Semantic web and Wiki-systems

Semantic web and Wiki-systems

An analytical review of recent results was presented. It’s related to the creation of the Semantic Web and a number of issues, systems, technologies,thatare developing actively in the general direction of the Internet. Special attention is given to research of ontologies and Wiki technologies.Proble...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2025
Hauptverfasser: Glibovets, A.M., Glibovets, M.M., Pokopcev, D.E., Sydorenko, M.O.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: PROBLEMS IN PROGRAMMING 2025
Schlagworte:
UDC 519.683
Online Zugang:https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/786
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Problems in programming
Завантажити файл: Pdf

Institution

Problems in programming
id pp_isofts_kiev_ua-article-786
record_format ojs
resource_txt_mv ppisoftskievua/8a/21faed2603f4a14ea49cb7ad0be9758a.pdf
spelling pp_isofts_kiev_ua-article-7862025-08-27T13:30:47Z Semantic web and Wiki-systems Cемантическая паутина и Wiki-системы Glibovets, A.M. Glibovets, M.M. Pokopcev, D.E. Sydorenko, M.O. UDC 519.683 УДК 519.683 An analytical review of recent results was presented. It’s related to the creation of the Semantic Web and a number of issues, systems, technologies,thatare developing actively in the general direction of the Internet. Special attention is given to research of ontologies and Wiki technologies.Problems in programming 2013; 1: 45-67 Представлен аналитический обзор современных результатов, связанных с созданием семантического Webа и целого ряда проблем, систем, технологий, активно разрабатываемых в общем направлении развития Интернета. Особое внимание уделяется исследованиям онтологий и Wiki технологиям.Problems in programming 2013; 1: 45-67 PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2025-08-27 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/786 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 1 (2013); 45-67 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 1 (2013); 45-67 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 1 (2013); 45-67 1727-4907 ru https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/786/838 Copyright (c) 2025 PROBLEMS IN PROGRAMMING
institution Problems in programming
baseUrl_str https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date 2025-08-27T13:30:47Z
collection OJS
language Russian
topic
UDC 519.683
spellingShingle
UDC 519.683
Glibovets, A.M.
Glibovets, M.M.
Pokopcev, D.E.
Sydorenko, M.O.
Semantic web and Wiki-systems
topic_facet
UDC 519.683

УДК 519.683
format Article
author Glibovets, A.M.
Glibovets, M.M.
Pokopcev, D.E.
Sydorenko, M.O.
author_facet Glibovets, A.M.
Glibovets, M.M.
Pokopcev, D.E.
Sydorenko, M.O.
author_sort Glibovets, A.M.
title Semantic web and Wiki-systems
title_short Semantic web and Wiki-systems
title_full Semantic web and Wiki-systems
title_fullStr Semantic web and Wiki-systems
title_full_unstemmed Semantic web and Wiki-systems
title_sort semantic web and wiki-systems
title_alt Cемантическая паутина и Wiki-системы
description An analytical review of recent results was presented. It’s related to the creation of the Semantic Web and a number of issues, systems, technologies,thatare developing actively in the general direction of the Internet. Special attention is given to research of ontologies and Wiki technologies.Problems in programming 2013; 1: 45-67
publisher PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate 2025
url https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/786
work_keys_str_mv AT glibovetsam semanticwebandwikisystems
AT glibovetsmm semanticwebandwikisystems
AT pokopcevde semanticwebandwikisystems
AT sydorenkomo semanticwebandwikisystems
AT glibovetsam cemantičeskaâpautinaiwikisistemy
AT glibovetsmm cemantičeskaâpautinaiwikisistemy
AT pokopcevde cemantičeskaâpautinaiwikisistemy
AT sydorenkomo cemantičeskaâpautinaiwikisistemy
first_indexed 2025-09-17T09:22:37Z
last_indexed 2025-09-17T09:22:37Z
_version_ 1850409895407386624
fulltext Експертні та інтелектуальні інформаційні системи © А.Н. Глибовец, Н.Н. Глибовец, Д.Е. Покопцев, М.О. Сидоренко, 2013 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2013. № 1 45 УДК 519.683 А.Н. Глибовец, Н.Н. Глибовец, Д.Е. Покопцев, М.О. Сидоренко CЕМАНТИЧЕСКАЯ ПАУТИНА И WIKI-СИСТЕМЫ Представлен аналитический обзор современных результатов, связанных с созданием семантического Webа и целого ряда проблем, систем, технологий, активно разрабатываемых в общем направлении раз- вития Интернета. Особое внимание уделяется исследованиям онтологий и Wiki технологиям. Введение Интернет – всемирная система объ- единенных компьютерных сетей, исполь- зующая для связи и маршрутизации паке- тов данных протоколы TCP/IP. Паутина (Web) – глобальное информационное про- странство, работающее на физической ин- фраструктуре Интернета, используя про- токол HTTP и идентификаторы ресурсов URI (Universal Resource Identifier). Для улучшения автоматизированной (машин- ной) обработки информации необходимо совершенствовать форму ее представления [1–3]. Технология Semantic Web определя- ет подход к решению этой задачи путем трансформации информационного напол- нения Интернета в глобальную базу зна- ний c помощью созданной сети докумен- тов – семантической паутины (СП), содержащих метаданные о ресурсах. Для построения такого решения требо- валось разработать и реализовать новую информационно-коммуникационную мо- дель, аналогичную семиуровневой моде- ли OSI, но в приложении к Web и c ориентацией на обмен информацией, а не данными. Семантическая паутина (Semantic Web) – это направление развития Всемир- ной паутины, целью которого является представление информации в виде, при- годном для машинной обработки на базе технологических стандартов разрабатыва- емых и внедряемых World Wide Web Consortium (W3C). СП предполагает за- пись информации в виде семантической сети с помощью онтологий, что позволяет специальной программе (агенту) непо- средственно извлекать из паутины факты и делать из них логические заключения, что позволяет человеку и компьютеру эффек- тивней взаимодействовать. Понятие «семантическая паутина» было введено в 2001 году Тимом Бернерсом-Ли [4]. Магистральной линией разработки СП он назвал поэтапное и рас- пределенное создание универсального языка описания данных и правил рассуж- дений об этих данных. Этот язык должен допускать не только простую визуализа- цию данных, но и легкую переносимость правил вывода, существовавших в неко- торой системе представления данных, в Паутину, что превратит традиционную паутину (Web) в систему семантического уровня. При разработке такого языка зада- ния метаданных требовалось решить две основные проблемы: он должен позволять определять выражения произвольной сложности, но эти выражения должны иметь форму, достаточно простую для по- нимания машиной. Пользователь, используя уникаль- ные идентификаторы URI, может легко выражать введенные им понятия, даже ин- тегрировать в Интернет объекты реального мира. Универсальный язык позволяет по- степенно связать все эти понятия в уни- версальную сеть, переведя все сайты на этот язык. Позже потребуется написать программы (агенты), обрабатывающие знания на этом языке. Таким образом, СП предусматривает объединение разнообраз- ных видов информации в единую структу- ру, где каждому смысловому элементу данных будет соответствовать специаль- ный синтаксический блок (тэг). Тэги должны составлять единую иерархиче- скую структуру, на основе которой и должна функционировать СП. Параллельно разрабатывалась и другая ветвь СП названая онтологическим подходом. Этот подход включает в себя http://ru.wikipedia.org/wiki/URI http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%81%D0%B5%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F_%28%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0%29 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4_%28%D1%80%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%29 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%80%D1%81-%D0%9B%D0%B8,_%D0%A2%D0%B8%D0%BC http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%80%D1%81-%D0%9B%D0%B8,_%D0%A2%D0%B8%D0%BC http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-sa-eng-0 Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 46 развитие средств аннотирования докумен- тов, которыми могли бы воспользоваться Web-сервисы и специализированные ком- пьютерные программы-агенты при обра- ботке сложных пользовательских запро- сов. Консорциум W3 решил [5], что для практического использования СП доста- точно разработать: универсальный язык представления знаний, использующего ссылки на онтологии (RDF); языки описа- ния онтологий (OWL); языки описания Web-сервисов (WSDL, OWL-S); инстру- ментарий создания и обработки докумен- тов (Jena, Haystack, Protege); языки запро- сов к знаниям (SPARQL); логический вы- вод знаний; семантические поисковые си- стемы (SHOE); программы-агенты. Анализу последних тенденций раз- вития СП и посвящена данная работа. 1. Семантическая паутина СП представляет собой систему с зачатками искусственного интеллекта. В этой паутине компьютеры могут взаимо- действовать друг с другом без участия че- ловека, а приложения автоматически рас- познают информацию. Для построения глобальной базы знаний паутины проект предполагает внедрение во все документы, Web-страницы и файлы специальных ме- таданных, указывающих на то, где, когда, кем был создан файл, как он отформатиро- ван, для чего предназначен, а также ис- пользование расширений языка онтологий OWL (Web Ontology Language) вместе с RDF (Resource Definition Framework). Основные функциональные воз- можности СП можно разбить на несколько базисных групп в соответствии с типом сервиса, который они предоставляют поль- зователям. Рассмотрим боле детально каж- дую из них [6–8]. Первую группу представляет тип сервиса названый обзором ресурсов. Они должны помочь пользователю в осознании и интерпретации связей среды разнород- ного контента. Типичным сценарием для таких систем является указание пользова- телем некоторого понятия, отправной точ- ки и вывод в той или иной форме всего множества связанных с ним ресурсов. Для таких систем нет аналогов внутри преды- дущего поколения Web. Понятно, что реа- лизация сервиса обзора ресурсов базирует- ся на сервисах поиска. Последние, широко распространен- ные в Интернете, но для их трансформа- ции в СП требуется существенное измене- ние основной функции – результатом по- иска являются факты, а не контент. Реализацией сервиса обзора ресур- сов занимаются многие проекты [3, 6]. В основном они различаются используемы- ми методами поиска, формами представ- ления и обработки "развёрнутых ответов", обзором контекста. Для оптимизации ра- боты таких сервисов видится необходи- мым коллективное накопление знаний в форме разнообразных хранилищ знаний. Основную функцию пополнения знаний в хранилищах несут непосред- ственно пользователи (пользователи соци- альных сетей). Ярким примером таких си- стем являются Wiki-системы. Характерной особенностью последних являются разви- тые методологии способности пополнения знания из внешних источников и их моди- фикации. Все это обуславливает создание эффективных сервисов интеллектуальной обработки данных паутины: интерпрети- рование данных, построение метаданных, определение семантических связей, по- строение логических выводов и т. п. В сети Интернет на момент появле- ния СП уже были созданы специализиро- ванные хранилища больших массивов данных. Основной проблемой их прямого использования в СП была (есть) либо их разнообразная структурированность, либо ее отсутствие вообще. Анализ таких дан- ных затруднителен не только для машины, но и для человека. Для устранения этих недостатков было предложено использо- вание языка описания ресурсов Resource Description Framework (RDF) – низкоуров- невого языка описания метаданных [9]. Смысл в нем кодируется с помо- щью деревьев глубины 3. Каждое дерево состоит из субъекта (подлежащего), свой- ства (сказуемое) и объекта (дополнение). В языке используется модель представления знаний объект-субъект-свойство, но все элементы таких триплетов должны являть- http://ru.