Tóm tắt Luận án Tiễn sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu phương pháp chuyển đổi giữa mô hình mức khái niệm và ontology

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:28

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và phát triển các phương pháp chuyển đổi giữa một mô hình dữ liệu mức khái niệm (như mô hình ER, EER, biểu đồ lớp UML) và OWL: chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ sang OWL ontology; chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL ontology; trích xuất mô hình dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiễn sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu phương pháp chuyển đổi giữa mô hình mức khái niệm và ontology

ĐẠI HỌC HUẾ TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC VÕ HOÀNG LIÊN MINH NGHIÊN CỨU PHƢƠNG PHÁP CHUYỂN ĐỔI GIỮA MÔ HÌNH MỨC KHÁI NIỆM VÀ ONTOLOGY NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH MÃ SỐ: 9.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH HUẾ - NĂM 2021
Công trình được hoàn thành tại: Đại học Khoa học, Đại học Huế Người hướng dẫn khoa học: (ghi họ tên, chức danh khoa học, học vị): ......... - PGS. TS. Hoàng Quang, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế; - PGS. TS. Hoàng Hữu Hạnh, Giám đốc Trung tâm Đào tạo Quốc tế - Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Phản biện 1: PGS. TS. Đặng Văn Đức – Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam Phản biện 2: PGS. TS. Trần Văn Lăng – Viện Cơ học và Tin học ứng dụng Phản biện 3: TS. Lê Xuân Việt – Trường Đại học Quy Nhơn Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế họp tại: ........................................................................................................................ Vào hồi ................. giờ ............. ngày ........... tháng ........ năm................ ...... Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: (ghi tên thư viện)
MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Ngành công nghệ phần mềm đã có nhiều đột phá quan trọng trong việc thiết kế các mô hình cơ sở dữ liệu, đặc biệt là mô hình ở mức khái niệm. Do đặc điểm phản ảnh tốt thế giới thực, mô hình thực thể - mối quan hệ (mô hình ER) và các mở rộng của nó được xem là các mô hình dữ liệu ở mức khái niệm. Ngoài ra, để mô hình hóa các hệ thống thông tin bằng tập các thuộc tính và các phương thức nhằm phản ảnh cấu trúc dữ liệu của lớp, thì biểu đồ lớp UML cũng là một trong những mô hình dữ liệu ở mức khái niệm được sử dụng để mô tả và phản ảnh tốt thế giới thực của các hệ thống thông tin. Theo W3C, thông tin được cung cấp bởi các trang web chiếm gần 70% lượng thông tin trao đổi trên toàn thế giới. Web đã trở thành một hệ thống dữ liệu khổng lồ và là một môi trường chuyển tải thông tin không thể thiếu được trong thời đại ngày nay. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để khai thác được thông tin tr n We một cách hiệu quả, mà cụ thể là làm sao để máy tính có thể hiểu và hỗ trợ con người ử l tự động được các thông tin đó. Chính vì vậy, We ngữ ngh a đã ra đời, mà trong đó thông tin được đ nh ngh a r ràng sao cho con người và máy tính có thể c ng làm việc với nhau một cách hiệu quả hơn. Ontology là một thuật ngữ khoa học d ng để mô tả các loại thực thể trong thế giới thực và mối quan hệ giữa các thực thể đó như thế nào. Ontology cung cấp cách thức để con người và máy đều có thể nhận biết được các thông tin, nhờ đó cải thiện hệ thống tương tác hai chiều và chia sẻ kiến thức. Từ đó giúp con người và máy tính có thể cùng làm việc, giúp máy tính “hiểu” và có khả năng ử lý thông tin hiệu quả. Một lợi ích quan trọng của việc sử dụng ontology là khả năng tìm kiếm ngữ ngh a. Vì vậy, W3C thiết kế OWL là một ngôn ngữ mô tả các lớp, các thuộc tính và các mối quan hệ giữa các đối tượng theo cách mà máy có thể hiểu được nội dung web.
Tuy nhiên, hầu hết dữ liệu đã được mô hình hóa và lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu truyền thống (CSDL quan hệ, đối tượng). Vì vậy các dữ liệu đó nằm ngoài khả năng của nhiều ứng dụng của web ngữ ngh a. Với sự phát triển của web ngữ ngh a như hiện nay, việc tích hợp các ứng dụng web hiện tại vào web ngữ ngh a đang trở nên là vấn đề cấp thiết. Ngoài ra, thiết kế cơ sở dữ liệu cho các ứng dụng hiện tại thường được thiết kế từ mô hình dữ liệu mức khái niệm, trong khi web ngữ ngh a lại chủ yếu được xây dựng trên các ontology được biểu diễn bằng OWL. Vì thế, nâng cấp một hệ thống thông tin bằng cách chuyển đổi các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm sang ontology cho phép kế thừa các cấu trúc dữ liệu trên các hệ thống cũ nhằm giảm chi phí trong việc thiết kế là có ý ngh a khoa học và ứng dụng thực tiễn. 2. Động lực nghiên cứu Đã có nhiều công trình nghiên cứu đề xuất việc chuyển đổi giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và ontology như: chuyển đổi mô hình ER, biểu đồ lớp UML sang OWL ontology, chuyển đổi từ OWL ontology sang mô hình ER... Trong các nghiên cứu đã công ố, các tác giả chỉ mới đề xuất chuyển đổi các trường hợp chung của mô hình mức khái niệm và OWL ontology. Nhưng thực tế, nhiều hệ thống thông tin được thiết kế để đảm bảo phản ảnh đúng ản chất của thế giới thực, với nhiều thành phần mở rộng. Nếu áp dụng các quy tắc chuyển đổi của các nghiên cứu trước đây sẽ không chuyển đổi đầy đủ các mô hình. Vì vậy, đề xuất bộ quy tắc đầy đủ để chuyển đổi các thành phần của mô hình mức khái niệm và OWL ontology là một vấn đề quan trọng trong việc nâng cấp các hệ thống thông tin cũ. 3. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và phát triển các phương pháp chuyển đổi giữa một mô hình dữ liệu mức khái niệm (như mô hình ER, EER, biểu đồ lớp UML) và OWL. Vì vậy luận án thực hiện các mục tiêu cụ thể gồm: (1) chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ sang OWL ontology; (2) chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL ontology; (3) trích xuất mô hình dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology.
4. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu - Đối tượng nghiên cứu: OWL1, OWL2 và các mô hình dữ liệu mức khái niệm: như mô hình thực thể - mối quan hệ (ER), mô hình ER mở rộng (EER), biểu đồ lớp UML. - Phạm vi nghiên cứu: Xây dựng giải pháp chuyển đổi giữa mô hình dữ liệu mức khái niệm và ontology. 5. Phƣơng pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tìm kiếm, thu thập tài liệu về các công trình nghiên cứu đã được công bố, các ài áo đăng ở các hội thảo và tạp chí có uy tín để nghiên cứu, từ đó ổ sung các quy tắc và phương pháp chuyển đổi giữa một mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và ontology. Tr n cơ sở này, luận án phân tích, đánh giá ưu và khuyết điểm của các đề xuất. - Phương pháp thực nghiệm: Thực hiện việc cài đặt các thuật toán chuyển đổi của luận án nhằm minh chứng tính khả thi của phương pháp chuyển đổi. 6. Cấu trúc luận án Nội dung của luận án được tổ chức thành bốn chương như sau: Chƣơng 1 trình bày tổng quan về các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm như mô hình thực thể - mối quan hệ, biểu đồ lớp UML, khái niệm web ngữ ngh a và ngôn ngữ OWL ontology; khảo sát, phân tích một số công trình nghiên cứu li n quan đến bài toán chuyển đổi giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology; phân tích chi tiết các đặc điểm tương đương giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology; Từ đó luận án đ nh hướng bổ sung các quy tắc chuyển đổi giữa một mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology. Chƣơng 2 tổng hợp và phân tích kết quả chuyển đổi giữa mô hình ER, EER và OWL ontology của một số công trình nghiên cứu, quy tắc hóa thống nhất các quy tắc chuyển đổi theo quy ước của luận án; đề xuất các quy tắc bổ sung chuyển đổi các thành phần của mô hình EER sang OWL ontology; trình bày kết quả thực nghiệm chuyển đổi.
Chƣơng 3 tổng hợp và phân tích kết quả chuyển đổi giữa biểu đồ lớp UML và OWL ontology của một số công trình nghiên cứu, quy tắc hóa thống nhất các quy tắc chuyển đổi theo quy ước của luận án; đề xuất bổ sung các quy tắc chuyển đổi một biểu đồ lớp UML sang OWL ontology dựa vào các đặc điểm tương đồng giữa biểu đồ lớp UML và OWL ontology; trình bày kết quả thực nghiệm chuyển đổi. Chƣơng 4 đề xuất các quy tắc trích xuất một mô hình dữ liệu mức khái niệm từ một OWL ontology cho trước. Vấn đề trích xuất một mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology được xem là việc ác đ nh một ánh xạ ngược của ánh xạ chuyển đổi từ mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm sang ontology, cho phép "điều tra" một mô hình dữ liệu mức khái niệm có thể đã được sử dụng để thiết kế một ontology. Mỗi phương pháp trích xuất đều được minh họa để kiểm chứng kết quả. CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC KHÁI NIỆM VÀ ONTOLOGY 1.1 Giới thiệu 1.2 Giới thiệu các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm 1.3 Giới thiệu về Web ngữ nghĩa và Ontology 1.4 Tổng quan về các nghiên cứu chuyển đổi các mô hình 1.4.1 Các kết quả đề xuất chuyển đổi mô hình thực thể - mối quan hệ sang OWL Từ năm 2005, đã có nhiều nghiên cứu đề xuất phương pháp chuyển đổi từ mô hình ER hoặc EER sang OWL như [1] [2] [3] [4]. Tất cả các đề xuất này, để có thể đưa ra các quy tắc chuyển đổi, đều ác đ nh các thành phần tương ứng giữa mô hình ER và OWL. Các công trình nghiên cứu trước đây đề xuất các quy tắc chuyển đổi sau: Chuyển đổi tập thực thể; Chuyển đổi thuộc tính đơn; Chuyển đổi mối quan hệ: Mối quan hệ kế thừa (Is-A); Mối quan hệ nh nguyên; Mối quan hệ đa nguy n. Tuy nhiên các nghiên cứu này chưa đề xuất đầy đủ các quy tắc chuyển đổi trên tất cả các thành phần của mô hình EER, cụ thể: Chuyển đổi tập thực thể yếu và mối quan hệ đ nh danh; Chuyển đổi thuộc tính đa tr phức
