УДК 004.4

ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДУЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ГОТОВЫХ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Андрич О.Ф.1, Макушкина Л.А.1
1Волжский политехнический институт (филиал) ФГБОУ ВПО "Волгоградский государственный технический университет"

Аннотация
В данной работе рассматриваются основные алгоритмы работы модуля оценки качества онтологических моделей. На основе приведенных алгоритмов было разработано программное средство позволяющее оценивать качество онтологических моделей, и выдавать рекомендации по улучшению качества, оцениваемой онтологической модели.
В работе также приводятся основные скриншоты работы программного средства, и рассматривается диаграмма классов с описанием основных классов, используемых при разработки программного средства.

Ключевые слова: алгоритмы оценки качества, онтологическая модель, оценка качества


SOFTWARE IMPLEMENTATION OF THE QUALITY ASSESSMENT READY ONTOLOGICAL MODELS MODULE

Andrich O.F.1, Makyshkina L.A.1
1Volgsky polytechnical institute (branch) of FGBOU VPO "Volgogradsky state technical university"

Abstract
This paper discusses the basic algorithms of the assessing the quality of ontological models module. A software tool which allows to evaluate the quality of ontological models have been developed on the basis of these algorithms, and recommendations for improving the quality, price ontological model are also generated by developed system.
The paper also contains basic screenshots of a software tool and a class diagram describing the basic classes used in software development tools.

Библиографическая ссылка на статью:
Андрич О.Ф., Макушкина Л.А. Программная реализация модуля оценки качества готовых онтологических моделей // Современная техника и технологии. 2014. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2014/05/3568 (дата обращения: 01.10.2017).

Введение

Оценка качества онтологических моделей позволяет оценить эффективность их использования, что является достаточно актуальной проблемой современного онтологического инжиниринга.

На сегодняшний день существует достаточно много методов оценки качества онтологических моделей, но ни один из них не реализованы в виде программного средства. В связи с этим разработка ПС, которое позволит оценивать качество онтологических моделей является актуальной разработкой.

Алгоритмы работы модуля оценки качества онтологических моделей.

Данные алгоритмы описывают работу разработанного модуля оценки качества онтологических моделей.

На вход программному средству подается онтологическая модель в одном из трех форматов: СУБД, ХТМ, OWL. После того как онтологическая модель была успешно загружена, ПС производит разбор данного формата.

Далее выполняется расчет следующих метрик:

  • Метрики циклов;
  • Метрики Ингве-Миллера;
  • Метрики глубины;
  • Метрики разнообразия количества связей;
  • Метрики запутанности (tangledness) графа;

На основании рассчитанных метрик ПС формирует отчет о качестве онтологической модели и выдаёт рекомендация по улучшению качества данной модели.

Рассмотрим несколько основных алгоритмов, которые демонстрируют работу разработанного ПС, для повышения качества онтологических моделей:

 Алгоритм оценки качества онтологических моделей

Данный алгоритм описывает пошаговую оценку качества онтологических моделей. Работа алгоритма начинается с выбора одного из трех форматов исходных данных: онтологическая модель, реализованная в формате СУБД, онтологическая модель, реализованная в формате XTM, онтологическая модель, реализованная в формате OWL.

Выбранная модель загружается в программное средство. Далее производится расчет следующих метрик: метрик циклов, метрик глубины, метрик Ингве-Миллера, метрик разнообразия количества связей, метрик запутанности (tangledness) графа. В качестве входных параметров используются массив вершин,  массив связей. 

Рис.1 – Алгоритм оценки качества онтологической модели.

Затем проводится анализ рассчитанных значений, на основе которого формируется вывод о качестве онтологической модели. По результатам сформированного вывода программное средство выдает рекомендации по улучшению качества онтологической модели. Далее результаты работы алгоритма визуализируются.

Алгоритм выбора, загрузки и разбора онтологической модели

 форматов: онтологическая модель, реализованная в формате СУБД; онтологическая модель, реализованная в формате XTM; онтологическая модель, реализованная в формате OWL.

При загрузке онтологической модели в формате СУБД выполняется цикл по всем элементам ed_znanie. В данном цикле реализуется разбор загружаемого файла и добавление текущих элементов в массив вершин. Далее производится разбор связей СУБД, и формирование массива связей.

При загрузке онтологической модели в формате  XTM выполняется разбор содержимого файла.

Рис.2 – Алгоритм выбора, загрузки и разбора онтологической модели.

Пользователь загружает онтологическую модель в  одном из трех

При загрузке онтологической модели в формате  OWL выполняется разбор содержимого файла.

