МЕТОДЫ И МОДЕЛИ МЕТАКОНТЕКСТНОГО ОБМЕНА ДАННЫМИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ : МЕТОДИ І МОДЕЛІ МЕТАКОНТЕКСТНОГО ОБМІНУ ДАНИМИ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ

Краткое описание

ХАРЬКОВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

На правах рукописи

Ворочек Ольга Григорьевна

УДК 681.518:681.3.016:658.512

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ МЕТАКОНТЕКСТНОГО ОБМЕНА ДАННЫМИ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии

Диссертация на соискание ученой степени кандидата
технических наук

Научный руководитель
Дударь Зоя Владимировна
кандидат технических наук,
доцент

Харьков - 2002

СОДЕРЖАНИЕ

Введение 4 Состояние вопроса и постановка диссертационных задач 15
1.1. Анализ методов интеграции разнородных крупномасштабных баз
данных 15
1.2. Анализ моделей представления онтологических знаний системы 20
1.3. Анализ существующих методов интеграции онтологий 26
1.4. Анализ моделей онтологических знаний 31
1.5. Постановка задач диссертационных исследований 38
2. Разработка теоретических основ системы метаконтекстного взаимодействия 42
2.1. Разработка теоретических основ представления знаний системы метаконтекстного взаимодействия 42
2.2. Принцип формирования контекстно-значимых онтологических цепочек взаимодействия 46
2.3. Разработка контекстно-онтологических отношений базы знаний метаконтекстного посредника 51
2.4. Генетическая структура системы знаний метаконтекстного посредника 56
2.5. Теоретические основы оценки качества связей информационной системы метаконтекстного взаимодействия 62
3. Разработка методов метаконтекстного взаимодействия 69
3.1. Формирование концептуальной онтологической структуры 69
3.2. Контекстуализация онтологической структуры 74
3.3. Способы разрешения онтологических конфликтов 79
3.4. Генетический поиск онтоцепочек взаимодействия 85
3.5. Численная оценка показателей качества связей онтоструктуры 90
4. Разработка информационной технологии метаконтекстного обмена
данными 96
4.1. Алгоритмы метаконтекстного обмена данными 96
4.2. Структура системы метаконтекстного обмена данными 102
4.3.Архитектура комплекса метаконтекстной интеграции статистических данных 106
4.4. Анализ эффективности использования систем, основанных на технологии метаконтекстного посредничества 114
Выводы 119
Список использованных источников 122
Приложение А. Категориальные оценки качества данных 136
Приложение Б. Блок схемы алгоритмов 138
Приложение В. Архитектура программного комплекса «Оntosearch» 141
Приложение Д. Иерархии экранных форм 144
Приложение Ж. Акты внедрения 146

