An Ontology-based Approach to Student Skills in Multiagent e-Learning Systems

The main idea of our approach is that the domain ontology is not only the instrument of learning but an object of examining student skills. We propose for students to build the domain ontology of examine discipline and then compare it with etalon one. Analysis of student mistakes allows to propose them personalized recommendations and to improve the course materials in general. For knowledge interoperability we apply Semantic Web technologies. Application of agent-based technologies in e-learning provides the personification of students and tutors and saved all users from the routine operations

Semantic Search of Internet Information Resources on Base of Ontologies and Multilinguistic Thesauruses

The approaches to the analysis of various information resources pertinent to user requirements at a semantic level are determined by the thesauruses of the appropriate subject domains. The algorithms of formation and normalization of the multilinguistic thesaurus, and also methods of their comparison are given

Ontological Approach to Domain Knowledge Representation for Information Retrieval in Multiagent Systems

An ontological representation of buyer interests’ knowledge in process of e-commerce is proposed to use. It makes it more efficient to make a search of the most appropriate sellers via multiagent systems. An algorithm of a comparison of buyer ontology with one of e-shops (the taxonomies) and an e-commerce multiagent system are realised using ontology of information retrieval in distributed environment

Ontology-based Competency Analyses in New Research Domains

Ontology-driven methods of competence management oriented on support of scientific research for new domains are proposed. Ontologies of research domain are matched with personal information about scientific researchers represented into Web (for example, at the social networks) and results of their work (publications, monographs, reports etc.) are processed by logical methods and ontological analysis. Web-services and multi-agent programming paradigm are used for their software realization

Использование онтологического анализа для оценивания компетентности специалистов по разработке национальных стандартов

Необхідність і актуальність упровадження національних стандартів та їх гармонізації з міжнародними стандартами проаналізовано на прикладі сфери інформаційних технологій і тих специфічних проблем, що виникають при цьому. Запропоновано об’єктивні методи оцінювання компетентності експертів та розробників національних стандартів України. Подані методи ґрунтуються на семантичному зіставленні опису стандарту та документів, що характеризують компетентність його розробників в обраній сфері. Запропоновано використовувати знання, що здобуваються з відкритого середовища Web: Wікі-довідники, наукометричні бази, офіційні сайти організацій і супровідні метадані, онтології предметних областей тощо. Для інтеграції цих інформаційних ресурсів розроблено спеціалізовану онтологію наукової діяльності, що дозволяє стандартизувати термінологічну базу для опису кваліфікації потенційних експертів.The necessity and urgency of the implementation of standards and their harmonization with international ones are analyzed using the information technology domain and problems related to it as an example. Objective methods of competence evaluation of experts and developers of Ukrainian national standards are proposed. The methods presented in this article are based on the semantic matching of the standard description with documents that characterize developer expertise in the chosen domain. In addition, we propose to use the knowledge acquired from the open Web environment: Wіkі resources, scientometric databases, official sites of organizations and accompanying metadata, domain ontologies, etc. These informational resources are integrated based on the specialized ontology of a scientific activity which allows to standardize the terminology systems of potential experts qualifications.Необходимость и актуальность внедрения национальных стандартов и их гармонизации с международными проанализирована на примере области информационных технологий и тех специфичных проблем, которые возникают при этом. Предложены объективные методы оценки компетентности экспертов и разработчиков национальных стандартов Украины. Представленные методы базируются на семантическом сопоставлении описания стандарта и документов, которые характеризуют компетентность его разработчиков в избранной сфере. Предложено использовать знания, которые приобретаются из открытой среды Web: Wіkі-справочники, наукометрические базы, официальные сайты организаций и сопроводительные метаданные, онтологии предметных областей. Для интеграции этих информационных ресурсов разработана специализированная онтология научной деятельности, которая позволяет стандартизировать терминологическую базу описания квалификации потенциальных экспертов

Use of ontologies for metadata records analysis in big data

Big Data deals with the sets of information (structured, unstructured, or semi structured) so large that traditional ways and approaches (based on business intelligence decisions and database management systems) cannot be applied to them. Big Data is characterized by phenomenal acceleration of data accumulation and its complication. In different contexts Big Data often means both data of large volume and a set of tools and methods for their processing. Big Data sets are accompanied by metadata which contains a large amount of information about the data, including significant descriptive text information whose understanding by machines lead to better results of Big Data processing. Methods of artificial intelligence and intelligent Web-technologies improve the efficiency of all stages of Big Data processing. Most often this integration concerns the use of machine learning that provides the knowledge acquisition from Big Data and ontological analysis that formalizes for domain knowledge for Big Data analysis. In the paper, the authors present a method for analyzing the Big Data metadata which allows selecting those blocks of information among the heterogeneous sources and data repositories that are pertinent for solving the customer task. Much attention is paid to the matching of the text part of the metadata (metadata annotations) with the text describing the task. We suggest to use for these purposes the methods and instruments of natural language analysis and the Big Data ontology which contains knowledge about the specifics of this domain

