A network of ontology networks for building e-employment advanced systems

This paper presents the development of a network of ontology networks that enables data mediation between the Employment Services (ESs) participating in a semantic interoperability platform for the exchange of Curricula Vitae (CVs) and job offers in different languages. Such network is formed by (1) a set of local ontology networks that are language dependent, in which each network represents the local and particular view that each ES has of the employment market; and (2) a reference ontology network developed in English that represents a standardized and agreed upon terminology of the European employment market. In this network each local ontology network is aligned with the reference ontology network so that search queries, CVs, and job offers can be mediated through these alignments from any ES. The development of the ontologies has followed the methodological guidelines issued by the NeOn Methodology and is focused mainly on scenarios that involve reusing and re-engineering knowledge resources already agreed upon by employment experts and standardization bodies. This paper explains how these methodological guidelines have been applied for building e-employment ontologies. In addition, it shows that the approach to building ontologies by reusing and re-engineering agreed upon non-ontological resources speeds the ontology development, reduces development costs, and retrieves knowledge already agreed upon by a community of people in a more formal representation

Learning Structured Knowledge from Social Tagging Data A critical review of methods and techniques

For more than a decade, researchers have been proposing various methods and techniques to mine social tagging data and to learn structured knowledge. It is essential to conduct a comprehensive survey on the related work, which would benefit the research community by providing better understanding of the state-of-the-art and insights into the future research directions. The paper first defines the spectrum of Knowledge Organization Systems, from unstructured with less semantics to highly structured with richer semantics. It then reviews the related work by classifying the methods and techniques into two main categories, namely, learning term lists and learning relations. The method and techniques originated from natural language processing, data mining, machine learning, social network analysis, and the Semantic Web are discussed in detail under the two categories. We summarize the prominent issues with the current research and highlight future directions on learning constantly evolving knowledge from social media data

Conversión normalizada (SKOS) de sistemas de organización del conocimiento interoperables en la web

Este estudio examina de forma exhaustiva la literatura científica dedicada a los procesos de skosificación de vocabularios y sistemas de organización del conocimiento. Se analizan en profundidad 49 trabajos que describen y detallan la transformación de un total de 59 vocabularios controlados convencionales o SOC (Sistemas de Organización del Conocimiento) a Simple Knowledge Organization System (SKOS). Se identifican los puntos clave para hacer el análisis de metodologías de transformación de vocabularios en SKOS para la web y se comparan los estudios para determinar las aproximaciones y parámetros más recomendables para llevar a cabo estos procesos de conversión de vocabularios, cada vez más frecuentes y necesarios en la web semántica y en entornos de linked data (LD). Los resultados señalan que la mayor parte de SOC transformados son tesauros, que los formatos mayoritarios son de texto o registros bibliográficos, que el objetivo más común al cambiar a SKOS es la mejora de la interoperabilidad de los vocabularios, y que los procesos de conversión pueden agruparse mediante tres formas: scripts realizados en distintos lenguajes, transformaciones XSL y lenguajes de mapeo. Se concluye que SKOS es considerado por los autores como una buena opción para mejorar la interoperabilidad de vocabularios controlados. This paper examines exhaustively the scientific literature about skosification processes of vocabularies and knowledge organization systems (KOS). Forty nine documents that describe and detail transformation of 59 conventional controlled vocabularies or KOS to Simple Knowledge Organization System (SKOS) were analyzed. The key points for the analysis of vocabulary transformation methodologies in SKOS for the Web were identified, and studies were compared to determine the most recommendable approximations and parameters, for conversion processes of vocabularies were each time more frequent and necessary in semantic web and linked data (LD) environments. Results indicated that the majority of transformed SOCs are thesauri, that most formats were text or bibliographic records, that the most common objective in the change to SKOS was improvement of interoperability of the vocabularies and that the conversion processes could be grouped by three forms: Scripts made in different languages; XSL transformations, and mapping languages. It was concluded that SKOS is considered by the authors as a good option for improving the interoperability of controlled vocabularies

