Методы моделирования объектно-ориентированных данных средствами дескриптивных логик тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.18, кандидат физико-математических наук Ульянов, Владимир Сергеевич

• Ульянов, Владимир Сергеевич
• кандидат физико-математических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Ульянов, Владимир Сергеевич

Введение

1 Дескриптивные логики и семантический веб

1.1 Логические методы и информационные пространства

1.2 Основные понятия дескриптивных логик.

1.3 Блок терминологии (Т-бокс)

1.4 Блок утверждений (А-бокс).

2 Логические архитектуры и объектно-ориентированное программирование

2.1 Логические архитектуры

2.2 Объектно-ориентированные проекции.

2.3 Абстрактный объектно-ориентированный язык.

2.4 Отображение.

2.5 Мультиметоды.

3 Построение интерфейсов для онтологий на базе оо-проекций

3.1 Общая концепция интерфейсов для онтологий.

3.2 Представление семантических сетей в виде деревьев.

3.3 Ленивые бесконечные деревья

3.4 Правила построения дерева.

3.5 /i-изоморфизм деревьев.

3.5.1 Примеры правил.

3.5.2 Логический подход.

3.5.3 Функциональный подход

3.6 Обзор системы Meta

3.6.1 Архитектура клиентской части системы Meta

3.6.2 Механизм построения деревьев.

3.6.3 Формы для работы с объектами.

3.6.4 Модульность и система проектов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы моделирования объектно-ориентированных данных средствами дескриптивных логик»

Актуальность проблемы

С развитием Интернета стало очевидным, что это глобальное информационное пространство является мощным независимо наполняемым банком знаний человечества. Одна из фундаментальных проблем среды Интернет - несоответствие больших объемов информации и примитивных алгоритмов ее обработки, например, индексирование текстовой составляющей документов, поиск по тексту, и методами многомерного статисти-чекого анализа данных. Задачи, требующие интеллектуальной обработки информации, такие как систематизация, классификация и планирование, выполняются, как правило, человеком. Поэтому автоматизация интеллектуальной обработки информации является актуальной фундаментальной проблемой. Для ее решения по инициативе Т. Бернерса Ли развивается концепция интернета нового поколения - семантического веба [5]. В основе СВ лежит многоуровневый подход, базирующийся на стандартизированных логических формализмах. На роль этих формализмов выбраны дескриптивные логики, обеспечивающие оптимальное сочетание выразительности и эффективности. Ключевым понятием данного подхода являются онтологии, объединяющие разнородную информацию о предметной области в рамках единой структуры.

Одной из трудностей СВ является то, что огромную долю обращающейся в Интернете информации составляют такие структуры данных как объектные и реляционные (табличные) модели. Логические формализмы слишком мощны и поэтому неэффективны по производительности при работе с объектами, что выводит этот ключевой сегмент данных из под непосредственного влияния СВ. В качестве магистрального пути решения этой проблемы сегодня предлагается развитие гибридных логических конструкций, объединяющих дескриптивные формализмы с классическими реляционными [22], [15]. Однако такой подход обладает рядом существенных недостатков. Во-первых, сами дескриптивные формализмы обладают всем необходимым для представления структур, ориентированных на работу с конкретными данными. Это делает привлечение внешних инструментов, в принципе, излишним. Поэтому формирование сложных гибридных механизмов в ситуации, когда дескриптивные логики способны сами справиться с проблемой, представляется далеко не оптимальным решением. Единственное препятствие к этому сегодня - отсутствие эффективных стратегий работы с примитивными данными. Во-вторых, гибридный подход ограничивает распространение продвинутых логических средств СВ, не выстраивая необходимой мотивации для разработчиков, которые так и не выходят за рамки реляционных баз данных. В-третьих, хорошо известна проблема моделирования предметных областей средствами БД-таблиц, когда объектная модель предметной области погружается в таблицы. Это делает гибридные подходы несбалансированными, поскольку в них логические средства работы с общими знаниями совмещаются с представлением конкретных данных (объектов) в рамках реляционной модели. Все эти проблемы делают актуальной задачу моделирования объектно-ориентированного подхода непосредственно в рамках дескриптивных логик с выстраиванием иерархии логик, где нижний уровень предназначен для эффективной (с точки зрения производительности) работы с конкретными данными. Иными словами, актуальной является задача построения внутренней архитектуры логик с совмещеннием уровней, ориентированных как на работу с логическими описаниями предметных областей, так и эффективную работу с конкретными данными об этих областях.

