Procedimiento para la obtención de un modelo ontológico para representar como conocimiento la información contenida en bases de datos

Abstract

El presente trabajo, propone un procedimiento a traves del cual un razonador evalúa la informacion de una base de datos y la clasifica de forma automática en concep- tos, entidades, relaciones, roles y atributos. Para realizar esta clasificación, se transforma la informacion de la base de datos a una ontología, a traves de un algo- ritmo de migración Esta investigación surge por la necesidad de determinar el significado de la información tratada en los modelos de bases de datos, para lo cual se debe tener en cuenta el contexto donde se enmarca la misma. Lo que permite que se reutilice el modelo primario como un nuevo modelo dotado de mayor semantica, gracias a una información mejor definida. El procedimiento propuesto se divide en dos metodos: primero, un Algoritmo de migración, el cual una vez obtenido un conjunto de elementos que componen el esquema relacional de una base de datos, genera una ontología con dichos elementos. El segundo metodo es la Estrategia de clasificacion de la información, este consiste en una serie de consultas SPARQL, mediante las que se clasifica la información de la base de datos según las necesidades del estudio. Finalmente se realizaron diez (10) casos experimentales con bases de datos relacionales en PostgreSQL, a traves de los que se determinan la eficacia del algoritmo de migración y la validez de la clasificación obtenida mediante la estrategia de razonamiento.

This wor k proposes a process to evaluate the infor mation in databases and automatically classify concepts, entities, relationships, roles and attr ibutes. To perfor m this classification a database is conver ted to an ontology through a migration algor ithm. This research ar ises from the need to deter mine the meaning of the infor mation covered in the database models, for which must be taken into account the context in which it is framed. This allows to reuse the pr imar y model as a new model to have a greater semantic, thanks to better defined infor mation. The proposed procedure is divided into two methods: first, a migration algor ithm, in which after obtaining a set of elements compr ising the relational schema of a database, generates an ontology with such elements. The second method is the strategy classification of infor mation, this is a ser ies of SPARQL quer ies. Those quer ies are used to classify the infor mation contained in the database. Finally there were ten (10) cases exper imental relational database PostgreSQL, through deter mining the effectiveness of migration algor ithm and the validity of the classification obtained by reasoning strategy.