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. «Самые страшные сны имеют тенденцию сбываться» - эту старую пословицу можно использовать для демонстрации феноменального развития информационных технологий. Информационная индустрия охватывает практически все сферы жизни общества, без информационных технологий немыслимо развитие экономики, культуры и техники. В условиях современного динамического развития общества, усложнения технической и социальной инфраструктуры информация становиться полноценным ресурсом таким, как традиционные материальные и энергетические ресурсы. Современные информационные технологии, которые позволяют создавать, хранить, обрабатывать и обеспечивать эффективное представление данных потребителю, являются важным фактором жизни общества и средством повышения качества управления всеми сферами деятельности человека. Использование большого количества информационных ресурсов, которые реализованы с использованием разных технологий, в разных программно-аппаратных средах, выводят на первый план проблемы интеграции. Особую актуальность приобретают вопросы создания инфраструктуры многоуровневой интеграции данных и разработки автоматизированных информационных систем как средств устранения технических, технологических, лингвистических и семантических проблем, сведения к минимуму информационного шума, обеспечения прямого взаимодействия пользователей с информационными массивами.
В последние годы особое внимание уделяется развитию крупномасштабных распределенных систем баз данных как средству создания гибкой, однородной информационной системы (ИС), обеспечивающей одновременную работу большого количества пользователей, и при этом свободной от дублирования данных, согласованной, эффективной и гарантирующей получение наиболее корректной, своевременной и достоверной информации. Проектирование, разработка и сопровождение средств поддержки таких ИС связаны с рядом проблем, обусловленных разнородностью подключаемых источников информации, а также динамичностью среды, в которых они функционируют.
Для таких информационных систем характерно несколько особенностей. Во-первых, они очень большие, распределенные и сложные, имеют многоуровневую структуру. Во-вторых, выполняемые ими функции предъявляют повышенные требования достоверности и надежности. В-третьих, такие системы очень сильно зависят от уровня автоматизации операций расширения, мониторинга, управления и обслуживания. Все это порождает ряд проблем при построении и использовании крупномасштабных информационных систем, основные из них: крупномасштабность, сложность, разнородность, гибкость.
В последние 15 лет исследователи решают проблему взаимодействия крупномасштабных гетерогенных распределенных баз данных. Исследования в этой области являются попыткой обеспечить интегрированный доступ к таким базам данных и заключаются в изучении распределенных баз данных, мультибаз данных, объединенных баз данных, интеграции представлений, интеграции схем и интероперабельности. Майкл Броди описывает интероперабельность как способность к эффективному взаимодействию для достижения общих целей. Основная цель такого интегрированного доступа обеспечение возможности обслуживания большого количества разнородных распределенных баз данных как одной однородной базы данных.
Исследования, проведенные в данной работе, направлены на создание и развитие интеллектуального дополнения к системе баз данных с целью получения онтологических и контекстных спецификаций, которые можно передавать вместе с данными, и которые позволили бы не оперировать конкретными данными в процессе интеграции. Обработка данных вместе с их контекстно-онтологическими характеристиками позволяет исключить разнородность распределенных компонент базы данных и повысить качество обрабатываемой информации. Большой вклад в разработку теоретических и прикладных вопросов формирования онтологий и контекста данных внесли Т. Виноград, Е.В. Попов, Д.А. Поспелов, М.Ш. Цаленко, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко, М.Ф. Бондаренко, Е.А. Соловьева, Ст. Медник, М. Сигел, Р. Ванг, Т. Грубер, Дж. Сова и др.
Исследования, проведенные в данной диссертационной работе, направлены на развитие теории построения контекстуализированных онтологических структур баз данных и разработку информационной технологии, которая путем использования онтологических и контекстных знаний базы данных позволяет пользователям работать с разнородными распределенными крупномасштабными системами баз данных как с простой схематически и семантически однородной базой данных.
Связь работы с научными программами, планами, темами. Работа выполнялась на кафедре программного обеспечения ЭВМ Харьковского национального университета радиоэлектроники в соответствии с планом научно-исследовательской работы, в рамках госбюджетных тем №022 «Разработка комплекса средств информационной поддержки моделей социально-экономического развития региона» (№ДР0197U012128) и № 107-2 «Разработка принципов проектирования систем, поддерживающих контекстную обработку информации, с целью их использования при создании информационно-аналитической системы принятия решений при управлении социально-экономическим развитием региона» (№ДР 0100U001342), на которых Ворочек О.Г. работала в качестве исполнителя.
Цель и задачи исследования. Целью работы является новая информационная технология, базирующаяся на методах и алгоритмах метаконтекстного обмена данными, и ее реализация в виде программной системы.
Поставленная цель работы обосновала следующие задачи исследования:
1. Разработать модель представления знаний системы метаконтекстной интеграции семантически и схематически разнородных баз данных.
2. Разработать принцип формирования контекстно-значимых онтологических цепочек взаимодействия, необходимый для определения контекстно-онтологических отношений знаний системы МКОД при интеграции данных разных предметных областей.
3. Разработать способ поэтапного определения качества данных связей системы метаконтекстного обмена данными при интеграции семантически и схематически разнородных баз данных..
4. Разработать методы и алгоритмы метаконтекстного обмена данными: метод формирования концептуальной онтологической структуры, метод контекстуализации онтологической структуры, метод генетического поиска онтологических цепочек взаимодействия, численной оценки показателей качества данных.
5. Разработать информационную технологию, использующую методы и алгоритмы метаконтекстного обмена данными.
6. Реализовать информационную технологию метаконтекстного обмена данными в виде программной системы для решения практической задачи интеграции разнородных баз данных.
Объектом исследования в работе являются распределенные крупномасштабные системы баз данных.
Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы метаконтекстного обмена данными в семантически разнородных базах данных.
Методы исследования базируются на идеях и принципах искусственного интеллекта, теории графов, теории реляционных баз данных, эволюционных методов.
Научная новизна полученных результатов.
1. Впервые разработана модель представления контекстно-онтологических знаний об источниках данных в виде онтологического графа и генетическая модель представления нормализованных онтологических структур, позволившие автоматизировать процесс определения и обработки семантики данных в процессе интеграции на основании их концептуальных структур, схем данных и информационного наполнения, а также упростить определение связей между структурами данных, принадлежащих к разным предметным областям, и повысить эффективность информационных систем метаконтекстного обмена данными.
2. Впервые разработан новый принцип формирования контекстно-онтологических отношений в базе знаний системы метаконтекстного обмена данными, что позволило наиболее полно описывать свойства объектов онтологической структуры под влиянием контекстов информационных источников и решать семантические и схематические конфликты данных с целью обеспечения взаимодействия информационных массивов, относящихся к смежным и разным предметным областям.
3. Впервые разработаны новые методы метаконтекстного обмена данными, базирующиеся на моделировании контекстных и онтологических знаний средствами аппарата теории графов и генетической обработки информации и дают основание для создания ядра новой информационной технологии метаконтекстного обмена данными: метод формирования концептуальной структуры базы данных, метод контекстуализации базы данных, метод генетического поиска онтологических цепочек взаимодействия, метод численной оценки показателей качества связей онтоструктуры.
Практическая ценность полученных результатов. Разработана новая информационная технология, базирующаяся на методах, моделях и алгоритмах метаконтекстного обмена данными. Эта технология использована для построения системы метаконтекстного обмена данными, которая доведена до программной реализации. Система может быть использована для интеграции разнородных баз данных с целью их корректного взаимодействия. Разработанные методы и алгоритмы применены при построении системы метаконтекстного обмена данными для нахождения соответствий интегрируемых объектов при слиянии и поиске разнородной информации. На основании разработанных методов решения практических задач концептуализации и контекстуализации баз данных, поиска онтологических цепочек взаимодействия с использованием оценок качества данных разработана подсистема метаконтекстного обмена данными программного комплекса информационной поддержки метаконтекстной интеграции разнородных баз данных, содержащих статистические данные психиатрической больницы (внедрен в отделе медстатистики Второй областной психиатрической больницы Сумского УОЗ, акт внедрения от 02.10.2001), программный комплекс «OntoSearch» метаконтекстного поиска информации и интеграции разнородных источников данных, представленных в сети Internet, для обеспечения внутрикорпоративной деятельности (внедрен в ООО «Белый город - ПРОФИ», акт внедрения от 12.09.2001), а также при решении задач информационной поддержки технологического процесса (внедрен на ГП «Завод им.Малышева», акт внедрения от 16.01.2002).
