8. Бази знань (БЗ), сховища та простори даних 8. 1. Поняття БЗ. 8. 2 Моделі зображення знань. 8. 3 Механізми виведення даних у БЗ. 8. 4 Сховища даних. 8. 5 Простори даних.
8. 1 Поняття БЗ Знання (Knowledge) — у широкому сенсі сукупність понять, теоретичних побудов і уявлень про предметну область загалом та про її суб'єкти, процеси тощо. Знання — це закономірності предметної області (принципи, зв'язки, закони), одержані у результаті практичної діяльності і професійного досвіду, що дозволяють фахівцям ставити і розв'язувати задачі в цій області.
8. 1 Поняття БЗ База знань, БЗ (Knowledge base) — це особливого роду база даних, розроблена для управління знаннями (метаданими), тобто збором, зберіганням, пошуком і видачею знань. База знань — це сукупність відомостей (про реальні об'єкти, процеси, події або явища), що відносяться до певної теми або задачі, організована так, щоб забезпечити зручне представлення цієї сукупності як в цілому так і будь-якої її частини.
8. 1 Поняття БЗ Залежно від рівня складності систем, в яких застосовуються бази знань, розрізняють: 1. БЗ всесвітнього масштабу – наприклад, Інтернет; 2. БЗ національні – наприклад, Вікіпедія; 3. БЗ галузеві – наприклад, Автомобільна енциклопедія; 4. БЗ організацій – наприклад, поліклініки; 5. БЗ експертних систем; 6. БЗ фахівців.
8. 1 Поняття БЗ Найважливіші вимоги до інформації, які роблять її знаннями: • достовірність; • релевантність. Релева нтність (relevance) — міра відповідності отримуваного результату бажаному. Визначає, наскільки повно той або інший документ відповідає критеріям, вказаним в запиті користувача.
8. 2 Моделі зображення знань Існує багато різних моделей для зображення знань: • формально-логічна модель; (Базис науки про ШІ) • продукційна модель; (Застосовується в експертних системах) • семантичні моделі; (Моделювання людської пам'яті) • фреймова модель; (знання про ШІ) • об'єктне зображення знань; • гібридні моделі; • розширена реляційна модель даних;
8. 2 Моделі зображення знань. Формально логічна модель Формально-логічна модель теоретичним базисом штучний інтелект. науки – є про Уся інформація, необхідна для вирішення прикладних завдань, розглядається як сукупність фактів і тверджень, які представляються як формули у деякій логіці.
8. 2 Моделі зображення знань. Продукційна модель (модель, заснована на правилах) – знання зображуються у вигляді сукупності фактів і правил. База знань у продукційній моделі – це сукупність бази фактів і бази правил. Найчастіше використовується у промислових експертних системах. Переваги: відносна простота; наочність; висока модульність; легкість до внесення змін і доповнень; проста схема логічного виводу.
8. 2 Моделі зображення знань. Семантичні моделі (мережі) – у вигляді графа, вершини якого відповідають об'єктам предметної області, а ребра задають відносини між ними. Об'єктами можуть бути: поняття, події, властивості, процеси. Використовується у моделюванні людської пам'яті.
8. 2 Моделі зображення знань. Фреймова модель Фреймова модель є методом зображення знань, який базується на теорії фреймів. Фрейм (об'єкт) – є формою зображення певної ситуації, яку можна описувати сукупністю понять і сутностей. Застосовується штучний інтелект. у знаннях про
8. 2 Моделі зображення знань. Об'єктне зображення знань базується на об'єктно-орієнтованій концепції, яка широко використовується на основних етапах життєвого циклу розробки програмного забезпечення – в аналізі, проектуванні і реалізації.
8. 2 Моделі зображення знань. Об'єктне зображення знань базується на об'єктно-орієнтованій концепції, яка широко використовується на основних етапах життєвого циклу розробки програмного забезпечення – в аналізі, проектуванні і реалізації.
8. 2 Моделі зображення знань. Гібридні моделі використовують у тому випадку, якщо жодна з моделей зображення знань (логіка, правила, семантичні мережі, фрейми, об'єкти) у чистому вигляді не спроможна повною мірою вирішити поставлені завдання. Гібридні моделі можуть бути об'єднанням двох чи більше моделей або бути настільки складними, що як просте об'єднання моделей їх не можна класифікувати.
8. 2 Моделі зображення знань. Розширена реляційна модель даних розширюється для того, щоби вона могла більш адекватно відображувати семантику предметних областей, тобто була інтелектуальнішою. Подібні моделі можуть ефективними посередниками людиною і комп'ютером. бути між
8. 3 Механізми виведення даних у БЗ: • індуктивне – виведення від часткового до загального; • дедуктивне – виведення від загального до часткового; • виведення за аналогією – перетворення уже відомих знань.
8. 4 Сховища даних Сховище даних (в сенсі зберігання інформації) – поняття, яке запропоноване і розроблене для вирішення проблем ефективного доступу до даних з різних джерел (наприклад, БД). Сховище даних – предметно-орієнтована, інтегрована, варіантна у часі, неруйнівна сукупність даних, призначена для підтримки прийняття керівних рішень.
8. 4 Сховища даних Концептуальна модель сховища даних
8. 4 Сховища даних Приклад гіперкубу
8. 5 Простори даних Простір даних – це множина баз даних, сховищ даних, локальних сховищ та індексів, статичних Web-сторінок, графічних матеріалів, засобів інтеграції, пошуку та опрацювання інформації. Як ключова задача робіт у галузі управління даними використовується платформа підтримки просторів даних (DSSP, Data. Space Support Platforms)
8. 5 Простори даних Об'єкти простору даних та його задачі
