Det är alltid viktigt men svårt att fånga ofullständig, partiell eller osäker kunskap när man använder ontologier för att konceptualisera ett applikationsområde eller för att uppnå semantisk interoperabilitet mellan heterogena system. Detta kapitel presenterar en pågående forskning om att utveckla ett ramverk som utökar och kompletterar det semantiska webb ontologispråket OWL 5 för att representera och resonera med osäkerhet baserad på bayesiska nätverk (BN) [26], och dess tillämpning i ontologikartläggning. Denna ram, som kallas BayesOWL, har gått igenom flera iterationer sedan dess idé 2003 [8, 9]. BayesOWL tillhandahåller en uppsättning regler och förfaranden för direkt översättning av en OWL- ontologi till en BN-riktad acyklisk graf (DAG), det ger också en metod baserad på iterativ proportionell montering (IPFP) [19, 7, 6, 34, 2, 4 ] som innehåller tillgängliga sannolikhetsbegränsningar när man konstruerar de villkorliga sannolikhetstabellerna (CPT) av BN. Den översatta BN, som bevarar semantik av den ursprungliga ontologin och är förenlig med alla givna sannolikhetsbegränsningar, kan stödja ontologi resonemang, både inom och över ontologier som Bayesian inferences. För närvarande är BayesOWL begränsat till att översätta endast OWL-DL-koncept taxonomier till BNs, vi arbetar aktivt på att utvidga ramen till OWL ontologier med fastighetsbegränsningar. Om ontologier översätts till BN, då konceptkartläggning mellan ontologier kan åstadkommas genom bevisupptagning över de översatta BNs. Denna metod för ontologikartläggning anses vara fördelaktig för många befintliga metoder för att hantera osäkerhet i kartläggningen. Vårt förberedande arbete i denna fråga presenteras i slutet av detta kapitel. Detta kapitel är organiserat enligt följande: Sect. 1 ger en kort introduktion till semantisk webb 6 och diskuterar osäkerhet i semantiska webb ontologier; Sect. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
BayesOWL REF modellerade osäkerheten i ontologier från OWL genom Bayesian Network.
BayesOWL: Uncertainty modeling in Semantic Web ontologies
{'venue': 'Soft Computing in Ontologies and Semantic Web, volume 204 of Studies in Fuzziness and Soft Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}