Основные положения, выводы и рекомендации, которые изложены в диссертационной работе, использованы в учебном процессе при подготовке курсов «Математические модели информационных процессов и управления динамическими объектами» и «Интеллектуальные технологии в языковых системах» на кафедре программного обеспечения ЭВМ Харьковского национального университета радиоэлектроники (акт внедрения от 27.12 .01 г.).
Личный вклад соискателя. Все результаты диссертации получены автором самостоятельно.
В работе [1] исследованы принципы формирования контекстно-онтологических отношений в базе знаний систем, разработанных в рамках подхода контекстного обмена данными; [2] - автору принадлежит разработка методов метаконтекстной интеграции баз данных; [3, 6] рассмотрены вопросы использования методов и алгоритмов семантической обработки информации для построения интеллектуальных информационных систем метаконтекстного взаимодействия; в работе [4] проведен анализ использования онтологий различными ИС; в [5] разработана модель процесса интеграции, основанного на контекстном обмене данными, являющимся базовым для технологии МКОД; в работе [7] исследованы вопросы применения технологий семейства КОД.
Апробация результатов диссертации.
Основные результаты диссертационной работы были представлены на:
-II молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в ХХI веке», Харьков, 1998 г.
-Международной конференции «Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье», Харьков, 1999 г.
-2 научно-методической конференции «Использование компьютерных технологий в учебном процессе, Харьков, 1998 г.
-6-й Международной конференции «Теория и техника передачи, приема и обработки информации» («Новые информационные технологии»), Туапсе, 2000 г.
-Международной научно-технической конференции „Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та комп’ютерної інженерії” TCSET’2002, 2002 г.
Публикации.
По результатам исследований опубликовано 7 работ, из них 3 статьи в научных специализированных изданиях, согласно перечню ВАК Украины, 2 доклада и 2 тезиса докладов на конференции.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, четырех разделов, выводов и приложений, имеет общий объем 150 страниц. Содержит 5 приложений на 15 страницах, 33 рисунка, 7 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 143 наименований, на 14 страницах.
В первом разделе диссертационной работы исследованы основные проблемы и перспективы развития крупномасштабных информационных систем. В частности, исследованы подходы к обеспечению взаимодействия крупномасштабных гетерогенных распределенных баз данных в динамическом окружении. Исследованы причины возникновения семантической и схематической разнородности информации.
Проведен анализ методов интеграции разнородных баз данных. Исследованы такие подходы к решению проблемы обеспечения взаимодействия, как подход с сильной связью, подход со слабой связью и контекстный обмен данными. Сделано предположение о необходимости использования методов семантической интеграции, а также о внесении изменений в концепцию контекстного взаимодействия.
Проведен анализ методов представления онтологических знаний системы, являющихся основой для обеспечения качественного взаимодействия разнородных источников информации. Обоснована целесообразность интеграции онтологических спецификаций, а не данных (как предлагалось ранее), в рамках некоторого контекста. Исследованы методологии интеграции онтологий.
Обоснован выбор представления на основании графов в качестве базовой модели знаний для построения онтологической структуры базы данных.
На основании проведенных исследований сформулированы отмеченные выше цель и задачи диссертационной работы.
Во втором разделе исследуются теоретические основы контекстно-онтологического (метаконтекстного) взаимодействия. Разработаны теоретические основы представления на основании графов системы знаний метаконтекстного взаимодействия. Рассмотрены принципы представления контекстных и онтологических знаний системы. Введено понятие онтологического графа, описаны принципы его формирования. Исследованы основные свойства онтографа, сделано предположение о его многоуровневой структуре.
Разработан принцип формирования контекстно-значимых онтологических цепочек. Исследовано влияние контекстных знаний на процесс формирования динамических онтологических цепочек.
Разработаны контекстно-онтологические отношения базы знаний метаконтекстного посредника (МКП). Введены понятия базовой онтологии, интегрированной онтологии, устойчиво ассоциированной онтологии, контекстуализированной онтологии, ключевого и концептуального контекстов. Предложена схема формирования интегрированной онтологии. Разработана генетическая структура системы метаконтекстного взаимодействия.
Разработаны теоретические основы оценки качества связей информационной системы метаконтекстного взаимодействия. Разработана иерархическая структура оценок качества данных (КД). Предложена схема определения качества данных системы, исходя из категориальных оценок качества данных, полученных путем сворачивания атрибутов КД в направления качества данных, направлений в категории КД.
Третий раздел диссертационной работы посвящен разработке методов метаконтекстного обмена данными (МКОД), которые основываются на теоретических положениях, разработанных во втором разделе. Этими методами являются: метод формирования концептуальной структуры базы данных, метод контекстуализации базы данных, метод генетического поиска онтологических цепочек взаимодействия, метод численной оценки показателей качества связей онтоструктуры. Под формированием концептуальной структуры понимается процесс формирования концептуальной онтологической структуры, представляемая онтографами каждого агента интеграции и явными связями между их концептами. Процесс формирования такой структуры рассматривается как процесс отображения модели базы данных во внутреннее представление системы, включающий в себя этап выделения структурных частей, этап установления явных связей и этап присвоения связям их качественных характеристик. Онтологическая структура взаимодействия, полученная в результате концептуализации, подвергается дальнейшей контекстуализации.
С точки зрения метаконтекстного обмена данными под контекстуализацией понимается процесс выявления скрытых связей взаимодействия, а также анализ уже полученных явных связей взаимодействия онтологических объектов. Целью данного этапа является получение онтоструктуры процесса интеграции, исключающей возможность конфликтного описания информации и определяющей семантику онтологических областей наиболее точно. На основании анализа нормализованной онтологической структуры происходит поиск онтологических цепочек взаимодействия. При необходимости (если не выявлены связи между интегрируемыми объектами или выявлено несколько цепочек) производится генетический поиск наиболее точной последовательности.
В работе разработан метод определения относительных оценок качества связей онтоструктуры, смысл которых заключается в определении качества данных некоторого онтологического объекта относительно качества данных конкретной области интеграции. Рассмотрены основные атрибуты качества данных, используемые в процессе метаконтекстного посредничества, предложены формулы вычисления значений данных атрибутов. Получены формулы вычисления оценок направлений качества данных, на основании множеств атрибутов, составляющих каждое направление.
В четвертом разделе диссертационной работы разработаны алгоритмы, которые основываются на методах метаконтекстного обмена данными и определения качества данных, разработанных в третьем разделе. На основании этих алгоритмов разработана информационная технология, которая служит базой для построения системы метаконтекстного обмена данными. Разработана и представлена структура этой системы. На основании полученных теоретических результатов разработана подсистема метаконтекстного обмена данными программного комплекса информационной поддержки метаконтекстной интеграции разнородных баз данных, содержащих статистические данные психиатрической больницы, а также программный комплекс «OntoSearch» метаконтекстного поиска информации и интеграции разнородных источников данных, представленных в сети Internet. Разработаны архитектуры систем, описаны основные принципы функционирования. Проведен анализ эффективности использования предложенной технологии.
В приложениях приведены формулы вычисления категориальных оценок качества данных, блок-схемы алгоритмов метаконтекстного взаимодействия, архитектура программного комплекса «OntoSearch», иерархии экранных форм, акты внедрения.

