Now showing 1 - 2 of 2
  • Publication
    Konceptuālo un relāciju datu modeļu savietojamības noteikšanas metodoloģija
    Lai informācijas sistēmas varētu apmainīties ar datiem, to datu modeļiem jābūt saderīgiem. Bieži vien tas tā nav, jo sistēmas ir veidojuši dažādi izstrādātāji, vadoties pēc dažādiem mērķiem, kā rezultātā rodas atšķirības terminu lietojumā un datu vērtību skaidrojumos. Līdz ar to šo informācijas sistēmu datu modeļi var būt izteikti dažādās notācijās, kas apgrūtina saderības noteikšanu. Šajā promocijas darbā tiek risināta dažādās notācijās izteiktu datu modeļu savietojamības noteikšanas problēma. Datu modeļi tiek transformēti ontoloģijās, pielietojot transformācijas noteikumus. Vēlāk tiek veikta automātiska ontoloģiju savietošana, un iegūts datu modeļu saderības novērtējums. Datu modeļu savietošanas procesā lietoto metožu kopums ir apvienots metodoloģijā, ko var izmantot datu modeļu salīdzināšanai dažādās nozarēs. Metodoloģija ļauj nozares ekspertiem veikt savietošanas uzdevumus automātiskā veidā, ekonomējot šim uzdevumam atvēlēto laiku un resursus. Izstrādātā metodoloģija ir tikusi aprobēta, salīdzinot Latvijas Valsts zemes dienesta datu bāzes relāciju modeli ar ISO 19152 starptautiskā standarta konceptuālo datu modeli, lai noteiktu, cik lielā mērā viens datu modelis atbilst otram. Metodoloģijas nodrošināšanas un aprobācijas vajadzībām ir izstrādāts ontoloģiju savietošanas programmatūras rīks, kas ir viens no šī darba praktiskajiem rezultātiem. Rīks nodrošina automātisku datu modeļu transformāciju un ontoloģiju savietošanu, kā arī ļauj veikt manuālu savietošanu un entītiju anotāciju.
  • Publication
    Methodology for Similarity Assessment of Relational Data Models and Semantic Ontologies
    (2017-01-17) ; ;
    Barghorn, Knut
    ;
    Merkuryev, Yuri
    ;
    Berina, Gundega
    In the upcoming age of semantic web there is a large number of relational databases being widely used. When time comes for a legacy relational database to migrate to semantic web or to be integrated with it, an important issue of determining similarity (compatibility) between two data models expressed in different ways arises. The goal of this paper is to describe the methodology for similarity assessment of relational database models and semantic data models and to present an ontology matching tool research prototype. The methodology consists of a set of steps, including transformation rules for data models, whose compatibility must be assessed, to the same ontology representation and applying ontology matching techniques. The methodology enables domain experts to perform a matching task semi-automatically between a relational data model and data model expressed as an ontology. The results of the semi-automatic matching are manually verified by the domain experts. The methodology was approbated using a use case from land administration domain. In the use case compatibility of data model provided by an international standard and a relational database had to be assessed.
    Scopus© Citations 1