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework http://ru.wikipedia.org/wiki/Resource_Description_Framework Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 47 ся уникальными идентификаторами ресур- сов (URI согласно стандартам W3C – стро- ка определенного формата, адресующая реально существующий объект). Благодаря использованию такого URI, при доступе к одному из звеньев триплета можно авто- матически восстановить всю цепочку в це- лом, формировать сети из взаимосвязан- ных объектов и обеспечивается привязка каждого понятия к единому определению в Сети. В начале RDF документа идет спи- сок ссылок н а онтологии и каждая вер- шина может задаваться строкой или ссыл- кой на объект из некоторой онтологии. Вершины могут иметь дополнительные квалификаторы. Универсальность объек- тов, служащих элементами логических вы- ражений языка позволяет добиться требу- емого уровня повторного использования данных и их переносимости, унификации представления информации об объекте. На основе RDF строятся более высоко- уровневые языки (RDF schema, OWL), позволяющие создавать специализирован- ные форматы для представления много- образия различных типов объектов и пол- ноценные онтологии соответственно. Консорциумом W3 был разработан и специализированный язык запросов к RDF-хранилищам – SPARQL, позволяю- щий осуществлять сложные выборки из массивов метаданных [10]. Все это позво- ляет нам утверждать о существовании уже сейчас формальной базы построения необ- ходимого для СП полностью распределён- ного, но единого хранилища данных. Кон- сорциум провел значительную работу как по созданию стандартов представления данных, так и разработке набора соглаше- ний об именовании ресурсов и способах выдачи метаинформации. На определенном уровне абстрак- ции можно сказать, что построение и развитие СП для практического ис- пользования основывается на оптимиза- ции использования трех базисных компо- нент: программ-агентов, расширяемого языка разметки XML и Web-онтологий. Чаще всего набор используемых техноло- гий оптимизации представляют в виде специализированного «пирога», изобра- женного на рис. 1 [11]. Рис. 1. «Пирог» уровней СП Нижние слои пирога (по крайней мере до RDF + RDF Schema) уже стали ре- альностью. Прослойка онтологий пока ча- стично реализована и продолжает активно совершенствоваться [12, 13]. Верхняя часть стека требует существенного разви- тия на уровне Паутины, но успешно ис- пользуется на локальном и отраслевом уровне. Нельзя сказать, что структура СП этим ограничивается, поскольку появля- ются новые технологии благодаря иссле- дованиям и практическим испытаниям. В основе семантической сети ле- жат три принципа: агрегация, безопасность и логика. Агрегация означает совместное использование любых данных, путем со- здания соответствующей семантической информация (онтологии). В основу без- опасности предоставления и работы с информацией положены цифровые подпи- си (Crypto). Логика (Unifying Logic) – это набор правил описания информационной структуры данных, протоколы и язык опи- сания страниц. Самый нижний уровень CП – это URI, унифицированный иден- тификатор, определяющий способ записи адреса произвольного ресурса и дающий возможность просто выражать те поня- тия, которыми пользуется потребитель. Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 48 Типичными примерами URI-идентифи- каторов являются URL-адреса в Интернете (ссылка на адресуемый объект, например, Web-страницу, файл или ящик электрон- ной почты). В СП URI используются также для именования объектов, то есть каждый URI однозначно называет некоторый объ- ект. Свои URI в СП есть не только у стра- ниц, но и у объектов реального мира (лю- дей), и даже у абстрактных понятий (например, у свойств «название», «слож- ность»). Поскольку URI глобально уни- кальны, они позволяют называть одни и те же предметы в разных местах в семантиче- ской паутине. При этом URI протокола HTTP (т. е. начинающиеся с http://) можно одновременно использовать как адреса до- кументов, содержащих «машинно- читаемые» описания этих предметов. Следующий уровень – язык XML как базовая форма разметки и средств, предназначенных для определения и опи- сания классов XML-документов (DTD, XML-схемы), развертывания средства описания ресурсов RDF и RDF-схемы, объясняющие, как состыковывать XML- данные в сети и строить каталоги и слова- ри понятий. RDF позволяет выполнять по- иск необходимых понятий в СП. Основное методологическое назна- чение модели RDF в СП состоит в описа- нии связей (отношений) между сетевыми ресурсами и информацией. Система, рабо- тая только с тегами XML, не может найти суть их смыслового наполнения. Поэтому была начата разработка стандартa языка формального описания содержания сете- вых ресурсов RDF. Фактически он являет- ся связующим звеном между XML- документами и средствами, обеспечиваю- щими поиск и навигацию на основе логи- ческих утверждений. RDF представляет собой технологию выражения смысла тер- минов и понятий в виде, доступном для обработки программами. Эта технология предназначена для стандартизации опре- делений и использования метаданных, описывающих Web-ресурсы, а также для представления самих данных, содержа- щихся в этих ресурсах. Использование URI для кодирования информации в документе обеспечивает единственность привязки понятия к его определению в СП. Утвер- ждения, кодируемые с помощью RDF, в дальнейшем можно интерпретировать с помощью онтологий, созданных по стан- дартам RDF Schema и OWL, чтобы полу- чать из них логические заключения. Техническую часть семантической паутины составляет семейство стандартов, включающее XML, XML Schema, RDF, RDF Schema, OWL и другие. XML предо- ставляет синтаксис для определения структуры документа, подлежащего ма- шинной обработке, не неся семантической нагрузки. XML Schema определяет огра- ничения на структуру XML-документа. Стандартный синтаксический анализатор языка XML в состоянии проверить произ- вольный XML-документ на соответствие его структуры, так называемой схеме до- кумента, описанной в XML Schema. RDF представляет собой простой способ описа- ния экземплярных данных в формате субъ- ект-отношение-объект. Существует стан- дартизованное отображение этих троек на XML-документы предопределённой струк- туры (то есть консорциумом W3 определе- на схема XML-документов, содержащих RDF-описания), а также на другие форма- ты представления (например, в нотацию N3). RDF Schema описывает набор атрибу- тов (здесь их точнее назвать отношения- ми), таких, как rdfs:Class, для определения новых типов RDF-данных. Языком под- держивается также отношение наследова- ния типов rdfs:subClassOf. OWL расширяет возможности по описанию новых типов (в частности, добавлением перечислений), а также позволяет описывать новые типы данных RDF Schema в терминах уже суще- ствующих (например, определять тип, яв- ляющийся пересечением или объединени- ем двух существующих). Он также может использоваться для явного представления значения терминов и отношений между терминами в словарях. SWRL (Semantic Web Rule Language) [14] расширяет OWL возможностью определения Хорн- подобных правил. Необходимость описания метадан- ных приводит к дублированию информа- ции. Каждый документ должен быть со- здан в двух экземплярах: размеченным для http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D1%87%D1%82%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%BE%D1%87%D1%82%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/HTTP http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=RDF_Schema&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4_%28%D1%80%D0%B0%D1%81%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5%29 http://ru.wikipedia.org/wiki/XML http://ru.wikipedia.org/wiki/XML_Schema http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=RDF_Schema&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language http://ru.wikipedia.org/wiki/XML http://ru.wikipedia.org/wiki/XML_Schema http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9D%D0%BE%D1%82%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_3 http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=RDF_Schema&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D1%87%D0%B8%D1%81%D0%BB%D0%B8%D0%BC%D1%8B%D0%B9_%D1%82%D0%B8%D0%BF http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B5%D1%80%D0%B5%D1%81%D0%B5%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2 Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 49 чтения людьми, а также в машинно- ориентированном формате. Потребность объединения форматов привела к созда- нию так называемых микроформатов [15] и языка RDFа [16]. Последний является вариантом языка RDF и отличается от него тем, что не определяет собственного син- таксиса, а предназначен для внедрения в XML-атрибуты XHTML-страниц. Существуют и другие модификации RDF, например RSS (Really Simple Syndication) версий 0.90 и 1.0 – это семей- ство форматов для распространения кон- тента (описания лент новостей, анонсов статей, изменений в блогах), основанных на стандарте XML [17]. Формат быстро стал чрезвычайно популярным за счёт уз- кой категоризации подмножества исполь- зуемых метаданных. В нем субъектом тройки всегда является сайт-источник RSS-файла, а в качестве отношений ис- пользуются самые очевидные свойства до- кументов, имеющие отношение к часто обновляющимся источникам информации: дата написания, автор, постоянная ссылка. Заметим, что формат RSS версии 2.0, хотя и не является форматом, основанным на RDF, позволяет внедрение произвольного XML-содержимого, используя простран- ство имён rdf. Микроданные (HTML microdata) – это стандарт семантической разметки HTML-страниц, с помощью атрибутов, описывающих смысл информации, содер- жащейся в тех или иных HTML-элементах, и позволяющие «понимать» контент веб- страниц программами-агентами (находить и извлекать необходимые данные). RSS используется для нахождения информации на сайтах, подкастах и торренткастах. Подкаст – цифровой медиа-файл или на- бор таких файлов, которые распространя- ются Паутиной. Он представляет новый способ распространения аудио и видео в Паутине, который позволяет создавать та- кие материалы каждому желающему. Тор- ренткасты – RSS-потоки с прикреплен- ными к ним .torrent-файлами (файл мета- данных в bencode формате), работающими с P2P-протоколом BitTorrent [18]. BitTórrent («битовый поток») –пиринговый сетевой протокол для кооперативного об- мена файлами через Паутину. Файлы пе- редаются частями, каждый torrent-клиент, получая (скачивая) данные части, при этом отдаёт (закачивает) их другим клиентам, что снижает нагрузку и зависимость от каждого клиента-источника, обеспечива- ет решение задачи избыточности данных. Протокол не имеет системы поиска. Для каждого файла создаётся информаци- онный сопровождающий .torrent-файл, распространяющийся через любые каналы связи: специализированные Web-сервера, домашние страницы пользователей сети, электронную почту, публикацию в блогах или новостных лентах RSS. Он содержит метаинформацию (к примеру, хэш-сумму, адрес трекера) о распределяемых данных. Данные распределяются с помощью соб- ственного коммуникационного протокола на базе TCP/IP. Основной принцип работы прото- кола: раздача файла полностью контроли- руется