Список литературы

ВЫВОДЫ

В диссертации приведено теоретическое обобщение и новое решение научной задачи, представленное в разработке ядра новой информационной технологии метаконтекстного обмена данными в рамках информационного обеспечения ИУС. Решение данной задачи заключается в использовании разработанных методов метаконтекстного взаимодействия к онтологическим знаниям об источниках данных, что позволяет автоматизировать процедуру определения семантики информации на основании концептуальных структур, схем данных и их информационного наполнения, и как результат позволяет устранить ограничения на интеграцию данных различных предметных областей и повысить качество результата информационного взаимодействия. Эти результаты имеют важное научное и практическое значение для обеспечения корректного взаимодействия семантически и схематически разнородных баз данных автоматизированных систем обработки информации и управления. В связи с этим в диссертационной работе:
1. Проанализированы современные подходы к обеспечению интероперабельности источников информации. Теоретически обоснована целесообразность усовершенствования подхода контекстного обмена данными с целью повышения эффективности взаимодействия больших объемов разнородных данных за счет контекстной обработки онтологических знаний.
2. Разработана модель представления онтологических знаний в виде онтологического графа, которая соответствует многоуровневой онтологической структуре источников данных, определяет взаимоотношения онтологических объектов и их свойства, учитывает качество связей между ними. Использование предложенной модели позволило обеспечить полноту описания онтологических областей и их семантических и схематических характеристик. Разработана генетическая модель представления онтологической структуры, позволившая осуществлять переход от контекстуализированной онтологической структуры к множеству представлений объектов и, как результат, упростить поиск цепочек взаимодействия путем конкретизации и сужения пространства поиска отображений объектов.
3. Реструктуризирована база знаний системы метаконтекстного обмена данными путем введения понятий базовой онтологии, интегрированной онтологии, устойчиво ассоциированной онтологии, контекстуализированной онтологии, ключевого контекста, концептуального контекста (2.3) с целью упрощения процедуры определения и разрешения конфликтов. Представлены теоретико-множественные отношения между этими понятиями. Это позволяет уменьшить длину цепочек взаимодействия в процессе интеграции баз данных.
4. Разработаны методы метаконтекстного взаимодействия: формирования концептуальной онтологической структуры (3.1), который формирует первичную многоуровневую онтологическую структуру; контекстуализации онтологической структуры (3.2), который определяет наличие конфликтов данных путем анализа явных и обнаружения скрытых связей онтоструктур и решает их; генетического поиска контекстно-значимых онтологических цепочек взаимодействия (3.4), который осуществляет выбор оптимального отображения объектов из множества возможных онтологических цепочек; метод относительной оценки иерархических показателей качества данных, который определяет критерий соответствия результата взаимодействия потребностям пользователя. На основании этих методов разработаны алгоритмы функционирования системы метаконтекстного обмена данными.
5. Разработано ядро новой информационной технологии метаконтекстного обмена данными, позволившее разработать структуру системы МКОД.
6. Проведено исследование эффективности информационных систем, разработанных с использованием технологии МКОД.
7. На основе информационной технологии метаконтекстного обмена данными разработаны: подсистема метаконтекстной интеграции программных комплексов интеграции данных отдела медицинской статистики (акт внедрения от 02.10.01), поиска и интеграции информации в сети Internet (акт внедрения от 12.09.01) и комплекса информационной поддержки технологического процесса, (акт внедрения от 16.01.02). Проведено исследование эффективности использования систем метаконтекстного взаимодействия. Полученные в работе результаты внедрены в учебный процесс в курсах „Математические модели информационных процессов и управления динамическими объектами” та „Интеллектуальные технологии в языковых системах” на кафедре программного обеспечения ЭВМ Харьковского национального университета радиоэлектроники.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Бондаренко М.Ф., Дударь З.В., Белецкий Е.В., Байгозина О.Г. Структура системы контекстного обмена данными. // Проблемы бионики. Х., 1999. Вып.50. С. 18-24.
2. Ворочек О.Г. О методах метаконтекстной интеграции крупномасштабных разнородных баз данных// Сборник научных трудов Вестник национального технического университета «ХПИ». -Вып.15- 2001. С. 42-48.
3. Ворочек О.Г. Про застосування алгоритмів семантичної обробки інформації для побудови інтелектуальних інформаційних систем метаконтекстної взаємодії.// Збірка наукових праць „Вісник Національного університету „Львівська політехніка”. - Вип.443 -2002. с.175-179
4. Байгозина О.Г. Онтологии и их использование во взаимодействующих информационных системах.// Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье: Сборник научных трудов ХГПУ. Вып. 7.Ч. 1: - ХГПУ, 1999.
5. Байгозина О.Г. О модели процесса интеграции крупномасштабных гетерогенных баз данных в системах поддерживающих контекстный обмен данными.// 2 научно-методическая конференция «Использование компьютерных технологий в учебном процессе».Научн. труды ХТУРЭ, Харьков, 1998.