Цели и задачи исследования

Цель диссертационной работы состоит в моделировании объектных структур данных в рамках дескриптивной логики SHOXAf(D), допускающих реализации, эффективность которых по производительности сравнима с реляционными базами данных.

Основные задачи диссертационной работы

1. Разработка системы логических архитектур как платформы для интеграции методов представления данных и знаний в информационном пространстве.

2. Моделирование объектных структур данных через построение оо-проекций как дескриптивных логик, ориентированных на эффективную работу с объектами.

3. Построение и доказательство корректности отображения оо-проекций в систему типов данных абстрактного языка объектно-ориентированного программирования (ООП).

4. Разработка метода аксиоматизации и автоматической генерации пользовательских интерфейсов с помощью логических описаний на примере бесконечных деревьев.

5. Реализация программной системы Meta2 для апробации разработанных подходов.

Методы исследования

В диссертации используются методы теории доказательств, теории вычислимости, теории моделей и теории программирования.

Научная новизна

В работе впервые предложен метод построения объектных подмоделей логических моделей в рамках дескриптивных логик на базе оо-проекций - специализированных дескриптивных логик, моделирующих объектно-ориентированный подход к представлению и обработке информационных ресурсов. Предложен новый метод погружения объектных структур данных в логические модели, ориентированный на сочетание эффективной обработки объектных структур с интеллектуальной обработкой знаний общего характера. Разработан новый метод отображения объектных структур из логических описаний в системы структурных типов данных языков ООП. Также разработан новый метод построения интерфейсов к онтологиям в соответствии с концепцией логических архитектур. Сформулированы и доказаны свойства полноты и корректности оо-проекций. Основные результаты, представленные в диссертационной работе, являются новыми.

Научная и практическая значимость работы

В работе предлагается метод построения информационных систем, ориентированных на создание баз данных и знаний, в которых эффективная обработка структур данных на уровне объектной модели сочетается с интеллектуальной обработкой знаний на логическом уровне. Данный подход к построению информационных систем апробирован на онтологических базах реальной сложности в рамках разработанного нами программного комплекса Meta2. Одно из основных приложений данного метода -использование для разработки распределенных систем знаний в глобальной информационной среде, а также метаописания информационных ресурсов, разработки интеллекуализированных образовательных систем и систем поддержки научных исследованиий. Реализованный в рамках Meta2 метод автоматической генерации пользовательских интерфейсов для онтологий обеспечивает доступ к системам логических описаний предметных областей для пользователей системы.

Основные результаты, выносимые на защиту:

1. Система логических архитектур как платформа для интеграции методов представления данных и знаний в информационном пространстве.

2. Формализм оо-проекций как средство построения объектных моделей в рамках дескриптивных логик.

3. Метод отображения структур данных из оо-проекций в языки ООП.

4. Метод аксиоматизации и автоматической генерации пользовательских интерфейсов с помощью логических описаний на основе бесконечных деревьев.

5. Система Meta2 как экспериментальная реализация разработанных методов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка использованной литературы.

Заключение диссертации по теме «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ», Ульянов, Владимир Сергеевич

Заключение

В диссертационной работе представлены результаты исследований, ориентированных на формирование эффективного подхода к представлению и обработке массовых данных и знаний, основанных на логических описаниях в формате объектно-ориентированных проекций. Данный подход базируется на концепции логической архитектуры, в которой иерархия подлогик основной логики сочетается с привязкой к этим подлоги-кам специализированных интерфейсов и методов логической и процедурной обработки. В этой иерархии оо-проекции играют роль логик нижнего уровня, обеспечиващих высокую эффективность обработки больших объемов информации. Это позволяет, с одной стороны, применять объектно-ориентированные методы для обработки логических описаний, а с другой стороны, применять логические методы к структурам ООП.

