Visualizzazione ed elaborazione di ontologie: un'applicazione per la selezione di strumenti di data mining
Autore
Antonio Massara - Università degli Studi della Calabria - [2002-03]
Documenti
Abstract
L’argomento principale di questo lavoro di tesi è relativo alle ricerche che negli ultimi anni sono state fatte sul web semantico. In particolare sono state affrontate le problematiche legate al mondo delle ontologie, mostrando poi una loro applicazione nel dominio del Data Mining.
Le ontologie seppur basate su una solida base matematica di non facile comprensione per utenti non informatici, negli ultimi tempi grazie all’avvento di tool grafici ed intuitivi, hanno conosciuto un notevole incremento nel loro sviluppo e nei loro impieghi raggiungendo così un grado di perfezionamento necessario per essere impiegate in maniera vantaggiosa in tutta una serie di applicazioni basate sull’uso intensivo della conoscenza di un dominio.
Il Data Mining, sebbene in continuo sviluppo, è ormai una disciplina consolidata attraverso cui oggi vengono analizzate grosse moli di dati per scoprire conoscenza al loro interno. Ancora oggi però gli innumerevoli strumenti di Data Mining sono spesso difficili da usare, e non sono abbastanza generali per fornire ad un utente la possibilità di risolvere qualsiasi tipo di problema di KDD; inoltre la loro specializzazione su singoli aspetti del processo di KDD o su singole funzioni di Data Mining comporta difficoltà ad un utente inesperto nella scelta del software da utilizzare per risolvere un particolare problema.
Il binomio ontologie e Data Mining rappresenta una soluzione che può aiutare gli utenti nello scegliere gli strumenti adatti per risolvere uno specifico problema di KDD. Ciò garantisce il vantaggio di non dover conoscere a fondo i formalismi per risolvere un determinato problema, in quanto è possibile aiutare l’utente a scegliere gli strumenti giusti attraverso delle applicazioni visuali che lo guidano alla composizione delle strutture più adatte alle sue esigenze.
A monte di tale obiettivo c’è lo stato dell’arte fatto su ontologie, strumenti di manipolazione e linguaggi.
Uno degli obiettivi del lavoro di tesi era quello di studiare il settore delle ontologie: in particolare sono stati passati in rassegna i principali elementi di tale dominio, quali il linguaggio DAML+OIL, l’editor di ontologie OilEd e la piattaforma di sviluppo Jena.
Successivamente si è affrontata la progettazione e l’implementazione di uno strumento per il browsing visuale di un’ontologia ed è stata completata l’ontologia DAMON. Il risultato è stato il software OnBrowser, un’applicazione scritta in Java che fornisce accesso alle risorse di un’ontologia e che permette ad un utente la navigazione grafica di tutti i livelli ontologici e la possibilità di rendere persistente il relativo modello attraverso un database relazionale gestito da un DBMS MySQL. Lo strumento fornito all’utente per la navigazione di un’ontologia è semplice e flessibile e permette di superare le difficoltà intrinseche nella rappresentazione dei livelli di grosse ontologie di dominio come è quella DAMON.
Lo strumento OnBrowser può quindi guidare un utente non esperto di Data Mining nella realizzazione di un’applicazione di KDD.
Possibili sviluppi futuri di questo lavoro di tesi sono l’implementazione di un modulo di interrogazione che, attraverso le API Jena e il linguaggio RDQL, effettui operazioni di querying sul modello ontologico.
Le ontologie seppur basate su una solida base matematica di non facile comprensione per utenti non informatici, negli ultimi tempi grazie all’avvento di tool grafici ed intuitivi, hanno conosciuto un notevole incremento nel loro sviluppo e nei loro impieghi raggiungendo così un grado di perfezionamento necessario per essere impiegate in maniera vantaggiosa in tutta una serie di applicazioni basate sull’uso intensivo della conoscenza di un dominio.
Il Data Mining, sebbene in continuo sviluppo, è ormai una disciplina consolidata attraverso cui oggi vengono analizzate grosse moli di dati per scoprire conoscenza al loro interno. Ancora oggi però gli innumerevoli strumenti di Data Mining sono spesso difficili da usare, e non sono abbastanza generali per fornire ad un utente la possibilità di risolvere qualsiasi tipo di problema di KDD; inoltre la loro specializzazione su singoli aspetti del processo di KDD o su singole funzioni di Data Mining comporta difficoltà ad un utente inesperto nella scelta del software da utilizzare per risolvere un particolare problema.
Il binomio ontologie e Data Mining rappresenta una soluzione che può aiutare gli utenti nello scegliere gli strumenti adatti per risolvere uno specifico problema di KDD. Ciò garantisce il vantaggio di non dover conoscere a fondo i formalismi per risolvere un determinato problema, in quanto è possibile aiutare l’utente a scegliere gli strumenti giusti attraverso delle applicazioni visuali che lo guidano alla composizione delle strutture più adatte alle sue esigenze.
A monte di tale obiettivo c’è lo stato dell’arte fatto su ontologie, strumenti di manipolazione e linguaggi.
Uno degli obiettivi del lavoro di tesi era quello di studiare il settore delle ontologie: in particolare sono stati passati in rassegna i principali elementi di tale dominio, quali il linguaggio DAML+OIL, l’editor di ontologie OilEd e la piattaforma di sviluppo Jena.
Successivamente si è affrontata la progettazione e l’implementazione di uno strumento per il browsing visuale di un’ontologia ed è stata completata l’ontologia DAMON. Il risultato è stato il software OnBrowser, un’applicazione scritta in Java che fornisce accesso alle risorse di un’ontologia e che permette ad un utente la navigazione grafica di tutti i livelli ontologici e la possibilità di rendere persistente il relativo modello attraverso un database relazionale gestito da un DBMS MySQL. Lo strumento fornito all’utente per la navigazione di un’ontologia è semplice e flessibile e permette di superare le difficoltà intrinseche nella rappresentazione dei livelli di grosse ontologie di dominio come è quella DAMON.
Lo strumento OnBrowser può quindi guidare un utente non esperto di Data Mining nella realizzazione di un’applicazione di KDD.
Possibili sviluppi futuri di questo lavoro di tesi sono l’implementazione di un modulo di interrogazione che, attraverso le API Jena e il linguaggio RDQL, effettui operazioni di querying sul modello ontologico.
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