Использование онтологий для построения семантических запросов в реляционных базах данных

На сьогодні всесвітня павутина є найбільшим сховищем інформації. Проте для використання цієї інформації потрібна людина. Мета Семантичного Вебу — представити інформацію у вигляді, придатному для машинної обробки. Він забезпечує можливість спільного доступу до даних, а також їх повторного використання. Велика частина інформації у всесвітній павутині зберігається в реляційних базах даних. Семантичний Веб не може їх використовувати безпосередньо, але реляційні бази даних можуть бути використані для побудови онтологій. Ця ідея привернула увагу багатьох дослідників, які запропонували алгоритми та відповідні програмні рішення для автоматичного або напівавтоматичного вилучення структурованої синтаксичної інформації. У цій роботі досліджено існуючі рішення, показано різні підходи до формалізації логічної моделі реляційної бази даних і перетворення цієї моделі в OWL (мова Семантичного Вебу). Відзначено проблеми розглянутих рішень, а також виділено аспекти, які необхідно враховувати в майбутньому.Nowadays, the Web is the biggest existing information repository. However, to operate with its information human action is required, but the Semantic Web aims to change this. It provides a common framework that allows data to be shared and reused across application, allowing more uses than the traditional Web. Most of the information on the Web is stored in relational databases and the Semantic Web cannot use such databases. Relational databases can be used to construct ontology as the core of the Semantic Web. This task has attracted the interest of many researches, which have made algorithms (wrappers) able to extract structured syntactic information in an automatic or semi-automatic way. At our work we drew experience from those works. We showed different approaches of formalization of a logic model of relational databases, and a transformation of that model into OWL, a Semantic Web language. We closed this paper by mentioning some problems that have only been lightly touched by database to ontology mapping solutions as well as some aspects that need to be considered by future approaches.На сегодняшний день всемирная паутина является крупнейшим хранилищем информации. Тем не менее для использования этой информации необходим человек. Цель Семантического Веба — представить информацию в виде пригодном для машинной обработки. Он обеспечивает возможность совместного доступа к данным, а также их повторного использования. Большая часть информации во всемирной паутине хранится в реляционных базах данных. Семантический Веб не может их использовать непосредственно, но реляционные базы данных могут быть применены для построения онтологий. Эта идея привлекла интерес многих исследователей, которые предложили алгоритмы и соответствующие программные решения для автоматического или полуавтоматического извлечения структурированной синтаксической информации. В этой работе исследованы существующие решения, показаны различные подходы к формализации логической модели реляционной базы данных и преобразования этой модели в OWL (язык Семантического Веба). Отмечены проблемы рассмотренных решений, а также выделены аспекты, которые необходимо учитывать в будущем

Ontology-Based Resolution of Cloud Data Lock-in Problem

Cloud computing is nowadays becoming a popular paradigm for the provision of computing infrastructure that enables organizations to achieve financial savings. On the other hand, there are some known obstacles, among which vendor lock-in stands out. Furthermore, due to missing standards and heterogeneities of cloud storage systems, the migration of data to alternative cloud providers is expensive and time-consuming. We propose an approach based on Semantic Web services and AI planning to tackle cloud vendor data lock-in problem. To complete the mentioned task, data structures and data type mapping rules between different types of cloud storage systems are defined. The migration of data among different providers of platform as a service is presented in order to prove the practical applicability of the proposed approach. Additionally, this concept was also applied to software as a service model of cloud computing to perform one-shot data migration from Zoho CRM to Salesforce CRM

A semantic and agent-based approach to support information retrieval, interoperability and multi-lateral viewpoints for heterogeneous environmental databases

