Using ontologies to support and critique decisions

Supporting decision making in the working environment has long being pursued by practitioners across a variety of fields, ranging from sociology and operational research to cognitive and computer scientists. A number of computer-supported systems and various technologies have been used over the years, but as we move into more global and flexible organisational structures, new technologies and challenges arise. In this paper, I argue for an ontology-based solution and present some of the early prototypes we have been developing, assess their impact on the decision making process and elaborate on the costs involved

Desenvolvimento e implementação de um protótipo de ferramenta para reutilização de planos de mensuração utilizando raciocínio baseado em casos

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.Uma infraestrutura essencial para o melhoramento do processo de software e o gerenciamento de projetos é a mensuração de software. Seu planejamento e implementação bem sucesida requer, na pratica, uma quantidade significante de esforço e experiência. O custo pode ser reduzido e a qualidade da mensuração pode ser melhorada reutilizando-se experiências adquiridas de programas de mensuração do passado. Para a criação sistemática e a comunicação por toda a empresa do conhecimento de mensuração, experiências específicas da organização devem ser sistematicamente coletadas, armazenadas em memórias corporativas e reutilizadas em futuros projetos de software. Entretanto, sistemas de aprendizagem baseados em conhecimento devem ser operacionalizados e integrados no processo de planeamento de mensuração. Este trabalho apresenta uma abordagem customizável de raciocínio baseado em casos para a captura e reutilização de experiências de programas de mensuração de software. Uma ferramenta, suportando todas as tarefas do processo de planeamento e possibilitando uma recuperação orientada a metas, e um mecanismo de recuperação baseado em similaridade, e aprendizagem contínua é apresentada

Deploying ontologies in software design

In this thesis we will be concerned with the relation between ontologies and software design. Ontologies are studied in the artificial intelligence community as a means to explicitly represent standardised domain knowledge in order to enable knowledge shar¬ ing and reuse. We deploy ontologies in software design with emphasis on a traditional software engineering theme: error detection. In particular, we identify a type of error that is often difficult to detect: conceptual errors. These are related to the description of the domain whom which the system will operate. They require subjective knowledge about correct forms of domain description to detect them. Ontologies provide these forms of domain description and we are interested in applying them and verify their correctness(chapter 1). After presenting an in depth analysis of the field of ontologies and software testing as conceived and implemented by the software engineering and artificial intelligence communities(chapter 2), we discuss an approach which enabled us to deploy ontologies in the early phases of software development (i.e., specifications) in order to detect conceptual errors (chapter 3). This is based on the provision of ontological axioms which are used to verify conformance of specification constructs to the underpinning ontology. To facilitate the integration of ontology with applications that adopt it we developed an architecture and built tools to implement this form of conceptual error check(chapter 4). We apply and evaluate the architecture in a variety of contexts to identify potential uses (chapter 5). An implication of this method for de¬ ploying ontologies to reason about the correctness of applications is to raise our trust in the given ontologies. However, when the ontologies themselves are erroneous we might fail to reveal pernicious discrepancies. To cope with this problem we extended the architecture to a multi-layer form(chapter 4) which gives us the ability to check the ontologies themselves for correctness. We apply this multi-layer architecture to cap¬ ture errors found in a complex ontologies lattice(chapter 6). We further elaborate on the weaknesses in ontology evaluation methods and employ a technique stemming from software engineering, that of experience management, to facilitate ontology testing and deployment(chapter 7). The work presented in this thesis aims to improve practice in ontology use and identify areas to which ontologies could be of benefits other than the advocated ones of knowledge sharing and reuse(chapter 8)

Modelo para incorporar conhecimento baseado em experiências à arquitetura TMN

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico.O ambiente de redes e serviços de telecomunicações é um sistema complexo. Como tal, o seu gerenciamento também é de alta complexidade. As experiências práticas, adquiridas ao longo dos anos e acumuladas individualmente por profissionais da área, são fundamentais para o sucesso e qualidade das atividades de gerenciamento de redes e serviços de telecomunicações. A Arquitetura de Informação TMN não faz referência, não orienta e não dispõe de elementos para representar conhecimento oriundo de experiências práticas em gerenciamento. Experiências estas que contém importantes informações em como gerenciar. Este trabalho propõe um modelo para incorporar conhecimento advindo de experiências em gerenciamento de redes e serviços à Arquitetura TMN, através da abordagem de Raciocínio Baseado em Casos. O modelo proposto foi concebido em acordo com a filosofia e recomendações do ITU-T, orientado a objetos, aberto e padronizado. Introduz à Arquitetura TMN diferentes construções e templates genéricos que permitem representar conhecimento advindo de diferentes experiências práticas de gerenciamento, criar bases de conhecimento formais e, em conseqüência, viabilizar o desenvolvimento de sistemas abertos de conhecimento

System Engineering and Evolution Decision Support Interim Progress Report (01/01/2000-09/30/2000)

The objective of our effort is to develop a scientific basis for system engineering automation and decision support. This objective addresses the long term goals of increasing the quality of service provided complex systems while reducing development risks, costs, and time. Our work focused on decision support for designing operations of complex modular systems that can include embedded software. Emphasis areas included engineering automation capabilities in the areas of design modifications, design records, reuse, and automatic generation of design representations such as real-time schedules and software

Database marketing intelligence methodology supported by ontologies and knowlegde discovery in databases

