Методы оценки онтологий для построения порталов знаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Горовой, Владимир Андреевич

• Горовой, Владимир Андреевич
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Горовой, Владимир Андреевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение

1.1. Роль онтологий в управлении знаниями и Semantic Web

1.2. Портал как инструмент управления знаниями

1.3. Интернет-проекты, использующие онтологии

1.4. Преимущества использования онтологий в порталах знаний

1.5. Постановка задачи: методы оценки онтологий для построения порталов знаний

1.6. Выводы по главе 1

2. Методы оценки когнитивной эргономичности онтологий

2.1. Классификация методов оценки онтологий

2.2. Оценка когнитивной эргономичности онтологий на основе анализа графа

2.3. Методы оценки качества онтологии с точки зрения когнитивной эргономики

2.4. Практическое применение методов оценки

2.5. Выводы по главе 2

3. Технология ОНТОЛИНЖ для построения порталов знаний

3.1. KAON Portal

3.2. ОНТОЛИНЖ-KAON

3.3. ОНТОЛИНЖ-Wiki

3.4. Выводы по главе 3

4. Примеры использования методики оценки качества онтологий

4.1. Разработка онтологии оптики для оптического музея

4.2. Пример сравнительной оценки двух онтологий в области искусственного интеллекта (ИИ)

4.3. Выводы по главе 4

Заключение

Литература

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Сокращения и глоссарий

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Акт внедрения результатов диссертационной работы в оптическом

музее при СПбГУ ИТМО

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ ОНТОЛИНЖ-KAON

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы оценки онтологий для построения порталов знаний»

Введение

Задача эффективного управления знаниями стоит перед любой крупной организацией. Для ее решения применяются методы концептуализации, структуризации и формализации знаний, вызывающие сейчас интерес не только в научной среде, но и среди предприятий, сталкивающихся с проблемой формирования корпоративных баз знаний. В настоящее время одним из основных средств представления знаний являются онтологии (формальные спецификации разделяемой концептуальной модели [Studer, 1998]), широко применяемые для решения задач управления знаниями, а также в интеллектуальных системах обучения.

Исследованию проблемы формирования онтологий посвящены множество работ российских и зарубежных ученых. Широко известны работы Т. Грубера, Н. Гуарино, Р. Мизогучи, Д. Хендлера, Ю.М. Гусева, Э.В. Попова, Т.А. Гавриловой, В.Ш. Рубашкина, A.B. Смирнова, Г.С. Осипова. Крупные школы онтологического инжиниринга есть в университетах Стэнфорда, Манчестера, Мэрилэнда, Карлсруэ.

В течение последних лет разработаны и успешно используются многие онтологии: Сус (www.cyc.com), WordNet, SUO (Standard Upper Ontology, http://suo.ieee.org), Enterprise ontology, Gene ontology, Process ontology (PSL), Cancer ontology. Интерес к онтологиям подтверждается и большим количеством инструментальных средств, ориентированных на работу с ними. Так, имеется более 50 редакторов для работы с онтологиями (Protégé, OntoEdit, TopBraidComposer, NeOn, SWOOP, Integrated Ontology Development Environment, JOE, KAON, OilEd, OntoBuilder и другие).

Онтологии являются основой Semantic Web - направлению развития WWW, целью которого является сделать Web понятным для компьютера с точки зрения извлечения семантической информации. В Semantic Web поисковая система будет понимать содержание всей WWW-информации и, следовательно, будет способна найти гораздо больше релевантной информации и отбросить всю нерелевантную. Более того, уже стало возможным создавать интеллектуальные приложения на базе Semantic Web в областях электронной коммерции, дистанционного обучения и других. Этому немало способствовало движение Linked Open Data, в рамках которого многие организации, в том числе и правительственные (в частности, в Англии и США) выкладывают в открытый доступ накопленные знания в общепринятых открытых форматах представления онтологий OWL и RDF. Понятия, описываемые в этих онтологиях, могут быть связаны между собой, что дает возможность не только строить интересные интеллектуальные

приложения, использующие несколько источников структурированных данных, но и проводить междисциплинарные исследования, которые раньше были трудновыполнимы.

Эффективным инструментом для передачи знаний являются порталы знаний. С появлением \у!кьтехнологии, позволяющей нескольким сотрудниками совместно работать над содержимым портала и таким образом делиться своими знаниями с коллегами, системы на базе "отЫ-технологии прочно вошли в жизнь большинства инновационных компаний, в которых знания сотрудников являются основным капиталом. \¥11а-порталы знаний стали тем самым инструментом, аккумулирующим интеллектуальные активы предприятий и позволяющим «знаниям оставаться на работе когда все сотрудники ушли домой» (определение Т. Стюарта). Однако, при отсутствии должного внимания к структуре портала, ^^Па-портал может со временем превратиться в хаос гипертекста. Эту проблему можно решить, если строить порталы на основе онтологий.

