支持认知的ontology映射框架:提升数据互操作性

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本文主要探讨了在语义网络数据互操作性中至关重要的语义映射(Ontology Mapping)问题。尽管自动化映射过程的研究受到了广泛关注,但考虑到随着语义Web技术在业界的日益增长和广泛应用,用户在映射过程中扮演的角色越来越重要。传统的研究重点往往侧重于自动化,而忽视了对用户的支持。 作者Sean Falconer和Margaret-Anne Storey从背景文献、认知支持理论和决策制定理论中汲取灵感,通过观察性案例研究,提出了一种理论框架,旨在为语义映射工具提供认知支持。这个框架认识到,在复杂的映射任务中,人类的认知能力、理解力和决策过程是不可或缺的。它强调了在设计工具时如何结合人工智能与人类专家的智慧,以优化用户界面、提高效率和减少错误。 论文的核心贡献包括: 1. **理论框架**:提出了一个完整的认知支持框架,它考虑了用户在创建、理解、评估和调整映射时的心理模型、记忆、注意力分配以及决策策略。框架旨在帮助开发者设计出更加用户友好的工具,使用户能够更有效地进行知识模型的融合和转换。 2. **COGZ工具**:作为框架的实际应用,作者介绍了一个名为COGZ的工具。COGZ旨在通过集成认知支持功能,如知识导航、可视化辅助、智能推荐和学习曲线分析,来提升用户在语义映射过程中的体验和效果。这个工具可能包括交互式界面、个性化提示以及反馈机制,以适应不同用户的学习风格和需求。 3. **实践价值**:论文的价值在于它不仅提供了理论基础,还为实际的工具开发提供了实用指南。随着越来越多的企业和组织将语义Web技术整合到其业务流程中,这样的认知支持框架对于确保数据的一致性和准确性,以及推动语义网的广泛应用具有重要意义。 这篇论文深入研究了语义映射中的认知挑战,并通过构建一个全面的理论框架,为优化用户在语义映射工具中的认知活动提供了关键指导。COGZ工具的开发展示了这一理念在实践中的应用,有望推动语义Web技术向更高层次的数据共享和集成迈进。