Ett viktigt argument för att modellera kunskap inom ontologier är den enkla återanvändningen och omkonstruktionen av kunskapen. Men förutom konsekvent kontroll, nuvarande ontologi tekniska verktyg ger bara grundläggande funktioner för att analysera ontologier. Eftersom ontologier kan betraktas som (märkta, riktade) grafer, är grafanalystekniker ett lämpligt svar på detta behov. Grafanalys har utförts av sociologer i över 60 år och resulterade i det livliga forskningsområdet Social Network Analysis (SNA). Medan sociala nätverk strukturer i allmänhet för närvarande får stor uppmärksamhet i Semantic Web community, det finns bara mycket få SNA-program fram till nu, och praktiskt taget ingen för att analysera strukturen av ontologier. Vi illustrerar i detta dokument fördelarna med att tillämpa SNA på ontologier och den semantiska webben, och diskuterar vilka forskningsämnen som uppstår på kanten mellan de två områdena. I synnerhet diskuterar vi hur olika centralitetsbegrepp beskriver en ontologis kärninnehåll och struktur. Från det ganska enkla begreppet grad centralitet över mellanhet centralitet till den mer komplexa eigenvector centrality baserat på hermitianska matriser, illustrerar vi de insikter dessa åtgärder ger på två ontologier, som är olika i syfte, omfattning och storlek.
Hoser, etc. REF illustrerade fördelarna med att tillämpa analys av sociala nätverk på ontologier genom att mäta SWRC och SUMO ontologies.
Semantic Network Analysis of Ontologies
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}