Conceptual declarative problem specification and solving in data intensive domains

В сфере концептуального моделирования долгое время исследовались разнообразные нотации, предназначенные для определения семантики вычислений в терминах предметных областей. Подход «сущность–связь» и диаграммы UML позволяют определять семантику лишь неформально. Онтологические языки, основанные на дескриптивной логике, разрабатывались для формализации семантики данных. Однако сейчас общепризнано, что одной лишь семантики данных недостаточно — требуется еще и представление алгоритмов анализа данных для спецификации данных и поведения в одной парадигме. Более того, все усиливающееся разнообразие разноструктурированных моделей данных вызывает потребность в их унифицированной, интегрированной абстракции для получения спецификаций, независимых от реальных данных в предметных областях с интенсивным использованием данных. С целью преодоления названных недостатков предлагается новый подход к применению семантически различных языков на правилах (диалектов) для создания интероперабельных концептуальных спецификаций над различными системами на правилах. Подход основан на на технике преобразования логических программ, рекомендованной Форматом обмена правилами (RIF) W3C. Этот подход гармонично сочетается со спецификациями, предназначенными для определения семантических посредников на правилах, обеспечивающих интеграцию неоднородных баз данных. Определена инфраструктура, реализующая мультидиалектные концептуальные спецификации при помощи интероперабельных систем на правилах и систем поддержки посредников. Представлен подтверждающий предложенные концепции прототип инфраструктуры, основанный на системе поддержки посредников СИНТЕЗ и стандарте RIF. Подход к мультидиалектной концептуализации предметной области, делегированию правил, интероперабельности программ на правилах и посредников подробно рассмотрен и проиллюстрирован на реальном примере NP-полной задачи в финансовой области. Результаты исследования свидетельствуют о применимости подхода и инфраструктуры для концептуального, декларативного, независимого от ресурсов и повторно используемого анализа данных в различных предметных областях.