Wissensbasierte Informationsverarbeitung in verteilten, komplexen Anwendungsdomänen mit Hilfe dezentraler Systemarchitekturen und verteilter Wissensmodelle

• Antragsteller: Professor Dr. Heiner Stuckenschmidt
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2006 bis 2011
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 18345852

• Erstellungsjahr: 2013

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Das Projekt widmete sich der Entwicklung von Werkzeugen und Methoden zur Unterstützung der verteilten Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Die verteilte Repräsentation von Wissen entsteht entweder durch Aufteilung einer vorhandenen Wissensbasis oder durch die Integration von verschiedenen Wissensbasen. Für die Integration von Wissensbasen wurde eine Repräsentation entwickelt, mit der auch die existierenden Unsicherheiten über Zusammenhänge zwischen den Wissensbasen adäquat ausgedrückt werden können. Weiterhin wurde eine Methode entwickelt, die aus einer Menge von unsicheren Axiomen (wie z.B. Abbildungen zwischen Wissensbasen) mit Hilfe des gegebenen Wissens eine konsistente Menge von höchstwahrscheinlich korrekten Axiomen herausfiltert. Die bestehenden Verfahren zur Erzeugung von Abbildungen konnten dadurch deutlich verbessert werden. Im Gegensatz zu bisher üblichen Verfahren wird ein garantiert konsistentes verteiltes Modell erzeugt. Für die Aufteilung einer existierenden Wissensbasis in ein verteiltes Modell wurden Partitionierungsmethoden entwickelt. Das entwickelte Partitionierungstool hat gegenüber anderen Verfahren den Vorteil, dass die Größe der generierten Partitionen ausgeglichener ist. Wesentliche Grundlage der verteilten Wissensverarbeitung ist die Inferenz von ableitbarem Wissen. Damit Inferenz auch für große Wissensnetze möglich ist, sollten die verwendeten Inferenzmethoden parallel auf mehreren Rechnern ausgeführt werden. Daher wurde eine verteilte Inferenzmethode entwickelt und implementiert. Die entwickelte Methode verteilt die Berechnung auf weitgehend unabhängige Prozesse, die zum Beispiel auf einem Rechnercluster ausgeführt werden können. Im Vergleich zur zentralen Berechnung wurde die Bearbeitungszeit dadurch erheblich reduziert.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Towards stmctural criteria for ontology modularization. In Proceedings of the ISWC 2006 Workshop on Modular Ontologies. Citeseer, 2006.
  Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt
  
• Criteria-based partitioning of large ontologies. In Proceedings of the 4th intemational conference on Knowledge capture, 2007, pp. 171-172.
  Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1145/1298406.1298439)
• Improving the usability of large ontologies by modularization. In: CEUR Workshop Proceedings; 275 : Knowledge Web PhD Symposium, 2007, page 12.
  Anne Schlicht
  
• Ontology modularization for knowledge selection: Experiments and evaluations. In: Database and Expert Systems Applications: 18th International Conference, DEXA 2007, Regensburg, Germany, September 3-7, 2007. Proceedings. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4653. 2007, pp. 874-883.
  Mathieu d'Aquin, Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt, Marta Sabou
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-74469-6_85)
• Guarded hybrid knowledge bases. Theory and Practice of Logic Programming, Vol. 8. 2008, Issue 03, pp. 411-429.
  Stijn Heymans, Jos De Bruijn, Livia Predoiu.
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1017/S1471068407003201)
• Learning Complex Ontology Mappings - A Challenge for ILP Research. In Proceedings of the 18th Intemational Conference on Inductive Logic Programming (lLP-08), Late Breaking Papers, 2008, pp. 105-110.
  Heiner Stuckenschmidt, Livia Predoiu, Christian Meilicke
  
