Abstract
The paper presents an approach to formal verification of multi-agent data analysis algorithms for ontology population. The system agents correspond to information items of the input data and the rule of ontology population and data processing. They determine values of information objects obtained at the preliminary phase of the analysis. The agents working in parallel check the syntactic and semantic consistency of tuples of information items. Since the agents operate in parallel, it is necessary to verify some important properties of the system related to it, such as the property that the controller agent correctly determines the system termination. In our approach, the model checking tool SPIN is used. The protocols of agents are written in Promela language (the input language of the tool) and the properties of the multi-agent data analysis system are expressed in the liner time logic LTL. We carried out several experiments to check this model in various modes of the tool and various numbers of agents.
Highlights
Пусть у нас есть онтология, элементами которой являются классы, определяемые набором атрибутов, и отношения, которые определяются парой классов и набором атрибутов
Правила пополнения онтологии позволяют сформировать объекты классов и отношений данной онтологии
They determine values of information objects obtained at the preliminary phase of the analysis
Summary
Целью статьи является представление подхода к формальной верификации мультиагентных алгоритмов анализа данных для пополнения онтологий. Мультиагентный анализ данных для пополнения онтологии является многоуровневым процессом. На первой стадии предварительный анализ данных порождает недоопределенные объекты, которые могут быть экземплярами классов или отношений заданной онтологии. На следующей стадии эти объекты доопределяются, насколько это возможно, на основе входных данных и проверки семантической и синтаксической согласованности, используя правила пополнения онтологий и обработки данных. Информационные агенты взаимодействуют с агентами-правилами, которые реализуют заданные правила обработки данных и пополнения онтологий. Такие агенты могут ускорить процесс анализа данных за счет параллельной работы, но для улучшения качества анализа они не используют онтологические данные содержательно. Мультиагентный низкоуровневый анализ данных, в котором агенты не обрабатывают входные данные традиционными способами, а непосредственно представляют информационные единицы, является новым методом в области обработки данных.
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