Онтологічний підхід до аналітики великих даних у домені кібербезпеки

Information security is a dynamic field in which methods and means of protection against threats and their destructive component are rapidly changing and improving, which is a challenge for organizations and society as a whole. Therefore, information systems related to cybersecurity require a constant flow of knowledge from internal and external sources, the volume of which is constantly growing. The introduction of big data sets in the field of cybersecurity provides opportunities for application for the analysis of data containing structured and unstructured data.The application of semantic technologies to search, selection of external big data, and description of knowledge about the cybersecurity domain require new approaches,methods, and algorithms of big data analysis. Forselecting relevant data, we are offered a semantic analysis of metadata that accompanies big data and the construction of ontologies that formalize knowledge about metadata, cybersecurity, and the problem that needs to be solved. We are proposed to create a thesaurus of problems based on the domain ontology, which should provide a terminological basis for the integration of ontologies of different levels. The cybersecurity domain has a hierarchical structure, so the presentation of formalized knowledge about it requires the development of the hierarchy of ontologies from top to bottom. For building a thesaurus of problem, it is proposed to use an algorithm that will combine information from information security standards, open natural information resources, dictionaries, and encyclopedias. It is suggested to use semantically marked Wiki-resources, external thesauri, and ontologies to supplement the semantic models of the cybersecurity domain.Інформаційна безпека –динамічна сфера у якій швидко змінються і удосконалюються як методи і засоби захисту від загроз, так і їх деструктивна складова, що є викликом для користувачів, організацій і всього суспільства в цілому. Тому інформаційні системи, пов’язані зі забезпеченням кібербезпеки потребують постійного надходження знань як із внутрішніх, так із зовнішніх джерел, обсяг яких постійно зростає. Введення наборів великих даних у сферу забезпечення кібербезпеки відкриває можливості застосування для аналізу джерел, що містять як структуровані, так і неструктуровані дані. Застосування семантичних технологій до пошуку, відбору зовнішніх великих даних та опису знань про домен кібербезпеки потребує нових підходів методів та алгоритмів аналітики великих даних. Для вибору релевантних даних пропонується семантичний аналіз метаданих, які супроводжують великі дані та побудова онтологій, які формалізують знання про метадані, про кібербезпеку та про задачу, яка потребує вирішення, тобто для ефективного вирішення задачі структурування даних під час аналізу великих даних. Основними перевагами онтологій є здатність здійснювати семантичний пошук, надання загального спільного словника та обмін знаннями в області, а також сприяння семантичній інтеграції та взаємодії між різнорідними джерелами знань. В якості інструментів аналізу пропонується створення тезаурусу задачі на основі онтології домена, який має забезпечити термінологічну базу для інтеграції онтологій різних рівнів. Домен кібербезпеки має ієрархічну структуру, тому і подання формалізованих знань про нього потребує розроблення ієрархії онтологій починаючи від верхнього рівня до нижнього. Для побудови тезаурусу задачі запропоновано використати алгоритм, що дозволить об’єднати інформацію із стандартів інформаційної безпеки, відкритих природомовних інформаційних ресурсів, словників та енциклопедій. Для поповнення семантичних моделей домену кібербезпеки запропоновано використати семантично розмічені Wiki-ресурси, зовнішні тезауруси та онтології

Онтологічний підхід до аналітики великих даних у домені кібербезпеки

Information security is a dynamic field in which methods and means of protection against threats and their destructive component are rapidly changing and improving, which is a challenge for organizations and society as a whole. Therefore, information systems related to cybersecurity require a constant flow of knowledge from internal and external sources, the volume of which is constantly growing. The introduction of big data sets in the field of cybersecurity provides opportunities for application for the analysis of data containing structured and unstructured data. The application of semantic technologies to search, selection of external big data, and description of knowledge about the cybersecurity domain require new approaches, methods, and algorithms of big data analysis. For selecting relevant data, we are offered a semantic analysis of metadata that accompanies big data and the construction of ontologies that formalize knowledge about metadata, cybersecurity, and the problem that needs to be solved. We are proposed to create a thesaurus of problems based on the domain ontology, which should provide a terminological basis for the integration of ontologies of different levels. The cybersecurity domain has a hierarchical structure, so the presentation of formalized knowledge about it requires the development of the hierarchy of ontologies from top to bottom. For building a thesaurus of problem, it is proposed to use an algorithm that will combine information from information security standards, open natural information resources, dictionaries, and encyclopedias. It is suggested to use semantically marked Wiki-resources, external thesauri, and ontologies to supplement the semantic models of the cybersecurity domain.Інформаційна безпека – динамічна сфера у якій швидко змінються і удосконалюються як методи і засоби захисту від загроз, так і їх деструктивна складова, що є викликом для користувачів, організацій і всього суспільства в цілому. Тому інформаційні системи, пов’язані із убезпеченням кібербезпеки потребують постійного надходження знань як із внутрішніх, так із зовнішніх джерел, обсяг яких постійно зростає. Введення наборів великих даних у сферу убезпечення кібербезпеки відкриває можливості застосуваня для аналізу джерел, що містять як структуровані, так і неструктуровані дані. Застосування семантичних технологій до пошуку, відбору зовнішніх великих даних та опису знань про домен кібербезпеки потребує нових підходів методів та алгоритмів аналітики великих даних. Для вибору релевантних даних пропонується семантичний аналіз метаданих, які супроводжують великі дані та побудова онтологій, які формалізують знання про метадані, про кібербезпеку та про задачу, яка потребує вирішення, тобто для ефективного вирішення задачі структурування даних під час аналізу великих даних. Основними перевагами онтологій є здатність здійснювати семантичний пошук, надання загального спільного словника та обмін знаннями в області, а також сприяння семантичній інтеграції та взаємодії між різнорідними джерелами знань. В якості інструментів аналізу пропонується створення тезаурусу задачі на основі онтології домена, який має забезпечити термінологічну базу для інтеграції онтологій різних рівнів. Домен кібербезпеки має ієрархічну структуру, тому і подання формалізованих знань про нього потребує розроблення ієрархії онтологій починаючи від верхнього рівня до нижнього. Для побудови тезаурусу задачі запропоновано використати алгоритм, що дозволить об’єднати інформацію із стандартів інформаційної безпеки, відкритих природомовних інформаційних ресурсів, словників та енциклопедій. Для поповнення семантичних моделей домену кібербезпеки запропоновано використати семантично розмічені Wiki-ресурси, зовнішні тезауруси та онтології