Methods and techniques for management of ontolodgy-based knowledge representation models in the context of BIG data

Abstract

Ontology-based knowledge representation models in the context of big data are one way to reduce complexity for data processing across methods of semantic description. This research paper aims at providing an overview of the methods and techniques for efficient management of the ontology-based models that improve big data systems. For this case, the shapes constraint language (SHACL) for information validation was reviewed as the key method. The knowledge representation systems and reasoners are studied and reviewed in the paper as well. It describes approaches based on ontologies in the context of big data. The proper management of ontology-based knowledge representation models through offered methods and techniques brings improved data integration, big data quality, and business process integration.

Онтологічні моделі представлення знань у контексті великих даних є одним із способів зменшити складність обробки даних за допомогою семантичних методів. У статті розглянуто методи і засоби ефективного управління моделями на основі онтологій, які покращують системи великих даних. Для цього випадку мова вираження обмежень форм (SHACL) для перевірки інформації була розглянута як ключовий метод. У статті також досліджуються та розглядаються представлення знань та методи виводу. Належне управління моделями представлення знань на основі онтології за допомогою запропонованих методів і засобів забезпечує покращену інтеграцію даних, якість великих даних та інтеграцію бізнес-процесів.