Основными проблемами построения те!кьпорталов на базе онтологий являются отсутствие общепринятых методик и инструментов построения порталов знаний на базе онтологий, методики интеграции онтологий и \у1кьтехнологии, а также отсутствие методов оценки качества онтологий, используемых для построения порталов знаний. В связи с тем, что основными задачами портала знаний являются накопление и передача знаний, скорость и качество восприятия портала пользователями являются ключевыми показателями его эффективности. Соответственно, важно уметь оценивать качество онтологии, на базе которой построен портал, с точки зрения когнитивной эргономичности. Под когнитивной эргономикой понимается область междисциплинарных исследований, изучающая процессы восприятия и понимания интерфейсов, моделей, представлений с точки зрения эргономики.

Целью диссертационной работы является разработка методов оценки онтологий для построения порталов знаний. Для достижения этой цели были решены следующие задачи:

1. Разработана классификация методов оценки онтологий;

2. Разработана методика оценки когнитивной эргономичности онтологий;

3. Предложена методика построения порталов знаний на базе онтологий;

4. Предложена методика интеграции \viki-технологии в порталы знаний на базе онтологий;

5. Разработана архитектура и реализована система построения порталов знаний на основе разработанных моделей и методов.

Основное содержание диссертационной работы:

В главе 1 произведен обзор литературы и анализ роли онтологий в управлении знаниями, а также исследование использования порталов как инструмента управления

знаниями. Приводится обзор современных интернет-проектов, использующих онтологии, а также описываются преимущества, которые дает использование онтологий для построения порталов знаний в интернете. Далее обсуждаются проблемы построения порталов знаний на базе онтологий. В результате проведенного анализа разработан перечень требований, которым должна соответствовать система построения порталов знаний на базе онтологий. В заключение главы 1 определяется цель диссертационной работы.

В главе 2 описана новая методика оценки когнитивной эргономичности онтологий на основе анализа графа. Начало главы посвящено исследованию существующих методов оценки онтологий и разработке их классификации. Описываются принципы, лежащие в основе оценки когнитивной эргономичности онтологий, а также существующие исследования в области оценки онтологий на основе анализа графа. Также обосновываются преимущества подхода к оценке когнитивной эргономичности онтологий на основе анализа графа. Вторая часть главы посвящена разработке метрик оценки качества онтологии с точки зрения когнитивной эргономики: метрик циклов, метрик Ингве-Миллера, метрик разнообразия количества связей и типов связей концептов, метрик глубины и ширины, метрик запутанности и ветвистости. В завершении главы предложены новые подходы к практическому применению метрик для оценки онтологий, границы применимости разработанной методики и возможные направления развития в области оценки когнитивной эргономичности онтологий.

В главе 3 предложена методика построения порталов знаний и \¥1к>порталов на базе онтологий и инструментарий ОНТОЛИНЖ, поддерживающий описанную методику. В начале главы описывается технологический цикл разработки и использования онтологий. Затем предлагается методика построения порталов знаний на основе онтологий и сценарии использования инструмента ОНТОЛИНЖ-КАОЫ, поддерживающего приведенную методику. Разработана архитектура и функциональные компоненты системы, подход к визуализации онтологий в виде гиперболического графа на базе инструмента Иурс^гарИ (http://hypergraph.sourceforge.net/), страницы концептов и онтологии на портале и границы применимости системы. Вторая часть главы посвящена методике построения •шкьпорталов знаний на основе онтологий и сценариям использования инструмента 0НТ0ЛИНЖ-\¥11а, построенного на базе ОНТОЛИНЖ-КАОК Приводятся функциональные требования, реализованные в системе, архитектура системы, компоненты и потоки данных. Также описан интерфейс пользователя и особенности развертывания системы. В конце главы обсуждаются границы применимости системы ОНТОЛИНЖ-\№

В главе 4 представлены примеры использования разработанной методики оценки качества онтологий. В начале главы описывается процесс создания онтологии в области оптики, разработанной для создания портала знаний на базе инструментария ОНТОЛИНЖ-Wiki для оптического музея при СПбГУ ИТМО. Вторая часть главы посвящена использованию методики для сравнительного анализа двух онтологий в области искусственного интеллекта: онтологии, построенной на базе широко известной классификации АСМ и онтологии, построенной по учебнику С. Рассела и П. Норвига «Искусственный интеллект: современный подход». Данные примеры иллюстрируют эффективность предложенных моделей и методов.

Научная новизна диссертационной работы:

1. Впервые предложена классификация существующих методов оценки онтологии на основе следующих критериев: стадии применения, анализируемых объектов, целей и средств анализа. Предложенная классификация облегчает принятие решения о выборе метода оценки исходя из специфики задач, а также позволяет увидеть существующие пробелы в методиках оценки.

2. Разработана методика оценки когнитивной эргономичности онтологии, основанная на анализе графа онтологии. Впервые выделены и описаны следующие основные группы метрик, позволяющие частично автоматизировать работу эксперта по оценке онтологий с точки зрения когнитивной эргономики: метрики циклов, метрики Ингве-Миллера, метрики разнообразия количества связей и типов связей концептов, метрики глубины и ширины, метрики запутанности и ветвистости. Разработанная методика позволяет оценивать качество онтологий, предназначенных для построения порталов знаний. Процесс применения методики описан на примере сравнительной оценки двух онтологий в области искусственного интеллекта и оценке онтологии портала оптического музея при СПбГУ ИТМО.