Алгоритм формирования вывода о качестве онтологической модели

 Алгоритм формирования вывода о качестве онтологической модели описывает пошаговое формирование вывода, о том насколько качественна онтологическая модель, подаваемая на вход ПС.

Работа данного алгоритма начинается с задания пороговых значений. Пороговые значения – значения, которые свойственны для качественной онтологической модели. Далее программное средство производит расчет следующих метрик: метрик циклов, метрик глубины, метрик Ингве-Миллера, метрик разнообразия количества связей, метрик запутанности (tangledness) графа. В качестве входных параметров используются массив вершин,  массив связей. 

Рис.3 – Алгоритм формирования вывода о ткачестве онтологической модели.

 Затем происходим сравнения рассчитанных ПС значений метрик с заданными пороговыми значениями. На основе проведенного сравнения формируется вывод о качестве онтологической модели.

Диаграмма классов

На рисунке 4 представлена диаграмма классов разработанного программного средства.

Рис. 4 – Диаграмма классов для проекта Main

AnnotView – класс, предоставляющий описание View для расчета метрик.

App – базовый класс проекта, который предназначен для запуска программы.

Autoirization – класс, предоставляющий View для авторизации в БД. Производит авторизацию с данными по умолчанию.

AutorizationSettings – класс предоставляющий View для настроек авторизации в БД. Производит авторизацию с введенными данными (в случае успешного подключения, сохраняет настройки в файл xml в корневую папку проекта)

Discipline – класс предоставляющий данные о  дисциплинах из БД.

Example – класс предоставляющий данные о  примерах из БД.

Otvet– класс предоставляющий данные о  ответах из БД.

Razdel – класс предоставляющий данные о  разделах из БД.

Theme – класс предоставляющий данные о  темах из БД.

Vopros – класс предоставляющий данные о  вопросах из БД.

Znanie – класс предоставляющий данные о  понятиях из БД.

Extentions – класс констант и расширений для методов, используемый в рамках проекта.

GraphView – класс предоставляющий View для отображения данных типов XTM и OWL. Производит расчеты всех метрик на основе анализа загруженных данных.

IMainWindow – интерфейс класса главного окна (базовый, создается автоматически)

MainWindow – класс главного окна.

Recommendation – класс окна рекомендаций. Производит оценку и отображает рекомендации

Resources – класс ресурсов проекта (базовый класс, создается автоматически)

Settings – класс констант и настроек проекта(базовый класс, создается автоматически)

ServiceLocator – класс сервиса. Представляет собой класс-хранилище данных, используемых в рамках всего решения.

Shared – класс констант, используемый для файлов типов XTM и Owl

ITopic – интерфейс объектов, представляющих собой вершины графов

Topic – класс, являющийся объектом-представлением вершин. (Все данные из загружаемых файлов записываются в классы типа Topic)

Данный класс содержит в себе следующие поля:

Name- имя вершины

InputList – лист входящих вершин

OutputList – лист выходных вершин

InclueList – лист включенных вершин

ViewContent – класс предоставляющие View для отображения списков вершин для типов XTM и OWL

ViewService – класс сервиса, который загружает нужную View в главное окно.

ViewTreeNode – класс предоставляющие View для отображения данных из БД

ViewВыборКурса – класс предоставляющие View для отображения и выбора курса из имеющихся в БД

СравнимЛисты – вспомогательный класс. Используется внутренней логикой, для сравнения листов некоторых данных о вершинах.

TypeAnot – класс констант, содержащий возможные типы загружаемых файлов.

Рис. 5 – Диаграмма классов для проекта WorkDB.

 DBQueryService – класс работы с БД. Содержит в себе все запросы к базе.

Resources – класс ресурсов, используемых для работы с БД.

Settings – Базовый класс проекта. Содержит константы, используемые в проекте. (SqlConnectionString, DefaultSqlConnectionstring)

IDiscipline – интерфейс, для получения дисциплин из БД.

IExample – интерфейс, для получения примеров из БД.

IOtvet – интерфейс, для получения ответов из БД.

IRazdel – интерфейс, для получения разделов из БД.

ITheme – интерфейс, для получения тем из БД.

IVopros – интерфейс, для получения вопросов из БД.

IZnanie – интерфейс, для получения понятий из БД.

Примеры интерфейса программного средства

Ниже описывается часть синтаксиса онтологической модели, которая подается на вход ПС. Данный синтаксис демонстрирует описание вершины w3c и связей, которая содержит данная вершина (разбор файла, содержащего приведенный ниже фрагмент представлен на скриншотах, демонстрирующих работу программного средства).