hợp lồng nhau; Phân loại và chuyển đổi mối quan hệ phản xạ; Chuyển đổi các yếu tố thời gian trên mô hình ER mở rộng. Về nguyên tắc, khi thực hiện việc cài đặt một chương trình chuyển đổi, nếu chúng ta không ét đầy đủ các trường hợp có thể xảy ra bên trong một mô hình đầu vào, thì không thể ác đ nh được mô hình đầu ra. Tr n cơ sở các nghiên cứu đã có, luận án đề xuất một số quy tắc chuyển đổi bổ sung từ mô hình ER sang OWL nhằm có thể thiết kế ontology theo mục đích tr n. 1.4.2 Các kết quả đề xuất chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL Đã có nhiều công trình nghiên cứu về việc chuyển đổi từ biểu đồ lớp UML sang OWL để sử dụng lại các hệ thống cũ trước đây [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]. Các tác giả đã phân tích sự khác nhau cơ ản, từ đó đề xuất các quy tắc chuyển đổi: Chuyển đổi lớp; Chuyển đổi thuộc tính: thuộc tính có kiểu dữ liệu nguyên thủy, thuộc tính có kiểu dữ liệu liệt kê, thuộc tính có kiểu dữ liệu là lớp; Chuyển đổi quan hệ giữa các lớp: quan hệ kết hợp, quan hệ kết hợp có lớp kết hợp, quan hệ kết tập, quan hệ phụ thuộc, quan hệ tổng quát hóa/chuyên biệt hóa. Xét về mặt tổng thể, các nghiên cứu trước đây đã trình ày các quy tắc chuyển đổi cho các trường hợp của biểu đồ lớp UML, tuy nhiên các nghiên cứu này chưa phân tích và đề xuất chuyển đổi các trường hợp chi tiết của biểu đồ lớp UML, bao gồm: Chuyển đổi thuộc tính có kiểu dữ liệu là lớp; Chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc; Chuyển đổi quan hệ kết hợp có lớp kết hợp; Chuyển đổi quan hệ kết hợp đệ quy; Chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn đ nh; Chuyển đổi quan hệ phụ thuộc. 1.4.3 Các kết quả đề xuất trích xuất mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm từ OWL Các tác giả [24] [25] đã tập trung vào việc phát triển tập các quy tắc chuyển đổi OWL thành mô hình ER và EER bằng cách ác đ nh các thành phần cơ ản của mô hình ER và EER trong một OWL cho trước, như: Trích xuất tập thực thể; Trích xuất thuộc tính; Trích xuất mối quan hệ. Các nghiên cứu trước đây đã đề xuất các trường hợp ánh xạ từ OWL sang mô hình EER. Tuy nhiên, có một số trích xuất các thành phần đầu ra
chưa được đề cập đến, bao gồm: Trích xuất thuộc tính phức hợp; Trích xuất mối quan hệ phản xạ; Trích xuất mối quan hệ đa nguy n. Bài toán trích xuất biểu đồ lớp UML từ OWL cũng đã có các tác giả đề xuất nhưng chưa trích xuất đúng ản chất của biểu đồ lớp UML. 1.5 Tổng kết chƣơng 1 Trong chương đã trình ày l thuyết về các mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm an đầu, web ngữ ngh a và OWL… Chương này đã phác thảo cách tiếp cận của luận án, giới thiệu tổng quan những kết quả của các tác giả để chuyển đổi giữa mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL cũng như thách thức đặt ra cho cách tiếp cận này. Các chương tiếp theo sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu của luận án về các nội dung này. CHƢƠNG 2. CHUYỂN ĐỔI MÔ HÌNH THỰC THỂ - MỐI QUAN HỆ SANG OWL 2.1 Giới thiệu Việc chuyển đổi mô hình mức khái niệm sang OWL gồm hai giai đoạn: tiền xử lý và chuyển đổi. Giai đoạn tiền xử lý sẽ chuyển đổi mô hình CSDL mức khái niệm thành tài liệu XML/XMI. Giai đoạn chuyển đổi sẽ áp dụng các thuật toán để chuyển tài liệu XML/XMI thành OWL ontology. Mô hình CSDL XMI document Các thuật toán OWL mức khái niệm chuyển đổi ontology Hình 2.1 Kiến trúc các bước chuyển đổi mô hình CSDL mức khái niệm sang OWL 2.2 Các nghiên cứu trƣớc đây 2.3 Các quy tắc chuyển đổi bổ sung 2.3.1 Chuyển đổi tập thực thể yếu và mối quan hệ định danh Công trình [6] cho rằng không có sự khác nhau khi chuyển đổi tập thực thể mạnh và tập thực thể yếu, ngoại trừ việc bổ sung vào lớp biểu diễn tập thực thể yếu một thuộc tính dữ liệu biểu diễn khóa chính của tập thực thể chủ. Cách làm này không đảm bảo được ngữ ngh a khi thực hiện việc