3. Предложена методика построения порталов знаний на базе онтологий, использующая привязку страниц портала к понятиям, описанным в онтологии. Разработаны механизмы навигации по порталу и не имеющая аналогов реализация визуального представления онтологии в виде гиперболического графа, реализованного на базе решения hypergraph (http://hypergraph.sourceforge.net/), позволяющая осуществлять изучение структуры онтологии и навигацию по порталу.

4. Разработана методика интеграции wiki-технологии в порталы знаний на базе онтологий. Впервые описан процесс создания портала знаний, структура которого описана онтологией предметной области, а информационное наполнение осуществляется

с помощью привязки \¥11а-страниц к понятиям онтологии, позволяющих динамическое изменение содержимого несколькими пользователями в процессе совместной работы.

5. Разработана архитектура и выполнена программная реализация системы ОНТОЛИНЖ-КА(Ж и построенной на ее основе системы ОНТОЛИНЖ-МШ, позволяющих автоматизировать процесс создания порталов знаний на основе онтологий. Новизна системы заключается в поддержке предложенных выше методов построения порталов знаний на основе онтологий, реализовать которые невозможно при помощи существующих универсальных систем создания порталов.

Разработанная система построения порталов знаний на основе онтологий и методика оценки когнитивной эргономичности онтологий успешно используется в портале знаний для музея оптики при СПбГУ ИТМО.

Отдельные элементы диссертации вошли в результаты 5 исследовательских проектов, 3 из которых поддержаны Российским фондом фундаментальных исследований:

1. Разработка моделей и методов ОНТОлогического Инжиниринга (ОНТОЛИНЖ), грант РФФИ N 04-01-00466 (2004-2006).

2. Визуальное проектирование корпоративных баз знаний на основе онтологий (ВИП), грант РФФИ №08-07-00062-а (2007-2009).

3. Разработка методологии формирования учебно-дидактических онтологий (МЕДОНТ), грант СПбГУ 16.1.56.2009.

4. Разработка моделей и методов ОНТОлогического Инжиниринга в задаче управления знаниями в ВУЗе, грант СПбГУ 16.1.179.2010.

5. Структурирование знаний и КОнтента МЕтодами группового дизайна онТологий (КОМЕТ), грант РФФИ №11-07-00140-а (2011-2013).

Основные результаты диссертации опубликованы в 23 печатных работах (8 статей в журналах, в т.ч. 5 в журналах из перечня ВАК, 1 статья в сборнике статей, 14 тезисов в трудах конференций, в т.ч. 10 международных, 7 из указанных работ опубликованы на английском языке).

1. Использование онтологий в порталах знаний и интернете

1.1. Роль онтологий в управлении знаниями и Semantic Web

Понятие онтология заимствовано из философии, но настоящий момент активно используется в информатике и искусственном интеллекте. Существуют несколько определений понятия онтология. В данной работе мы будем придерживаться следующего классического определения [Studer, 1998]:

Онтология - это формальная спецификация разделяемой концептуальной модели, где

• под «концептуальной» моделью подразумевается абстрактная модель предметной области, описывающая систему понятий предметной области,

• под «разделяемой» подразумевается согласованное понимание концептуальной модели определенным сообществом (группой людей),

• «спецификация» подразумевает описание системы понятий в явном виде,

• «формальная» подразумевает, что концептуальная модель задана на формализованном языке.

Под онтологией, определенной таким образом, подразумевается декларативное представление некоторой темы, содержащее словарь терминов предметной области (список констант), набор ограничений целостности на термины и логические утверждения, ограничивающие интерпретацию терминов и связи между ними.

Набор предположений, составляющих словарь онтологии, часто имеет форму логической теории первого порядка. Термины словаря являются именами унарных и бинарных предикатов, при этом унарные называются концептами, а бинарные -отношениями. Самым простым вариантом онтологии является таксономия, учитывающая только отношения категоризации (иерархические связи) между концептами. В более сложных случаях онтология содержит также набор аксиом, служащих для выражения других отношений между концептами, а также для уточнения возможных интерпретаций смысла концептов. Таким образом, онтология представляет собой базу знаний, описывающую знания в рамках некоторой предметной области.

На рис. 1.1. показана систематизация знаний в области онтологий в формате интеллект-карты, созданной Кудрявцевым Д.В. в рамках работы [Эталонные модели, 2006] на базе работы Гавриловой Т. А. [Гаврилова, 2005].

i ¡ * ! i ■ ¡ ' '.*>.

-1* ••111

, ,, 1 1.) 1 i'.. ,HI,t 1

H > ¡ S !' ¡ i

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Горовой, Владимир Андреевич

4.3. Выводы по главе 4

Оценка когнитивной эргономичности онтологий важна в случаях, когда онтология предназначена для обучения или для передачи знаний. При этом существующие на сегодняшний день модели оценки онтологий не позволяли в полной мере произвести их анализ с точки зрения качества и скорости ее восприятия людьми. Приведенные в этой главе практические примеры использования показывают, что описанная в во второй главе диссертационной работы модель позволяет восполнить этот пробел.

Большая часть метрик, используемых в ее рамках, может рассчитываться автоматически, что существенно уменьшает нагрузку на эксперта, принимающего решение об итоговой оценке качества онтологии.

