Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data

Ontology-based knowledge representation models in the context of big data are one way to reduce complexity for data processing across methods of semantic description. This research paper aims at providing an overview of the methods and techniques for efficient management of the ontology-based models...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2021
Автор: Novytskyi, O.V.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Інститут програмних систем НАН України 2021
Назва видання:Проблеми програмування
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/183492
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data / O.V. Novytskyi // Проблеми програмування. — 2021. — № 4. — С. 19-25. — Бібліогр.: 17 назв. — англ.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-183492
record_format dspace
spelling irk-123456789-1834922022-03-28T01:33:34Z Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data Novytskyi, O.V. Моделі і засоби систем баз даних та знань Ontology-based knowledge representation models in the context of big data are one way to reduce complexity for data processing across methods of semantic description. This research paper aims at providing an overview of the methods and techniques for efficient management of the ontology-based models that improve big data systems. For this case, the shapes constraint language (SHACL) for information validation was reviewed as the key method. The knowledge representation systems and reasoners are studied and reviewed in the paper as well. It describes approaches based on ontologies in the context of big data. The proper management of ontology-based knowledge representation models through offered methods and techniques brings improved data integration, big data quality, and business process integration. Онтологічні моделі представлення знань у контексті великих даних є одним із способів зменшити складність обробки даних за допомогою семантичних методів. У статті розглянуто методи і засоби ефективного управління моделями на основі онтологій, які покращують системи великих даних. Для цього випадку мова вираження обмежень форм (SHACL) для перевірки інформації була розглянута як ключовий метод. У статті також досліджуються та розглядаються представлення знань та методи виводу. Належне управління моделями представлення знань на основі онтології за допомогою запропонованих методів і засобів забезпечує покращену інтеграцію даних, якість великих даних та інтеграцію бізнес-процесів. 2021 Article Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data / O.V. Novytskyi // Проблеми програмування. — 2021. — № 4. — С. 19-25. — Бібліогр.: 17 назв. — англ. 1727-4907 DOI: http://doi.org/10.15407/pp2021.04.019 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/183492 004.6 en Проблеми програмування Інститут програмних систем НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language English
topic Моделі і засоби систем баз даних та знань
Моделі і засоби систем баз даних та знань
spellingShingle Моделі і засоби систем баз даних та знань
Моделі і засоби систем баз даних та знань
Novytskyi, O.V.
Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data
Проблеми програмування
description Ontology-based knowledge representation models in the context of big data are one way to reduce complexity for data processing across methods of semantic description. This research paper aims at providing an overview of the methods and techniques for efficient management of the ontology-based models that improve big data systems. For this case, the shapes constraint language (SHACL) for information validation was reviewed as the key method. The knowledge representation systems and reasoners are studied and reviewed in the paper as well. It describes approaches based on ontologies in the context of big data. The proper management of ontology-based knowledge representation models through offered methods and techniques brings improved data integration, big data quality, and business process integration.
format Article
author Novytskyi, O.V.
author_facet Novytskyi, O.V.
author_sort Novytskyi, O.V.
title Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data
title_short Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data
title_full Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data
title_fullStr Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data
title_full_unstemmed Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data
title_sort methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of big data
publisher Інститут програмних систем НАН України
publishDate 2021
topic_facet Моделі і засоби систем баз даних та знань
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/183492
citation_txt Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data / O.V. Novytskyi // Проблеми програмування. — 2021. — № 4. — С. 19-25. — Бібліогр.: 17 назв. — англ.
series Проблеми програмування
work_keys_str_mv AT novytskyiov methodsandtechniquesformanagementofontolodgybasedknowledgerepresentationmodelsinthecontextofbigdata
first_indexed 2023-10-18T22:57:02Z
last_indexed 2023-10-18T22:57:02Z
_version_ 1796156858728185856