chuyển đổi. Để khắc phục vấn đề này, luận án đề xuất bổ sung thêm cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau để biểu diễn mối quan hệ đ nh danh. Quy tắc EER12. Xét mối quan hệ đ nh danh R giữa tập thực thể yếu W và tập thực thể chủ E. Giả sử W có khoá bộ phận là keyW và khoá chính của E là keyE: Bổ sung lớp đ nh danh là C(W), mỗi thuộc tính attW của tập thực thể yếu W chuyển đổi thành thuộc tính dữ liệu DP(attW) tương ứng của lớp C(W); Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_R (có miền là C(E) và phạm vi là C(W)) và W_R (có miền là C(W) và phạm vi là C(E)) thể hiện quan hệ giữa lớp C(E) và lớp C(W); thiết lập tính chất hàm và ràng buộc cực tiểu là 1 cho thuộc tính đối tượng W_R; Thiết lập ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào thuộc tính đối tượng E_R; Khóa của lớp C(W) bao gồm các thuộc tính dữ liệu DP(keyW) và DP(keyE). 2.3.2 Chuyển đổi thuộc tính đa trị phức hợp lồng nhau Một thuộc tính đa tr của một tập thực thể có thể biểu diễn bởi mối quan hệ đ nh danh giữa một tập thực thể yếu và tập thực thể chủ của nó, vì vậy có thể chuyển đổi mỗi thuộc tính đa tr và phức hợp có khóa bộ phận thành một mối quan hệ đ nh danh trong mô hình ER. Quy tắc EER13. Xét tập thực thể E (hoặc thuộc tính đa tr và phức hợp E) có thuộc tính attE là thuộc tính đa tr và phức hợp, trong đó thuộc tính phức hợp attE có tập các thuộc tính thành phần là sub_attE và khoá bộ phận là K_attE. Thuộc tính đa tr attE được ánh xạ thành mối quan hệ đ nh danh S_attE giữa tập thực thể chủ E và tập thực thể yếu W_attE. Trong đó, tập thực thể yếu W_attE có tập thuộc tính là sub_attE và khoá bộ phận là K_attE. - Bổ sung lớp đ nh danh C(W_attE), các thuộc tính sub_attE của thuộc tính đa tr và phức hợp attE chuyển đổi thành các thuộc tính dữ liệu sub_attE của lớp C(W_attE); - Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_W_attE và W_attE_E thể hiện quan hệ giữa lớp C(E) và lớp C(W_attE) có đ nh danh, miền, phạm vi như Bảng; Thiết lập tính chất hàm và ràng buộc cực tiểu là 1
vào thuộc tính đối tượng W_attE_E; Tùy thuộc vào bản số thứ hai của mối quan hệ đ nh danh, thêm ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào thuộc tính đối tượng E_W_attE; Khóa của lớp C(W_attE) được tạo bằng cách kết hợp khóa bộ phận K_attE với khóa KE của lớp C(E). Bảng 2.1 Cặp thuộc tính thêm vào khi chuyển đổi thuộc tính đa trị phức hợp lồng nhau Định danh Miền Phạm vi E_W_attE C(E) C(W_attE) W_attE_E C(W_attE) C(E) 2.3.3 Chuyển đổi mối quan hệ phản xạ Cho mối quan hệ phản xạ R trên tập thực thể E. Khi đó, R được gọi là có tính chất đối xứng nếu:  e1, e2  E, (e1, e2)  R => (e2, e1)  R. Và R được gọi là có tính chất bất đối xứng, nếu:  e1, e2  E, (e1, e2)  R và (e2, e1)  R. Luận án xét trong cả hai trường hợp là: mối quan hệ phản xạ đối xứng và mối quan hệ phản xạ bất đối xứng. 2.3.3.1 Mối quan hệ phản xạ đối xứng không có thuộc tính Quy tắc EER14. Xét mối quan hệ phản xạ đối xứng R không có thuộc tính trên tập thực thể E với vai trò role, khi đó: Bổ sung thuộc tính đối tượng có đ nh danh là tên vai trò role, có miền và phạm vi là lớp C(E); Thiết lập tính chất phản xạ cho thuộc tính đối tượng role với cú pháp ReflexiveProperty; Thiết lập tính chất đối xứng cho thuộc tính đối tượng role với cú pháp SymmetricProperty. Với mối quan hệ 1-1, thêm ràng buộc số lượng cực đại bằng 1; Với ràng buộc bản số nhỏ nhất lần lượt là (1, 1) thì thêm ràng buộc số lượng cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được thêm vào. 2.3.3.2 Mối quan hệ phản xạ đối xứng có thuộc tính Quy tắc EER15. Xét mối quan hệ phản xạ đối xứng R có thuộc tính attR của tập thực thể E, ta có quy tắc chuyển đổi như sau: Bổ sung lớp có đ nh danh là C(R), các thuộc tính attR của mối quan hệ chuyển thành các thuộc tính dữ liệu attR của lớp C(R); Bổ sung hai thuộc tính đối tượng E_R, R_E
là thuộc tính ngược của nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(E). Hai thuộc tính này có tính phản xạ và các tính chất của mối quan hệ R. Thuộc tính R_E có ràng buộc số lượng cực tiểu và cực đại là 1; Thiết lập ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại vào thuộc tính đối tượng E_R tương ứng với giá tr ràng buộc bản số min/max khác 0 và khác N của vai trò. Nếu mối quan hệ nh nguyên R là mối quan hệ N:N thì bổ sung thuộc tính đối tượng R_E vào tập thuộc tính khóa của lớp C(R). 