6. Ворочек О.Г. About using of the Information’s Semantic Prosessing Algorithms for the Metacontext Interactions’ Intellectual Information Systems Desighning// Тез. доп. Міжнародної науково-технічної конференції „Сучасні проблеми радіоелектроніки, телекомунікацій та комп’ютерної інженерії” TCSET’2002. 2002. c.276-277.
7. Baygozina O.G. «Using ontology in the context mediator system»// 6-я Международная конференция «Теория и техника передачи, приема и обработки информации» («Новые информационные технологии»): Сб. научных трудов. Харьков: ХТУРЭ, 2000.-с.20-21.
8. H.Garcia Molina. The TSIMMS approach to mediation: data models and languages.// Proc. Conf. on Next Generation Information Technologies and Systems, 1995.
9. Goh C., Siegel M., Madnick S. Context Interchange: Overcoming The Challenges of Large-Scale Interoperable Database Systems in a Dynamic Environment.//3 International Conference on Information and Knowledge Management, 1994.
10. Белецкий Е.В. Методы, модели и алгоритмы контекстного обмена данными и их использование при проектировании информационных систем: Дис канд. техн. наук: 05.13.06. Х., 2000.
11. Калиниченко Л.А. СИНТЕЗ: язык определения, проектирования и программирования интероперабельных сред неоднородных информационных ресурсов (вторая редакция), 1993.
12. Kalinichenko L.A. Complementary Architecture Integrating Industrial and Semantic Interoperation Environments/ Institute for Problems of Informatics, Russion Academy of Sciences, Technical Report, 1993.
13. Siegel, M., and Mednik, S. Context interchange: sharing the meaning of data / ACM SIGMOND Record 20, 4. - Dec 1991.-р. 77-78.
14. Siegel, M., and Mednik, S. A Metadata approach to solving semantic conflict. / In Proceeding of the 17th International Conference on Very Large Data Bases -1991. - pp. 133-145.
15. Integration of information Systems: Bridging Heterogeneous Databases. / Editing by Amar Gupta, Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology.-1996.
16. Sheth, A. P., and Larson, J. A. Federated database systems for managing distributed, heterogeneous, and autonomous databases. ACM Computing Surveys 22. -3, - 1990.- р.183-236.
17. G. Wiederhold. Mediators in the architecture of future information systems// IEEE Computer, -March 1992. - p. 38-49.
18. G. Wiederhold. Mediation in information systems// ACM Comp. Surveys. - vol. 27, no.2, - June 1995. - p. 265-267.
19. S. Madnick. Are we moving toward an information superhighway or a Tower of Babel? The challenge of large scale semantic heterogeneity// Proc. IEEE International Conference on Data Engineering,- 1996,- p. 2-8.
20. R. Neches, R.E. Fikes, T. Finin, T.R. Gruber, T.Senator, W.R. Swartout. Enabling technology for knowledge sharing// AI Magazine, 12(3),- 1991. р. 36-56.
21. C. Goh, S. Bressan, S. Madnick, and M. Siegel. Context interchange: representing and reasoning about data semantics in heterogeneous systems// MIT Sloan School of Management Working Paper #3928, Dec. 1996.
22. Tomasic A., Rashid L., Valduries P. Scaling heterogeneous databases and the design of DISCO// Proc. Of the Intl. Conf. on Distributed Computing Systems, 1995.
23. R Studer, V. Benjamins, D. Fensel. Knowledge engineering, principles and methods. Data and Knowledge Engineering, 25(1-2): 161-197,1998
24. Gruber T. Towards principles for the design of ontologies used for knowledge sharing// International Journal of Human-Computer Studies, 43: 907-928,- 1995.
25. G. van Heijst, A. T. Schreiber, and B. J. Wielinga. Using explicit ontologies in KBS development// International Journal of Human-Computer Studies, 46(2/3).- 1997.- 183292
26. M. R. Genesereth and R. E. Fikes. Knowledge interchange format, version 3.0, reference manual/ Technical report, Logic-92-1, Computer Science Dept., Stanford University, 1992.
27. .N. Guarino. Some ontological principles for designing upper level lexical resources. In Proceedings of the First International Conference on Language Resources and Evaluation, Granada, 1998.
28. D. B. Lenat and R. V. Guha. Building large knowledge-based systems. Representation and inference in the Cyc project. Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1990.
29. R. Mizoguchi, J. Vanwelkenhuysen, and M. Ikeda. Task ontology for reuse of problem solving knowledge// In N. J. I. Mars, editor, Towards Very Large Knowledge Bases: Knowledge Building & Knowledge Sharing., pages 4657. IOS Press, Amsterdam, NL, 1995.
30. K. Mahesh. Ontology development for machine translation: Ideology and methodology/ Technical report, Computer Research Laboratory, New Mexico State University, 1996.
31. Guarino, N. Formal Ontology and Information Systems/ in N. Guarino, ed., ‘Formal Ontology in Information Systems’, IOS Press, -1998.- pp. 315.
32. J. F. Sowa. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Book draft, 1997.
33. Sowa J. F. Top-Level Ontological Categories// International Journal of Human Computer Studies 43(5/6), -1995.-р. 669685.
34. Swartout, B., Patil, R., Knight, K. & Russ, T. Toward Distributed Use of Large-Scale Ontologies//AAAI97 Spring Symposium Series, workshop on Ontological Engineering. - 1997.
35. Uschold, M. & Gruninger, M. Ontologies: Principles, Methods and Applications/ Knowledge Engineering Review,- 11(2).- 1996.
36. K. Knight and S. Luk. Building a large knowledge base for machine translation. // AAAI94, 1994.