Tese de doutoramento em Tecnologias e Sistemas de InformaçãoActualmente as organizações actuam em ambientes caracterizados pela inconstância, elevada competitividade e pressão no desenvolvimento de novas abordagens ao mercado e aos clientes. Nesse contexto, o acesso à informação, o suporte à tomada de decisão e a partilha de conhecimento tornam-se essenciais para o desempenho organizativo. No domínio do marketing têm surgido diversas abordagens para a exploração do conteúdo das suas bases de dados. Uma das abordagens, utilizadas com maior sucesso, tem sido o processo para a descoberta de conhecimento em bases de dados. Por outro lado, a necessidade de representação e partilha de conhecimento tem contribuído para um crescente desenvolvimento das ontologias em áreas diversas como sejam medicina, aviação ou segurança. O presente trabalho cruza diversas áreas: tecnologias e sistemas de informação (em particular a descoberta de conhecimento), o marketing (especificamente o database marketing) e as ontologias. O objectivo principal desta investigação foca o papel das ontologias em termos de suporte e assistência ao processo de descoberta de conhecimento em bases de dados num contexto de database marketing. Através de abordagens distintas foram formuladas duas ontologias: ontologia para o processo de descoberta de conhecimento em bases de dados e, a ontologia para o processo database marketing suportado na extracção de conhecimento em bases de dados (com reutilização da ontologia anterior). O processo para licitação e validação de conhecimento, baseou-se no método de Delphi (ontologia de database marketing) e no processo de investigação baseada na revisão de literatura (ontologia de descoberta de conhecimento). A concretização das ontologias suportou-se em duas metodologias: metodologia methontology, para a ontologia de descoberta de conhecimento e metodologia 101 para a ontologia de database marketing. A última, evidencia a reutilização de ontologias, viabilizando assim a reutilização da ontologia de descoberta de conhecimento na ontologia de database marketing. Ambas ontologias foram desenvolvidas sobre a ferramenta Protege-OWL permitindo não só a criação de toda a hierarquia de classes, propriedades e relações, como também, a realização de métodos de inferência através de linguagens baseadas em regras de Web semântica. Posteriormente, procedeu-se à experimentação da ontologia em casos práticos de extracção de conhecimento a partir de bases de dados de marketing. O emprego das ontologias neste contexto de investigação, representa uma abordagem pioneira e inovadora, uma vez que são propostas para assistirem em cada uma das fases do processo de extracção de conhecimento em bases de dados através de métodos de inferência. È assim possível assistir o utilizador em cada fase do processo de database marketing em acções tais como de selecção de actividades de marketing em função dos objectivos de marketing (e.g., perfil de cliente), em acções de selecção dados (e.g., tipos de dados a utilizar em função da actividade a desenvolver) ou mesmo no processo de selecção de algoritmos (e.g. inferir sobre o tipo de algoritmo a usar em função do objectivo definido). A integração das duas ontologias num contexto mais lato permite, propor uma metodologia com vista ao efectivo suporte do processo de database marketing baseado no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados, denominado nesta dissertação como: Database Marketing Intelligence. Para a demonstração da viabilidade da metodologia proposta foi seguido o método action-research com o qual se observou e testou o papel das ontologias no suporte à descoberta de conhecimento em bases de dados (através de um caso prático) num contexto de database marketing. O trabalho de aplicação prática decorreu sobre uma base de dados real relativa a um cartão de fidelização de uma companhia petrolífera a operar em Portugal. Os resultados obtidos serviram para demonstrar em duas vertente o sucesso da abordagem proposta: por um lado foi possível formalizar e acompanhar todo o processo de descoberta de conhecimento em bases de dados; por outro lado, foi possível perspectivar uma metodologia para um domínio concreto suportado por ontologias (suporte á decisão na selecção de métodos e tarefas) e na descoberta de conhecimento em bases de dados.Nowadays, the environment in which companies work is turbulent, very competitive and pressure in the development of new approaches to the market and clients. In this context, the access to information, the decision support and knowledge sharing become essential for the organization performance. In the marketing domain several approaches for the exploration of database exploration have emerged. One of the most successfully used approaches has been the knowledge discovery process in databases. On the other hand, the necessity of knowledge representation and sharing and contributed to a growing development of ontologies in several areas such as in the medical, the aviation or safety areas. This work crosses several areas: technology and information systems (specifically knowledge discovery in databases), marketing (specifically database marketing) and ontologies in general. The main goal of this investigation is to focus on the role of ontologies in terms of support and aid to the knowledge discovery process in databases in a database marketing context. Through distinct approaches two ontologies were created: ontology for the knowledge discovery process in databases, and the ontology for the database marketing process supported on the knowledge extraction in databases (reusing the former ontology). The elicitation and validation of knowledge process was based on the Delphi method (database marketing ontology) and the investigation process was based on literature review (knowledge discovery ontology). The carrying out of both ontologies was based on two methodologies: methontology methodology, for the knowledge discovery process and 101 methodology for the database marketing ontology. The former methodology, stresses the reusing of ontologies, allowing the reusing of the knowledge discovery ontology in the database marketing ontology. Both ontologies were developed with the Protege-OWL tool. This tool allows not only the creation of all the hierarchic classes, properties and relationships, but also the carrying out of inference methods through web semantics based languages. Then, the ontology was tested in practical cases of knowledge extraction from marketing databases. The application of ontologies in this investigation represents a pioneer and innovative approach, once they are proposed to aid and execute an effective support in each phase of the knowledge extraction from databases in the database marketing context process. Through inference processes on the knowledge base created it was possible to assist the user in each phase of the database marketing process such as, in marketing activity selection actions according to the marketing objectives (e.g., client profile) or in data selection actions (e.g., type of data to use according to the activity to be preformed. In relation to aid in the knowledge discovery process in databases, it was also possible to infer on the type of algorithm to use according to the defined objective or even according to the type of data pre-processing activities to develop regarding the type of data and type of attribute information. The integration of both ontologies in a more general context allows proposing a methodology aiming to the effective support of the database marketing process based on the knowledge discovery process in databases, named in this dissertation as: Database Marketing Intelligence. To demonstrate the viability of the proposed methodology the action-research method was followed with which the role of ontologies in assisting knowledge discovery in databases (through a practical case) in the database marketing context was observed and tested. For the practical application work a real database about a customer loyalty card from a Portuguese oil company was used. The results achieved demonstrated the success of the proposed approach in two ways: on one hand, it was possible to formalize and follow the whole knowledge discovery in databases process; on the other hand, it was possible to perceive a methodology for a concrete domain supported by ontologies (support of the decision in the selection of methods and tasks) and in the knowledge discovery in databases.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - SFRH/BD/36541/200