2.3.4 Mối quan hệ phản xạ bất đối xứng không có thuộc tính Quy tắc EER16. Xét mối quan hệ phản xạ bất đối xứng R không có thuộc tính trên tập thực thể E với hai vai trò là role1 và role2: Bổ sung hai thuộc tính đối tượng role1 và role2, có miền và phạm vi là lớp C(E); Thiết lập tính chất phản xạ cho hai thuộc tính đối tượng role1 và role2 với cú pháp ReflexiveProperty; Thiết lập tính chất bất đối xứng cho hai thuộc tính đối tượng role1 và role2 với cú pháp AsymmetricProperty; Với mối quan hệ 1-1, thêm ràng buộc số lượng cực đại và cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được thêm vào. 2.3.4.1 Mối quan hệ phản xạ bất đối xứng có thuộc tính Quy tắc EER17. Xét mối quan hệ phản xạ bất đối xứng R có thuộc tính attR trên tập thực thể E gồm hai vai trò role1 và role2: Bổ sung lớp C(R), các thuộc tính attR của mối quan hệ R chuyển thành các thuộc tính dữ liệu attR của lớp C(R). Tạo thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_Role1, R_Role1 thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(E) với vai trò role1. Tạo thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_role2, R_role2 thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(E) với vai trò role2. Hai thuộc tính R_role1 và R_role2 có ràng buộc số lượng cực tiểu và cực đại là 1; Bản số ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại của các thuộc tính đối tượng E_role1 và E_role2 phụ thuộc vào bản số của các vai trò trong mối quan hệ R. Nếu mối quan hệ R là mối quan hệ N-N thì bổ sung hai thuộc tính đối tượng R_role1, R_role2 vào tập thuộc tính khóa của lớp C(R).
2.4 Chuyển đổi mô hình TimeER sang OWL Mô hình TimeER [31] là mô hình CSDL mức khái niệm có yếu tố thời gian được sử dụng phổ biến hiện nay. Một số yếu tố thời gian trên các thành phần của mô hình bao gồm: Thời gian sống (LS); thời gian hợp lệ (VT); thời gian giao tác (TT). Kết hợp thời gian sống và thời gian giao tác ký hiệu LT; kết hợp thời gian hợp lệ và thời gian giao tác ký hiệu BT (BiTemporal). 2.4.1 Tạo ontology ban đầu biểu diễn yếu tố thời gian OWL không có thành phần tương đương ngữ ngh a với các thành phần có yếu tố thời gian như trong mô hình TimeER. Để hỗ trợ cho việc biểu diễn các thành phần có yếu tố thời gian trong OWL, luận án đề xuất bổ sung lớp InstantDateTime và các thuộc tính đối tượng thể hiện mối quan hệ giữa lớp owl:Thing với lớp InstantDateTime. Lớp InstantDateTime này được tạo với mục đích thể hiện cho một mốc thời gian. Tạo thuộc tính dữ liệu hasDateTime có tính chất hàm và ràng buộc số lượng cực tiểu là 1, phạm vi là xsd:dateTime và là thuộc tính khóa của lớp InstantDateTime. Tạo sáu thuộc tính đối tượng có tính chất hàm và ràng buộc số lượng tối thiểu là 1: hasVTs, hasVTe, hasLSs, hasLSe, hasTTs, hasTTe để biểu diễn các quan hệ giữa lớp owl:Thing với lớp InstantDateTime. Sáu thuộc tính đối tượng này có phạm vi là lớp InstantDateTime và miền là lớp owl:Thing. 2.4.2 Chuyển đổi tập thực thể có yếu tố thời gian Quy tắc EER18. Xét tập thực thể E có yếu tố thời gian XX (XX có thể là LS, LT, TT). Khi đó: Bổ sung lớp có đ nh danh C(E_XX) để biểu diễn yếu tố thời gian của tập thực thể E; Bổ sung hai thuộc tính đối tượng ngược nhau: E_has_XX có miền là lớp C(E) và phạm vi là lớp C(E_XX), và XX_of_E có miền là lớp C(E_XX) và phạm vi là lớp C(E), trong đó XX_of_E có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1. Tập thuộc tính khóa của lớp C(E_XX) gồm thuộc tính XX_of_E và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3. Bảng 2.3 Các thuộc tính khóa tương ứng với yếu tố thời gian
Yếu tố thời gian Thuộc tính khóa VT hasVTs LS hasLSs TT hasTTs LT hasLSs, hasLSe, hasTTs BT hasVTs, hasVTe, hasTTs 2.4.3 Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian Quy tắc EER19. Với thuộc tính attA có yếu tố thời gian XX của tập thực thể E: Tạo lớp có đ nh danh là C(attA_XX), thuộc tính attA thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(attA_XX); Tạo hai thuộc tính đối tượng ngược nhau: attA_has_XX có miền là lớp C(E) và phạm vi là lớp C(attA_XX), XX_of_attA có miền là lớp C(attA_XX) và có phạm vi là lớp C(E), đồng thời thuộc tính XX_of_attA có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1. Tập thuộc tính khóa của lớp C(attA_XX) bao gồm thuộc tính XX_of_attA và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3. 