37. Farquhar, A., Fikes, R. & Rice, J. Tools for Assembling Modular Ontologies in Ontolingua// AAAI97 Proceedings, -1997.-p. 436441.
38. Fernández M., Gómez-Pérez A., Juristo N. METHONTOLOGY: From Ontological Art Towards Ontological Engineering// Symposium on Ontological Engineering of AAAI. - Stanford (California). -March 1997.
39. Gómez-Pérez A., Rojas M. D. Ontological Reengineering and Reuse// European Knowledge Acquisition Workshop (EKAW). -1999.
40. The KACTUS Booklet version 1.0. Esprit Project 8145. September, 1996.
41. Schreiber G., Wielinga B., Jansweijer W. The KACTUS View on the ‘O’ World// Proceedings of the National Dutch AI Conference. NAIC’95. -1995.
42. B. Chandrasekaran, J.R. Josephson, and V.R. Benjamins. Ontologies: What are they? Why do we need them? //IEEE Intelligent Systems and Their Applications, -14(1):20 Special Issue on Ontologies 26, 1999..
43. Swartout B., Patil R., Knight K., Russ, T. Toward Distributed Use of Large-Scale Ontologies// ‘AAAI97 Spring Symposium Series, workshop on Ontological Engineering’-1997.
44. Uschold, M.; Grüninger, M. Ontologies: Principles Methods and Applications// Knowledge Sharing and Review. -Vol. 2. -1996.
45. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности / Г.К. Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев. Х. Основа, 1997.-112с.
46. Модели и системы представления знаний: Межвузовский сборник научных трудов / МИРЭА. - М., 1990.
47. Минский М. Фреймы для представления знаний. - М.: Мир,1980.
48. Ревунков Г.И., Самохвалов Э.Н., Чистов. Базы, банки данных и знаний. - М.: Высшая школа, 1992.
49. Четвериков В.Н. и др. Базы и банки данных./ В.Н.Четвериков, Г.И.Ревунков, Э.Н.Самохвалов; Под ред. В.Н.Четверикова.- М.: Высшая школа, 1987.
50. Knight K., Luk S. Building a Large Knowledge Base for Machine Translation// AAAI94 Proceedings, -1994, p. 773778.
51. Reinhard Diestel. Graph Theory./ Springler-Verlag, NY, 2000.
52. Ярушек В.Е., Рось А.А. Совершенствование технологии разработки ПО АСУ на основе концепций баз знаний./ УС и М- Научно- производственный журнал, 6(104) 1989.-Киев: Наукова думка, 1989.
53. Т.А. Гаврилова. От поля знаний к базе знаний - через формализацию./ Представление знаний и экспертные системы. Сб. научн. трудов. Под ред. проф В.В.Александрова, Ленинград, АН СССР, Лен. Инст. Информатики и автоматизации, 1989, стр. 16-24.
54. Т.Н. Ананьева, В.В. Бондарь, Д. Лангбайн, М.Ф. Мизинцева. Концепция лингвистического обеспечения проблемно- ориентированной базы знаний//Научно-техническая информация, Серия 2: Информационные процессы и системы, №6, - АН СССР, Москва. -1991.
55. Приобретение знаний: Пер. с япон./ Под ред. С.Оуги, Ю. Саэки.- М.: Мир,1990.
56. Цаленко М.Ш. Семантические и математические модели данных/ Информатика, т.9.-М.:ВИНИТИ, 1985.
57. Д.О. Брюхов, В.И.Задорожный, Л.А.Калиниченко, М.Ю.Курошев, С.С.Шумилов. Интероперабельные информационные системы: архитектуры и технологии. / СУБД, 4.-1995.- стр. 96-113.
58. А.Зильбершац, С. Здоник. Стратегические направления в системах баз данных./ СУБД, 4-1997.- стр.4-23.
59. Шабанов-Кушнаренко Ю.П. Теория интеллекта. Технические средства.-Харьков: Вища шк., 1986. 134 с.
60. А.В. Баталин, А.Д. Тевяшев, Ю.П. Шабанов-Кушнаренко. О системном анализе информационных процессов./Радиоэлектроника и информатика. №3.-1998.-с.102-110.
61. Хювенен Э., Сеппянен Й. Мир Лиспа// В 2-х томах. Т.1: Введение в язык Лисп и функциональное программирование. Пер. с финск. М.: Мир, 1990.
62. Бондаренко М.Ф., Гребенюк В.О., Кайкова О.Б., Терзіян В.Я. Теорія багаторівневих семантичних сіток: Навч. посібник.- Харків, ХТУРЕ, 1997.
63. J. F. Sowa. Conceptual Graphs as a universal knowledge representation.// Computers Math. Applic. Semantic Networks in Artificial Intelligence.-Vol. 23 № 2-5. -1992, - p. ix-x.
64. Цаленко М.Ш. Философия и математика моделирования процессов обработки информации (на примере реляционных моделей баз данных).//Семиотика и информатика. Вып.13. М.:ВИНИТИ, 1979. С.150-183.
65. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. М.: Наука, 1983. 358 с.
66. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982. - 360 с.
67. Попов Э.В. Экспертные системы. М.:Наука, 1987. 288 с.
68. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в управлении. М.: Энергия, 1980. 238 с.
69. Осыка А.Ф. О распознавании элементов значения текста: Сообщ.2// Проблемы бионики. Вып. 39. Харьков: Вища шк., 1987. с. 12-20.
70. Kim, W., and Seo, J. Classifying schematic and data heterogeneity in multibase systems / IEEE Computer 24, 12 -1991,- р.12-18.
71. Borst P., Akkermans H., Top, J. Engineering Ontologies// International Journal of Human Computer Studies special issue Using Explicit Ontologies in KBS Development” 46(2/3), - 1997.- р.365406.
72. M. Gruninger and M. Fox. Methodology for the design and evaluation of ontologies// Proceedings of the Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing held in conjunction with IJCAI-95, Montreal, Canada, 1995.
73. Gangemi A., Pisanelli D. M., Steve, G. Ontology Integration: Experiences with Medical Terminologies// N. Guarino, ed., ‘Formal Ontology in Information Systems’, IOS Press,- 1998. - p. 163178.
74. J. A. Bateman, B. Magnini, and G. Fabris. The generalized upper model knowledge bare: Organization and use/ N. J. I. Mars, editor, Towards Very Large Knowledge Bases: Knowledge Building & Knowledge Sharing., pages 6072. IOS Press, Amsterdam, NL, 1995.