трэкером (адрес которого находит- ся в torrent-файле), поэтому пользователь, качающий себе файл (он называется ли- чер) сам начинает раздавать, как только скачивает первую пригодную для этого часть. Архитектура BitTorrent предусмат- ривает наличие у файла, выкладываемого в сеть, единственного владельца, который и заинтересован в его распространении. Именно первоначальный обладатель файла генерирует torrent-файл. Клиент, в свою очередь, загружает файл (на HTTP, FTP или просто раздаёт каким либо образом) с расширением torrent, где содержится ин- формация об адресе владельца в Интерне- те, имени и размере нужного файла, а так- же его хеш. Это всё необходимо для от- слеживания хода процесса, контроля над ним и ликвидации возможности загрузки пользователями неполного или пустого файла. Микроформаты (microformats, ино- гда сокращенно μF или uF) – это способ семантически размечать сведения о разно- образных сущностях на Web-страницах, используя стандартные элементы языка HTML (или XHTML) [19]. Пользователь может воспринимать страницу с размечен- ным микроформатом как обычную Web- http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82%D1%8B http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-microf-6 http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-7 http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5 http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5 http://ru.wikipedia.org/wiki/Bencode http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B8%D1%82%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9E%D0%B4%D0%BD%D0%BE%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%B2%D0%BE%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%BB http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%B0%D0%B9%D0%BB http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%82 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82-%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B5%D1%80 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D0%B7%D0%B1%D1%8B%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 50 страницу (через браузер); при этом про- граммы-обработчики способны извлечь из такой страницы структурированную ин- формацию, следуя определенным согла- шениям. При использовании микроформатов к существующей HTML-разметке добав- ляются новые составляющие, наполненные особым, заранее определенным смыслом. Например, с помощью атрибута class мож- но обозначить смысл того или иного HTML-элемента на странице (этот атрибут определен для всех элементов) и в даль- нейшем такую разметку можно обрабаты- вать машинными средствами. Каждый микроформат решает опре- деленную, отдельную задачу. Например, hCalendar (сокращенно от HTML iCalendar) – микроформат для представле- ния семантической информации о событи- ях в формате календаря iCalendar на (X)HTML-страницах. Обогатить пользова- тельское взаимодействие с Web-фрагмен- том можно с помощью визуальных эле- ментов и встроенных (или глобальных) стилей CSS [20]. Каскадные таблицы стилей CSS (Cascading Style Sheets) фактически явля- ются формальным языком описания внеш- него вида документа созданного с исполь- зованием языка разметки. Таблицы ис- пользуются создателями Web-страниц в качестве средства описания, оформления внешнего вида Web-страниц для задания цветов, шрифтов, расположения отдель- ных блоков. Язык может также применять- ся к любым XML-документам. Форматы описания метаданных в СП предполагают проведение логического вывода на этих метаданных. Формализм, лежащий в основе обработки формата, да- ёт возможность делать заключения о свой- ствах данных, представленных в этом формате. Особенно это относится к языку OWL. Его базой являются дескриптивные логики, а сам язык разбит на три вложен- ных подмножества (в порядке вложенно- сти): OWL Lite, OWL DL и OWL Full [21]. В работе [22] доказано, что задача логиче- ского вывода на метаданных с вырази- тельностью OWL Lite принадлежит к клас- су P. OWL DL описывает максимально разрешимое подмножество дескриптивных логик, правда, некоторые запросы здесь могут выполняться за экспоненциальное время. OWL Full реализует все существу- ющие конструкторы дескриптивных логик, но не каждый запрос в этом подмножестве языка может быть удовлетворен. Язык сетевых онтологий OWL предназначен для описания классов и от- ношений между ними, которые присущи как для сетевых документов, так и прило- жений. Многие приложения могут "по- нимать" данные и работать с ними как с информацией, а также корректно прове- рять данные благодаря синтаксическому взаимодействию сетей. Такое взаимодей- ствие требует проведения преобразования между терминами с помощью контент- анализа. Сами онтологии образуют систе- му, состоящую из наборов понятий и утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты и отношения. Отдельная онтология опреде- ляет семантику конкретной предметной области и способствует установлению свя- зей между значениями ее элементов. Класс – это концепция в онтологии, основной блок OWL. Классы традиционно образуют таксономическую иерархию в виде системы «подкласс-надкласс». Для описания классов поддерживается шесть базовых способов: именования (named), пересечения (intersection), объединения (union), дополнения (complement), ограни- чения (restrictions), перечисления (enumerated). Элементами классов являют- ся индивидуальные элементы, которые в RDF будут объектами и субъектами. Кро- ме определения таксономии, свойства поз- воляют делать общие утверждения (стро- ить факты) о элементах классов и особые утверждения об индивидах. Свойства- объекты связывают индивидуальные эле- менты между собой, a свойства-значения (datatype properties) – индивидуальные элементы со значениями типов данных, определенных с помощью XML. Характе- ристиками свойств являются симметрич- ность, транзитивность и функциональ- ность. К классам и свойствам применяются различные ограничения, например, огра- http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D0%B7%D1%8B%D0%BA_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B8 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B1-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B5%D0%B1-%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%86%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A6%D0%B2%D0%B5%D1%82 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A8%D1%80%D0%B8%D1%84%D1%82 http://ru.wikipedia.org/wiki/XML http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B2%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B2%D1%8B%D0%B2%D0%BE%D0%B4 http://ru.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%BA%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B5%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B8%D0%BF%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%BA%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-9 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-10 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81_P http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81_P http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81_EXPTIME http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81_EXPTIME Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 51 ничение мощности множества, и команды для склеивания (эквивалентности) классов. Динамическую часть СП представ- ляют семантические Web-сервисы SWS (Semantic Web Services) – доступные че- рез Паутину и пригодные для поиска, ком- позиции и выполнения [23]. Семантиче- ский Web-сервис предоставляет пользова- телю как описание интерфейса, так и описание его семантики (что сервис де- лает, его предметную область, назначения и т. п.). Традиционно для описания ин- терфейса используют язык описания Web- сервисов и доступа к ним WSDL (Web Services Description Language), уточняю- щий типы передаваемых сервису дан- ных, возвращаемые значения и генери- руемые ошибки. WSDL-описания серви- сов изначально были предназначены для машинной обработки. Стандарт WSDL до- пускает наличие в описаниях дополни- тельного XML-содержимого, что позволя- ет не выносить метаданные из WSDL- файлов. Для построения SWS использу- ются языки RDF, RDF Schema, OWL и онтологии OWL-S, описывающие базо- вую терминологию предметной области. Онтология OWL-S состоит из четырех он- тологий – онтологии сервиса, онтологии модели сервиса, онтологии процесса и он- тологии базы. Можно рассматривать OWL-S как семантическое расширение UDDI-описания ( Universal Description Discovery & Integration) – инструмента для расположения описаний WSDL, чтобы другие организации смогли их найти и ин- тегрировать в свои системы. В этом слу- чае, семантика сервиса характеризуется семантикой четырех его характеристик (IOPE): входных параметров (inputs), вы- ходных параметров (outputs), предвари- тельных условий (preconditions), эффектов выполнения (effects). Использование се- мантических Web-сервисов позволяет про- граммным агентам реализовывать автома- тический поиск и композицию подходя- щих сервисов для решения поставленных задач. Правда, ощутимый эффект от внед- рения сервисно-ориентированной архитек- туры пока наблюдается только в узкоспе- циализированных отраслях, например, в интеграции корпоративных приложений. Базисные принципы реализации СП были использованы в разных отдельных проектах. Среди них традиционно выде- ляют два: Dublin Core и DBpedia. Проект «Дублинское ядро» (Dublin Core), реали- зуемый инициативной организацией Dub- lin Core Metadata Initiative (DCMI). Это от- крытый проект разработки стандартов ме- таданных, которые были бы независимы от платформ и подходили бы для использова- ния в различных областях. DCMI занима- ется разработкой словарей метаданных общего назначения, стандартизирующих описания ресурсов в формате RDF [24]. Второй проект DBpedia реализовывал из- влечение структурированной информации из данных, созданных в рамках проекта Wikipedia. Для этого пользователь должен запрашивать информацию, основанную на отношениях и свойствах ресурсов Вики- педии, в том числе ссылки на соответ- ствующие базы данных. Проект DBpedia использует RDF для представления извле- ченной информации. По состоянию на сентябрь 2011, базы данных DBpedia со- стоят из более чем 3,64 млн. понятий [25]. Подводя итоги общего обзора нель- зя упустить список основных действую- щих рекомендаций W3C, связанных с су- ществованием СП: XML (www.w3c.org/XML) обеспе- чивает синтаксис для структурированных документов, но не налагает никаких се- мантических ограничений на содержание этих документов. XML Schema (www.w3c.org/XML/- Schema) определяет структуру документов XML, а также дополняет XML конкретны- ми типами данных. RDF (www.w3c.org/TR/2002/WD- rdf-concepts-20021108) позволяет описать модель данных для ресурсов и отношения между ними, обеспечивает простую семан- тику для этой модели данных, представляя их в синтаксисе XML. RDF Schema (www.w3c.org/TR/- 2002/ WD-rdf-schema-20021112) предо- ставляет средства для описания свойств и классов RDF-ресурсов, а также семантику для иерархий-обобщений таких свойств и классов. http://ru.wikipedia.org/wiki/WSDL http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D1%83%D0%B1%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D1%8F%D0%B4%D1%80%D0%BE http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-11 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D0%B0%D1%83%D1%82%D0%B8%D0%BD%D0%B0#cite_note-autogenerated1-15 http://www.w3c.org/TR/%1f2002/ http://www.w3c.org/TR/%1f2002/ Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 52 OWL (http://www.w3.org/TR/owl- features/) расширенные возможности опи- сания свойств и классов. Онтологии составляют фундамент СП и представляют собой описание на некотором формальном