С целью выбора методов семантического объединения информационных ресурсов для нужд той или иной ПС мы рассмотрели несколько существующих подходов, среди которых MeSH [11], SEMEDA [12], TAMBIS[13]. Наиболее полно отвечающим нашим потребностям оказался подход The Semantic Meta Database Integration (интеграция баз данных на основе семантических метаданных, SEMEDA). Этот подход базируется на создании онтологии предметной области по молекулярной биологии. В проекте SEMEDA объединение различных реляционных баз данных выполнено путем привязывания определенных столбцов таблиц к концептам онтологий.
Однако, такой тип связи оказался недостаточным для связывания наборов, существующих в нашей ИС, поэтому мы расширили эти типы. Текущая версия Gozelle поддерживает следующие типы связывания:
* Концепт - столбец таблицы БД;
* Концепт - строка таблицы БД (документ);
* Концепт - рубрика иерархического рубрикатора;
* Концепт - поисковый запрос (исполняемый как внутри всего информационного пространства, так и внутри конкретного авторского набора);
Важно заметить, что один концепт может содержать несколько ссылок на данные, а сама по себе ссылка может быть составной, т.е. комбинацией простых ссылок.
Совокупность частных онтологий составит (наряду с каталогами БД и метаданных) еще один, третий, каталог нашей ИС - каталог онтологий.
См. также:
ярлык: Онтологические редакторы
Проблемы построения больших онтологий
Обсудить на форуме