• Rule-based approaches for representing probabilistic ontology mappings. In: Uncertainty Reasoning for the Semantic Web I. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5327.2008, pp 66-87.
  A. Call, T. Lukasiewicz, L. Predoiu, H. Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89765-1_5)
• Supporting Manual mapping revision using logical reasoning. In Dieter Fox and Carla P. Gomes, editors. Proceedings of the Twenty-Tliird AAAI Conference on Artificial Intelligence. AAAI Press, 2008, pp. 1213-1218.
  Christian Meilicke, Heiner Stuckenschmidt, Andrei Tamilin
  
• Tightly integrated probabilistic description logic programs for representing ontology mappings. In: Foundations of Information and Knowledge Systems: Proceedings of the 5th intemational conference on FolKS, Pisa, Italy, February 11-15, 2008. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4932. 2008, pp. 178-198.
  Andrea Call, Thomas Lukasiewicz, Livia Predoiu, H. Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-77684-0_14)
• Criteria and evaluation for ontology modularization techniques. In: Modular Ontologies: Concepts, Theories and Techniques for Knowledge Modularization. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5445. 2009, pp. 67-89.
  Mathieu d'Aquin, Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt, Marta Sabou
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01907-4_4)
• Distributed resolution for expressive ontology networks. In: Web Reasoning and Rule Systems - Third International Conference, RR 2009, Chantilly, VA, USA, October 25-26, 2009, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5837. 2009, pp. 87-101.
  Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-05082-4_7)
• Reasoning Support for mapping revision. Joumal of Logic and Computation, Vol. 19. 2009, Issue 5, pp. 807-829.
  Christian Meilicke, Heiner Stuckenschmidt, Andrei Tamilin
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1093/logcom/exn047)
• Structure-based partitioning of large ontologies. In: Modular Ontologies. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5445. 2009, Pp. 187-210.
  Heiner Stuckenschmidt, Anne Schlicht
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01907-4_9)
• Tightly coupled probabilistic description logic programs for the Semantic Web. In: Journal on Data Semantics XII. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 5480. 2009, pp. 95-130.
  Andrea Call, Thomas Lukasiewicz, Livia Predoiu, H. Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-00685-2_4)
• Peer-to-peer reasoning forinleriinked ontologies. Intemational International Journal of Semantic Computing, vol.4. 2010, no.1, pp. 27-58.
  Anne Schlicht, Heiner Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1142/S1793351X10000948)
• Results of the ontology alignment evaluation iniliative 2010. Proceedings of the 5th Intemational Workshop on Ontology Matching (OM-20I0) collocated with the 9th Intemational Semantic Web Conference (ISWC-20W), CEUR-WS., 2010, pp. 85-115.
  Jerme Euzenat, Alfio Ferrara, Christian Meilicke, Andriy Nikolov, Juan Pane, Francois Scharffe, Pavel Shvaiko, Heiner Stuckenschmidt, Ondrej Svab-Zamazal, Vojtech Svatek, Cassia Trojahn
  
• Alignment Incoherence in Ontology Matching. Dissertation, Universität Mannheim, 2011.
  Christian Meilicke
  
• Results of the ontology alignment evaluation initiative 2011. In: Proceedings of the 6th International Workshop on Ontology Matching (0M-2ÖH) in conjunction with the Intemational Semantic Web Conference (ISWC 2011), Vol.814.2011, CEUR-WS.
  Jerome Euzenat, Alfio Ferrara, Willem Roben van Hage, Laura Hollink, Christian Meilicke. Andriy Nikolov, Dominique Ritze. Francois Scharffe, Pavel Shvaiko, Heiner Stuckenschmidt, Ondrej Svab-Zamazal, Cassia Trojahn
  
• Tightly Integrated Probabilistic Description Logic Programs for Representing Ontology Mappings. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol. 63. 2011, Issue 3-4, pp. 385-425.
  Thomas Lukasiewicz, Livia Predoiu, H. Stuckenschmidt
  (Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1007/s10472-012-9280-3)
• Scaling Up Description Logic Reasoning by Distributed Resolution. Mannheim, Universität Mannheim, Dissertation, 2012.
  Anne Schlicht