PhDData stored in individual autonomous databases often needs to be combined and interrelated. For example, in the Inland Water (IW) environment monitoring domain, the spatial and temporal variation of measurements of different water quality indicators stored in different databases are of interest. Data from multiple data sources is more complex to combine when there is a lack of metadata in a computation forin and when the syntax and semantics of the stored data models are heterogeneous. The main types of information retrieval (IR) requirements are query transparency and data harmonisation for data interoperability and support for multiple user views. A combined Semantic Web based and Agent based distributed system framework has been developed to support the above IR requirements. It has been implemented using the Jena ontology and JADE agent toolkits. The semantic part supports the interoperability of autonomous data sources by merging their intensional data, using a Global-As-View or GAV approach, into a global semantic model, represented in DAML+OIL and in OWL. This is used to mediate between different local database views. The agent part provides the semantic services to import, align and parse semantic metadata instances, to support data mediation and to reason about data mappings during alignment. The framework has applied to support information retrieval, interoperability and multi-lateral viewpoints for four European environmental agency databases. An extended GAV approach has been developed and applied to handle queries that can be reformulated over multiple user views of the stored data. This allows users to retrieve data in a conceptualisation that is better suited to them rather than to have to understand the entire detailed global view conceptualisation. User viewpoints are derived from the global ontology or existing viewpoints of it. This has the advantage that it reduces the number of potential conceptualisations and their associated mappings to be more computationally manageable. Whereas an ad hoc framework based upon conventional distributed programming language and a rule framework could be used to support user views and adaptation to user views, a more formal framework has the benefit in that it can support reasoning about the consistency, equivalence, containment and conflict resolution when traversing data models. A preliminary formulation of the formal model has been undertaken and is based upon extending a Datalog type algebra with hierarchical, attribute and instance value operators. These operators can be applied to support compositional mapping and consistency checking of data views. The multiple viewpoint system was implemented as a Java-based application consisting of two sub-systems, one for viewpoint adaptation and management, the other for query processing and query result adjustment

KD SENSO-MERGER: An architecture for semantic integration of heterogeneous data

This paper presents KD SENSO-MERGER, a novel Knowledge Discovery (KD) architecture that is capable of semantically integrating heterogeneous data from various sources of structured and unstructured data (i.e. geolocations, demographic, socio-economic, user reviews, and comments). This goal drives the main design approach of the architecture. It works by building internal representations that adapt and merge knowledge across multiple domains, ensuring that the knowledge base is continuously updated. To deal with the challenge of integrating heterogeneous data, this proposal puts forward the corresponding solutions: (i) knowledge extraction, addressed via a plugin-based architecture of knowledge sensors; (ii) data integrity, tackled by an architecture designed to deal with uncertain or noisy information; (iii) scalability, this is also supported by the plugin-based architecture as only relevant knowledge to the scenario is integrated by switching-off non-relevant sensors. Also, we minimize the expert knowledge required, which may pose a bottleneck when integrating a fast-paced stream of new sources. As proof of concept, we developed a case study that deploys the architecture to integrate population census and economic data, municipal cartography, and Google Reviews to analyze the socio-economic contexts of educational institutions. The knowledge discovered enables us to answer questions that are not possible through individual sources. Thus, companies or public entities can discover patterns of behavior or relationships that would otherwise not be visible and this would allow extracting valuable information for the decision-making process.This research is supported by the University of Alicante, Spain, the Spanish Ministry of Science and Innovation, the Generalitat Valenciana, Spain, and the European Regional Development Fund (ERDF) through the following funding: At the national level, the following projects were granted: TRIVIAL (PID2021-122263OB-C22); and CORTEX (PID2021-123956OB-I00), funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and, as appropriate, by ‘‘ERDF A way of making Europe’’, by the ‘‘European Union’’ or by the ‘‘European Union NextGenerationEU/PRTR’’. At regional level, the Generalitat Valenciana (Conselleria d’Educacio, Investigacio, Cultura i Esport), Spain, granted funding for NL4DISMIS (CIPROM/2021/21)