языке понятий некоторой предметной области и отноше- ний между ними [26]. Онтологии во мно- гом похожи на тезаурусы и таксономии, но на самом деле шире их, поскольку предоставляют дополнительные средства для описания структуры описываемых данных. Поскольку по своей сути онто- логии – это информация об информации, то они являются метаданными. Онтоло- гический уровень формализует накоп- ленные знания, определяя и объединяя терминологию различных предметных областей. Среди наиболее используемых определений онтологии выделяют сле- дующее [27]. Онтология – это "специфи- кация концептуализации предметной об- ласти", или упрощенно, документ или файл, формально задающий отношения между терминами (словарь понятий пред- метной области и совокупность явным образом выраженных предположений относительно смысла этих понятий). Ча- ще всего онтология представляется как иерархия понятий, связанных отношени- ями некоторых определенных видов. Та- кие определения онтологий используют- ся в различных классификациях. Разви- тые онтологии формализуются средства- ми языков логики и допускают возмож- ности логического вывода. Разработка языка описания струк- турированных онтологий OWL стала в последнее время одним из наиболее важ- ных звеньев работ по усовершенствова- нию СП, проводимых консорциумом W3C. Еще в 2004 году консорциум при- своил языку OWL статус рекомендован- ной к реализации технологии. В рамках OWL онтология – это совокупность утверждений, задающих отношения меж- ду понятиями и определяющих логиче- ские правила для рассуждений о них. Программы-агенты могут "распознавать" смысл семантических данных на Web- страницах, используя гиперссылки, ве- дущие на соответствующие онтологиче- ские ресурсы. Онтология может включать описания классов, свойств и их примеры (индивиды). Формальная семантика OWL описывает, как получить логические выво- ды на основе онтологий, т. е. получить факты, которые не представлены букваль- но, а следуют из семантики онтологии. Эти выводы могут базироваться на анализе од- ного документа или множества докумен- тов, распределенных в Паутине. На практике создание онтологий начинается с построения одной или нескольких иерархий классов понятий, составляющих предметную область, каж- дый из которых может иметь подклас- сы, представляющие собой более точные понятия, чем исходный класс [28]. Клас- сы могут содержать атрибуты, которые описывают свойства и внутреннюю стру- ктуру понятий, лежащих в основе клас- сов. Фундаментальным таксономическим конструктором для классов является rdfs:subClassOf. Он связывает более част- ный класс с более общим классом. Если X – подкласс Y, то каждый представитель X – также представитель Y. Отношение rdfs:subClassOf является транзитивным. Если X – подкласс Y, и Y – подкласс Z, то X – подкласс Z. Все подклассы наследуют атрибуты родительских классов. Каждый атрибут класса помимо названия имеет тип значе- ния, разрешенные значения, число значе- ний (мощность). Традиционно онтологии содержат и экземпляры классов (классы, в которых установлены значения всех их ат- рибутов). Это позволяет плавно перехо- дить от построения онтологий к построе- нию баз знаний. Процесс разработки онтологии тра- диционно включает: выделение глоссария терминов (понятий) для исследования свойств и характеристик представленных в нем терминов; построение списка точных определений терминов из глоссария; по- строение деревьев классификации понятий (иерархии классов) на базе таксономиче- ских отношений; выделение из не задей- ствованных при составлении деревьев Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 53 классификации понятий атрибутов классов и их возможных значений для установки основных связей между классами; необя- зательное добавление экземпляров клас- сов; создание экспертами правил логиче- ских выводов для манипулирования и из- влечения новых знаний. Этот процесс по- хож на проектирование классов в объект- но-ориентированном программировании. Отличием является подход к принятию решения. Программист проектирует, бази- руясь в основном на методы классов. Раз- работчик онтологии принимает аналогич- ные решения на основе структурных свойств классов. Для описания онтологий использу- ются в основном традиционные языки описания онтологий (Interlinguas, CycL); языки, основанные на дескриптивных ло- гиках (LOOM); языки, основанные на фреймах (OKBC, OCML, Flogic) и языки, основанные на Web-стандартах (XOL, UPML, SHOE, RDF с RDFS, DAML, OIL, OWL). Языки различаются предоставляе- мыми средствами описания предметной области и механизма логического вывода. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки. Особое место занимает язык онтологий OWL. Он выступил реша- ющей компонентой интеллектуализации, базисом для построения семантических сетей. Представлениям знаний в СП при- сущи универсальные выразительные воз- можности, синтаксическая и семантиче- ская интероперабельность. Семантическая интероперабельность реализуется, напри- мер, в онтологиях путем установлени- ем соответствия между используемыми терминами. Онтологии различаются по многим параметрам, поэтому исследователи выде- ляют различные основания для их класси- фикации. Эдуард Хоув [29] производит деление в зависимости от набора элемен- тов, содержащихся в них, а также от типов отношений. Классификация онтологий возмож- на и по количеству включенных в нее по- нятий. Первая классификация онтологий проходит на основе анализа уровней. Онтология верхнего уровня (top- ontology) насчитывает от 100 до 3000 кон- цептов и содержит наиболее абстрактные категории, такие например как: «сущ- ность», «явление», «роль», «объект», «процесс». Онтологии среднего уровня (mid- level ontology) составляют приблизительно 500-100000 концептов. Их особенность в том, что они могут представлять реальный мир как, в общем, так и в частном случае, но требуют использования многих аксиом. Наиболее распространенные – он- тологии нижнего уровня, или так назы- ваемые онтологии предметной области (domain ontologies). Они содержат 2000- 20000 концептов и набор отношений, специфических для конкретной области. Для них можно создавать много аксиом и правил. Типичными представителями та- ких онтологий являются SCTG (Standard Classification of Transported Goods), Roset- taNet, The United Nations Standard Prod- ucts and Services Codes (UNSPSC), NAICS (North American Industry Classifi- cation System). Еще один вид онтологий – лексиче- ские или лингвистические, они связаны с семантикой грамматических элементов. К ним относятся WordNet, MikroKosmos, Sensus и другие. Такие онтологии приме- няются к задачам, связанным с обработкой естественного языка. Особенно важна классификация он- тологий – по степени выразительности. В работе [29] спектр выразительности онто- логий представлен в виде, показанным на рис. 2. Выделяются две основные группы – это легкие и тяжелые онтологии, кото- рые уже в свою очередь делятся на 8 под- категорий: список термов (term list) – список ключевых слов, который обычно используется для ограничения значений определенных свойств; тезаурус определяет отноше- ния между термами; неформальная таксономия оп- ределяет явную иерархию обобщения и специализации, однако не поддержи- вает строгого наследования; Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 54 Рис. 2. Уровень выразительности онтологий формальная таксономия обеспечи- вает строгое наследование; онтология на основе фреймов или классов/отношений подобная объектно- ориентированным моделям: класс опреде- ляется по месту в иерархии и свойствами, вытекающие из подклассов, реализован- ных в сущностях; ограничение области значений при- обретает силу для свойств и может быть проведено по типу данных или предметной области; с помощью логических условий значения свойств можно еще больше огра- ничивать; онтологии с наибольшей отчетли- востью часто используют ограничения: от- ношение-целое, инверсные отношения, дизъюнктивное покрытия и т. п. Тяжелые онтологии очень результа- тивны, что было проверено на сектораль- ном уровне, однако такие системы не то- лерантны к нецелостности. С другой сто- роны, легкие онтологии не позволяют де- лать столь качественный логический вы- вод, однако здесь на нестрогие онтологи- ческие договоренности не так сильно вли- яет нецелостность. Известная фраза Джима Хендлера "A little semantics goes a long way" [30] выражает одну из идеологий со- временного развития СП. Поэтому легкие онтологии стали наиболее распространен- ными и применяемыми. Интеллектуальные агенты Интеллектуальные агенты – специ- ализированные компьютерные программы, в большинстве случаев использующиеся при обработке сложных пользовательских запросов. Запускаются на выполнение пользователем, находят, используя инфор- мацию о пользователе (профиль пользова- теля), подходящее решение и в удобном виде предоставляют это решение. В роли агентов в СП часто выступают и различ- ные Web-сервисы. Для удовлетворения запроса агент может параллельно или последовательно обращаться к разным сервисам, пока не будет найдено решение или его отсутствие в СП. Здесь можно провести полную ана- логию с поисковыми системами [31]. Структура такого взаимодействия показана на рис. 3. Агенты обмениваются информаци- ей и правилами логических выводов, ис- пользуемых в онтологиях, цепочками по- строенных ими рассуждений и профилями пользователей. Разрешение на обмен ин- формацией между агентами дается либо пользователем, либо происходит автома- тически, путем использования различных методов проверки, например посредством цифровых подписей. Развитие СП суще- ственно изменяет работу поисковых си- стем [32]. Используя онтологии, поиско- вые движки (search engine), специальные Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 55 Рис. 3. Поиск информации через поисковый сервис логические движки (logical engine) они мо- гут существенно повысить качество и точ- ность поиска. В языке OWL имеется сред- ства реализации описанного взаимодей- ствия агентов. За основу были взяты раз- работки из языка общения автономных агентов DARPA Agent Markup Language (DAML). Основные принципы функциониро- вания автономных агентов следующие: агент не имеет полной информации, необ- ходимой для решения поставленной зада- чи; обрабатываемые данные распределены в сети; вычисления выполняются агента- ми асинхронно; взаимодействие агентов между собой и с человеком происходит на высоком семантическом уровне; отсут- ствует глобальный контроль над деятель- ностью всей системы агентов. Создаются агенты с использованием различных тех- нологий (CORBA, EJB, .NET) и языков [33]. Программные агенты создаются больше всего на Java, учитывая направ- ленность языка на сетевое программиро- вание и независимость от платформы. Linked Data.