Анализ неполных данных в задачах построения формальных онтологий

В статье рассматривается проблема автоматизации формирования онтологических спецификаций предметных областей на основе измерений - стержневая проблема онтологического анализа данных. Представлены модели и методы, направленные на выявление понятийной структуры и, в конечном счете, формальной онтологии исследуемой предметной области. Фундаментальные реалии накопления эмпирической информации: многократные независимые измерения каждого свойства объекта обучающей выборки; конгруэнтность части процедур измерения; дифференциация доверия к различным источникам данных - отражены в модели обобщенной таблицы «объекты-свойства». Неполнота (неточность, противоречивость, неопределенность) этой информации влечет необходимость использования для её первичной обработки моделей многозначной логики. Результат такой обработки - нестрогий формальный контекст - должен быть аппроксимирован однозначным контекстом, из которого возможен вывод формальных понятий в рамках прикладной ветви теории решёток, известной как «анализ формальных понятий». Исследуется генезис «ограничений существования свойств», которые влияют на корректность аппроксимации нестрогого формального контекста. Предлагаются модели и метод учета этой дополнительной информации. Формулируются прагматически обоснованные принципы преобразования решетки формальных понятий в формальную онтологию. Приводится модельный пример использования разработанных моделей и методов онтологического анализа данных.