Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


РЕАЛИЗАЦИЯ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГРАФО- ТРАНСФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЙ И ЯЗЫКА SPARQL

Работа №161845

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы173
Год сдачи2024
Стоимость5450 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
20
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ 5
ВВЕДЕНИЕ 6
1 Обзор и анализ методов и средств трансформации графов с
использованием RDF-онтологий и языка SPARQL 10
1.1 Краткий обзор литературы 10
1.2 Методы трансформации графов 13
1.3 Инструментальные средства трансформации графов 14
1.4 Язык запросов SPARQL 16
2 Разработка методик и моделей для реализации системы
трансформации графов с использованием RDF-онтологий
и языка SPARQL 19
2.1 Онтология типизированных атрибутных графов 19
2.2 Методика кодирования правил трансформации графов
в виде SPARQL Update - запросов 23
2.3 Модели выполнения SPARQL Update - правил 26
2.4 Язык SPARQL/С для задания пользовательских
моделей выполнения 31
3 Инструментальная программная системы для поддержки
трансформации графов на основе языка SPARQL 35
3.1 Выбранные технологии для разработки 35
3.2 Назначение, особенности и функции программы 35
3.3 Описание пользовательского интерфейса 36
3.4 Алгоритм работы интерпретатора 40
4 Примеры реализации конкретных систем трансформации
графов с использованием разработанного инструментария 43
4.1 Решение задачи поиска кратчайшего пути 43
4.2 Вычисление суммы целых чисел на языке SPARQL 47
4.3 Умножение матрицы на вектор на языке SPARQL 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 57
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 59
ПРИЛОЖЕНИЕ А Листинг программы 63
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Онтология задачи поиска кратчайших путей 129
ПРИЛОЖЕНИЕ В SPARQL-запросы задачи поиска кратчайших путей 146
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Онтология вычисления суммы целых чисел 154
ПРИЛОЖЕНИЕ Д Онтология умножения матрицы на вектор 158
ПРИЛОЖЕНИЕ E SPARQL-запросы умножения матрицы на вектор 166
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Презентация 169


Актуальность темы. Графы и их производные модели являются важным инструментом в области информатики и вычислительной техники, позволяя адекватно описывать структуру системы и проводить анализ и оптимизацию графовых моделей. Однако статичность графов ограничивает их применение в областях, где необходимо описание динамических процессов и изменений во времени. В последнее время концепция MDE стала широко распространенной, и основной идеей является преобразование моделей на всех этапах проектирования. Разработка новых методов преобразования графовых моделей может значительно способствовать этому направлению, поскольку способность к изменению графов заложена в системах перезаписи графов и графовых грамматиках. Эти математические модели могут быть основой для создания соответствующих программных систем.
В контексте моделирования на основе графовых структур и применения методов теории графов для анализа и оптимизации моделей, разработка новых методов преобразования графовых моделей может иметь значимое значение. Особенно это актуально в контексте семантического Веб, который остается важным направлением развития информационных технологий. Ключевые принципы семантического Веб, такие как использование структурированных данных и онтологий, могут вдохновить разработку новых методов трансформации графовых моделей, которые бы учитывали динамические изменения в данных и обеспечивали их эффективную обработку и анализ.
Также семантические технологии играют важную роль в различных областях, таких как поиск информации, разработка интеллектуальных агентов, интеграция данных и интернет вещей. Несмотря на то, что идеи семантического веба были предложены уже давно, их реализация продолжается, и в последние годы наблюдается рост интереса к этой области, особенно в области развития искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных.
С учетом вышесказанного, тема исследования, связанная с разработкой распределенной графо-трансформационной системы на основе онтологий и языка SPARQL, является актуальной.
Цели и задачи исследования. Целью работы является разработка методического, лингвистического, информационного и программного обеспечение для поддержки и реализации графо-трансформационного подхода к проектированию сложных систем в среде семантического Веб...