Предложенная модель также позволяет разработчикам онтологий понимать, улучшается ли их онтология с точки зрения когнитивной эргономики, сравнивая последующие итерации с результатами предыдущих или выбирать лучшую онтологию из набора онтологий, описывающих одну предметную область. Описанные результаты могут эффективно применяться в системах управления знаниями на предприятиях и в образовательном процессе, и помогать специалистам и преподавателям создавать более качественные онтологии.

Заключение

В диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты.

1. Проведено исследование текущего состояния использования онтологий в порталах знаний, а также основные тенденции развития Semantic Web. В результате анализа идентифицированы проблемы существующих систем построения порталов знаний, использующих онтологии. Проведено исследование методов оценки онтологий и показана важность задачи оценки когнитивной эргономичности онтологий для построения порталов знаний. Определены требования к желаемой автоматизированной системе построения порталов знаний на базе онтологий. Проведенные исследования позволили сформулировать цель диссертационной работы — разработка методов оценки онтологий для порталов знаний.

2. Предложена классификация существующих методов оценки онтологий на основе целей, стадии применения, анализируемых объектов и средств анализа. Разработанная классификация облегчает принятие решения о выборе метода оценки исходя из специфики задач, а также позволяет увидеть существующие пробелы в методиках оценки.

3. Разработана методика оценки когнитивной эргономичности онтологии, основанная на анализе графа онтологии и построенная на базе основных принципов когнитивной эргономичности. Впервые выделены и описаны основные группы метрик, позволяющие частично автоматизировать работу эксперта по оценке онтологий с точки зрения когнитивной эргономики: метрики циклов, метрики Ингве-Миллера, метрики разнообразия количества связей и типов связей концептов, метрики глубины и ширины, метрики запутанности и ветвистости. Разработанная методика позволяет оценивать качество онтологий для построения на их базе порталов знаний. Процесс применения методики описан на примере сравнительной оценки двух онтологий в области искусственного интеллекта и оценки онтологии портала оптического музея при СПбГУ ИТМО.

4. Предложена методика построения порталов знаний на базе онтологий, использующая привязку страниц портала к понятиям, описанным в онтологии. Описаны механизмы навигации по порталу и не имеющая аналогов реализация визуального представления онтологии в виде гиперболического графа, реализованного на базе решения hypergraph, позволяющая осуществлять изучение структуры онтологии и навигацию по порталу.

5. Разработана методика интеграции wiki-технологии в порталы знаний на базе онтологий. Впервые описан процесс создания портала знаний, структура которого описана онтологией предметной области, а информационное наполнение осуществляется с помощью привязки шНа-страниц к понятиям онтологии, позволяющих динамическое изменение содержимого несколькими пользователями в процессе совместной работы. 6. Разработана архитектура и выполнена программная реализация системы ОНТОЛИНЖ-КАОИ и построенной на ее основе системы ОНТОЛИНЖ-ШИй, позволяющих автоматизировать процесс создания порталов знаний на основе онтологий. Новизна системы заключается в поддержке предложенных выше методов построения порталов знаний на основе визуализации онтологий, реализовать которые невозможно при помощи существующих универсальных систем создания порталов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Горовой, Владимир Андреевич, 2011 год

Литература

1. [AGROVOC, 2010] Food and Agricultural Organization of the United Nations (FAO). AGROVOC Thesaurus, http://www.fao.org/aims/ag_intro.htm.

2. [AlchemyAPI, 2010] http://www.alchemyapi.com/api/entity/ldata.html.

3. [Allemang, 2008] Allemang D., Hendler J.A. Semantic web for the working ontologist modeling in RDF, RDFS and OWL. Morgan Kaufmann, 2008. - pp. 28.

4. [Bechhoffer, 2003] Bechhoffer S., Volz R., Lord P. Cooking the Semantic Web with the OWL API // Proceedings of ISWC 2003. - pp. 659-675.

5. [Becker, 2008] Becker C., Bizer C. DBpedia Mobile: A Location-Enabled Linked Data Browser // In WWW 2008 Workshop: Linked Data on the Web (LDOW2008), Beijing, China, 2008.

6. [Becker, 2009] http:/Mog.dbpedia.org/2009/09/22/dbpedia-faceted-browser-and-dbpedia-user-script-released/.

7. [Bergman, 2008] Bergman M., Giasson F. Umbel ontology, volume 1, technical documentation. Technical report, Structured Dynamics LLC, 2008. http://www.umbel.org/doc/UMBELOntology vAl .pdf.

8. [Berners-Lee, 2006] Berners-Lee Т., Chen Y., Chilton L., Connolly D., Dhanaraj R., Hollenbach J., Lerer A., Sheets D. Tabulator: Exploring and analyzing linked data on the semantic web // In Proceedings of the 3rd International Semantic Web User Interaction Workshop, 2006.

9. [Berners-Lee, 2006] Berners-Lee T. Linked Data - Design Issues, 2006. http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html

10. [Berners-Lee, 2009] http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web.html.

11. [Bizer, 2007] Bizer C., Gaub T. Disco - Hyperdata Browser. http://sites.wiwiss.fubcrlin.de/suhl/bizcr/ng4j/disco/.