Using ontology for querying in relational database

Nowadays, the Web is the biggest existing information repository. However, to operate with its information human action is required, but the Semantic Web aims to change this. It provides a common framework that allows data to be shared and reused across application, allowing more uses than the traditional Web. Most of the information on the Web is stored in relational databases and the Semantic Web cannot use such databases. Relational databases can be used to construct ontology as the core of the Semantic Web. This task has attracted the interest of many researches, which have made algorithms (wrappers) able to extract structured syntactic information in an automatic or semi-automatic way. At our work we drew experience from those works. We showed different approaches of formalization of a logic model of relational databases, and a transformation of that model into OWL, a Semantic Web language. We closed this paper by mentioning some problems that have only been lightly touched by database to ontology mapping solutions as well as some aspects that need to be considered by future approaches.На сьогодні всесвітня павутина є найбільшим сховищем інформації. Проте для використання цієї інформації потрібна людина. Мета Семантичного Вебу — представити інформацію у вигляді, придатному для машинної обробки. Він забезпечує можливість спільного доступу до даних, а також їх повторного використання. Велика частина інформації у всесвітній павутині зберігається в реляційних базах даних. Семантичний Веб не може їх використовувати безпосередньо, але реляційні бази даних можуть бути використані для побудови онтологій. Ця ідея привернула увагу багатьох дослідників, які запропонували алгоритми та відповідні програмні рішення для автоматичного або напівавтоматичного вилучення структурованої синтаксичної інформації. У цій роботі досліджено існуючі рішення, показано різні підходи до формалізації логічної моделі реляційної бази даних і перетворення цієї моделі в OWL (мова Семантичного Вебу). Відзначено проблеми розглянутих рішень, а також виділено аспекти, які необхідно враховувати в майбутньому.На сегодняшний день всемирная паутина является крупнейшим хранилищем информации. Тем не менее для использования этой информации необходим человек. Цель Семантического Веба — представить информацию в виде пригодном для машинной обработки. Он обеспечивает возможность совместного доступа к данным, а также их повторного использования. Большая часть информации во всемирной паутине хранится в реляционных базах данных. Семантический Веб не может их использовать непосредственно, но реляционные базы данных могут быть применены для построения онтологий. Эта идея привлекла интерес многих исследователей, которые предложили алгоритмы и соответствующие программные решения для автоматического или полуавтоматического извлечения структурированной синтаксической информации. В этой работе исследованы существующие решения, показаны различные подходы к формализации логической модели реляционной базы данных и преобразования этой модели в OWL (язык Семантического Веба). Отмечены проблемы рассмотренных решений, а также выделены аспекты, которые необходимо учитывать в будущем

Supporting Tools for Automated Generation and Visual Editing of Relational-to-Ontology Mappings