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


В ходе выполнения работы была разработана методика трансформации графов на основе RDF-онтологий и языка SPARQL, позволяющая реализовывать динамические графовые модели.
В результате выполнения данной выпускной квалификационной работы были достигнуты следующие результаты:
- разработана RDF-онтологии типизированных атрибутных графов (ТАГ), особенностью онтологии является словарь, пригодный для описания любых ТАГ, что позволяет использовать онтологию при разработке автоматизированных систем, включающих обработку графов, на основе технологий семантического Веб,
- разработана методика кодирования правил трансформации графов в виде SPARQL UPDATE запросов. Особенностью методики является возможность одним запросом описывать одновременно и условия выполнения правила преобразования графа, и изменения, применяемые к графу,
- предложены модели выполнения SPARQL Update - правил. Особенностью которых является возможность реализации задач сложной обработки данных, характерной для языков программирования высокого уровня,
- разработан язык описания пользовательских моделей выполнения SPARQL Update - правил, позволяющий разрабатывать произвольные процедуры обработки RDF - данных, что значительно повышает возможности языка SPARQL и позволяет построение информационных обрабатывающих системмм в среде семантического Веб,
- разработана инструментальной программной системы для поддержки трансформации графов на основе языка SPARQL. Этот инструмент позволяет проводить трансформацию RDF- онтологий по заданному сценарию. Такой подход позволит пользователям более гибко настраивать выполнение запросов и адаптировать их под конкретные потребности,
- разработаны онтология и правила преобразования для решения задачи поиска кратчайшего пути в графе, позволяющие оценить полезность использования онтологий и языка SPARQL в системах трансформации графов,
- показана применимость разработанной инструментальной программной системы для проведения числовых вычислений с использованием встроенного в эту систему языка описания моделей выполнения SPARQL Update - правил и собственно языка SPARQL.
Дальнейшее развитие методикаи трансформации графов может включать в себя расширение возможностей инструментальной программной системы следующим образом:
- разработка графического редактора SPARQL Update - правил для повышения скорости и эффективности их разработки ,
- добавление возможности вызова пользовательских моделей выполнения, наподобие вызова функций в языке C.



1. Jukss M., Vangheluwe H., Verbrugge C. Implementing Graph Transformation Languages using RDF Storage and SPARQL Queries. - URL: https://api.semanticscholar.org/ CorpusID:9832218 (дата обращения 2022-10-10)
2. Corby O., Faron-Zucker C. A Transformation Language for RDF based on SPARQL // Web Information Systems and Technologies (WEBIST 2015), Lecture Notes in Business Information Processing, vol 246. Springer, Cham, pp 318-340.
3. Duval D., Echahed R., Prost F. An Algebraic Graph Transformation Approach for RDF and SPARQL // Proc. 11th Int. Workshop on Graph Computation Models, GCM 2020. pp. 55-70.
4. Lee S., Sukumar S.S., Hong S., Lim S.-H. Enabling graph mining in RDF triplestores using SPARQL for holistic in-situ graph analysis // Expert Systems with Applications, Vol. 48, 2016, pp. 9-25.
5. Braatz B., Brandt C. Graph Transformations for the Resource Description Framework // Electronic Communications of the EASST, Vol. 10: Graph Transformation and Visual Modeling Techniques 2008. pp. 1-16.
6. Braatz B., Brandt C. How to Modify on the Semantic Web? // Current Trends in Web Engineering. ICWE 2010. Lecture Notes in Computer Science, vol 6385. Springer, 2010. pp 187-198.
7. Suchanek M., Pergl R. Pattern-Based Ontological Transformations for RDF Data using SPARQL // 13th Int. Conf, on Pervasive Patterns and Applications, Porto, Portugal, 2021. pp.11-16.
8. Chabin J., Eichler C., Halfeld-Ferrari M., Hiot N. Graph Rewriting Rules for RDF Database Evolution: Optimizing Side-Eect Processing // International Journal of Web Information Systems. Volume 17, Issue 6. 2021. pp. 1-22.
9. Batarfi O., Elshawi R., Fayoumi A. et al. A distributed query execution engine of big attributed graphs // SpringerPlus 5, Article number: 665, 2016. pp. 1¬26.
10. Дубинин В.Н., Королев Б.Д. Реализация графодинамической модели задачи взаимного исключения на языке SPARQL // Информационные технологии в науке и образование. Проблемы и перспективы: сб. ст. по материалам VII всероссийской межвузовской научно-практической конференции. Пенза: Изд-во ПГУ, 2020. - С. 18-20.
11. Дубинин А. В., Ручкин М. А. Учебный пример для изучения технологий RDF-хранилищ данных // Информационные технологии в науке и образовании. Проблемы и перспективы : сборник статей по материалам VIII Всероссийской межвузовской научно-практической конференции, Пенза, 17 марта 2021 года. - Пенза: Пензенский государственный университет, 2021. - С. 135-137.
12. Дубинин А.В., Ручкин М.А., Дубинин В.Н. Моделирование производственных систем с использованием языка SPARQL // Сборник научных статей Международной научно-технической конференции "Современные информационные технологии", Пенза, 2023, вып. 38. - С. 41-55.
13. Ehrig, H. Fundamental theory for typed attributed graph transformation / H. Ehrig, U. Prange, G. Taenzer // Graph Transformation: 2nd Int. Conf. (ICGT 2004). Lecture Notes in Computer Science. - Berlin; Heidelberg : Springer Verlag, 2004. - Vol. 3256. - P. 161-177.
14. Handbook of Graph Grammars and Computing by Graph Transformations / G. Rozenberg (ed.) // World Scientific. - 1997. - Vol. 1.
15. Taentzer G. AGG: A graph transformation environment for modeling and validation of software // Applications of Graph Transformations with Industrial Relevance (AGTIVE), LNCS, vol 3062., 2004, pp. 446-453...31


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