12. [Bizer, 2009] http://www4.wiwiss.fu-bcrlin.dc/bizer/pub/lod-datasets_2009-03-05.html.

13. [Bizer, 2009] http://blog.dbpedia.org/2009/ll/20/german-government-proclaims-faceted-wikipedia-search-one-of-the-365-best-ideas-in-germany.

14. [Bojars, 2006] Bojars U., Breslin J., Passant A. SIOC Browser-Towards A Richer Blog Browsing Experience // In 4th Blogtalk Conference (Blogtalk Reloaded), Vienna, Austria, 2006.

15. [Brank, 2005] Brank J., Grobelnik M., Mladenic D. A survey of ontology evaluation techniques. In Proceedings of the Conference on Data Mining and Data Warehouses (SiKDD

2005), Ljubljana, Slovenia, 2005.

http://kt.ijs.si/dunja/sikdd2005/Papers/BrankEvaluationSiKDD2005.pdf.

16. [Brewster, 2004] Brewster C., Alani H., Dasmahapatra S., Wilks Y. Data driven ontology evaluation // Proceedings of Int. Conf. on Language Resources and Evaluation, Lisbon, 2004. - pp. 641-644.

17. [Burrows, 2005] Burrows G., Drummond D., Martinsons M. Knowledge management in China. Communications of the ACM 48(4), 2005. - pp. 73-76.

18. [Carroll, 2004] Carroll J., Dickinson I., Dollin C., Reynolds D., Seaborne A., Wilkinson K. Jena: Implementing the Semantic Web Recommendations. Technical Report HPL-2003-146, HP Labs, 2004.

19. [Davies, 2005] Davies J., Studer R., Sure Y., Warren P. Next generation knowledge management // BT Technology Journal, Vol 23, No 3, July 2005. - pp. 175-190.

20. [Davis, 2009] http://iandavis.com/blog/2009/05/googlcs-rdfa-a-damp-squib.

21. [Ding, 2005] Ding L., Zhou L., Finin T., Joshi A. How the Semantic Web is being used: An analysis of FOAF documents. In Proc. of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'05), IEEE CS, 2005. - pp. 113-113.

22. [DokuWiki, 2010] http://www.dokuwiki.org/dokuwiki.

23. [DOLCE, 2010] http://www.loa-cnr.it/ontologies/DUL.owl.

24. [Downes, 2005] Downes S. E-Learning 2.0. 2005. http://www.downes.ca/post/31741.

25. [Durosaro, 2008] Durosaro O, Lachman N, Pawlina W. Use of Knowledge-sharing Web-based Portal in Gross and Microscopic Anatomy // Ann Acad Med Singapore Vol. 37, 2008.-pp. 998-1001.

26. [Galliani, 2005] Galliani L., Petrucco C., Nadin A. Edu Onto Wiki: The Evolution of an Ontology on Educational Sciences Towards a Socio-Relational Environment // In Proceedings of SWAP 2005, Trento, Italy, 2005. http://ceur-ws.org/Vol-166/62.pdf.

27. [Gangemi, 2002] Gangemi A., Guarino N., Masolo C., Oltramari A., Schneider L. Sweetening Ontologies with DOLCE // In Proceedings of the 13th European Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW2002), Siguenza, Spain, 2002. -pp. 166-181

28. [Gangemi, 2003] Gangemi A., Mika P. Understanding the semantic web through descriptions and situations. In Confederated Int. Conf. DOA, CoopIS and ODBASE, LNCS 2888. Springer Verlag, 2003. - pp. 689-706.

29. [Gangemi, 2006] Gangemi A., Catenacci C., Ciaramita M., Lehmann J. Ontology evaluation and validation. An integrated formal model for the quality diagnostic task. http://www.loa-cnr.it/Files/ OntoEval40ntoDev_Final.pdf.

30. [Gartner, 2007] Finding and Exploiting Value in Semantic Web Technologies on the Web. Gartner Research Report, May 2007.

31. [Gavrilova, 2003] Gavrilova T., Gorovoy V. Ontological Engineering for Corporate Knowledge Portal Design // In "Processes and Foundations for Virtual Organizations", Eds. L. Camarinha Matos and H. Afsarmanesh, Kluwer Academic Publishers, 2003. - pp. 289-296.

32. [Gavrilova, 2005] Gavrilova, T., Dicheva D., Sosnovsky S., Brusilovsky P. Ontological Web Portal for Educational Ontologies // In Proc. of Workshop "Applications of Semantic Web Technologies for E-Learning. (SW-EL'05)" in conjunction with 12th Int. Conf. on Artificial Intelligence in Education (AI-ED'05), Amsterdam, 2005. - pp. 19-29.

33. [Gavrilova, 2007] Gorovoy V., Gavrilova T. Technology for ontological engineering lifecycle support // International Journal "Information Theories & Applications" Vol.14 / 2007.-pp. 19-25.

34. [GEMET, 2010] General Multilingual Environmental Thesaurus. European Environment Agency (EEA). http://www.eionet.europa.eu/gemet.

35. [Google CSE, 2010] http://www.google.com/cse/.

36. [Gorka, 2008] Gorka W., Socha M., Piasecki A., Ganko J. Intermediate information layer. The use of the SKOS ontology to create information about e-resources provided by the public administration // Proceedings of the International Multiconference on Computer Science and Information Technology, 2008. - pp. 437-442.