La integració de dades amb formats heterogenis i de diversos dominis mitjançant tecnologies de la web semàntica permet solucionar la seva disparitat estructural i semàntica. L'accés a dades basat en ontologies (OBDA, en anglès) és una solució integral que es basa en l'ús d'ontologies com esquemes mediadors i el mapatge entre les dades i les ontologies per facilitar la consulta de les fonts de dades. No obstant això, una de les principals barreres que pot dificultar més l'adopció de OBDA és la manca d'eines per donar suport a la creació de mapatges entre dades i ontologies. L'objectiu d'aquesta investigació ha estat desenvolupar noves eines que permetin als experts sense coneixements d'ontologies la creació de mapatges entre dades i ontologies. Amb aquesta finalitat, s'han dut a terme dues línies de treball: la generació automàtica de mapatges entre dades relacionals i ontologies i l'edició dels mapatges a través de la seva representació visual. Les eines actualment disponibles per automatitzar la generació de mapatges estan lluny de proporcionar una solució completa, ja que es basen en els esquemes relacionals i amb prou feines tenen en compte els continguts de la font de dades relacional i les característiques de l'ontologia. No obstant això, les dades poden contenir relacions ocultes que poden ajudar a la generació de mapatges. Per superar aquesta limitació, hem desenvolupat AutoMap4OBDA, un sistema que genera automàticament mapatges R2RML a partir de l'anàlisi dels continguts de la font relacional i tenint en compte les característiques de l'ontologia. El sistema fa servir una tècnica d'aprenentatge d'ontologies per inferir jerarquies de classes, selecciona les mètriques de similitud de cadenes en base a les etiquetes de les ontologies i analitza les estructures de grafs per generar els mapatges a partir de l'estructura de l'ontologia. La representació visual per mitjà d'interfícies intuïtives pot ajudar els usuaris sense coneixements tècnics a establir mapatges entre una font relacional i una ontologia. No obstant això, les eines existents per a l'edició visual de mapatges mostren algunes limitacions. En particular, la representació visual de mapatges no contempla les estructures de la font relacional i de l'ontologia de forma conjunta. Per superar aquest inconvenient, hem desenvolupat Map-On, un entorn visual web per a l'edició manual de mapatges. AutoMap4OBDA ha demostrat que supera les prestacions de les solucions existents per a la generació de mapatges. Map-On s'ha aplicat en projectes d'investigació per verificar la seva eficàcia en la gestió de mapatges.La integración de datos con formatos heterogéneos y de diversos dominios mediante tecnologías de la Web Semántica permite solventar su disparidad estructural y semántica. El acceso a datos basado en ontologías (OBDA, en inglés) es una solución integral que se basa en el uso de ontologías como esquemas mediadores y mapeos entre los datos y las ontologías para facilitar la consulta de las fuentes de datos. Sin embargo, una de las principales barreras que puede dificultar más la adopción de OBDA es la falta de herramientas para apoyar la creación de mapeos entre datos y ontologías. El objetivo de esta investigación ha sido desarrollar nuevas herramientas que permitan a expertos sin conocimientos de ontologías la creación de mapeos entre datos y ontologías. Con este fin, se han llevado a cabo dos líneas de trabajo: la generación automática de mapeos entre datos relacionales y ontologías y la edición de los mapeos a través de su representación visual. Las herramientas actualmente disponibles para automatizar la generación de mapeos están lejos de proporcionar una solución completa, ya que se basan en los esquemas relacionales y apenas tienen en cuenta los contenidos de la fuente de datos relacional y las características de la ontología. Sin embargo, los datos pueden contener relaciones ocultas que pueden ayudar a la generación de mapeos. Para superar esta limitación, hemos desarrollado AutoMap4OBDA, un sistema que genera automáticamente mapeos R2RML a partir del análisis de los contenidos de la fuente relacional y teniendo en cuenta las características de la ontología. El sistema emplea una técnica de aprendizaje de ontologías para inferir jerarquías de clases, selecciona las métricas de similitud de cadenas en base a las etiquetas de las ontologías y analiza las estructuras de grafos para generar los mapeos a partir de la estructura de la ontología. La representación visual por medio de interfaces intuitivas puede ayudar a los usuarios sin conocimientos técnicos a establecer mapeos entre una fuente relacional y una ontología. Sin embargo, las herramientas existentes para la edición visual de mapeos muestran algunas limitaciones. En particular, la representación de mapeos no contempla las estructuras de la fuente relacional y de la ontología de forma conjunta. Para superar este inconveniente, hemos desarrollado Map-On, un entorno visual web para la edición manual de mapeos. AutoMap4OBDA ha demostrado que supera las prestaciones de las soluciones existentes para la generación de mapeos. Map-On se ha aplicado en proyectos de investigación para verificar su eficacia en la gestión de mapeos.Integration of data from heterogeneous formats and domains based on Semantic Web technologies enables us to solve their structural and semantic heterogeneity. Ontology-based data access (OBDA) is a comprehensive solution which relies on the use of ontologies as mediator schemas and relational-to-ontology mappings to facilitate data source querying. However, one of the greatest obstacles in the adoption of OBDA is the lack of tools to support the creation of mappings between physically stored data and ontologies. The objective of this research has been to develop new tools that allow non-ontology experts to create relational-to-ontology mappings. For this purpose, two lines of work have been carried out: the automated generation of relational-to-ontology mappings, and visual support for mapping editing. The tools currently available to automate the generation of mappings are far from providing a complete solution, since they rely on relational schemas and barely take into account the contents of the relational data source and features of the ontology. However, the data may contain hidden relationships that can help in the process of mapping generation. To overcome this limitation, we have developed AutoMap4OBDA, a system that automatically generates R2RML mappings from the analysis of the contents of the relational source and takes into account the characteristics of ontology. The system employs an ontology learning technique to infer class hierarchies, selects the string similarity metric based on the labels of ontologies, and analyses the graph structures to generate the mappings from the structure of the ontology. The visual representation through intuitive interfaces can help non-technical users to establish mappings between a relational source and an ontology. However, existing tools for visual editing of mappings show somewhat limitations. In particular, the visual representation of mapping does not embrace the structure of the relational source and the ontology at the same time. To overcome this problem, we have developed Map-On, a visual web environment for the manual editing of mappings. AutoMap4OBDA has been shown to outperform existing solutions in the generation of mappings. Map-On has been applied in research projects to verify its effectiveness in managing mappings