[論文レビュー] Ontology Based Information Integration: A Survey

Maryam Alizadeh, Maliheh Heydarpour Shahrezaei+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2019

Semantic Web and Ontologies参考文献 56被引用数 6

ひとこと要約

本調査では、多様なデータソース間の意味的非一貫性を解消するためのコア技術としてのオントロジーマッピングに焦点を当て、オントロジーに基づく情報統合の包括的分析を提示する。データ、スキーマ、カタログ、意味的統合のための手法を評価し、単一、複数、ハイブリッドなオントロジー・モデルのアプローチを強調する。マッピング、評価、およびオントロジーの進化と検証における課題にも注目する。

ABSTRACT

An ontology makes a special vocabulary which describes the domain of interest and the meaning of the term on that vocabulary. Based on the precision of the specification, the concept of the ontology contains several data and conceptual models. The notion of ontology has emerged into wide ranges of applications including database integration, peer-to-peer systems, e-commerce, semantic web, etc. It can be considered as a practical tool for conceptualizing things which are expressed in computer format. This paper is devoted to ontology matching as a mean or information integration. Several matching solutions have been presented from various areas such as databases, information systems and artificial intelligence. All of them take advantages of different attributes of ontology like, structures, data instances, semantics and labels and its other valuable properties. The solutions have some common techniques and cope with similar problems, but use different methods for combining and exploiting their results. Information integration is among the first classes of applications at which matching was considered as a probable solution. Information integration contains many fields including, data integration, schema integration, catalogue integration and semantic integration. We cover these notions in term of ontology in our proposed paper.

研究の動機と目的

• 分散データソース間の意味的非一貫性を解消するためのオントロジーに基づく情報統合技術の体系的レビューを提供すること。
• データベース、ピアツーピアネットワーク、電子商取引プラットフォームなどの異種システムにおける意味的相互運用性を実現するためのオントロジーの役割を分析すること。
• 単一、複数、ハイブリッドなオントロジー・アプローチを含む、オントロジーのマッチング、マッピング、統合のための既存の手法を評価すること。
• 特にオントロジーの進化、検証、不完全な情報の取り扱いに関する現在の研究におけるギャップを特定すること。
• 自動的オントロジー構築と統合システムのための堅牢な評価フレームワークに関する今後の研究方向性を提案すること。

提案手法

• データ、スキーマ、カタログ、意味的統合に焦点を当てた、オントロジーに基づく情報統合に関する既存研究のサーベイと分類。
• オントロジー・モデルの種別に基づく統合手法の分類：単一グローバルオントロジー、複数の独立したオントロジー、または共有語彙を用いたハイブリッドアプローチ。
• 局所的オントロジーを共通のオントロジーまたは互いにリンクするマッピング技術の分析により、意味的差異を是正すること。
• 形式的意味論とメタデータ（例：OntoUMLを介して）の使用による曖昧性の低減とアライメント精度の向上の評価。
• オントロジーの進化、マッピング、統合範囲の観点から、5つの代表的論文における手法を比較すること。
• 自動的オントロジー検証と統合パイプラインにおける不完全なデータの取り扱いを含む、今後の研究方向性の提案。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一、複数、ハイブリッドなオントロジー・モデルの違いが、情報統合の効果にどのように影響するか？
• RQ2 異なるデータソース間で異種のオントロジーを一致させるにあたり、主な課題は何であり、現在の手法はそれらをどのように解決しているか？
• RQ3 既存のアプローチは、実世界の統合システムにおけるオントロジーの進化と動的更新をどの程度サポートしているか？
• RQ4 OntoUML などの形式的モデリング技法は、オントロジー・マッピングの意味的正しさをどのように向上させるか？
• RQ5 現在のオントロジーに基づく統合システムの評価フレームワークにおける制限は何か？

主な発見

• 調査された手法のうち、オントロジー進化の明確な手法を提供しているのはExelixisとFCAの2つにとどまり、現在の研究における重要なギャップを示している。
• Exelixisアプローチは、データ、スキーマ、カタログ、意味的統合のすべてのタイプをサポートしており、包括的なアーキテクチャフレームワークを提供している。
• 多くの手法が意味的統合に焦点を当てている一方で、堅牢な評価システムを統合しているのはごくわずかであり、多くの手法が形式的検証メカニズムを欠いている。
• OntoUML などの形式的モデリング言語の使用により、内在的性質と関係的依存関係を明示することで、意味的曖昧性が低減された。
• ExelixisとPadilhaは複数のオントロジー・アプローチを採用しているが、FCA、Manshukhal、Gagnonはグローバル（単一）オントロジーに依存しており、スケーラビリティと保守性のトレードオフが顕在化している。
• 最近の研究をサーベイしたと主張しているが、いくつかの論文は詳細な記述と評価指標を欠いており、実用的適用性と再現可能性が制限されている。