37. [Guarino, 2002] Guarino N., Welty C. Evaluating ontological decisions with OntoClean // Comm. of the ACM, 45(2), 2002. - pp. 61-65.

38. [Haarslev, 2001] Haarslev V., Moller R. RACER system description // In Proceedings of the International Joint Conference on Automated Reasoning (IJCAR 2001), volume 2083 of Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, 2001. - pp. 701-705.

39. [Hartmann, 2005] Hartmann J., Spyns P., Giboin A., Maynard D., Cuel R., Suarez-Figueroa M., Sure Y. Methods for ontology evaluation. Knowledge Web Deliverable Dl.2.3, 2005. http://www.starlab.vub.ac.be/ research/projects/knowledgeweb/KWeb-Del-1.2.3-Revised-vl .3.1 .pdf.

40. [Hendler, 2001] Hendler J., Heflin J. A Portrait of the Semantic Web in Action // IEEE Intelligent Systems, 16(2), 2001. - pp. 54-59.

41. [Herman, 2009] Herman I. Introduction and Applications of the Semantic Web. W3C, 2009. http://www.w3.org/2001/sw/sweo/public/UseCases/PharmaSurveyor.

42. [Herre, 2006] Herre H, Heller B., Burek P., Hoehndorf R., Loebe F., Michalek H. General Formal Ontology (GFO): A Foundational Ontology Integrating Objects and Processes. Technical Report Nr. 8. University of Leipzig, 2006.

43. [Hypergraph, 2010] http://hypergraph.sourceforge.net.

44. [Idehan, 2005] Idehan K. OpenLink Data Explorer, 2005. http://ode.openlinksw.com/.

45. [Java, 2010] http://java.sun.com/javaee/technologies/webapps/.

46. [Jena, 2010] Jena Semantic Web Framework homepage, http://jena.sourceforge.net/.

47. [Karrer, 2006] Karrer T. What is eLearning 2.0. 2006. http://elearningtech.blogspot.com/2006/02/what-is-elearning-20.html.

48. [Karrer, 2007] Karrer T. Understanding eLearning 2.0. 2007. http://www.learningcircuits.org/2007/0707karrer.html.

49. [Karrer, 2008] Karrer T. Corporate Long Tail Learning and Attention Crisis. 2008. http://elearningtech.blogspot.com/2008/02/corporate-learning-long-tail-and.html.

50. [Kasai, 2006] Kasai T., Yamaguchi H., Nagano K., Mizoguchi R. Building an ontology of IT education goals // Int. J. Continuing Engineering Education and Lifelong Learning, 2006. Vol. 16, Nos. 1/2. - pp. 1-17.

51. [Kesner, 2003] Kesner R. Building a knowledge portal: a case study in web-enabled collaboration // Information Strategy: The Executive's Journal 19(2), 2003. - pp. 13-36.

52. [Kidehen, 2010] http://www.openlinksw.eom/blog/[e-mail] /blog/?id=l 592.

53. [Kirkpatrick, 2010] http://www.readwriteweb.com/archives/uk_launches_open_data_ site_puts_datagov_to_shame.php.

54. [Knowledge Base for the Life Sciences, 2008] http://www.w3.org/TR/hcls-kb/.

55. [Kundra, 2009] http://radar.oreilly.com/2009/03/vivek-kundra-federal-cio-in-hi.html.

56. [Lausen, 2005] Lausen H., Stollberg M., Fensel D., Hernandez Ruben L., Sung-kook H. Semantic Web Portals: State of the Art Survey // Journal of Knowledge Management 9(5), 2005.-pp. 40-49.

57. [Lee, 2005] Lee J., Goodwin R. Ontology Management for Large-Scale E-Commerce Applications // In Proceedings of DEEC'2005, 2005. - pp. 7-15.

58. [Lozano-Tello, 2004] Lozano-Tello A., Gomez-Perez A. Ontometric: A method to choose the appropriate ontology // Journal Database Management. 15(2), 2004. - pp. 1-18.

59. [Macintosh, 1997] Macintosh A. Knowledge asset management // Airing. 1997. № 20.

60. [Mack, 2001] Mack R., Ravin Y., Byrd R. Knowledge portals and the emerging digital knowledge workplace. IBM Systems Journal 40(4), 2011. pp. - 925-955.

61. [Maedche, 2002] Maedche A., Staab S. Measuring similarity between ontologies // In Proceedings of EKAW 2002, 2002. - pp. 251-263.

62. [McAfee, 2006] McAfee A. Enterprise 2.0: The Dawn of Emergent Collaboration // MIT Sloan Management Review, 47(3), 2006. - pp. 21-28.

63. [Mika, 2004] Mika P., Akkermans H. Towards a New Synthesis of Ontology Technology and Knowledge Management // Knowledge Engineering Review, April, 2004. -pp. 317-345.

64. [Miles, 2005] Miles A., Matthews B., Wilson M., Brickley D. SKOS Core: simple knowledge organisation for the web // Proceedings of the International Conference on Dublin Core and Metadata Applications, 2005. - pp. 12-15.

