kathryn S. McKinley. Perfomance Evaluation of a Distributed Architecture for Information Retrieval. University of Massachusetts, 1996.

46. Norbert Fuhr. Models for Integrateed Information Retrieval and Database Systems. University of Dortmund, Germany, 1996.

47. Jan Jannick, Prasenjit Mitra, Erich Neuhold, Srmivasan Picjai, Rudi Studer, Gio Wiederhold. An Algebra for Semantic Interoperation of Semistructured Data. Stanford University, 2000.

48. Mike Uschold, Michael Gruninger. Ontologies: Principles, Methods and Applications. Knowledge Engineering Review, vol. 11, n.2, 1996.

49. Susanne Busse, Ralf-Detlef Kutsche, Ulf Leser, Herbert Weber. Federated Information Systemts: Concepts, Terminology and Architectures. Technische Universität Berlin, 1999.

50. Ismail Khalil Ibrahim, Wieland Schwinger. Data Integration in Digital Libraries: Approaches and Challenges. Software Competence Center Hagenberg, 2000.

51. William H. Wilson, Nadine Marcus, Graeme S. Halford. Access to Relational Knowledge: a Comparison of Two Models. University of New South Wales, 2000.

52. Marco Schorlemmer, Yannis Kalfoglou. On Semantic Interoperability and the Flow of Information. The University of Edinburgh, 2003.

53. Michel Klein. Combining and relating ontologies: an analysis of problems and solutions. Vrije Univesiteit, 2000.

54. Amarnath Gupta, Bertram Ludascher, Maryann E. Martone. Registering Scientific Information Scources for Semantic Meditaion. University of California 2002.

55. Farshad Hakimprour, Andreas Geppert. Resolving Semantic Heterogeneity in Schema Integration: an Ontology Based Approach. University of Zurich, 2001.

56. Peter McBrien and Alexandra Poulovassilis. A Formalizsation of Semantic Schema Integration. King's College London, 1998.

57. Catherine Houstis, Christos Nikolaou, Spyros Lalis, Saranlos Kapidakis, Vassilis Chrisophides. Towards a Next Generation of Open Scientific Data Repositories and Services. University of Crete, 1998.

58. Hector Garcia-Molina, Yannis Papakonstantinou, Dalian Quass, Anand Rajaraman, Yehoshua Sagiv, Jeffrey Ullman, Vasilis Vassalos, Jennifer Widom. The TSIMMIS Approach to Mediation: Data Models and Languages. Stanford University, 1997.

59. Philip Homburg, Leendert van Doom, Maarten van Steen, Andrew S. Tanenbaum, Wiebren de Jonge. An Object Model for Flexible Distributed Systems. Vrije Universiteit, 1995.1. СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ

60. Рис. 1. «Проблемные измерения» интеграции данных.13

61. Рис. 2. 5-уровневый подход федеративных БД.16

62. Рис. 3. Системы интеграции данных по принципу посредников.17

63. Рис. 4. Структура онтологий ЕНИП.91