Введение. В настоящее время реляционные базы данных являются популярным инструментом для хранения данных в инженерных, производственных и коммерческих информационных системах [1]. Наряду с этим, известен проверенный подход к организации обработки и хранения знаний на основе технологий онтологического анализа знаний о предметной области [2-3]. Информационные системы с интегрированной семантикой предметной области привлекательны в решении задач контроля корректности структуры нормативно-справочной информации, повышения степени достоверности данных и их аккумуляции из различных источников в единый информационный фонд.

Реляционная модель данных. Реляционная база данных представляет собой массив файлов, который служит для хранения данных в информационной системе. Основными элементами реляционной модели являются [4]:

–   отношения, которые имеют графическую интерпретацию в виде таблицы;

–   атрибуты, которые можно рассматривать как столбцы таблицы. Каждый атрибут принадлежит конкретному отношению. Минимальный набор атрибутов, которые однозначно определяют элемент отношения (кортеж, т.е строку в таблице) является потенциальным ключом для этого отношения. В случае, если существует более одного потенциального ключа, один из них назначается в качестве первичного и используется для идентификации этого отношения. Внешним ключом называется «отношение — родитель», представляющее собой набор атрибутов, которое ссылается на кортеж в другом отношении называемом «отношение — потомок»;

– домены, представляющие собой наборы постоянных значений. Каждый атрибут связан с определенным доменом и все его значения являются элементами этого домена (рис 1).

Рисунок 1. Схема модели реляционной базы данных, где

R: отношение – родитель; Q: отношение-потомок; R (att_1, att₂…att_n), Q (att_1, att₂…att_n): атрибуты отношений; (t₁, t₂…t_i): кортежи; t_i: домен

Стандартный процесс проектирования баз данных состоит из трех этапов: а) концептуального, б) логического и в) проектирования физической модели базы данных. Переход от концептуальной модели к логической выполняется по хорошо отработанным стандартным алгоритмам [5], которые определяют соответствия между элементами моделей. Преобразование концептуальной модели в логическую реляционную представляет собой нереверсивный процесс, что является предметом обратного проектирования баз данных, т. е. восстановления исходной концептуальной модели из логической.

Онтологическая модель представления знаний. Принципиально другая концепция определяет сущность способа структуризации информации на основе методов разработки моделей знаний или онтологий. Согласно [6], онтология – это набор элементов, содержащих:

• набор понятий (терминов) предметной области;
• совокупность отношений между понятиями, описанных в рамках ограничения домена;
• таксономию понятий с множественным наследованием;
• таксономию отношений с множественным наследованием;
• набор аксиом, которые описывают дополнительные ограничения онтологии и позволяют выводить новые факты из уже явно заявленных (рис.2).

Рисунок 2. Схема модели онтологии предметной области

Подходы к преобразованию реляционных баз данных в базу знаний. Элементарный подход преобразования реляционной базы данных в граф онтологии предложен Тимом Бернерсом-Ли [7], и, несмотря на всю простоту, он является основой многих методов разработки онтологий. Согласно этому подходу:

1. Каждое отношение R сопоставляется с классом P (R_n);
2. Каждый кортеж отношения R сопоставляется с узлом онтологии типа C (R);
3. Каждый атрибут отношения R сопоставляется со свойством P (att);
4. Для каждого кортежа R[t], значение атрибута att сопоставляется со значением свойства P (att) для узла, соответствующего кортежу R[t].

Этот подход применим к любому экземпляру реляционной базы данных, и в значительной степени может быть автоматизирован. Однако, в результате экспорта реляционной  базы данных, согласно этому подходу, получается упрощенная онтология, похожая на копию схемы базы данных [8]. Методы, совершенствующие и развивающие базовый подход, допускают более сложные преобразования, позволяют обнаружить семантически значимую информацию в структуре реляционной базы данных.

Основу разделения подходов к преобразованию реляционных баз данных и онтологий составляют  следующие принципы:

• Интеграции информации из реляционной базы данных в существующую онтологию;
• Создания новой онтологии из экземпляра реляционной базы данных.

В первом случае, онтология должна моделировать предметную область схожую с областью базы данных. По этой причине, онтология для интеграции подбирается экспертом, которому известно смысловое содержимое базы данных. Для подходов, которые из реляционной базы данных создают новую онтологию, наличие базовой онтологии для интеграции базы данных не является обязательным условием. Эти методы допускают экспорт данных без участия эксперта, т.е в автоматизированном режиме.

По уровню автоматизации подходов выделяют: автоматические, полуавтоматические и выполняемые с участием эксперта. Подходы, выполняемые с участием эксперта, по определению захватывают истинный смысл логической схемы реляционной базы данных, тогда как чисто автоматические инструменты редко могут достичь высокого уровня интерпретации семантически значимых данных.  Это происходит главным образом потому, что эксперт — самый надежный источник семантики при экспорте схемы базы данных.

Инженерные и бизнес системы должны опираться на эталонную модель знаний, содержащие четкие и однозначные сведения о предметной области [9]. При разработке онтологий для промышленных, коммерческих секторов предпочтительным подходом для преобразования реляционных баз данных к системам баз знаний на основе онтологий является экспертный подход.

Ранее разработано несколько инструментов преобразования баз данных в онтологию предметной области на основе экспертного подхода:

• MASTRO [10];
• METAmorphoses [11];
• OntoAccess [12].

Фреймворк MASTRO выполняет сопоставление реляционной базы данных и онтологии, используя конъюнктивные запросы. Фреймворк MASTRO – это набор инструментов доступа к содержимому онтологий, который переформулирует конъюнктивный запрос на языке DL-Lite в SQL-запрос понятный реляционной базе данных. MASTRO дополнен плагином OBDA для популярного редактора онтологий Protégé. Плагин отображает преобразования между базой данных и онтологией средствами графического интерфейса.

Приложение METAmorphoses использует двухуровневую архитектуру для генерации графа онтологии, может задействовать термины и понятия из других популярных онтологий. Первый уровень приложения преобразует данные на языке XML. На втором уровне пользователь может указать точный вывод графа онтологии в терминах другого языка на основе XML, повторно используя определения из первого уровня.

Подход, реализованный в приложении OntoAccess, вводит язык сопоставления R3M для генерации графа онтологии из реляционной базы данных. Подход OntoAccess сосредоточен вокруг оперативного обновления онтологии динамически изменяющимися сведениями из реляционной базы данных, однако поддерживает только тривиальные отношения между классами, атрибутами и связями между отношениями.

Дать общую оценку предложенных решений очень сложно, если вообще возможно, в виду их функциональных различий. В целом, эти решения являются общедоступным программным обеспечением, достигшим определенного уровня зрелости с активной поддержкой разработчиков.

Выводы. Нами разработана онтология предметной области протезно-ортопедических изделий и средств реабилитации подробная формализация которой должна быть осуществлена из баз данных поставщиков сырья, фирм-производителей, ритейлеров при помощи инструментов преобразования реляционных баз данных в базы знаний, предложенных выше.

Фрагмент онтологии протезно-ортопедических изделий и средств реабилитации представлен на рис. 3.

Семантическая идентификация ключевой информации о протезно-ортопедических изделиях и средствах реабилитации может быть эффективно проведена в соответствии с минимальным набором понятий, предложенных в работе [9]. Классификации изделий предложены в работе [13].

Рисунок 3. Фрагмент онтологии протезно-ортопедических изделий и средств реабилитации

Онтология рекомендуется в качестве модуля электронного каталога изделий медицинского назначения, представленного нами ранее [13, 14], и призвана повысить эффективность снабжения населения реабилитационными изделиями и услугами.