[論文レビュー] Engineering Conceptual Data Models from Domain Ontologies: A Critical Evaluation

Haya El-Ghalayini, Mohammed Odeh+1 more|ArXiv.org|Jan 28, 2006

Semantic Web and Ontologies参考文献 12被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、形式化されたマッピングアルゴリズムを用いて、ドメインオントロジーから正確な概念的データモデルを自動生成する変換エンジンを提案する。Bunge-Wand-WeberおよびOntoCleanの品質基準を用いた評価により、合意されたドメイン意味論から実体、属性、関係を高精度に捉えることができることを確認し、情報システム開発におけるこのアプローチの潜在的可能性を示している。

ABSTRACT

This paper studies the differences and similarities between domain ontologies and conceptual data models and the role that ontologies can play in establishing conceptual data models during the process of information systems development. A mapping algorithm has been proposed and embedded in a special purpose Transformation Engine to generate a conceptual data model from a given domain ontology. Both quantitative and qualitative methods have been adopted to critically evaluate this new approach. In addition, this paper focuses on evaluating the quality of the generated conceptual data model elements using Bunge-Wand-Weber and OntoClean ontologies. The results of this evaluation indicate that the generated conceptual data model provides a high degree of accuracy in identifying the substantial domain entities along with their attributes and relationships being derived from the consensual semantics of domain knowledge. The results are encouraging and support the potential role that this approach can take part in process of information system development.

研究の動機と目的

• 情報システム開発におけるドメインオントロジーから直接的に概念的データモデルを導出可能かどうかを調査すること。
• ドメインオントロジーと概念的データモデルとの間の主な相違点および類似点を特定すること。
• オントロジー構成要素を概念的データモデル要素にマッピングする体系的な変換プロセスを開発および評価すること。
• 確立されたオントロジカル品質フレームワークを用いて生成されたデータモデルの品質を評価すること。
• オントロジー駆動型データモデリングが、初期システム設計段階における正確性と一貫性を向上させられるかどうかを検証すること。

提案手法

• ドメインオントロジー要因（クラス、プロパティ、公理）を概念的データモデル構成要素（エンティティ、属性、関係）にマッピングするカスタム変換エンジンを実装した。
• 意味的対応ルールに基づき、オントロジーの意味論を概念スキーマ構成要素に翻訳する形式化されたマッピングアルゴリズムを定義した。
• Bunge-Wand-WeberおよびOntoCleanのオントロジカル品質基準に基づいた定量的指標と定性的分析を用いて、アプローチを評価した。
• 評価は、オントロジーの合意された意味論からの実体同一定、属性の導出、関係モデリングの正確性に焦点を当てた。
• 変換プロセスは、モデル生成における一貫性と完全性を検証するため、代表的なドメインでテストされた。
• 評価フレームワークにより、オントロジー構成要素から対応する概念モデル要素へのトレーサビリティが保証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ドメインオントロジーは、正確な概念的データモデルを生成する基盤としてどの程度活用可能か。
• RQ2 オントロジー構成要素と概念的データモデル構成要素との間の主な意味的マッピングは何か。
• RQ3 生成された概念的データモデルは、元のオントロジーに定義された実体および関係をどの程度正確に保持しているか。
• RQ4 生成されたモデル要因のオントロジカルな整合性および一貫性の観点での品質はいかがなっているか。
• RQ5 変換プロセスは、情報システム開発の初期段階を信頼性高く支援できるか。

主な発見

• 変換エンジンは、オントロジーからドメインの実体を高精度に同一定する概念的データモデルを効果的に生成した。
• Bunge-Wand-Weber基準との強い整合性が示され、特に実体およびその属性の正しく同一定されている点が顕著であった。
• OntoClean分析により、生成されたモデルが、具体的実体と抽象的実体の区別を含む意図されたオントロジカルカテゴリを保持していることが確認された。
• 評価結果から、概念モデル内の関係が、元のオントロジーの公理および制約と意味的に一貫していることが明らかになった。
• 結果として、ドメイン知識の合意された意味論が最小限の意味的損失で保持されており、変換プロセスがその本質を保っていることが示唆された。
• 全体的な評価結果は、ドメインオントロジーを自動概念的データモデル生成の出発点として使用する可能性を裏付けている。