Perinnetiedon semanttinen annotointi

Organisaatioiden perinnejärjestelmät sisältävät valtavan määrän tietoa tallennettuna relaatiotietokantoihin. Tämä perinnetieto on organisaation liiketoiminnan kannalta usein erittäin tärkeää. Perinnejärjestelmiä tai perinnetietoa ei tyypillisesti ole kuvailtu riittävästi. Tällöin tiedon hakijan on osattava etsiä tietoa oikeasta paikasta, oikeilla menetelmillä, tunnettava ennalta haun kohteena olevaa aineistoa ja osattava tulkita hakutuloksia. Tilanne muuttuu, jos perinnetieto annotoidaan semanttisesti eli kuvaillaan semanttisen ja koneymmärrettävän metatiedon avulla. Tämä mahdollistaa nykyistä ilmaisuvoimaisempien kyselykielten käytön. Semanttisen metatiedon avulla koneet voivat ymmärtää tietosisältöjen merkityksiä. Näin ollen semanttisen annotoinnin avulla koneet voidaan valjastaa auttamaan ihmisiä relaatiotietokantoihin kohdistuvassa tiedonhaussa merkittävästi nykyistä paremmilla tavoilla. Semanttinen web on näkemys webin laajennuksesta, jossa tietosisällöt kuvataan semanttisesti ja koneymmärrettävästi. Tämän toteuttamiseksi semanttisen webin tutkimuksessa on kehitetty joukko menetelmiä ja normeja. Tutkielmassa kuvataan, miten näitä menetelmiä ja normeja voidaan hyödyntää perinnetiedon semanttiseen annotointiin. Tutkielmassa vertaillaan eri lähestymistapoja ja esitetään, miten tilanteeseen nähden tarkoituksenmukaisin tapa voidaan valita. Semanttinen annotointi kannattaa toteuttaa muuntamalla relaatiomallin mukainen tieto semanttisen webin tietomallin mukaiseksi tiedon aihealuetta kuvaavan ontologian rakenteiden ilmentymiksi. Tämä voidaan tehdä arkkitehtonisesti kahdella erilaisella lähestymistavalla. Ensimmäisellä tavalla ontologia luodaan automaattisesti relaatiotietokannan rakenteiden perusteella. Toisella tavalla jollakin ulkoisella muunnoskielellä määritellään, mihin ulkoisesti määriteltyjen ontologioiden rakenteisiin relaatiotietokannan rakenteet liittyvät. Muunnettua tietomallia ei tarvitse ylläpitää erillään, vaan muunnos voidaan tehdä ajonaikaisesti. Tällöin perinnejärjestelmät voivat edelleen ylläpitää tietoa alkuperäisissä relaatiotietokannoissa samalla, kun semanttista metatietoa hyödyntävät käyttäjät voivat suorittaa tietoon monipuolisia ja erittäin ilmaisuvoimaisia hakuja

Vers une description évolutive et une exploration efficace des concepts et des artefacts d'architecture microservices

RÉSUMÉ : L'adoption de l'architecture Microservices (MSA) pour la conception de systèmes logiciels est une tendance en industrie et en recherche. De nature compositionnelle et distribuée, les systèmes basés sur l'architecture Microservices sont composés de services ayant une responsabilité restreinte et bien définie, visant un isolement complet dans une perspective de non-partage de ressources. Les systèmes basés sur des microservices sont souvent classés comme de systèmes « Cloud-Native ». L'adoption de l'architecture Microservices représente un changement de paradigme technologique et managérial comportant des défis, notamment : la taille, la portée et le nombre de services, et leurs interopérabilité et réutilisation. Outre ces défis, la compréhension, l'adoption et l'implémentation des principes fondamentaux de ce style architectural sont des challenges qui impactent la conception d'architectures microservices efficaces et cohérentes. En effet, l'absence d'un large consensus sur certains principes et termes clés de cette architecture mènent à sa mauvaise compréhension et par conséquent à des implémentations incorrectes. Cette absence de consensus est une manifestation concrète de l'immaturité de cette architecture qui mène à des défis lors de la formalisation des connaissances. Également, il manque une méthode uniforme capable de supporter les concepteurs lors de la modélisation des microservices, notamment dans l'agencement des différentes composantes. À cela s'ajoute l'absence de modèles conceptuels pouvant guider les ingénieurs dans les premières phases de conception de ces systèmes. Plusieurs approches ont été utilisées pour la modélisation d'architectures microservices, tels que : formelle et informelle, manuelle et automatique et toutes les combinaisons de ces quatre, mais ces approches ne répondent pas à tous les défis rencontrés par les concepteurs. Pour faciliter la modélisation des microservices et rendre le processus plus efficace, il est nécessaire de développer des approches de conception et de représentation alternatives. Dans cette perspective, nous proposons une approche ontologique capable de répondre autant aux défis de conception que de représentation des architectures microservices. Dans ce mémoire, nous vous présentons nos résultats de recherche dont la principale contribution est une ontologie du domaine des architectures Microservices définie en suivant les principes de logique de description et formalisée en utilisant le langage « Web Ontology Language » (OWL), une technologie clé du Web sémantique. À cette ontologie nous avons donné le nom d'« Ontology of Microservices Architecture Concepts » (OMSAC). OMSAC contient suffisamment de vocabulaire pour décrire les concepts qui définissent l'architecture Microservices et pour représenter les différents artefacts composant ces architectures. Sa structure permet une évolution rapide et est capable de prendre en charge les enjeux liés à l'immaturité actuelle de ces architectures. En tant que technologie d'intelligence artificielle (IA), les ontologies possèdent des capacités de raisonnement avancées auxquelles il est possible d'ajouter d'autres technologies pour les étendre et ainsi répondre à différents besoins. Avec cet objectif, nous avons utilisé OMSAC conjointement avec des techniques d'apprentissage machine pour modéliser et analyser des architectures microservices afin de calculer le degré de similitude entre différents microservices appartenant à différents systèmes. Ce cas d'utilisation d'OMSAC constitue une contribution supplémentaire de notre recherche et renforce les perspectives de recherche dans l'assistance, l'outillage et l'automatisation de la modélisation des architectures microservices. Cette contribution montre également la pertinence de la recherche de mécanismes permettant de faire de l'analytique avancée sur les modèles d'architectures. Dans des travaux de recherche futurs, nous nous intéresserons au développent de ces mécanismes, et planifions la conception d'un assistant intelligent capable de projeter des architectures microservices basées sur les meilleures pratiques et favorisant la réutilisation de microservices existants. Également, nous souhaitons développer un langage dédié afin d'abstraire les syntaxes d'OWL et du langage de requête SPARQL pour faciliter l'utilisation d'OMSAC par les concepteurs, ingénieurs et programmeurs qui ne sont pas familiers avec ces technologies du Web sémantique. -- Mot(s) clé(s) en français : Architectures microservices, ontologies, modélisation de systèmes logiciels, apprentissage automatique. -- ABSTRACT : The use of Microservices Architecture (MSA) for designing software systems has become a trend in industry and research. Adopting MSA represents a technological and managerial shift with challenges including the size, scope, number, interoperability and reuse of microservices, modelling using multi-viewpoints, as well as the adequate understanding, adoption, and implementation of fundamental principles of the Microservices Architecture. Adequately undertaking these challenges is mandatory for designing effective MSA-based systems. In this thesis, we explored an ontological representation of the knowledge concerning the Microservices Architecture domain. This representation is capable of addressing MSA understanding and modelling challenges. As a result of this research, we propose the Ontology of Microservices Architecture Concepts (OMSAC), which is a domain ontology containing enough vocabulary to describe MSA concepts and artifacts and in a form to allow fast evolution and advanced analytical capabilities. -- Mot(s) clé(s) en anglais : Microservices Architecture, Ontologies, Conceptual modelling, machine learning

