T h e S e m a n t i c W e b oprecis kunskap. Mer exakt handlar vissa tillämpningar om slumpmässig information och händelser, andra om otydliga och oklara kunskaper och ytterligare andra om saknade eller förvrängda uppgifter som leder till osäkerhet. Till exempel, i tillämpningar som involverar sensoravläsningar, sådana mätningar kommer vanligtvis med grader av bevis; i applikationer som multimedia bearbetning, objektigenkänning kan komma med grader av sanning. För att hantera osäkerheten i den semantiska webben och dess tillämpningar har många forskare föreslagit att utvidga OWL och Description Logic (DL) formalism med särskilda matematiska ramar. Forskare har föreslagit probabilistiska, 1 possibilistiska, 2 och luddiga förlängningar, 3-5 bland annat. Forskare har studerat fuzzy förlängningar mest omfattande, vilket ger imponerande resultat på semantik, resonemangsalgoritmer och implementationer. Med utgångspunkt i dessa resultat har vi skapat en luddig förlängning till OWL som heter Fuzzy OWL. Fuzzy OWL kan fånga otydlig och vag kunskap-till exempel kan vi säga att Aten är varmt till en grad 0.8 snarare än att säga att Aten är antingen varmt eller inte. Dessutom låter vår resonemangsplattform, Fuzzy Reasoning Engine (FiRE), Fuzzy OWL fånga och resonera om sådan kunskap (se www.image.ece.ntua.gr/~nsimou).
Icke-bayesianska tillvägagångssätt inkluderar Fuzzy OWL REF, en suddig logik förlängning till OWL som syftar till att fånga otydlig och vag kunskap.
Uncertainty and the Semantic Web
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}