В работе также разрабатывается метод построения пользовательских интерфейсов для интеллектуализированных систем, базирующихся на логических описаниях в формате оо-проекций, на основе бесконечных ленивых деревьев. Это позволяет гибко настраивать пользовательских интерфейс под различные предметные области для решения различных задач.

Также диссертационная работа включает обзор системы Meta2 как экспериментальной реализации предложенных подходов и платформы для разработки приложений, базирующихся на онтологиях.

Представляются перспективными дальнейшие исследования по еледующим направлениям:

1. Разработка компонентов логической архитектуры с более выразительными логиками.

2. Отработка взаимодействия компонентов логической архитектуры между собой и в том числе с оо-проекциями.

3. Реализация системы-решателя для дескриптивных логик, входящих в состав компонентов логических архитектур.

К настоящему времени, осуществлен ряд приложений, основанных на результатах, полученных в рамках настоящих исследований - в первую очередь, на базе системы Meta2.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Ульянов, Владимир Сергеевич, 2010 год

1. Baader F., Sattler U. Number restrictions on complex roles in description logics //1. Proceedings of KR-96. - 1996. -P. 328-339.

2. Baader, F. The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, Applications / F. Baader at al. Cambridge. - 2003. - 574p.

3. Berners-Lee, T. The Semantic Web / T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila // Scientific American. 2001. - №5. - P.34-43.

4. Borgida A. On the relative expressiveness of description logics and predicate logics // Artificial Intelligence. 1996. - Vol. 82. - P.353-367.

5. Borgida, A. A Semantics and Complete Algorithm for Subsumption in the

6. CLASSIC Description Logic / A. Borgida, P.F. Patel-Schneider // Journal of Artificial Intelligence Research. June 1994. - V.l . - P. 277-308.

7. Brachman R. A Structural Paradigm for Representing Knowledge // BBN Report No.3605. Cambridge, 1978.

8. Brachman R., Schmolze J. An Overview of the KL-ONE Knowledge Representation System // Cognitive Sci. 1985. - Vol.9.

9. Cardelli, L. A Semantics of Multiple Inheritance / L. Cardelli // Information and Computation. February/March 1988. - V.76, N.2-3. -P.138-164.

10. Cook, W. A Denotational Semantics of Inheritance and Its Correctness/ W. Cook , J. Palsberg. // ACM SIGPLAN Notices. Oct. 1989. - V.24 N.10. - P.433-443.

11. AL-log: integrating Datalog and description logics / F. Donini and others // J. of Intelligent and Cooperative Information Systems. 1998. - V.10. - P.227-252.

12. Goncharov S., Ershov Yu., Sviridenko D. Semantic programming // 10th World Congress Information Processing'86. Dublin, 1986. - P.1093-1100.

13. Haarslev V., Moller R. Racer: An OWL Reasoning Agent for the Semantic Web //In Proc. Products and Services of Web-based Support Systems, in conjunction with the 2003 IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence. Canada, 2003. - P.91-95.

14. Haarslev, V. On the scalability of description logic instance retrieval. //

15. Haarslev V., Moeller R. // Journal of Auromated Reasoning 41(2). -August 2008. R 99-142.

16. Hense, A.V. Denotational Semantics of an Object-Oriented Programming Language With Explicit Wrappers / A.V. Hense. // Formal Aspects of Computing. May 1993. - V.5, N. 3. - P.181-207.

17. Horrocks I. Using an expressive description logic: FaCT or fiction? // Proceedings of the Sixth International Conference «Principles of Knowledge Representation and Reasoning». San Francisco:Morgan Kaufmann, 1998. - P.636-647.

18. Horrocks I., Parsia В., Patel-Schneider P., Hendler J. Semantic web architecture: Stack or two towers? // Principles and Practice of Semantic Web Reasoning. Berlin:Springer, 2005. - Lecture Notes in Computer Science. - Vol. 3703. - P.37-41.

19. Horrocks I., Patel-Schneider P. Reducing OWL entailment to description logic satisfiability. J. of Web Semantics, l(4):345-357, 2004.