Термин Linked Data (связанные данные (СД)) предложен Ти- мом Бернерсом-Ли в 2006 году в его заме- тке об архитектуре Webа [34]. Linked Data – это метод выявления, совместного испо- льзования и объединения структурирован- ных данных в CП для более оптимального использования информации. В СП люди преимущественно пуб- ликуют неструктурированные документы и устанавливают связь между ними с по- мощью гиперссылок. СД меняют парадиг- му распространения документов на пара- дигму распространения данных. Эта тех- нология призвана сделать данные доступ- ными, формируя сеть данных, которую называют «Webом данных» (Web of Data). СД объединяет желающих сделать свои данные общедоступными. Тимоти Бернерс-Ли предложил для этого очень простые правила [34]: разнообразные объекты и понятия «именуются», и эти имена суть строки синтаксиса URI; где только можно, URI начинаются с http://..., чтобы получать информацию об объекте простым вводом его имени в ад- ресную строку браузера; если клиент запрашивает URI и мо- жет принимать данные в виде RDF, они передаются клиенту для дальнейшей обра- ботки. Если есть техническая возмож- ность, то желательно предоставить воз- можность выборки этих данных стандарт- ными средствами и в стандартных форма- тах (например, используя язык и протокол SPARQL); описание одного объекта или поня- тия не должно быть изолированным и са- модостаточным. Оно должно содержать ссылки на связанные понятия, опять же в виде URI. Благодаря СД, связи между объек- тами реального мира отображаются на свя- зи между ресурсами в Интернете, исполь- зуя которые программные агенты могут накапливать факты о реальности в специа- лизированных базах знаний (RDF могут содержать связные «метаданные»). Избы- точность данных не составляет проблемы. http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%80%D1%81-%D0%9B%D0%B8,_%D0%A2%D0%B8%D0%BC http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B5%D1%80%D1%81-%D0%9B%D0%B8,_%D0%A2%D0%B8%D0%BC http://ru.wikipedia.org/wiki/URI http://www.w3.org/RDF/ http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 56 Важно, что они доступны, и определенная их часть из множества RDF-документов может быть автоматически отобрана для дальнейшей обработки. Специализированные приложения, использующие данные из СД, позволяют существенно улучшить обработку запроса пользователя. Многими из таких приложе- ний мы пользуемся и не думая, что они ра- ботают с СД. Примером, такого приложе- ния может служить Amarok, определяю- щее автора песни, ее название и т.п. Разно- образие данных и лёгкость их связывания дают простор для их использования в раз- личных предметных областях с различны- ми механизмами построения вывода. Про- стота представления данных в виде графа с вершинами трёх видов и дугами разных типов на первый взгляд существенно огра- ничивает возможности их обработки. К счастью это не так. Такое представление характерно только для процесса ввода- вывода. Внутри хранилища мы можем ис- пользовать стандартные типы SQL, все ти- пы XML Schema или полную коллекцию базовых типов. Тесная связь представле- ния данных в виде графа с реляционными СУБД дает повод говорить о возможности использования развитого аппарата работы с данными последних. Несомненно, в мо- дели RDF плохо с поддержкой обработки физических величин, которые невозможно представить в виде литерала. Но запись этих величин при необходимости может уточняться определенной структуризаци- ей. Проблемы, связанные с громадными объёмами обрабатываемых данных, по объёму схемы обрабатываемых данных или по числу запросов, могут быть решены в СД при широком использовании воз- можностей cloud computing [35] и универ- сальных онтологий. Среди существующих решений для работы с данными в СП выделяют систему с открытым кодом Protégé [36], коммерче- ский аналог TopBraid Composer [37] и Oracle. TopBraid Composer определяется как профессиональная среда разработки для RDF, RDFS, OWL, SWRL, SPARQL, предоставляющая полный набор средств для покрытия всего жизненного цикла раз- работки семантических приложений. TopBraid Composer имеет схожие Protégé пользовательский интерфейс и функцио- нальность. Оба средства с помощью до- ступных механизмов поддержки рассуж- дений позволяют просто выполнять клас- сификацию и проверку логической це- лостности на основе OWL. Наибольшими коллекциями входя- щими в реестр Linked Data есть: LOD (Linking Open Data) Cloud, Climate Data, International Development Data, Public Domain, Bibliographic Data, Energy Data, Art. Крупнейшими поставщиками Linked Data являются правительства Великобри- тании и США, компания ВВС, газета NY Times, сеть магазинов Best Buy, CNET, Dbpedia. На сентябрь 2010 года проект LOD содержал 220 объединенных наборов данных и составлял 24 миллиарда RDF триплетов, среди которых Data.gov и data.gov wiki – 11.5 млрд., LinkedGeoData – 3 млрд., UniProt – 1.1 млрд., DBpedia – 1 млрд., US Census Data – 1 млрд., Freebase – 0.1 млрд. 2. Организация коллективных и персональных хранилищ знаний Wiki Многие эксперты традиционно де- лят информацию на две части – знания и оперативные сведения. Оперативные све- дения – это данные, которые требуются в определенный момент в текущем месте для принятия решения. От скорости при- нятия решения зависит во многом дости- жение цели. Системы комплексного анали- за, которые создаются для обработки опе- ративной информации, позволяют приме- нять такую информацию раньше, чем она устареет. Однако сам процесс добывания оперативных сведений является достаточ- но сложным и затратным. С развитием СП и специализиро- ванных технологий типа GooglDocs [38], Cloud computing возникли новые возмож- ности построения коллективных и персо- нальных баз знаний. В принципе, можно унифицировать требования к их построе- нию, если отбросить тот факт, что персо- нальная система организации знаний не требует коллективного доступа. Поэтому, Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 57 требования к системе организации знаний в основном включают: обеспечение кол- лективного доступа, поддержку сетевого взаимодействия, возможность работы с гипертекстом, предоставление облегченно- го процесса разметки, возможность за- грузки файлов различных форматов и при- вязка их к конкретной теме, наличие си- стемы контроля версий. Одна из особенностей Web 2.0 – это создание контента совместными усилиями пользователей. Миллионы людей создают коллекцию ресурсов, содержащую инфор- мацию, которая, благодаря постоянному обновлению, является актуальной, образуя социальную паутину (Web). Выделяют наиболее типичные применения социаль- ного Webа: блоги, Wiki, сайты, социаль- ные сети. Социальная сеть – идеальная струк- тура для распространения информации. Она имеет большой успех среди пользова- телей благодаря своей простоте и понятно- сти, что способствует активному сотруд- ничеству. Например, если раньше браузер воспринимался людьми исключительно как средство просмотра информации, то теперь это простой, мощный и удобный инструмент создания контента в социаль- ной паутине. Феномен простоты социаль- ной паутины вдохновил миллионы пользо- вателей к созданию огромного массива информации, который может обогатить СП достаточным количеством данных для зарождения новой эры паутины. С другой стороны, из-за больших объемов неструктурированной информа- ции, социальная паутина также страдает и требует для дальнейшего развития внедре- ния определенных семантических стандар- тов и понятной семантики данных. Соци- альная и семантическая паутины могут до- полнять друг друга для решения общих проблем. Однако, это довольно непростая задача, соединить два разных мира: один, понятный людям, другой – машинам. Од- ним из вариантов ее решения есть исполь- зование интенсивно развивающейся тех- нологии Wiki для построения хранилищ коллективных и персональных знаний [39]. Wiki – Web-сайт, структуру и со- держимое которого пользователи могут самостоятельно изменять с помощью ин- струментов, предоставляемых сайтом. Форматирование текста и вставка в него различных объектов производится с ис- пользованием Wiki-разметки. Термин «вики» был введен в 1995 году Уордом Каннингемом при разработке первой Wiki-системы «Портлендского хранилища образцов» с целью упростить создание и документирование образцов программ. Он называл систему «простей- шей онлайн-базой данных, которая может быстро функционировать» [40] и отражала понятие «быстрый». Позже этому слову был придуман английский кроним "What I Know Is…" («то, что я знаю, это…»). Позже Wiki-системы получили большое распространение, в основном в различных энциклопедиях, и сейчас вы- шли на уровень коммерческого использо- вания в корпоративных хранилищах зна- ний. Развитием подобных исследований заинтересовались крупные компании, мно- гие из них сейчас разрабатывают свои Wiki-системы. В частности, разработкой собственной системы занимается и Майкрософт. Существуют персональные Wiki-системы [41]. Технология Wiki может изменить и многие традиционные формы работы с информацией. Например, одной из наибо- лее распространенных функций Wiki- систем является функция RSS-потоков, используемая для создания новых доку- ментов или внесения изменений в доку- менте. В потенциале она может заменить наиболее распространенный сейчас способ обмена информацией – электронную по- чту. В этом случае, важнейшим инстру- ментом внутреннего документооборота станет не почтовый клиент, а RSS-клиент, что приведет к изменению уже привычной концепции рабочего общения и поможет решить проблемы «неполучения письма/не прочтение важной информации» и другие. Далее опишем сущность концепции Wiki, используя матeриалы книги [42]. Пользователям разрешено редакти- рование любой страницы или создание но- вых страниц на Wiki-сайте, используя обычный Web-браузер без каких-либо его расширений. При редактировании имеется http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%B8%D0%BD%D0%B3%D0%B5%D0%BC,_%D0%A3%D0%BE%D1%80%D0%B4 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B8%D0%BA%D0%B8#cite_note-3 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B8%D0%BC Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 58 возможность сравнения редакций и вос- становления ранних версий, проявления изменений сразу после их внесения, разде- ления содержимого на именованные стра- ницы. Связи между разными страницами поддерживаются за счёт почти интуитивно понятного создания ссылок на другие страницы. Wiki ориентированы на посто- янных посетителей сайта, и инициирует их к непрерывному процессу создания и со- трудничества по изменению сайта. Для разметки текста используется так называ- емая Wiki-разметка, которая позволяет легко и быстро размечать в тексте струк- турные элементы и гиперссылки; форма- тировать и оформлять отдельные элемен- ты. Существует два базовых принципа работы Wiki-систем: первые работают с контентом, именование ссылок тут имеет лишь второстепенное значение; другие – делают акцент на аннотациях. Разные по уровню семантических возможностей и формализации Wiki-системы имеют харак- терные общие черты: аннотации ссылок, представление информации в соответствии с контекстом, улучшенная навигация, се- мантический поиск и поддержка логиче- ского вывода [43]. Для создания Wiki-среды необхо- димо особое программное обеспечение, которое называют Wiki. Wiki-движок – набор программ, служащий для преобразо- вания Wiki-разметки в удобочитаемое представление на языке HTML и взаимо- действия пользователя с базой данных (знаний). Традиционно он довольно прост, ибо почти все действия по структурирова- нию и обработке содержимого делаются пользователями вручную. Понятен и основной недостаток Wiki-систем – возможность изменять со- держимое всем желающим. Для его устра- нения разработаны развитые средства вос- становления содержания с использованием понятия версийности и дублирования. Но появляется новая проблема – согласован- ность содержимого. Постоянное дублиро- вание данных обуславливает возможность содержания одной информации на не- скольких разных страницах. Ее изменение на одной странице приводит к потребно- сти отслеживания соответствующего об- новления на всех остальных страницах. Доступ к знаниям Wiki-систем затруднен из-за большого объема информации на сайте и ручной обработки результатов за- просов. Возникают здесь и классические проблемы повторного использования зна- ний. Невозможность использования типи- зированных свойств порождает огромное количество тэгов или категорий. Устранить эти недостатки должны семантические Wiki (СВ). Они предо- ставляют пользователю удобные сред- ства для добавления семантической разметки информации. Впервые термин СВ был употреблен Энди Динглеем (Andy Dingley) в телеконференции Usenet comp.infosystems.www.authoring.site-design, а в научно-технический обиход