65. [Miller, 1956] Miller G. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information // The Psychological Review, 1956. Vol. 63. -pp. 81-97.

66. [Minsitry of Defense, 2010] http://data.gov.uk/dataset/ suicide_and_open_verdict_deaths_in_the_uk_regular_armed_forces.

67. [Motik, 2002] Motik B., Maedche A., Volz R. A Conceptual Modeling Approach for Semantics-Driven Enterprise Applications // In Proceedings of the First International Conference on Ontologies, Databases and Application of Semantics (ODBASE-2002). Springer, 2002. - pp. 1082-1099.

68. [Motik, 2006] Motik B., Sattler U. A comparison of reasoning techniques for querying large description logic aboxes. In Proceedings of the 13th International Conference on Logic for Programming, Artificial Intelligence (LPAR06), LNCS. Springer Verlag, 2006. - pp. 227241.

69. [Munzner, 2006] http://graphics.stanford.edu/papers/munzner_thesis/html/node8.html.

70. [Novak, 2006] Novak J., Cacas A. The Theory Underlying Concept Maps and How to Construct Them. Technical Report IHMC Cmap. 1, Florida Institute for Human and Machine, 2006.

71. [O'Reilly, 2005] http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html.

72. [Pease, 2002] Pease A., Niles I., Li J. The suggested upper merged ontology: A large ontology for the semantic web and its applications // In Working Notes of the AAAI-2002 Workshop on Ontologies and the Semantic Web, 2002. - pp. 51-53.

73. [Porzel, 2004] Porzel R., Malaka R. A Task-based Approach for Ontology Evaluation. Proceedings of ECAI 2004, 2004.

74. [RUP, 2010] RUP Glossary 7.2.0. IBM Rational corp., http://www-01.ibm.com/software/awdtools/rup/.

75. [Shearer, 2008] Shearer R., Motik B., Horrocks I. HermiT: a highly-efficient OWL reasoner // Proceedings of the 5th International Workshop on OWL: Experiences and Directions (OWLED 2008), Karlsruhe, Germany, 2008. http://sunsite.informatik.rwth-aachen.de/Publications/CEUR-WS/Vol-432/owled2008eu_submission_12.pdf.

76. [Sirin, 2007] Sirin E., Parsia B., Grau B., Kalyanpur A., Katz Y. Pellet: a practical OWL-DL reasoner // Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web 2007. Vol. 5.-pp. 51-53.

77. [Smith, 2006] Smith B., Grenon P. The Basic Formal Ontology (BFO), 2006. www.ifomis.org/bfo/1. 1#.

78. [Spyns, 2005] Spyns P. EvaLexon: Assessing triples mined from texts. Technical Report 09, STAR Lab, Brussels, Belgium, 2005.

79. [Studer, 1998] Studer R., Benjamins R., Fensel D. Knowledge Engineering: Principles and Methods//Data and Knowledge Engineering, 25(1-2), 1998.-pp. 161-197.

80. [Teo, 2008] Teo T., Men B. Knowledge portals in Chinese consulting firms: a task-technology fit perspective // European Journal of Information Systems, Vol. 17, No. 6., 2008. - pp. 557-574.

81. [Tsarkov, 2006] Tsarkov D., Horrocks I. FaCT++ description logic reasoner: System description // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2006. - pp. 292-297.

82. [Uldis, 2008] Uldis B., Breslin J., Peristeras V., Tummarello G., Decker S. Interlinking the Social Web with Semantics // IEEE Intelligent Systems, Volume 23, Issue 3, 2008. - pp. 29-40.

83. [Volkel, 2006] Volkel M., Krotzsch M., Vrandecic D., Haller H., Studer R. Semantic wikipedia // In Proceedings of the 15th international conference on World Wide Web, WWW 2006.-pp. 585-594.

84. [W3C Government Data, 2009] http://www.w3.org/TR/gov-data/.

85. [W3C Semantic Web, 2007] http://www.w3.org/2007/Talks/0130-sb-W3CTechSemWeb/#%2824%29.

86. [W3C SKOS, 2009] http://www.w3.org/TR/skos-reference/skos.html.

87. [Wiebel, 1998] Weibel S. The Dublin Core: A simple content description format for electronic resources//NFAIS Newsletter, 40(7), 1998.-pp. 117-119.

88. [Witbrock, 2005] Witbrock M., Matuszek C., Brusseau A., Kahlert R., Fraser C., LenatD. Knowledge Begets Knowledge: Steps towards Assisted Knowledge Acquisition in Cyc in Papers from the 2005 AAAI Spring Symposium on Knowledge Collection from Volunteer Contributors (KCVC), Stanford, California, 2005. - pp. 99-105.

89. [Woukeu, 2003] Woukeu A., Wills G., Conole G., Carr L., Kampa S., Hall W. Ontological Hypermedia in Education: A framework for building web-based educational portals // In: ED-MEDIA 2003-World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications, Honolulu, Hawaii, USA, 2003.

90. [Yao, 2005] Yao H., Orme A.M., and Etzkorn L., 2005: "Cohesion Metrics for Ontology Design and Application" // Journal of Computer Science, 1(1), 2005. - pp. 107-113.

91. [Zitgist, 2007] http://zitgist.com/products/dataviewer/dataviewer.html.