20. Hustadt, U. Reasoning in Description Logics by a Reduction to Disjunctive Datalog.// Hystadt Ullrich, Motik Boris, Sattler Ulrike // Journal of Automated Reasoning 39(3). 2007. - P. 351-384.

21. Levy, A. Combining horn rules and description logics in CARIN / A. Levy, M. Rousset // Artificial Intelligence. 1998. - V.104. - P.165-209.

22. Malykh, A. A Query Language for Logic Architectures / A. Malykh, A. Mantsivoda. // Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag, 2010. - V. 5947 - P. 294-305.

23. Mantsivoda, A. Semantic Programming for Semantic Web // Invited Talk. Proceedings of the 9th International Asian Logic Conference. Novosibirsk, 2005. - P. 17-21.

24. A. Mantsivoda, V. Petukhin. Compiling Flang//Proceedings of 2nd Russian Conference on Logic Programming, St.Petersburg, 1991, No. 592 in Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp. 286-293, Springer-Verlag, 1992.

25. A. Mantsivoda, V. Petukhin, A. Weimann. Memory Management of Constraints in Flang// Proc. of 10th Int. Conf on Logic Programming, (ed. by D.S.Warren), MIT Press, 1993, p.633-646.

26. A. Mantsivoda. Logic and Large Combinatorial Problems (invited talk) // Workshop on Non-standard Logics and Logical Aspects of Computer Science, Kanazawa, Japan, December 5-8, 1994, p.24-33.

27. Mantsivoda A. Flang: A Functional-Logic Language // Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer, 1992. - Vol. 567. - P.257-270.

28. Mantsivoda A., Lipovchenko V., Malykh A. Logic Programming in Knowledge Domains // Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer, 2006. - P.451-452.

29. Mantsivoda A., Lipovchenko V., Malykh A. Logic Programming in Knowledge Domains (Full version) // Известия ИГУ. Серия математика. T.l. Иркутск: Издательство Иркутского ун-та, 2007. - С. 188-204.

30. DatalogDL: Datalog Rules Parameterized by Description Logics. / J. Mei and others // Canadian Semantic Web. Springer Series: Semantic Web and Beyond. Canada, 2006. - V.2. - P. 171-188.

31. Minsky M. A Framework for Representing Knowledge // The Psychology of Computer Vision. New York, 1975. P.211-277.

32. Motik, B. Representing Structured Objects using Description Graphs // Motik Boris, Grau Bernardo Cuenca, Horrocks Ian, Sattler Ulrike. // KR. 2008. - P. 296-306.

33. Pal'chunov, D. GABEK for Ontology Generation// Zelger, Josef; Herdina, Philip; Oberprantacher, Andreas (Hrsg.): Lernen und Entwicklung in Organisationen, Wien: LIT-publishing Company, 2006, p. 87-107.

34. Palchunov, D. Lattices of relatively axiomatizable classes// S.O.Kuznetsov and-S. Schmidt (Eds.), ICFCA 2007, Lecture Notes in Artificial Intelligence No. 4390, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2007, pp. 221-239

35. Puleston, С. Integrating Object-Oriented and Ontological Representations // Puleston Colin, Parsia Bijan, Cunningham James, Rector Alan L. // A Case Study in Java and OWL. P. 130-145.

36. Riazanov A., Voronkov A. The Design and Implementation of Vampire // AI Communications. -2002. Vol.15. - P.91-110.

37. Rosati, R. The limits and possibilities of combining Description Logics and Datalog/ R. Rosati // Rules and Rule Markup Languages for the Semantic Web, Second International Conference. November 2006. - P.3-4

38. Schmidt-Schauss, M. Attributive concept descriptions with complements / M. Schmidt-Schauss, G. Smolka // Artificial Intelligence. 1991. - V.48. -P. 1-26.

39. Scott, D. "Data types as lattices,"/ D. Scott // SIAM Journal of Computing. 1976. - V.5. - P.522-578.

40. Tsarkov D., Riazanov A., Bechhofer S., Horrocks I. Using Vampire to reason with OWL. // Proc. of ISWC 2004. Lecture Notes in Computer Science. -Berlin: Springer, 2004. Vol.3298. - P.471-485.