<topic id=”w3c”>

<instanceOf>

<topicRef xlink:href=”#standards-body”/>

</instanceOf>

<baseName>

<baseNameString>World Wide Web Consortium</baseNameString>

</baseName>

<occurrence>

<instanceOf>

<topicRef xlink:href=”#homepage”/>

</instanceOf>

<resourceRef xlink:href=”http://www.w3.org”/>

</occurrence>

</topic>

При нажатии кнопки загрузить XTM, загрузить OWL, выбор СУБД  файл импортируется и отображается в окне модуля построения онтологической модели. В окне все вершины: отображаются все вершины, которые содержатся в данном графе.

При выборе нужной вершины в окне дочерние узлы текущей вершины, отображаются все вершин, которые входят в текущую вершину.

Аналогично при выборе вершины в окне все вершины графа, в окне родительские узлы текущей вершины, отображаются все вершин, которые выходят из текущей вершины, а в окне текущая вершина включает в себя, отображаются все вершин, которые входят в текущую вершину.

Рис.6 – Окно «Модуль построения онтологической модели».

При нажатии кнопки рекомендации программное средство формирует вывод о качестве онтологической модели. Вывод основывается на значении рассчитанных метрик. Ниже перечислены основные значения рассчитанных метрик.

Рекомендации, сформированные программным средством, позволяют повысить качество онтологических моделей. 

Рис.7 – Окно «Оценка и рекомендации».

На Рис.6 производится разбор онтологической модели в формате ХТМ. В качестве текущей вершины выбрана вершина – w3c. При выборе данной вершины в окне дочерние узлы текущей вершины выводится список всех вершин, выходящих из данной вершины (в данном случае это вершина Standards-body); в окне текущая вершина включает в себя, выводится список всех вершин, которые вершина w3c включает в себя (в данном случае это вершина homepage); в окне родительские узлы текущей вершины отображается список всех вершин, которые входят в вершину w3c (в данном случае такие вершины отсутствуют).

На основе данного разбора производится автоматизированный следующих метрик:

  • Метрики циклов;
  • Метрики Ингве-Миллера;
  • Метрики глубины;
  • Метрики разнообразия количества связей;
  • Метрики запутанности (tangledness) графа;

На рис.7 производится оценка качества онтологической модели( в данном случае оценка – высокая) и выдача рекомендаций, которая позволит улучшить качество данной онтологической модели.

Заключение

В результате проведенного исследования, а также на основании формализованного описания математической модели модуля оценки качества онтологических моделей [1], были разработаны алгоритмы оценки качества онтологических моделей, позволяющие повысить качество онтологических моделей, приведена диаграмма классов, разработанного программного средства с общим описание каждого класса.

На основе данных алгоритмов было также разработано программное средство, которое позволяет оценить качество онтологической, а также благодаря рекомендациям, которые формирует программное средство повысить качество онтологии.


Библиографический список
  1. Андрич О.Ф., Макушкина Л.А. Исследование методов оценки качества готовых онтологических моделей // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С. 18-19.
  2. Андрич О.Ф., Макушкина Л.А. Исследование методов оценки качества готовых онтологических у // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 3 (35). С. 11.
  3. Попов Д.В., Макушкина Л.А. Исследование методов построения конвертера онтологических моделей курса// Современные научные исследования и инновации. 2014. № 1 (33). С. 3.
  4. Макушкина Л.А., Рыбанов А.А., Приходько Е.А. Электронный учебник как знаковое средство построения и организации обучения// Известия Волгоградского государственного технического университета. 2009. Т. 10. № 6. С. 98-100.
  5. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А., Фадеева М.В. Технология повышения эффективности информационной поддержки, мониторинга и контроля за процессом выполнения выпускных квалификационных работ // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2013. Т. 10. № 13 (116). С. 122-125.
  6. Макушкина Л.А., Володькина П.Н Автоматизированная система профессионального отбора и повышения квалификации персонала сети магазинов Добрострой.// Вестник магистратуры. 2013. № 5 (20). С. 53-55.
  7. Макушкина Л.А., Лемякина Л.В. Разработка автоматизированной системы интернет тестирования школьников с целью родительского контроля посещаемости и успеваемости учеников // Вестник магистратуры. 2013. № 5 (20). С. 49-52.
  8. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2014611622 от 06 февраля 2014 г. РФ. Онтологически-ориентированный программный модуль обучения и контроля знаний / Рыбанов А.А., Макушкина Л.А.; ВолгГТУ. – 2014.
  9. Свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2013611600 от 28 января 2013 г. РФ. Программный модуль построения онтологической модели структуры учебного курса / Рыбанов А.А., Макушкина Л.А., Макушкин И.А.; ВолгГТУ. – 2013.


Все статьи автора «Andrich Olga»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: