3.4. Засоби автоматичної побудови онтології предметної області контенту

Дисертації

Онтологія, що представляє формалізацію понятійної складової контенту та задає відношення дидактичного слідування між поняттями предметної області програмно реалізується на основі сутностей реляційної БД MySQL(рис. 3.7) та сукупності класів, описаних у відповідних PHP-модулях.

Рис. 3.7. Частина БД системи, яка відповідає запобудову та збереження онтології

Таблиця conceptsз берігає поняття ПТМ, thesises– тези. В результаті синтаксичного аналізу понять та тез заповнюються таблиці CinTіCinC, які вказують на те які ПТ-сутності синтаксично входять в інші. CtoCзберігає граф онтології разом із відповідними факторами впевненості. CuptoC зберігає транзитивне замикання графу онтології.

Ключовим класом, в якому реалізовано алгоритми використання нечіткого виведення для задачі побудови онтології є клас Concept. Його метод calcCF реалізує етапи алгоритму пошуку усіх відношень даного поняття.

Пошук вхідних понять-кандидатів реалізується за допомогою спеціального SQL-запиту до БД MySQL, після чого для кожного запису, що представляє вхідне поняття-кандидат запускається метод calcCF_after. Метод calcCF_after виконує перевірку дії нечітких правил слідування між двома поняттями і у результаті повертає сукупний фактор впевненості для такого відношення. Інформація про знайдене відношення записується в БД.

Аналогічним чином обробляються вихідні поняття-кандидати з використанням методу calcCF_before і подальшим записом інформації про відношення до БД.

Завершальним етапом методу calcCF є пошук і усунення протиріч. Це реалізується за допомогою SQL-запитів, що повертають інформацію про суперечні відношення, після цього для кожного з них робиться вибір найбільш достовірного з подальшим обчисленням скорегованого фактору впевненості. Після відпрацювання методу calcCF в БД з’являється інформація про усі безпосередні зв’язки даного поняття.