Rule-based and user feedback-driven decision support system for transforming automatically-generated alignments into information-integration alignments

Data
2020-01-07
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Resumo
A conceção de ontologias é amplamente influenciada pelos conhecimentos e experiências dos autores, sua interpretação do domínio e aplicação alvo, resultando em ontologias distintas. Portanto, quando duas organizações precisam de interagir usando ontologias, não está garantido um entendimento comum do domínio. O alinhamento de ontologias (ou esquemas), como processo de criação de correspondências entre entidades de duas ontologias (ou esquemas) diferentes, é visto como uma solução para ultrapassar as heterogeneidades encontradas. Apesar da existência de algoritmos de alinhamento automático, estes geram alinhamentos incompletos, incorretos e contraditórios, o que impede a sua aplicação direta em cenários de interoperabilidade baseada em ontologias. De facto, os resultados obtidos com os sistemas de alinhamento automático encontram-se abaixo do exigido por algumas tarefas de mediação de ontologias, tal como consulta e transformação de dados entre sistemas, exigindo por isso a intervenção do perito. O objetivo deste trabalho é o de propor um método que auxilie o perito a corrigir e completar os alinhamentos gerados automaticamente de modo a obter alinhamentos capazes de suportar a integração de informação. O processo de corrigir e completar os alinhamentos consiste em identificar e resolver os cenários de alinhamento que necessitam de uma decisão contextualizada, semântica e muitas vezes baseada no ser-humano: aceitar ou rejeitar correspondências. Como as decisões influenciam outros cenários, tanto as decisões de aceitação como as de rejeição de correspondências são consideradas no processo, influenciando e ajudando a resolver outros cenários. Para isso, são definidas regras que capturam as condições nas quais uma correspondência requer uma decisão do ser-humano. Propõe-se um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) que aplica essas regras de modo a reduzir o número de decisões do utilizador, (i) permitindo diferentes níveis de participação (variando de automático a dependente do utilizador) e (ii) propagando as decisões a outras situações. Para proporcionar uma prova de conceito para a arquitetura, bem como para realizar experiências, é desenhado e implementado um protótipo que incorpora a investigação teórica e que oferece uma interface gráfica intuitiva e fácil de usar na tomada de decisão. O protótipo é ainda aplicado a um caso de negócio. A avaliação do protótipo é realizada utilizando conjuntos de dados disponíveis on-line e os resultados das experiências são avaliados qualitativamente através de métricas analíticas padrão. As experiências mostram que os resultados obtidos com o Sistema de Apoio à Decisão melhoram (i) independentemente do modo de operação e (ii) à medida que a participação do perito no processo aumenta.
The design of ontologies is largely influenced by the ontology designers’ backgrounds, their interpretation of the domain and targeting application. For that reason, when two organizations adopting ontologies need to interact, a common understanding of the domain is not guaranteed due to the heterogeneity of their ontologies. Ontology (or schema) matching, as a process of establishing correspondences between entities of two different ontologies (or schemas), known as alignment, is seen as a solution in overcoming the heterogeneities that are found. Despite the existence of automatic matching algorithms, they generate incomplete, incorrect and contradictory alignments; preventing their direct application in ontology-based interoperability scenarios. In fact, the ontology matching results obtained with automatic systems are below the requirement for certain ontology mediation tasks, such as query and data transformation between systems; thus, it requires the expert intervention. The goal of this work is to propose a method that assists the expert in correcting and completing automatically-generated alignments, towards information-integration suitable alignments. The correction and completion process consists in identifying and resolving the matching scenarios that need a contextualized, semantic and often human-based decision: accepting or rejecting correspondences. Because the decisions have influence in other scenarios, both the acceptance and rejection correspondence decisions are considered in the process, influencing and helping in resolving other scenarios. For that, declarative rules are defined in order to capture the conditions in which a correspondence requires a human-based decision A rule-based Decision Support System (DSS) applies these rules in order to reduce the number of user decisions, both by (i) allowing different participation levels (ranging from automatic to humandependent) and (ii) propagating the decisions to other situations. To provide a proof of concept for the architecture, as well as a testbed for the experiments, a working prototype that embodies the theoretical research is designed and implemented, offering an intuitive, easy to use and clear graphical interface, to assist the users deciding. The prototype is also applied to a business case. The prototype evaluation is performed using available online data sets and the experiment results are evaluated qualitatively through standard analytical metrics. The experiments show that the accuracy attained with the DSS improves (i) regardless of the operation mode and (ii) as the participation of the expert in the process increases.
Descrição
This work is presented to Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro for compliance with the requirements for obtaining the degree of Doctor of Philosophy in Computer Science
Palavras-chave
ontology matching , ontology alignment
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