92. [Андреева, 2006] Андреева O.A., Боровикова О.И., Булгаков C.B., Загорулько Ю.А., Сидорова Е.А., Циркин Б.Г., Холюшкин Ю.П. Археологический портал знаний: содержательный доступ к знаниям и информационным ресурсам по археологии // Труды 10-й нац. конф. по искусственному интеллекту с междунар. участием. М: Физматлит, 2006. Т.З. - С. 832-840.

93. [Басина, 2006] http://www.corportal.ru/Articles/CorPortal/EKP/Knowledge.aspx.

94. [Боровикова, 2002] Боровикова О.И., Загорулько Ю.А. Организация порталов знаний на основе онтологий // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Труды международного семинара Диалог'2002. - Москва: Наука, 2002. Т.2. - С. 76-82.

95. [Боровикова, 2008] Боровикова О.И., Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б., Кононенко И.С., Соколова Е.Г. Разработка портала знаний по компьютерной лингвистике // Труды 11-ой нац. конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008 (г. Дубна, Россия). - М.: ЛЕНАНД, 2008. Т.З. - С. 380-388.

96. [Бьюзен, 2002] Бьюзен Т., Бьюзен Б. Супермышление. Минск: Белорусский дом печати. 2002.

97. [Вертгеймер, 1987] Вертгеймер М. Продуктивное мышление. М.: Прогресс, 1987.

98. [Гаврилова, 2005] Гаврилова Т.А. Онтологический инжиниринг // Сб. докладов Восьмой научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями» (РБП-СУЗ-2005). 2005. - С.79-82.

99. [Гаврилова, 2005] Гаврилова Т.А. Об одном подходе к онтологическому инжинирингу // Журнал «Новости искусственного интеллекта», 2005. №3. - С. 25-31.

100. [Гаврилова, 2006] Гаврилова Т.А., Горовой В.А. Архитектура программного комплекса ОНТОЛИНЖ-KAON // Материалы 12-й международной конференции "Knowledge-Dialog-Solution" - KDS 2006, Варна, Болгария, 20-25 июня 2006. - С. 133139.

101. [Гаврилова, 2006] Гаврилова Т.А. Гештальт-принципы построения онтологий // Тезисы докладов Второй международной конференции по когнитивной науке, СПбГУ, 2006. Т.2. - С. 240-242.

102. [Гаврилова, 2007] Гаврилова Т.А., Муромцев Д.И. Интеллектуальные технологии в менеджменте. СПб: Изд-во ВШМ СПбГУ, 2007.

103. [Гаврилова, 2008] Гаврилова Т.А., Горовой В.А., Злобин А.Н., Катков Ю.В., Кудрявцев Д.В., Малинин A.A., Муромцев Д.И. Интеграция wiki-технологии и онтологического моделирования в задаче управления знаниями предприятия // Труды 11-ой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием - КИИ 2008, Дубна, Россия, 2008. Т.З. - С. 360-368.

104. [Горовой, 2007] Горовой В.А. Модель классификации методов оценки онтологий // Материалы 2-й международной молодежной конференции «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации». Санкт-Петербург, 15-17 ноября 2007.-С. 307-310

105. [Горовой, 2009] Горовой В.А., Муромцев Д.И. Реализация технологии активного обучения на базе онтологического моделирования // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО, 2009. № 02(60). - С. 107-112.

106. [Граммер, 2000] http://www.big.spb.ru/publications/othcr/km/portal_knowlg__ company.shtml.

107. [Зыков, 2004] Зыков A.A. Основы теории графов. Изд-во Вузовская книга. 2004.

108. [Клещев, 2007] Клещев A.C., Шалфеева Е.А. Каталог свойств онтологий. принципы организации каталога: Препринт, 2007. Владивосток: ИАПУ ДВО РАН, 2007. - С. 20.

109. [Кругосвет, 2001] http://www.krugosvet.ru/enc/nauka_i__tehnika/biologiya /ERGONOMIKA.html.

110. [Кудрявцев, 2007] Кудрявцев Д. Онтологии и организационное моделирование: согласование терминологии // Труды X Российской научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями». Москва, Россия, 17-18 апреля 2007. -С. 156-160.

111. [Нонака, 2003] Нонака И., Такеучи X. Компания - создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах. М.: Изд-во Олимп-бизнес, 2003.

112. [Ope, 2009] Ope О. Теория графов. Изд-во Либроком, 2009.

113. [Паронджанов, 2001] Паронджанов В.Д. Как улучшить работу ума. М.: "ДЕЛО", 2001.

114. [Рассел, 2006] Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. Киев: Издательский дом "Вильяме", 2006.

115. [Эталонные модели, 2006] «Эталонные модели организации деятельности в государственном секторе» выполненной сотрудниками AHO КМЦ «Бизнес-Инжиниринг» совместно с Институтом проблем государственного и муниципального Управления Высшей Школы Экономики, 2006.

116. [Яндекс API, 2010] http://api.yandex.ru/blogs/doc/indexation/tasks/foaf-indexation-particularities .xml.

117. [Яндекс FOAF, 2010] http://api.yandex.ru/blogs/doc/indexation/appendices/yandex-foaf-ext-rdf.xml.