41. Vassilyev, S. N. Modelling logical derivation and hypotheses generation // Proc. of CESA-96 Conf., 1996. V. 1. P. 148-153.

42. Proc. of the First International Conference «Rules and Rule Markup Languages for the Semantic Web». Berlin - Springer-Verlag.- 2005.

43. Proc. of the Second International Conference «Rules and Rule Markup Languages for the Semantic Web». Berlin - Springer-Verlag - 2006.

44. Братко, И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта / И. Братко. М.: Мир, 1990. - 560с.

45. С. Н. Васильев, А. К. Жерлов. Об исчислении типово-кванторных формул // Докл. РАН. 1995. Т. 343, №5. С. 583-585.

46. С. Н. Васильев. Метод синтеза условий выводимости хорновских и некоторых других формул // Сиб. мат. журн. 1997. Т. 38, №5. С. 1034-1046.

47. С. Н. Васильев, Е. А. Черкашин. Интеллектное управление телескопом // Сиб. журн. индустр. матем.- 1:2 (1998).-С. 81-98

48. Система ONTOGRID для автоматизации процессов построения онто-логий предметных областей / Н.Г. Загоруйко и др. // Автометрия. -2005. Т.41, № 5. - С.13-25

49. Казаков, И.А. Система поддержки деятельности аспирантуры ИГУ на базе Ontobox / И.А. Казаков, А.В. Манцивода. // Труды Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009». С-Пб., 2009. -- С.220-221.

50. Малых А.А, Манцивода А.В, Ульянов B.C. Логические архитектуры и объектно-ориентированный подход // Вестник НГУ. Серия: Математика, механика, информатика, 2009, Т.9, вып. 3. С. 64-85.

51. Малых, А.А. Представление знаний и семантическое программирование.: дис. на соискание ученой степени канд. ф.-м. наук: 01.01.09 / А.А. Малых. Иркутск, 2005. - 144с.

52. Малых А.А., Манцивода А.В., Прядунец Г.Н., Ульянов B.C. Информационная система повышения квалификации на крупных и опасных производствах // Труды Всероссийской научно-методической конференции "Телематика'2007". С-Пб., 2007.

53. Малых A.A., B.C. Ульянов. Модульность в системе Мета2 с использованием JavaFX. // Труды Всероссийской конференции «Телемати-ка'2008». С.-Петербург, 2008

54. Малых А.А., Ульянов B.C. Организация пользовательского интерфейса информационных систем на основе онтологий // Вестник Бурятского университета. Серия 13: Математика и информатика. Улан-Удэ.: Изд-во Бурят, ун-та, - Вып. 3. 2007, С. 250-253.

55. А.А. Малых, А.В. Манцивода. Онтобокс: онтологии для объектов // Известия Иркутского государственного университета. Иркутск. - Серия «Математика». Том 3. 2009 с. 94-104.

56. Манцивода, А.В. Применение логического программирования к обработке знаний / А.В. Манцивода, В.А. Липовченко // Вестник Бурятского университета. Серия 13. Математика и информатика. Улан-Удэ: Изд-во Бурят, ун-та, 2006. - Вып. 2. - С.50-57.

57. Манцивода, А.В. Спецификации как онтологии / А.В. Манцивода, Н.О. Стукушин // Журнал "Программные продукты и системы". М., 2009. - №4.-0.37-43.

58. Манцивода А.В., Малых А.А. Представление и обработка знаний в Интернете: Информационные системы и логика. Иркутск: Издательство Иркутского ун-та, 2005. - Вып. 2. - 111с.

59. А.В. Манцивода, А.А. Малых. OntoBox: ядро системы «Мета-2» // Труды Всероссийской научно-методической конференции «Телемати-ка'2009». С-Пб., 2008. - С.120-121.

60. А.В. Манцивода, О.А. Романова. Создание информационно-справочной системы по математическому анализу на основе онлайн-консультации. // Труды Всероссийской научно-методической конференции «Телема-тика'2009». С-Пб., 2008.

