[论文解读] Semantic Information Retrieval from Distributed Heterogeneous Data Sources

Kamran Munir, Mohammed Odeh+3 more|ArXiv.org|Jul 5, 2007

Semantic Web and Ontologies参考文献 22被引用 7

一句话总结

本文提出了一种基于本体的系统，用于跨分布式、异构的生物医学数据源进行语义信息检索，使用户能够通过统一的、语义增强的接口查询异构的数据库。通过利用合并的本体和查询重写技术，该系统抽象出底层数据异质性，并为 Health-e-Child 项目提供了集成视图，显著提升了跨源数据发现能力和互操作性。

ABSTRACT

Information retrieval from distributed heterogeneous data sources remains a challenging issue. As the number of data sources increases more intelligent retrieval techniques, focusing on information content and semantics, are required. Currently ontologies are being widely used for managing semantic knowledge, especially in the field of bioinformatics. In this paper we describe an ontology assisted system that allows users to query distributed heterogeneous data sources by hiding details like location, information structure, access pattern and semantic structure of the data. Our goal is to provide an integrated view on biomedical information sources for the Health-e-Child project with the aim to overcome the lack of sufficient semantic-based reformulation techniques for querying distributed data sources. In particular, this paper examines the problem of query reformulation across biomedical data sources, based on merged ontologies and the underlying heterogeneous descriptions of the respective data sources.

研究动机与目标

• 解决在结构和语义不一致的分布式、异构生物医学数据源中进行查询的挑战。
• 通过隐藏位置、模式和访问模式等低级别数据访问细节，减轻用户负担。
• 利用统一的本体模型，在异构数据源之间实现语义查询重写。
• 通过提供对碎片化生物医学信息的连贯、集成视图，支持 Health-e-Child 项目。
• 通过本体辅助的语义映射和推理，提升检索准确率和召回率。

提出的方法

• 该系统采用集中式本体模型，整合来自多个生物医学数据源的语义知识。
• 它使用查询重写引擎，通过在合并本体中定义的语义映射，将用户查询映射为特定源的查询。
• 本体由现有的生物医学本体构建，并通过领域特定的映射扩展，以应对数据源异质性。
• 使用基于 OWL 的表示形式正式化数据元素之间的语义关系，以支持推理和推断。
• 通过将高层语义查询翻译为底层数据源上的可执行查询，实现查询联邦。
• 中介层抽象出源特定的模式和访问方法，实现透明的数据检索。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效统一跨分布式、异构生物医学数据源的语义知识？
• RQ2 哪些技术能够实现在语义多样数据源之间的透明查询重写？
• RQ3 基于本体的映射在分布式信息检索中能在多大程度上提升查询召回率和精确率？
• RQ4 如何对用户查询进行语义增强，并将其转换为异构系统上的可执行查询？
• RQ5 集中式本体在分布式生物医学数据环境中实现互操作性方面发挥什么作用？

主要发现

• 该系统成功使用户能够在不了解源特定模式或访问方法的情况下，发出高层语义查询。
• 利用合并本体进行查询重写，显著提升了跨源数据发现能力，并减少了用户工作量。
• 该方法在 Health-e-Child 项目背景下具有可行性，因为数据源在结构和语义上存在显著差异。
• 使用共享本体使得生物医学术语在不同源之间能够实现一致的解释和映射。
• 通过利用超越语法关键词匹配的语义关系，系统实现了更高的查询召回率。
• 该架构支持可扩展性，允许通过本体映射将新数据源集成，而无需更改查询接口。