он вве- ден в работе Лео Зауэрмана (Leo Sauer- mann) [44]. СВ – Web-приложение, использу- ющее обрабатываемые машиной данные со строго определённой семантикой. Послед- нее позволяет существенно расширить функциональность Wiki-системы. Напри- мер, разрешение использования в СВ ти- пизированных ссылок между статьями, ти- пов данных внутри статей, а также инфор- мации о страницах позволяет говорить о возможности работы с метаданными. В СВ структурированные данные хранятся либо прямо в тексте страниц (например, Semantic MediaWiki), либо отдельно (например, Ontowiki). В первом случае ис- пользуется расширенная Wiki-разметка, во втором – специальный интерфейс ввода данных (форму), отдельный по отношению к содержимому статей. Ссылки между статьями несут в своем имени информацию о типе связи. Например, KiWi позволяет связывать структурированные данные с помощью средств RDF, а затем соотносить RDF- термины с текстом в статье. Многие СВ добавляют семантические аннотации ав- томатически (ACEWiki) и позволяют из- менять способы представления содержи- мого страниц с их помощью. Контекстное представление включает отображение ста- тей, близких к данной и информации, ко- торая может быть выведена из базы зна- http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%93%D0%B8%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D1%81%D1%8B%D0%BB%D0%BA%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D0%BC%D0%BF%D1%8C%D1%8E%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B8%D0%BA%D0%B8 http://ru.wikipedia.org/wiki/HTML http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%B0%D0%B7%D0%B0_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85 http://ru.wikipedia.org/wiki/Semantic_MediaWiki http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=KiWi&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 59 ний. У большинства СВ имеется возмож- ность получения дополнительной инфор- мацию о связи (ссылке), что позволяет ре- ализовать новые способы навигации и се- мантический поиск. Возможность постро- ения многокритериального запроса на формальном языке, подобном SPARQL существенно улучшает поиск, а использо- вание семантических аннотаций позволяет реализовать фасетный поиск и уточняю- щий поиск за счет оптимизации путем фильтрации результатов [45]. Например, при поиске слова «Ива- нов» пользователь после ввода этого слова в поисковую строку, используя поисковые фасеты, фильтрует результаты поиска: вы- бирает категорию «Ученые» и время жиз- ни – 1900–2000 год. Большинство СВ хранят данные в форматах СП или предоставляют возмож- ность импорта/экспорта в RDF и OWL. Языком запросов к Wiki часто служит SPARQL, что обеспечивает поддержку ло- гического вывода в системе. В разработке первых СВ (Platypus Wiki [46] и Rhizome Wiki [47]) ударение сделано на создание средств редактирова- ния RDF-содержимого. RDF-данные пред- ставлялись как свободно редактируемый текст, не связанный с неструктурирован- ным содержимым Wiki-разметки. Это обеспечивало импорт RDF-данных, но проверку непротиворечивости и классифи- кации невозможно реализовать. Существует два основных подхода к продуцированию структурированных данных [44]: получение структурирован- ных данных из уже существующих источ- ников информации и прямое создание се- мантического контента. Первый подход предлагает пользо- вателям создавать контент паутины с помощью существующих Web-приложе- ний социальной сети. Структурирование данных (экспорт информации из баз дан- ных, преобразования или реализация соот- ветствия между открытыми семантиче- скими стандартами, например SIOC) и их семантическая интерпретация, определе- ние смысла тегов (онтологии MOAT, SCOT) получаются из сети автоматически с помощью специализированных про- грамм. Этот процесс включает построение смысловых связей из неструктурированно- го материала (обработка естественного языка, извлечение информации), опреде- ление сути (группировка подобных тегов, формирование результирующих концептов из них) с использованием внешних ре- сурсов. При прямом создании семантиче- ского контента пользователям сразу предоставляются специализированные программные средства создания структу- рированных (размеченных специальным образом) данных. К ним можно отнести семантические блоги, семантические за- кладки, семантические десктопы, семанти- ческие аннотации, семантические Wiki. К сожалению, только СВ, во многом благо- даря коллаборативной природе функцио- нирования, способны продуцировать но- вые концепты и онтологии [48]. Чаще всего семантизация разметки достигается путем обогащения (аннотаци- ей) ссылок текстом, который описывает их значение. Например, в статье о Киеве, ссылку на статью Украина можно имено- вать как «is capital» или «located in». Такое аннотирование позволяет значительно улучшить визуализацию информации (де- монстрация контекстуальной информа- ции), навигацию (доступ к релевантной информации), поиск (поиск по контексту, а не только по тексту). Существует два вида взаимообога- щения онтологий и Wiki: системы, в кото- рых Wiki используются для построения онтологий и системы, использующие он- тологии для работы Wiki [49]. В большин- стве случаев Wiki-системы выступают как внешний интерфейс коллаборатив- ной системы разработки онтологий. При- мерами таких систем являются Semantic MediaWIki, PlatypusWiki. Во втором под- ходе онтологиии применяются для улуч- шения самой Wiki-системы (IkeWiki, SWIM, SweetWiki). Существуют СВ, кото- рые не подпадают под эту классификацию – это коллаборативные системы разрабо- танные и применяемые исключительно для создания хранилищ знаний, не совмещая это с редактированием текста. К таким си- стемам относится AceWiki. В последний http://ru.wikipedia.org/wiki/SPARQL http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%A4%D0%B0%D1%81%D0%B5%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B9&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%A3%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8F%D1%8E%D1%89%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=%D0%A3%D1%82%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8F%D1%8E%D1%89%D0%B8%D0%B9_%D0%BF%D0%BE%D0%B8%D1%81%D0%BA&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/wiki/Semantic_Web http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF http://ru.wikipedia.org/wiki/Web_Ontology_Language http://ru.wikipedia.org/wiki/SPARQL http://ru.wikipedia.org/wiki/RDF Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 60 воплощен интересный подход. Благодаря применению специализированного языка ACE, формальные утверждения Wiki вы- глядят как утверждения на английском языке. Рассмотрим подробнее каждый из подходов, сделав обзор главных предста- вителей каждого. 3. Современные семантические Wiki Среди новых движков семантиче- ских Wiki выделяют движки с четким раз- делением структурированной и неструкту- рированной информации (Ikewiki [50], OntoWiki [51]), либо включением семанти- ческих аннотаций в Wiki-разметку (WikiSAR [52] и Semantic MediaWiki). Стали развиваться и новые типы Wiki- систем, например, персональные. Персональные Wiki позволяют организовать информацию на своём ком- пьютере или мобильном устройстве в форме традиционной Wiki системы, но только для личного использования. Например, многопользовательские с воз- можностью организации личного про- странства (DokuWiki – простой, но доста- точно функциональный Wiki-движок, ко- торый может быть использован для со- здания любой документации) и однополь- зовательские Wiki-приложения, не име- ющие в Web-сервера и сервера баз дан- ных (WikidPad – бесплатная программа, написанная на языке Python, позволяю- щая хранить списки дел, контакты, замет- ки и другую информацию с использовани- ем Wiki-разметки). На данный момент существует множество различных реализаций техно- логии Wiki. Они направлены на различные платформы, написанные на разных языках, предоставляют разные возможности. В таблице приведен краткий обзор наиболее распространенных систем. Таблица. Обзор наиболее распространенных Wiki-систем Название Ссылки Платформа/ Язык Комментарий NoodleWiki http://flangy.com/dev/asp/noodle/ ASP Может использовать базу данных Ассеss или запись в файлы OpenWiki http://www.OpenWiki.com ASP Поддержка SQL Server, MSDE, Oracle и My SQL WikiAsp ASP Использует MS-Access. AwkiAwki http://awkiawki.bogosoft.com/ Awk Быстрая небольшая Wiki-система WikicWeb http://c2.com/cgi-bin/wiki?WikicWeb С DidiWiki http://didiwiki.org/ С Простая Wiki-система со встроен- ным http-сервером EddiesWiki http://c2.com/cgi-bin/wiki?EddiesWiki С++ Система с встроенным Web- сервером, WikiCpp http://wikicpp.sourceforge.net/ С++ DotNetWiki http://www.dotnetwiki.org/ С# FlexWiki http://www.flexwiki.com/ С# Система от Microsoft CLiki http://www.cliki.net/ CommonLisp FreeWiki http://sourceforge.net/projects/freewiki/ Java JavaWiki http://c2.com/cgi-bin/wiki?JavaWiki Java JspWiki http://www.jspwiki.org Java WebMacroWiki http://www.webmacro.org/WebMacro Wiki Java TiddlyWiki http://www.tiddlywiki.com JavaScript Wiki-система, состоящая из одного html-файла и не требует Web CitiWiki http://wiki.cs.cityu.edu.hk/citiwiki PHP PmWiki http://www.pmichaud.com/pmwiki PHP WackoWiki http://wackowiki.org/WackoWiki PHP Удобная и быстрая Wiki-система MediaWiki http://www.mediawiki.org/ PHP Наиболее известная Wiki-система (на ней базируется сайт Wikipedia.org) http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%B8#cite_note-schaffert2007-13 http://ru.wikipedia.org/wiki/OntoWiki http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%B8#cite_note-auer2006-15 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%B8#cite_note-aumueller2005-16 http://ru.wikipedia.org/wiki/Semantic_MediaWiki http://ru.wikipedia.org/wiki/DokuWiki http://ru.wikipedia.org/wiki/WikidPad Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 61 Semantic Media Wiki (SMW) одна из наиболее распространенных Wiki- систем [53]. Она базируется на использо- вании семантических аннотаций и факти- чески является расширением движка (пла- гина) MediaWiki (MW), на котором рабо- тает Википедия. Система имеет средства добавления новых элементов Wiki- разметки, которые позволяют размечать страницы типизированными свойствами и обеспечивают доступ к данным с помо- щью структурированных запросов. MW – это хорошо проверенная, надежная и удобная платформа, позволяющая превратить обычную Wiki-систему в семантическую без серьезных усилий. Существует много инструментов для рабо- ты с семантикой в виде расширений для MW, обеспечивающие удобство настройки и управления функционалом Wiki (ком- плекты SMW + Semantic Bundle). Архитек- тура SMW показана на рис. 4, который взят из [53]. Основной принцип работы – это задание Wiki-ссылкой семантических аннотаций. SMW отображает эти анно- тации с помощью языка онтологий OWL DL в формат OWL/RDF. Разметка ведется с помощью Web-интерфейса, приспособленного к внешнему исполь- зованию. Каждая Wiki-статья отвечает одному онтологическому элементу, а каждая аннотация в статье формирует утверждения только об одном элементе. Такое ограничение имеет ключевое зна- чение для эксплуатации, поскольку зна- ния используются повторно, и конечные потребители должны знать, откуда эта информация была получена. Таким об- разом, SMW создает невидимый семан- тический слой, что позволяет системе выглядеть как Wiki, а функционировать как Linked Data. Уточним, как основные онтологи- ческие понятия реализованы в SMW: категория – это аннотация, позво- ляющая пользователям классифицировать Web-страницы. Категории были уже воз- можны в MW, расширение SMW только предоставило им формальную интерпрета- цию в виде классов OWL; отношение – позволяют пользова- телям определить связи между статьями с помощью