61. А.В.Манцивода, В.С.Ульянов. Онтологические системы и задачи управления контентом // Труды Всероссийской конференции «Теле-матика'2005». С.-Петербург, 2005.

62. А.В. Манцивода, В.А. Петухин. Компилятор функционально-логического языка Флэнг//Вычислительные системы, вып. 146, 1992, с. 61-75.

63. А.В. Манцивода. Флэнг язык искусственного интеллек-та//Кибернетика, 1993, No. 5, с.350-367.

64. А.В. Манцивода. Е-программирование и проблемы дискретной оптимизации// Иркутск, 1994, 245с. Электронная версия http: //teacode.com/flang/book/sigma-book.pdf.

65. Москвина, А.С. Хранение метаданных в мультимедийных файлах / А.С. Москвина, А.В. Манцивода // Труды Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009». С-Пб., 2009. — С. 147.

66. Стукушин, Н.О. Формализация стандартов через дескриптивные логики/ Н.О. Стукушин, А.А. Малых. // Труды Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009». С-Пб., 2009. — С.420-421.

67. Ульянов, B.C. Логические формализмы представления знаний и объектно-ориентированный подход / B.C. Ульянов, А.А. Малых // Труды Всероссийской научно-методической конференции «Телематика'2009». С-Пб., 2009. - С.317-318.

68. B.C. Ульянов. Организация пользовательского интерфейса информационных систем на основе онтологий // Труды Всероссийской конференции «Телематика'2006». С. Петербург, 2006, С. 102-103.

69. B.C. Ульянов. Создание системы управления ресурсами. Труды Всероссийского конкурса «Информационно-телекоммуникационные системы», С-Пб., 2005. -С. 95-96.

70. Ульянов B.C. Использование онтологий в задачах построения биологических информационных ресурсов // Материалы VII школы-семинара «Математическое моделирование и информационные технологии». -Иркутск: Изд-во ИДСТУ, 2005. С.31.

71. B.C. Ульянов. Бесконечные ленивые маркированные деревья // Известия Иркутского государственного университета. Иркутск. - Серия «Математика». Том 3. 2009 с. 183-193.

72. Хоггер, К. Введение в логическое программирование / К. Хоггер -М.:Мир, 1988. 348с.

73. Чень, Ч. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем / Ч. Чень, Р. Ли М.: Наука, 1983. - 360 с.

74. Чери, С. Логическое программирование и базы данных / С. Чери, Г. Готлоб, Л. Танка — М.: Мир, 1992. 352с.

75. ADO.NET Entity Framework Электронный ресурс. URL: http: / / www.microsoft.com / sqlserver /2008/ en/us / ado-net-entity.aspx (дата обращения: 10.01.09).

76. Hibernate: mapping an object-oriented domain model to a relational database Электронный ресурс. URL: https://www.hibernate.org/ (дата обращения: 10.01.09).

77. KAON2 Электронный ресурс. URL: http://kaon2.semanticweb.org/ (дата обращения: 10.01.09).

78. Multiple dispatch Электронный ресурс. URL: http://en.wikipedia.org/wiki/Multipledispatch (дата обращения: 10.01.09).

79. Pellet Электронный ресурс. URL: http://www.mindswap.org/2003/pellet/ (дата обращения: 10.01.09).

80. Protege: open source ontology editor and knowledge-base framework Электронный ресурс. URL: http://protege.stanford.edu/ (дата обращения: 10.01.09).

81. Semantic Web activity: Электронный ресурс. URL: http://www.w3.org/2001/sw/ (дата обращения: 10.01.09).

82. SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML Электронный ресурс. URL: http://www.w3.org/Submission/SWRL/ (дата обращения: 10.01.09).

83. The Rule Markup Initiative Электронный ресурс. URL: http://ruleml.org/ (дата обращения: 10.01.09).

84. W3C: About the World Wide Web Consortium Электронный ресурс. -URL: http://www.w3.org/Consortium/ (дата обращения: 10.01.09).

85. Web Ontology Language (OWL) Электронный ресурс. URL: www.w3.org/2004/QWL (дата обращения: 10.01.09).