2.4.4 Chuyển đổi mối quan hệ có yếu tố thời gian Quy tắc EER20. Với mỗi mối quan hệ R có yếu tố thời gian XX giữa các tập thực thể Ei: Tạo lớp có đ nh danh là C(R), các thuộc tính phi thời gian của mối quan hệ R được chuyển thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(R); Tương ứng với mỗi tập thực thể Ei tham gia vào mối quan hệ R, tạo hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(Ei): Ei_has_R có miền là lớp C(Ei) và có phạm vi là lớp C(R); R_of_Ei có miền là lớp C(R), có phạm vi là lớp C(Ei), có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1. Đồng thời, với mỗi giá tr bản số min/max theo thời gian bên tập thực thể Ei khác 0 và khác N thì thêm một ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng cho thuộc tính Ei_has_R; Nếu R là mối quan hệ nh nguyên hoặc phản xạ 1-1 thì khóa của lớp C(R) bao gồm một trong hai thuộc tính đối tượng vừa thêm có phạm vi là lớp tương ứng với tập thực thể
tham gia vào mối quan hệ R và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 1.3. Ngược lại thì khóa của lớp C(R) bao gồm các thuộc tính đối tượng vừa thêm có phạm vi là lớp tương ứng với tập thực thể phía nhiều và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3. 2.4.5 Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian của mối quan hệ Quy tắc EER21. Với mỗi thuộc tính attR có yếu tố thời gian XX của mối quan hệ R: Bổ sung lớp có đ nh danh C(attR_XX), thuộc tính attR chuyển thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(attR_XX); Bổ sung hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ của lớp C(R) và lớp C(attR_XX) có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1: attR_has_XX có miền là lớp C(R) và có phạm vi là lớp C(attR_XX), XX_of_attR có miền là lớp C(attR_XX) và có phạm vi là lớp C(R), đồng thời XX_of_attR có tính chất hàm; Khóa của lớp C(attR_XX) bao gồm thuộc tính XX_of_attR và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3. 2.5 Kết quả thực nghiệm Luận án đã thực nghiệm trên hai mô hình cơ sở dữ liệu mẫu là mô hình thư mục trích dẫn [33] và mô hình Elmasri [2]. Luận án chuyển đổi sang OWL và tính độ chính xác [34] sau khi chuyển đổi giữa phương pháp của Luận án đề xuất và các đề xuất trước đây, như Sujatha R Upadhyaya [6], M. Fahad [7], Igor Myroshnichenko [8], Pasapitch Chujai [10]. 0,51 0,50 0,50 0,50 0,49 0,49 0,49 0,48 0,48 0,48 0,48 0,47 0,47 0,47 0,46 0,46 Sujatha R M. Fahad Igor Pasapitch Chujai Tiếp cận của Upadhyaya, P Myroshnichenko chúng tôi Sreenivasa Kumar
Hình 2.27 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên mô hình thư mục trích dẫn Với mô hình thư mục trích dẫn [15], các phương pháp đề xuất [6], [7], [8], [10] đều chuyển đổi hầu hết các trường hợp, bởi vì mô hình này không chứa các thành phần được chỉ ra trong Mục Error! Reference source not found.. Nhưng với mô hình Elmasri [2] với nhiều trường hợp tổng quát hơn thì các phương pháp [6], [7], [8], [10] không chuyển đổi được. Từ kết quả thực nghiệm của các phương pháp chuyển đổi đã minh chứng tính đầy đủ hơn của phương pháp đề xuất đối với bài toán chuyển đổi mô hình ER mở rộng sang OWL. 0,52 0,50 0,50 0,48 0,46 0,46 0,44 0,44 0,44 0,43 0,42 0,40 0,38 Sujatha R M. Fahad Igor Pasapitch Chujai Tiếp cận của Upadhyaya, P Myroshnichenko chúng tôi Sreenivasa Kumar Hình 2.18 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên mô hình Elmasri 2.6 Tiểu kết Chƣơng 2 Chương 2 trình ày phương pháp chuyển đổi mô hình ER mở rộng sang OWL. Luận án đã bổ sung các quy tắc chuyển đổi: tập thực thể yếu và mối quan hệ đ nh danh; thuộc tính đa tr phức hợp lồng nhau; mối quan hệ phản xạ; các yếu tố thời gian trên mô hình TimeER. Trong đó, li n quan đến mối quan hệ phản xạ, luận án đã phân loại để ác đ nh các trường hợp chuyển đổi thích hợp đối với mỗi phân loại này. Tr n cơ sở các quy tắc chuyển đổi đó, luận án cũng đã đề xuất phương pháp chuyển đổi mô hình TimeER, là một mô hình ER mở rộng có yếu tố thời gian, sang OWL [CT1] [CT3]