Method for Reusing and Re-engineering Non-ontological Resources for Building Ontologies

This thesis is focused on the reuse and possible subsequent re-engineering of knowledge resources, as opposed to custom-building new ontologies from scratch. The deep analysis of the state of the art has revealed that there are some methods and tools in the literature for transforming non-ontological resources into ontologies, but with some limitations: _ Most of the methods presented are based on ad-hoc transformations for the resource type, and the resource implementation. _ Only a few take advantage of the resource data model, an important artifact for the re-engineering process [GGPSFVT08]. _ There is no any integrated framework, method or corresponding tool, that considers the resources types, data models and implementations identified in an unified way. _ With regard to the transformation approach, the majority of the methods perform a TBox transformation, many others perform an ABox transformation and some perform a population. However, no method includes the possibility to perform the three transformation approaches. _ Regarding to the degree of automation, almost all the methods perform a semi-automatic transformation of the resource. _ According to the explicitation of the hidden semantics in the relations of the resource components, we can state that the methods that perform a TBox transformation make explicit the semantics in the relations of the resource components. Most of those methods identify subClassOf relations, others identify ad-hoc relations, and some identify partOf relations. However, only a few methods make explicit the three types of relations. _ With respect to how the methods make explicit the hidden semantics in the relations of the resource terms, we can say that three methods rely on the domain expert for making explicit the semantics, and two rely on an external resource, e.g., DOLCE ontology. Moreover, there are two methods that rely on external resources but not for making explicit the hidden semantics, but for finding out a proper ontology for populating it. _ According to the provision of the methodological guidelines, almost all the methods provide methodological guidelines for the transformation. However these guidelines are not finely detailed; for instance, they do not provide information about who is in charge of performing a particular activity/task, nor when that activity/task has to be carried out. _ With regard to the techniques employed, most of the methods do not mention them at all. Only a few methods specify techniques as transformation rules, lexico-syntactic patterns, mapping rules and natural language techniques. In this thesis we have provided a method and its technological support that rely on re-engineering patterns in order to speed up the ontology development process by reusing and re-engineering as much as possible available non-ontological resources. To achieve this overall goal, we have decomposed it in the following objectives: (1) the definition of methodological aspects related with the reuse of non-ontolo-gical resource for building ontologies; (2) the definition of methodological aspects related with the re-engineering of non-ontological resources for building ontologies; (3) the creation of a library of patterns for re-engineering nonontological resources into ontologies; and (4) the development of a software library that implements the suggestions given by the re-engineering patterns. Having in mind these goals, in this chapter we present how the open research problems identified in Chapter 2 are solved by the main thesis contributions. Then, we discuss the verification of our hypotheses, and finally we provide an outlook for the future work in those topics