75. Gruber, T. R. The Role of Common Ontology in Achieving Sharable, Reusable Knowledge Bases/ In J. A. Allen, R. Fikes, & E. Sandewall (Eds.), Principles of Knowledge Representation and Reasoning: Proceedings of the Second International Conference, Cambridge, MA, pages 601-602, Morgan Kaufmann. -1991.
76. Gruber, T. R.. Ontolingua: A mechanism to support portable ontologies/ Technical Report KSL 91-66, Stanford University, Knowledge Systems Laboratory. Revision. -1992.
77. Gruber T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications// Knowledge Acquisition, 5, 1993.
78. Gruber, T. R., Tenenbaum, J. M., & Weber, J. C. Toward a knowledge medium for collaborative product development/ In J. S. Gero (Eds.), Artificial Intelligence in Design ‘92. Boston: Kluwer Academic Publishers. -1992.
79. Guarino N. Concepts, Attributes, and Arbitrary Relations: Some Linguistic and Ontological Criteria for Structuring Knowledge Bases. Data and Knowledge Engineering, 8, 249-261. -1992.
80. H. Sofia-Pinto. Some Issues on Ontology //Integration Proceedings of the IJCAI-99 workshop on Ontologies and Problem-Solving Methods (KRR5) Stockholm, Sweden, August 2, 1999.
81. Kim, W. & Lochovsky, F. Object-Oriented Concepts, Databases, and Applications. NewYork: ACM Press - 1989.
82. Liepins G., Uppuluri V. Data Quality Control: Theory and Pragmatics. New York: Marcel Dekker, Inc - 1990.
83. McCune W. W., Henschen L. J. Maintaining State Constraints in Relational Databases//Acta Information,- 18(1),- р.46-48. -1989.
84. Nicholas J. M. Logic for Improving Integrity Checking in Relational Databases.//Acta Information,-18,- р.227-253. - 1982.
85. Orman L. Constraint by Example// Proceedings of Third Annual Workshop on Information Technologies and Systems (WITS), -p. 40-47,- Orlando, Florida. - 1993.
86. Клини С. Математическая логика. М.:Мир, 1973. 478 с.
87. Tu, S. & Wang, R. Y. Modeling Data Quality and Context through Extension of the ER Model// A.Hevner & N. Kamel (Ed.), Proceedings of Third Annual Workshop on Information Technologies and Systems (WITS-93), -p. 40-47,- Orlando, Florida.- 1993.
88. Wand Y., Wang R. Y. Anchoring Data Quality and Context through Extension of the ER Model// (No. TDQM-94-03). MIT Sloan School of Management - 1994.
89. Wang R. Y., Reddy M. P., Gupta A. An Object-Oriented Implementation of Quality Data Products// A. Hevner & N. Kamel (Ed.), Proceedings of Third Annual Workshop on Information Technologies and Systems (WITS-93), - pp. 48-56, - Orlando, Florida - 1993.
90. Wang R. Y., Storey V. C., Firth C. Data Quality Research: A Framework, Survey, and Analysis// Data Quality: A Critical Issue in the 1990's and Beyond. (pp. Orlando, Florida: Data Quality Panel of the third Workshopon Information Technologies and Systems (WITS-93) -1993.
91. Agmon N., N. Ahituv. Assessing Data Reliability in an Information Systems.// Journal of Management Information Systems.- 4(2),- Fall 1987,- p. 34-44.
92. Angeles P. A. Dictionary of Philosophy, Harper Perennial, New York, N.Y., -1981.
93. Ballou D. P., H. L. Pazer. Modeling Data and Process Quality in Multi-input, Multi-output Information Systems// Management Science, -31 (2), -February1985.- p. 150-162.
94. Brodie M. L. Data Quality in Information Systems// Information and Management.-3, -1988.- pp.245-258.
95. Bunge, M., Ontology I: The Furniture of the World//D. Reidel Publishing Company. Boston, -1977.
96. Elmasri R., S. Navathe. Fundamentals of Database Systems. The Benjamin/Cummings Publishing Co., Inc. Reading, MA, -1994.
97. Halloran D., S. Manchester, J. Moriarty, R.Riley, J. Rohrman and T. Skramstad. Systems Development Quality Control// MIS Quarterly. -2(4),- December 1978,- p. 1-12.
98. Hansen J. V. Audit Considerations in Distributed Processing Systems// Communications of the ACM. -26(5) - August 1983.- p. 562-569.
99. Kent W. Data and Reality. North Holland. New York, -1978.
100. Kriebel C. H. Evaluating the Quality of Information Systems // Szysperski and Grochlaed. Design and Implementation of Computer Based Information Systems.- Sijthtoff & Noordhoff. Germantown. -1979.
101. Paradice D.B., W. L. Fuerst. An MIS data quality methodology based on optimal error detection //Journal of Information Systems.-1 (1),- Spring 1991.- p. 48-66.
102. Redman T. C. Data Quality: Management and Technology. Bantam Books. New York, -1992.
103. Svanks M. I. Integrity analysis: methods for automating data quality assurance// EDP Auditors Foundation, Inc.- 30 (10), -December 1984. -p. 595-605.
104. Wand Y., R. Weber. An Ontological Model of an Information System// IEEE Transactions of Software Engineering.-16 (11),-November 1990, - p. 1282-1292.
105. Wand Y., R. Weber. On the Ontological Expressiveness of Information Systems Analysis and Design Grammar// Journal of Information systems.-3( 3),- 1993.- p. 217-237.
106. Wand Y., R. Weber. On the Deep Structure of Information Systems// Working Paper, Faculty of Commerce, The University of British Columbia, and the Department of Commerce, The University of Queensland, -May 1994.
107. Wang R. Y., M. P. Reddy and H. B. Kon. Toward Quality Data: An Attribute-based Approach// Journal of Decision Support Systems (DSS), -1994.
108. Zmud R. Concepts, Theories and Techniques: An Empirical Investigation of the Dimensionality of the Concept of Information// Decision Sciences.- 9 (2),- April 1978, -p. 187-195.
109. S. Ceri and G. Pelagatti. Distributed Databases: Principles and Systems. - New York: McGrow-Hill, -1984.
110. S. Ceri, B. Pernici, and G. Wiederhold. Distributed Database Design Methdologies. // Proc. IEEE, - 75(5),- May 1987, - p. 533-546.