[CT4]. CHƢƠNG 3. CHUYỂN ĐỔI BIỂU ĐỒ LỚP UML SANG OWL 3.1 Các nghiên cứu trƣớc đây 3.2 Các quy tắc chuyển đổi bổ sung 3.2.1 Chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc Tác giả [22] đề xuất chuyển thuộc tính có cấu trúc thành lớp mới và liên kết bằng thuộc tính đối tượng. Tuy nhiên, thuộc tính dữ liệu trong OWL có hỗ trợ cấu trúc phân cấp, vì thế việc chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc thành các thuộc tính con sẽ biểu diễn đúng ngữ cảnh hơn, không cần thiết tạo lớp mới cũng như thuộc tính đối tượng có liên quan. Quy tắc UML10. Thuộc tính có cấu trúc attU của lớp U với tập các thuộc tính thành phần là sub_attU được chuyển đổi thành thuộc tính kiểu dữ liệu DP(attU) của lớp C(U). Các thuộc tính thành phần sub_attU được chuyển đổi thành các thuộc tính kiểu dữ liệu DP(sub_attU) và là thuộc tính con của thuộc tính kiểu dữ liệu DP(attU), có tính chất hàm, miền là thuộc tính dữ liệu DP(attU) và phạm vi là kiểu dữ liệu tương ứng trong OWL. 3.2.2 Chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ Tác giả [22] đã đề xuất quy tắc chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ, tuy nhi n chưa phân loại mối quan hệ kết hợp phản xạ, vì vậy việc chuyển đổi chưa phản ảnh đúng ản chất của mối quan hệ này. Việc kiểm tra các vai trò cho phép chúng ta phân loại tất cả các quan hệ kết hợp phản xạ. Quy tắc UML11. Xét quan hệ kết hợp phản xạ đối xứng của lớp đối tượng A với vai trò là role, quy tắc chuyển đổi như sau: Bổ sung thuộc tính đối tượng có đ nh danh là tên vai trò role trong mối quan hệ, có miền và phạm vi là lớp C(A), thiết lập tính chất đối xứng với cú pháp ReflexiveProperty cho thuộc tính đối tượng trên; Nếu bản số quan hệ đệ quy là 1-1, thêm ràng buộc số lượng cực đại bằng 1; Với ràng buộc bản số nhỏ nhất lần lượt là 1-1
thì thêm ràng buộc số lượng cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được thêm vào. Quy tắc UML12. Xét quan hệ kết hợp phản xạ bất đối xứng của lớp đối tượng A với tên hai vai trò là role1 và role2: Bổ sung cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau có đ nh danh lần lượt là tên của hai vai trò role1 và role2 trong quan hệ, có miền và phạm vi là lớp C(E); Ràng buộc bản số trên lớp đối tượng UML sẽ được hoán đổi v trí giữa hai vai trò khi chuyển đổi sang OWL. Với mỗi vai trò có ràng buộc bản số min/max khác 0 và khác N, bổ sung ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào thuộc tính đối tượng ứng với vai trò đó. 3.2.3 Chuyển đổi quan hệ kết tập chia sẻ Quan hệ kết tập chia sẻ là quan hệ mà phía bộ phận có thể tham gia vào phía tổng thể mà phía bộ phận tương ứng “phía 1” và tổng thể tương ứng “phía nhiều”. Với tính chất đó, ta nhận thấy rằng: - Quan hệ kết tập là sự kết hợp giữa các lớp không đối xứng, vì thế khi chuyển đổi phải thiết lập tính chất không đối xứng với cú pháp ASymmetricProperty. - Quan hệ kết tập không có tính chất phản xạ, tức là một lớp không quan hệ kết tập với chính nó, vì thế khi chuyển đổi phải thiết lập tính chất không phản xạ với cú pháp IrReflexiveProperty. Cú pháp này ngăn các cá thể liên quan với chính nó bằng thuộc tính đối tượng mà biểu diễn cho quan hệ kết tập. Quy tắc UML13. Xét lớp tổng thể A quan hệ kết tập với lớp bộ phận F, ta có quy tắc chuyển đổi như sau: Tạo lớp C(A) và C(F); Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(A) và lớp C(F): A_F có miền là lớp C(A), phạm vi là lớp C(F); F_A có miền là lớp C(F), phạm vi là lớp C(A); Thiết lập tính chất không phản xạ cho thuộc tính đối tượng F_A với cú pháp IrReflexiveProperty; Thiết lập tính chất bất đối xứng cho thuộc tính đối tượng F_A với cú pháp ASymmetricProperty. Ràng
buộc bản số trên lớp đối tượng UML sẽ được hoán đổi v trí giữa hai vai trò khi chuyển đổi sang OWL; 3.2.4 Chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn định Quy tắc UML14. Trong UML, xét quan hệ kết hợp có yếu tố hạn đ nh Q giữa lớp tổng thể A với lớp bộ phận F, ta có quy tắc chuyển đổi sang OWL như sau: Yếu tố hạn đ nh Q được chuyển đổi thành thuộc tính kiểu dữ liệu Q trong lớp C(F), có miền là lớp C(F) và phạm vi là kiểu dữ liệu tương ứng trong OWL; Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(A) và lớp C(F): thuộc tính đối tượng A_F có miền là lớp C(A), phạm vi là lớp C(F); thuộc tính đối tượng F_A có miền là lớp C(F), phạm vi là lớp C(E) và ràng buộc bản số ma