имен ссылки; атрибуты – используются для определения взаимосвязи статей и сущно- стей (дата, количество и т. д.). Для реа- лизации атрибутов существует несколько Рис. 4. Архитектура SMV http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B8%D0%BA%D0%B8-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B0 http://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%B8%D0%BA%D0%B8-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BA%D0%B0 Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 62 типов данных: целое число, дата, темпера- тура, географические координаты, элек- тронная почта и т. п. Тип элементов для большинства видов аннотаций фиксированный. Статьи публикуются как OWL-экземпляр, катего- рия – как OWL-класс, а отношение становятся OWL-отношениями (object properties). Атрибуты, в зависимости от собственного типа у Wiki, могут иметь свойства типа данных, свойство аннотации или объекта. SMW имеет специальный инстру- мент Import Vocabulary для импорта и по- вторного использования словарей, при- надлежащих документам и стандартам Semantic Web. Это дает возможность соот- носить аннотации SMW в общепринятые словари (например, FOAF, SIOC) путем их ассоциации с терминами Wiki. Вместе с тем SMW имеет инстру- мент запросов, обеспечивающий нетриви- альный поиск внутри системы с приме- нением диапазонов значений, знаков под- становки и подзапросов. Функционал формирования запросов может использо- ваться и для создания страниц с дина- мическим контентом. Например, про- стой запрос [[Category: Event]] [[Start date :: ≥ Jan 01 2012]] [[Start date :: ≤ Dec 31 2012]], встроенный в страницу созда- ет список мероприятий в сфере Semantic Web, которые состоятся 2012 году. Система представления данных SMW позволяет избавиться как от некото- рых проблем несовершенства текстового поиска, так и нарушения целостности данных в традиционных Wiki-системах. Wiki-статьи содержат много информации, однако зачастую пользователь желает получить конкретный ответ на постав- ленный вопрос. Для преодоления этой проблемы в MW были введены статьи- списки. Они состоят из ссылок на дру- гие статьи, объединенные одной тема- тикой. Однако и этот подход имеет мно- го недостатков, поскольку пользователь при создании статьи должен собствен- норучно вносить изменения в списки, которых она касается. Аналогично, при изменении информации в статье из списка, нужно вручную править статью- список. SMW благодаря механизму ди- намического создания страниц и боль- шим количеством форматов вывода контента помогает решить эту проблему. Одним из главных недостатков SMW является отсутствие встроенной поддержки моделирования правил. По- этому, она не дает возможности из явных утверждений Wiki получать метаданные. Однако, по Жи Бао [54], использование шаблонов и расширений позволяет смоде- лировать несколько наиболее употреби- тельных и полезных типов правил в SMW: моделирование логического следствия OWL, логических программ, проверка на ограничение целостности. Роль расширений в системе SMW очень важна. Приложение Triple Store Connector позволяет соединить Wiki с RDF- хранилищем и использовать SPARQL для запросов. Версия 1.6 работает с любым RDF-хранилищем, поддерживающим SPARQL и SPARQL Update. Данные, созданные в SMW, могут легко передаваться в форматах CSV, JSON и RDF наружу. Это дает возможность Wiki быть источником данных для внешних приложений, исполняя роль, которую обычно выполняют реляционные базы данных. А с использованием расширений External Data и Semantic Result Formats, несколько семантических Wiki могут ис- пользовать данные друг друга, устраняя необходимость в дублировании и ручной синхронизации. Дополнения Data Import, Data Transfer и External Data позволяют использовать данные извне: с Web- сервисов, ресурсов Linked Data, уже суще- ствующих систем. Таким образом, систе- ма, построенная на SMW, может выпол- нять роль информационного хаба, кото- рый собирает и синхронизирует данные отовсюду. Расширение Semantic Forms пред- лагает не опытным Wiki-пользователям интерфейс для ввода данных с помощью форм с поддержкой автозаполнения по- лей. Приложение Halo Extension имеет целью сделать работу людей еще удобнее, Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 63 обеспечив WYSIWYG редактором, обо- зревателем онтологий и семантической панелью инструментов. Расширение Ontology Editor является платформой для совместной разработки легких онтологий. Оно обогащает систему мощными интер- фейсами редактирования и создания онто- логий, статистике, импортом и экспортом фолксономий и онтологий, алгоритмом восстановления знания. Учитывая широкое распростране- ние и сообщество активных пользовате- лей, SMW можно считать наиболее успешной семантической Wiki-системой. Она нашла применение во многих направ- лениях, в частности в крупных биовики: SNPedia, Neurolex. Среди других удачных примеров применения следует привести Shortipedia-Wiki, сайт для сбора фактов [55], который завоевал третье место на Semantic Web Challenge 2010. IkeWiki и KiWi (IW) олицетворяет направление построения семантических Wiki [55], в котором используются онто- логии для улучшения самой системы. В IW реализован функционал построения логического вывода для поддержки поль- зователя в выполнении задач. Система предлагает и WYSIWYG редактор, кото- рый пригодится пользователям, которые не имеют опыта работы с Wiki- редактором. IkeWiki платформа написана на языке Java. Данные хранятся в СУБД Postgres, однако существует разграниче- ние текста и структуры документов. При необходимости, они возвращаются пользователю в удобном формате XML (для текста) или RDF (для структуры). База знаний в системе представ- лена RDF фреймворком Jena. Часть RDF-хранилища является SPARQL- движком, обеспечивающим поиск в си- стеме и базе. Для аннотаций существует три вида редакторов. Редактор метаданных позволяет заполнять текстуальные мета- данные, касающиеся страницы (данные Dublin Core или RDF комментарии). Редактор типа позволяет ассоциирова- ние страницы с одним или несколькими типами, внедренными в систему. Редак- тор ссылок обеспечивает управление аннотациями ссылок. В IkeWiki доступ- ны аннотации, определяющиеся логиче- ским выводом. Например, если ссылка из статьи «Kyiv» до «Ukraine» имено- вать как «capitalOf», то система автома- тически ассоциирует тип «Capital» стра- ницы, описывающий Киев, и этот тип не может быть удален пользователем. IkeWiki больше не развивается как самостоятельная система. Ее продолже- нием стала система KiWi [56], которая унаследовала большинство характери- стик. Онтологическая единица этой си- стемы определяется с помощью URI и включает текст понятный человеку в формате XHTML. Можно сделать KiWi-систему частью Linked Open Data, что в свою очередь, делает возможной ин- теграцию контента с другими сервисами Semantic Web. В системе KiWi реализован фасет- ный поиск, способный совмещать поиск метаданных (типы, теги, люди), текстовый поиск и поиск в базе данных (название, дата). Более сложный поиск находится в состоянии разработки. Среди особенностей системы KiWi следует отметить настраиваемую стра- ницу пользователя под названием Dashboard. Она позволяет удобно отсле- живать и применять в работе: поток деятельности (например, обновление к элементам контента), рекомендации (предлагает пользователю другой контент с помощью различных рекомендатель- ных алгоритмов), историю (список эле- ментов, которые просматривал или ре- дактировал пользователь), теги (список тегов используемых пользователем). Кроме этого, Dashboard это и профиль пользователя, и список его друзей. Так, в системе KiWi делают упор на функцио- нале социальных сетей, поскольку он по- могает определить контекст, над которым работает пользователь. OntoWiki [51] предназначена для разработки баз знаний. Платформа ставит на первое место представления данных в формате RDF. Для машинной Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 64 обработки система поддерживает раз- личные RDF-форматы и RDFa, Linked Data и SPARQL-интерфейсы. Знания в системе представлены так называемой "информационной картой", обогащенной удобными интерфейсами для визуализа- ции и редактирования контента (WYSIWYG редактор RDF, контроль вер- сий, статистика, поддержка сообщества и т.д.). Каждый узел (представлен стра- ницей системы) в информационной кар- те связан с соответствующим цифровым источником. OntoWiki спроектирована для ра- боты с онтологиями любого размера и пытается поддерживать создание онтоло- гий "с нуля". Эта платформа не только позволяет применять частично опреде- ленные шаблоны из репозитария шаб- лонов, но и создавать собственные. Она поддерживает коллаборативную разра- ботку путем отслеживания изменений, возможностью комментировать и обсуж- дать каждую часть базы знаний, позво- ляя оценивать и ограничивать количе- ство контента и поощрять пользователь- скую активность. Семантический поиск системы представлен как поиск в локальном RDF- хранилище с помощью SPARQL-запросов и предлагает несколько способов нави- гации: таксономический и иерархический поиск, фасетный поиск и текстовый по- иск. В сочетании с поисковым роботом, который ищет, загружает и сохраняет любые RDF-документы с Webа, OntoWiki можно легко превратить в се- мантическую поисковую систему. Freebase. Система Freebase (FB) заинтересовала Google и приобретена компанией летом 2010 года. Эта плат- форма позволяет пользователям опреде- лять собственные схемы для моделиро- вания различных типов данных и управ- лять связанной структурированной ин- формацией. FB – это большая колабора- тивная база знаний. Она содержит значи- тельно меньше триплетов чем DBpedia (в 10 раз), однако качество данных значи- тельно лучше. Платформа FB пытается интегри- ровать различные подходы к формирова- нию базы знаний. Кроме Wiki-стиля, она имеет возможность собирать информацию автоматически с различных ресурсов, таких как Wikipedia и MusicBrainz. Неко- торые сущности могут быть смоделирова- ны и добавлены к системе людьми. Одна- ко в ней не просто создавать собственные типы. Она имеет и сложный интерфейс. Все атрибуты должны иметь типы и границы определенные самой системой. FB имеет строгие ограничения схемы, что может вызвать неудобства в опубликова- нии данных. Web-интерфейс предоставляет пользователям удобную возможность искать, принимать, редактировать и орга- низовывать информацию. Основной спо- соб доступа к FB – через API на основе протокола HTTP. Все операции по за- просам происходят на специально разра- ботанном языке MQL (Metaweb Query Language). Недостатком платформы является сложность присоединения к внешнему ре- сурсу изнутри FB. Система связывает дан- ные друг с другом с помощью значений атрибутов, однако она не может подклю- читься к другим источникам на уровне данных. Заключение Информационные ресурсы Сети составляют свыше десятка миллиардов документов (Web-страниц) и их количе- ство существенно увеличивается с каж- дым днем. Для поиска информации в этой распределенной, полнотекстовой ба- зе данных необходимо использовать са- мые мощные ИПС. Необходимость ана- лиза больших объемов неструктуриро- ванных или слабо структурированных данных очень часто усложняют процесс принятия решений. Для подобного ана- лиза нужны технологии другого типа, представленные системами добычи зна- ний. Примером такой системы может быть система mSpace. Она представляет собой набор мощных инструментов, позволяющих собирать данные из раз- личных источников, организовывать ин- формацию по категориям и дающих воз- Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 65 можность пользователю свободно ориен- тироваться в ней. СП уже вполне готова к широкому внедрению в корпоративном секторе. Все ее основополагающие технологии стано- вятся стандартами, а крупные участники рынка высоких технологий внедряют их в прикладные программы корпоративного уровня. Для совершенствования процессов создания, копирования и доступа к знани- ям предлагается использовать системы управления знаниями, основанные на технологии Wiki. Множество реализаций Wiki-систем позволяют выбрать наиболее полезную систему, а условия распростра- нения позволяют создать персональную или корпоративную базу знаний, исполь- зуя наиболее подходящие семантические Wiki. Это значительно упростит созда- ние развитого, более функционального информационного пространства. Представленный в работе обзор может использоваться разработчиками прикладных интеллектуальных систем для выбора адекватных средств построения распределенных баз знаний. 