111. D. DeWitt and J. Gray. Parallel Database Systems: The Future of High-Performance Database Systems. -Communications of ACM, June 1992, 35(6), pp. 85-98.
112. H. Garsia-Molina and B. Lindsay. Research Directions for Distributed Databases// IEEE Q. Bull. Database Eng., -December 1990,- 13(4),- p. 12-17.
113. M.T. Еzsu, U. Dayal, and P. Valduriez (eds). Distributed Object Management. - San Mateo: Morgan Kaufmann, 1994.
114. P.G. Selinger, M.M. Astrahan, D.D. Chamberlin, R.A. Lorie, and T.G. Price. Access Path Selection in a Relational Database Management System// Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. on Management of Data, -Boston, Mass., -May 1979, -p. 23-34.
115. D. Shasha. Database Tuning: a Principled Approach. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall,-1992.
116. A. Sheth and J. Larson. Federated Databases: Architectures and Integration// ACM Comput. Surv., -September 1990, -22(3),- p. 183-236.
117. P. Valduries. Parallel Database Systems: Open Problems and New Issues// Distributed and Parallel Databases, -April 1993, -1(2),- p. 137-165.
118. Бондаренко М.Ф. Математические модели морфологических и фонетических отношений и их применение для автоматической обработки речевых сообщений: Дис. д-ра техн. Наук. Харьков, 1984. 300 с.
119. Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык. М.: Мир, 1976. 215с.
120. Глушков В.М. Мышление и кибернетика. - М.: Знание, 1966. 320с.
121. Daruwala A., Goh C. H., Hofmeister S., Hussein K., Madnick S., and Siegel M. The context interchange network prototype// In Proc of the IFIP WG2.6 Sixth Working Conference on Database Semantics (DS6) (Atlanta, GA, May 10 -- Jun 2 1995).
122. Faquhar A., Dappert A., Fikes R., and Pratt W. Integrating information sources using context logic// AAAI95 Spring Symposium on Information Gathering from Distributed Heterogeneous Environments-1995.
123. Диалоговые системы в АСУ/ Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Энергоатомиздат, 1983. 206с.
124. Gruber, T. R. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases. In Principles of Knowledge Representation and Reasoning//Proceedings of the 2nd International Conference, J. A. Allen, R. Files, and E. Sandewall, Eds., Morgan Kaufmann,-Cambridge, MA,- 1991.- p. 601-602.
125. Hull R., and King R. Semantic database modeling: survey, applications, and research issues//ACM Computing Surveys -19, 3- 1987, -р.201-260.
126. Hurson A. R., Bright M. W. and Pakzad S. H. Multidatabase Systems: an advanced solution for global information sharing// IEEE Computer Society Press,- 1994.
127. Kifer M., Lausen G. and Wu J. Logical foundations of object-oriented and frame-based languages// JACM,- 4,- 1995. р. 741-843.
128. Landers T., Rosenberg R. An overview of Multibase// Proceedings 2nd International Symposium for Distributed Databases, - 1982,- p. 153-183.
129. Litwin W., Abdellatif A. An overview of the multi-database manipulation language MDSL// Proceedings of the IEEE -75, 5- 1987, - р.621-632.
130. Lloyd, J. W. Foundations of logic programming, 2nd, extended ed. SpringerVerlag, -1987.
131. Lloyd J. W., Topor R. W. Making prolog more expressive// Journal of Logic Programming. - 1, 3- 1984,- р.225-240.
132. McCarthy J. Notes on formalizing context// In Proceedings 13th IJCAI. -1993.
133. Papakonstantinou Y., Garcia-Molina H., Widom J. Object exchange across heterogeneous information sources// Proc. IEEE International Conference on Data Engineering,-March 1995.
134. Scheuermann P., Yu C., Elmagarmid A., Garcia-Molina H., Manola F., McLeod D., Rosenthal A., Templeton M. Report on the workshop on heterogeneous database systems// ACM SIGMOD RECORD,- 19, 4- Dec 1990,- р.23-31.
135. Sciore E., Siegel M., and Rosenthal A. Using semantic values to facilitate interoperability among heterogeneous information systems// ACM Transactions on Database Systems.- 19, 2- June 1994,- р.254-290.
136. Y. Arens and C. Knobloch. Planning and reformulating queries for semantically modeled multidatabase// Proc. of the Intl. Conf. on Information and Knowledge Management, -1992.
137. A. Levy, A. Rajaraman, and J. Ordille. Query answering algorithms for information agents// Proc. 13th National Conf. on Artificial Intelligence, -Aug. 1996. -p. 40-47.
138. M. Genesereth, A. Keller, O. Duschka. Infomaster: an information integration system// Proc. 1997 ACM SIGMOD Conference, -May 1997,- p. 539-542.
139. Y. Papakonstantinou, A. Gupta, and L. Haas. Capabilities based query rewriting in mediator systems// Proc. 4th Intl. Conf. on Paralled and Distributed Information Systems,-1996.
140. H. Garcia-Molina. The TSIMMIS approach to mediation: data models and languages// Proc. Conf. on Next Generation Information Technologies and Systems, -1995.
141. D. Woelk, P. Cannata, M. Huhns, W. Shen, and C. Tomlinson. Using Carnot for enterprise information integration.// Second International Conf. on Parallel and Distributed Information Systems,- Jan. 1993,- p. 133-136.
142. D. Woelk, W. Shen, M. Huhns and P. Cannata. Model driven enterprise information management in Carnot// in Charles J. Petrie Jr., ed., Enterprise Integration Modeling: Proc. of the First International Conference, MIT Press, Cambridge, MA, -1992.

143. Terenziani P. Towards a causal ontology coping with the temporal constraints between causes and effects// In N. Guarino & R. Poli (Eds.), International Workshop on Formal Ontology, Padova, Italy.-1993.