Ekstraksi Ontologi Relational Database

Relational Database (RDB) telah banyak digunakan sebagai back-end database sistem informasi. Berisi banyak informasi berkualitas tinggi, RDB memberikan model konseptual dan metadata yang diperlukan dalam pembangunan ontologi. Namun, sebagian besar bangunan ontologi yang ada menggunakan pendekatan yang mengkonversi skema RDB tanpa mempertimbangkan pengetahuan yang ada di dalam database.

Pada jurnal Ontology extraction from relational database: Concept hierarchy as background knowledge penulis menggabungkan latar belakang pengetahuan dalam proses pembangunan Web Ontologi Language (OWL) ontologi memberikan dua keuntungan utama: (1) mempercepat proses pembangunan, sehingga meminimalkan konversi biaya; (2) latar belakang pengetahuan memandu ekstraksi pengetahuan yang ada di dalam database. Eksperimental simulasi menggunakan gold standard yang menunjukkan bahwa taksonomi mencapai evaluasi 90% sedangkan Overlap Relation (RO) 83,33%. Dalam jangka waktu proses, pendekatan ini lebih efisien daripada pendekatan saat ini. Selain itu, pendekatan kami dapat diterapkan di salah satu bidang seperti eGoverment, eCommerce dan sebagainya.