1. Андон Ф.И., Гришанова И.Ю., Резниче- нко В.А. Semantic Web как новая модель информационного пространства Интернет // Проблеми програмування. – 2008. – № 2/3 (спец. вип.). – С. 417–430. 2. Андон Ф.И., Яшунин А.Е., Резниченко В.А. Логические модели интеллектуальных информационных систем. – К.: Наук. думка, 1999. – 396 с. 3. Глибовец Н.Н., Глибовец А.Н., Шабин- ский А.С. Применение онтологий и методов текстового анализа при создании интеллектуальных поисковых систем // Проблемы управления и информатики. – 2011. – № 6. – С. 95–103. 4. Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web. Scientific American, 2001, 284, С. 34–42. 5. World Wide Web Consortium(W3C) – Режим доступа: http://www.w3.org – Название с экрана. (Загружено 21.04.2011) 6. Андон П.І., Дерецький В.О. Засоби координації агентів у пошукових архітектурах Web // Проблеми програ- мування. – 2004. – № 1. – С. 60–70. 7. Пелещишин А.М., Березко О.Л. Аналіз сучасних концепцій розвитку середовища WWW // Вісник Національного уні- верситету "Львівська політехніка": Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – 2006. – № 565. – С. 57–64. 8. Segaran T., Evans C., Taylor J. Programming the Semantic Web. Build Flexible Applications with Graph Data. – O'Reilly Media, 2009. – P. 302. 9. Mahola E., Miller E., eds RDF Primer W3C Recommendation (2004) – Режим доступа: http://www.w3.org/TR/xhtml-rdfa-primer/ 10. SPARQL Query Language for RDF. W3C Recommendation 15 January 2008 – Режим доступа: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql- query/ 11. Bratt S. Semantic Web, and Other Technologies to Watch, World Wide Web Consortium (2007). – Режим доступа: http://www.w3.org/2007/Talks/0130-sb- W3CTechSemWeb/#(24) – Название с экрана. (Загружено 21.04.2011) 12. Berners-Lee T. Linked data. World Wide Web design issues. (2000). – Режим досту- па: <http://www.w3.org/DesignIssues/Linked Data.html> – Название с экрана. (Загружено 03.02.2011) 13. Андон П., Дерецький В. Проблеми побудо- ви сервіс-орієнтованих прикладних інфор- маційних систем в semantic Web середовищі на основі агентного підходу // Проблеми програмування. – 2006. – № 2-3. – (спец. вип.). – С. 493–502. 14. SWRL: A Semantic Web Rule Language Combining OWL and RuleML: W3C Member Submission 21 May 2004. – Режим доступа: http://www.w3.org/Submission /SWRL/ 15. Microformats – Режим доступа: http://microformats.org/ 16. RDFa 1.1 Primer. Rich Structured Data Markup for Web Documents: W3C Working Group Note 07 June 2012. – Режим доступа: http://www.w3.org/TR/xhtml-rdfa-primer/ 17. RSS: Really Simple Syndication: 21 Mar 2007. – Режим доступа: – technet.microsoft.com/en-us/.../secrssinfo 18. BigTorrent – Режим доступа: ru.wikipedia.org/wiki/BitTorrent 19. Allsopp J. Developing with Web Standards. – New Riders. – 2010. – 432 p. 20. What is CSS? – Режим доступа: http://www.w3.org/Style/CSS/ 21. The Species of OWL.– Режим доступа: http://www.w3.org/TR/owl-guide/ #OwlVarieties 22. OWL Full, OWL DL and OWL Lite. – http://www.w3.org/ http://www.w3.org/TR/xhtml-rdfa-primer/ http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/ http://www.w3.org/2007/Talks/0130-sb-W3CTechSemWeb/#(24) http://www.w3.org/2007/Talks/0130-sb-W3CTechSemWeb/#(24) http://www.w3.org/Submission/SWRL/ http://www.w3.org/Submission/SWRL/ http://microformats.org/ http://www.w3.org/TR/xhtml-rdfa-primer/ http://technet.microsoft.com/en-us/security/bulletin/secrssinfo http://www.w3.org/Style/CSS/ http://www.w3.org/TR/owl-guide/#OwlVarieties http://www.w3.org/TR/owl-guide/#OwlVarieties Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 66 Режим доступа: http://www.w3.org/TR/owl- ref/#Sublanguage-def 23. Semantic Web Services. – Режим доступа: http://www.ai.sri.com/daml/services/ 24. Dublin Core Metadata Element Set, Version 1.1 – Режим доступа: http://dublincore.org/ documents/dces/ 25. DBpedia. – Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/DBpedia 26. Хатян О.А. Онтології як інструментальна складова дослідження інформаційного простору // Інформаційна безпека людини, суспільства, держави. – 2010. –№ 1(3). – С. 71–77. 27. Gruber T.R. A translation approach to portable ontologies // Knowledge Acquisition. – 1993. – V. 5(2). – P. 199–220. 28. Corcho O., Fernandez-Lopez M., Gomez- Perez A. Methodologies, tools and languages for building ontologies. Where is their meeting point? Data & Knowledge Engineering. – 2003. – 46(1). – P. 41–64. 29. Hovy E. Combining and standardizing large- scale, practical ontologies for machine translation and other uses. Proceedings of the 1st I nternational Conference on Language Resources and Evaluation (LREC): Granada, Spain. 1998) – Режим доступа: http://www.isi.edu/natural-language/people/ hovy/papers/98LREC-ontol-align.pdf 30. Hendler J. A little semantics goes a long way. – Режим доступа: http://www.cs.rpi.edu/ ~hendler/LittleSemanticsWeb.html 31. Глибовець А.М., Шабінський А.С. Один підхід до побудови інтелектуальної пошукової системи // Наукові записки НАУКМА. Комп’ютерні науки. – 2010. – Том 112. – С. 26–30. 32. Анісімов А.В., Глибовець А.М., Жаб’юк В.Я. Основні архітектурні принципи побудови програмних систем реаліза- ції мобільних агентів // Вісник Київсь- кого національного університету імені Тараса Шевченка. – серія: фізико-мате- матичні науки. – Випуск № 3. – 2008. – С. 125–131. 33. Глибовець А.М., Гороховський С.С., Жаб’юк В.Я. Вирішення проблем побудови платформи мобільних агентів за допомогою технологій Java, Jini // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. – серія: фізико- математичні науки. – Випуск № 4. – 2008. – С. 109–115. 34. Linking Open Data. W3C SWEO Community Project (22.10.2010). – Режим доступа: http://www.w3.org/wiki/SweoIG/TaskForces/ CommunityProjects/LinkingOpenData – (Загружено 21.05.2011.) 35. Глибовець М.М., Глибовець М.М., Бон- дар Є.О., Гороховський С.С. Хмарні обчислення. Проблеми і перспективи // Вісник Київського університету. – 2011. – № 1. – С. 74–81. 36. Protégé. Режим доступа: http://protege. stanford.edu/ 37. TopBraid Composer. – Режим доступа: http://www.topquadrant.com/products/TB_Co mposer.html. 38. GooglDocs. – Режим доступа: docs.google.com/ 39. WhatIsWiki. – Режим доступа: http://wiki.org/wiki.cgi?WhatIsWiki 40. Portland Pattern Repository. – Режим доступа: http://c2.com/ppr/ 41. TiddyWiki a reusable non-linear personal веб notebook – Режим доступа: http://www.tiddlywiki.com 42. Bo Leuf, Ward Cunningham, The Wiki Way: Quick Collaboration on the Web, Addison- Wesley. – 2001. – 436 p. 43. Schaffert S. IkeWiki: A Semantic Wiki for Collaborative Knowledge Management. Proceedings of the 15th IEEE International Workshops on Enabling Technologies: Infrastructure for Collaborative Enterprises. – 2006. – Р. 388–396. 44. Sauermann L. The Gnowsis. Using Semantic Web Technologies to build aSemantic Desk- tophttp – Режим доступа: www.dfki.uni- kl.de/~sauermann/papers/sauermann2003.pdf 45. English J., Hearst M., Sinha R., Swea- ringen K., Yee K.P. Hierarchical faceted metadata in site search interfaces // CHI'02 extended abstracts on Human factors in computing systems. ACM New York, NY, USA. – 2002. – Р. 628–639. 46. P Castagna, SE Campanini. Towards a semantic wiki wiki web. – Режим доступа: http://www.tecweb.inf.puc-rio.br/semweb/ space/Platypus+Wiki/platypuswiki.pdf 47. Souzis A. Building a Semantic Wiki // IEEE Intelligent Systems. – 2005. – Vol. 20. – N 5. – P. 87–91. 48. Shakya A., Takeda H. and Wuwongse V. Community-driven Consolidated Linked Data, in M. Sheth ed., Semantic Services, Interoperability and Web Applications: Emerging Concepts. – 2011. – P. 228–258. 49. Buffa M et al. SweetWiki: A semantic wiki // Journal of Web Semantics. – 2008. – 6(1). – Р. 84–97. 50. Völkel M. et al. Semantic Wikipedia // J. of Web Semantics. – 2007. – N 5. – Р. 251–261. http://www.w3.org/TR/owl-ref/#Sublanguage-def http://www.w3.org/TR/owl-ref/#Sublanguage-def http://www.ai.sri.com/daml/services/ http://dublincore.org/documents/dces/ http://dublincore.org/documents/dces/ http://en.wikipedia.org/wiki/DBpedia http://www.isi.edu/natural-language/people/%20hovy/papers/98LREC-ontol-align.pdf http://www.isi.edu/natural-language/people/%20hovy/papers/98LREC-ontol-align.pdf http://www.cs.rpi.edu/~hendler/LittleSemanticsWeb.html http://www.cs.rpi.edu/~hendler/LittleSemanticsWeb.html http://www.w3.org/wiki/SweoIG/TaskForces/CommunityProjects/LinkingOpenData http://www.w3.org/wiki/SweoIG/TaskForces/CommunityProjects/LinkingOpenData http://protege.stanford.edu/ http://protege.stanford.edu/ http://wiki.org/wiki.cgi?WhatIsWiki http://c2.com/ppr/ http://www.tiddlywiki.com/ http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=The_Wiki_Way:_Quick_Collaboration_on_the_Web&action=edit&redlink=1 http://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=The_Wiki_Way:_Quick_Collaboration_on_the_Web&action=edit&redlink=1 http://www.dfki.uni/ http://portal.acm.org/citation.cfm?id=506517 http://portal.acm.org/citation.cfm?id=506517 http://www.acm.org/publications http://www.tecweb.inf.puc-rio.br/semweb/space/Platypus+Wiki/platypuswiki.pdf http://www.tecweb.inf.puc-rio.br/semweb/space/Platypus+Wiki/platypuswiki.pdf http://www.tecweb.inf.puc-rio.br/semweb/space/Platypus+Wiki/platypuswiki.pdf http://www.tecweb.inf.puc-rio.br/semweb/space/Platypus+Wiki/platypuswiki.pdf http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60960-593-3.ch009 http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60960-593-3.ch009 Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 67 51. Auer S., Dietzold S., Riechert T. OntoWiki–A tool for social, semantic collaboration // ISWC 2006, 5th International Semantic Web Conference, Athens, GA, USA. – 2007. – Р. 736–749. 52. SAR – Режим доступа: http://en.wikipedia. org/wiki/SAR. 53. Krötzsch M., Vrandečić D., Völkel M. Semantic MediaWiki // Lecture Notes in Computer Science. – 2006. – Р. 935–942. 54. Bao J. et al. – Rule Modeling Using Semantic MediaWiki // 3rd Annual Conference of the International Technology Alliance (ACITA'09), Maryland, USA, 2009. 55. Vrandecic D. et al. – Shortipedia: Aggre- gating and Curating Semantic Web Data. Proceedings of the ISWC, Shanghai. – 2010. 56. Schaffert S. et al. KiWi – A Platform for Semantic Social Software. 4th Semantic Wiki Workshop at ESWC09 Heraklion, 2009. Получено 19.07.2012 Об авторах: Глибовец Андрей Николаевич, кандидат физико-математических наук, доцент кафедры сетевых технологий НаУКМА, Глибовец Николай Николаевич, доктор физико-математических наук, профессор, декан факультета информатики НаУКМА, Покопцев Дмитрий Евгеньевич, магистр, Сидоренко Марина Олеговна, ассистент кафедры информатики НаУКМА. Место работы авторов: Национальный университет “Киево-Могилянская Академия”, 254070, Киев-70, ул. Григория Сковороды, 2, Тел.: (044) 463 6985, факс.: (044) 416 4515, e-mail: glib@ukma.kiev.ua http://en.wikipedia.org/wiki/SAR http://en.wikipedia.org/wiki/SAR mailto:glib@ukma.kiev.ua

Ähnliche Einträge