Методика многокритериальной редукции формальных онтологий на основе индексов интересности

Abstract

Рассматривается продуктивный инструмент для построения формальных онтологий предметных областей − метод кластеризации объектно-признаковых данных, известный как «анализ формальных понятий». Его недостаток – выявление в данных большого, экспоненциально оцениваемого количества кластеров (т.е. формальных понятий в онтологии) −заставляет искать методы отбора наиболее полезных и интересных понятий, характеризующих предметную область. В аннотируемой работе предлагается новая методика редукции формальных онтологий, извлекаемых из данных, которая включает субъективный выбор и вычисление набора различных индексов, или критериев, «интересности» формальных понятий, ранжирование формальных понятий на основе свертки частных критериев интересности с помощью метода «уверенных суждений», пороговое отсечение части формальных понятий. Приводятся сведения о программной системе, реализующей эту методику.