QualifiedCardinality được thiết lập là 1. Thiết lập khóa của lớp C(F) bao gồm thuộc tính kiểu dữ liệu Q và thuộc tính đối tượng F_A; Ràng buộc bản số trên lớp đối tượng UML sẽ được hoán đổi v trí giữa hai vai trò khi chuyển đổi sang OWL; 3.3 Kết quả thực nghiệm Luận án đánh giá các quy tắc chuyển đổi được đề xuất bằng cách áp dụng phương pháp chuyển đổi trên hai biểu đồ lớp UML mẫu đầu vào là mô hình Purchase Order Application [35] và Elmasri [2]. Từ đó ác đ nh kết quả đầu ra và so sánh kết quả này với các phương pháp trước đây. 0,60 0,47 0,49 0,50 0,50 0,47 0,47 0,40 0,30 0,17 0,20 0,10 0,00 Sara Gherabi Iman Jessper Oussama Tiếp cận của Brocman chúng tôi Hình 3.13 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên biểu đồ lớp UML Purchase Order Application
0,60 0,5 0,50 0,46 0,45 0,45 0,46 0,40 0,40 0,30 0,20 0,10 0,00 Sara Gherabi Iman Jessper Oussama Tiếp cận của Brocman chúng tôi Hình 3.14 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên biểu đồ lớp UML Elmasri Luận án tính độ chính xác [34] sau khi chuyển đổi giữa phương pháp Luận án đề xuất và các đề xuất trước đây, như S.Brockmans [13], Noreddine Gherabi [16], Imnas Zarembo [18], Jesper Zedlitz [19] [20] [21], Oussama [22]. Số liệu so sánh từ Hình 3.13 và 3.14 cho thấy phương pháp chuyển đổi của các đề xuất là chưa đầy đủ, nhưng trong đó phương pháp của Luận án đề xuất là cao hơn so với các phương pháp khác. 3.4 Tổng kết Chƣơng 3 Kế thừa các nghiên cứu trước đây, luận án đã phân tích và ổ sung các quy tắc chuyển đổi cho các trường hợp: chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc, chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ, Chuyển đổi quan hệ kết tập chia sẻ, chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn đ nh. Tính đầy đủ của phương pháp đề xuất của luận án thể hiện rõ qua kết quả thực nghiệm được trình bày ở cuối chương [CT2] [CT7]. CHƢƠNG 4. TRÍCH XUẤT MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC KHÁI NIỆM TỪ OWL ONTOLOGY Vấn đề trích xuất một mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology cho trước được xem là việc ác đ nh một ánh xạ ngược của ánh xạ chuyển đổi từ mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm sang OWL. Đầu vào và đầu ra của ài toán này được xác đ nh như sau:
- Đầu vào: OWL ontology. - Đầu ra: mô hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm. Quy tắc nhận dạng những thành phần của đầu ra thực hiện theo nguyên tắc chung như sau: Xây dựng điều kiện nhận dạng sao cho thỏa mãn thuật toán “chuyển đổi thuận” đối với thành phần này, nhưng không thỏa mãn đối với các thành phần còn lại. Điều này cho phép chứng minh tính đúng đắn của các quy tắc theo phương pháp loại trừ.Trích xuất mô hình EER từ OWL 4.1.1 Các quy tắc trích xuất đã đề xuất 4.1.2 Các quy tắc trích xuất bổ sung 4.1.2.1 Trích xuất thuộc tính phức hợp Trong OWL, một thuộc tính kiểu dữ liệu có thể xây dựng từ nhiều thuộc tính con, biểu diễn bằng cú pháp rdfs:subPropertyOf. Quy tắc OWL7. Thuộc tính kiểu dữ liệu con sub_dpC được khai báo bằng cấu trúc , có miền là thuộc tính dpC và phạm vi là kiểu dữ liệu nguyên thủy thì trích xuất thành thuộc tính thành phần sub_dpC của thuộc tính phức hợp dpC. 4.1.2.2 Trích xuất mối quan hệ phản xạ Quy tắc OWL8. Với thuộc tính đối tượng OP có miền và phạm vi đều là lớp C, có thiết lập tính chất ReflexiveProperty thì được trích xuất thành mối quan hệ phản xạ không có thuộc tính của tập thực thể E(C). Nếu thuộc tính đối tượng OP có thiết lập tính chất SymmetricProperty thì ánh xạ thành mối quan hệ phản xạ đối xứng của tập thực thể E(C). Tên vai trò của mối quan hệ phản xạ là tên của thuộc tính đối tượng, bản số phụ thuộc vào minQualifiedCardinality và maxQualifiedCardinality. Quy tắc OWL9. Với cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau role1 và role2 có miền và phạm vi đều là lớp C, có thiết lập tính chất ReflexiveProperty và AsymmetricProperty thì trích xuất thành mối quan hệ phản xạ bất đối xứng của tập thực thể E(C), hai vai trò của mối quan hệ phản xạ là tên của hai thuộc tính đối tượng đó. T y thuộc vào minQualifiedCardinality và