Entscheidungsunterstützung im Semantic WebThomas FischerLehrstuhl für WirtschaftsinformatikFriedrich-Schiller-Universität ...
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Motivation des Forschungsthemas•    Generelle Fragestellungen eines EUS sind daher:       –    Modellspezifikation       –...
Semantic Web und Description Logic•    “The Semantic Web is not a separate Web but an extension of the current     one, in...
Semantic Web und Description Logic• OWL 2 ist eine ausdrucksstarke Sprache für Ontologien mit  verschiedenen Syntaxvariant...
Resultierende Forschungsfragen• Grundfragestellung       – Wie kann das Semantic Web in EUS genutzt werden?Entscheidungsun...
Resultierende Forschungsfragen• Applegate et al. postulierte schon 1986: “Complex system domains,  however, require the us...
Hypothesen• Hypothesen in Bezug auf Modellierung        Die Weiterentwicklung der Datenkomplexität macht auch eine Weiter...
Vorgehensweise der DissertationEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktor...
Identifikation von Varianten der Integration•    Möglichkeit 1: Lösung eines Problems nur mit logischer Inferenz•    Beisp...
Identifikation von Varianten der Integration•    Möglichkeit 2: Logische Inferenz  Materialisierung der impliziten Inform...
Identifikation von Varianten der Integration• Möglichkeit 3: Direkte logische Inferenz während der Ausführung der  jeweili...
Identifikation von Varianten der Integration•    Möglichkeit 4: Kombination von Deduktiver und Induktiver Inferenz in Meth...
Anwendung: Relationales Rucksackproblem• Standard 0-1 Rucksackproblem• Programm:                                          ...
Anwendung: Relationales Rucksackproblem• Relationales  Rucksackproblem• Beschreibung:       – Objekte haben einen         ...
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Anwendung: Assembly Line BalancingSpezifikation der DL TBox ℒℐℱ() ⊑ T                                        ≥ 0  ⊑       ...
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Anwendung: Assembly Line BalancingRegelspezifikation                                                                      ...
Anwendung: Assembly Line BalancingImplementierte Lösungsalgorithmen• Vorverarbeitung bzw. Extraktion von Informationen mit...
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Anwendung: Assembly Line BalancingErkenntnisse•    Logikbasierte Kandidatengenerierung mit anschließender Prioritätsregel ...
Zusammenfassung• Während in den letzten Jahren eine intensive Forschung zur weiteren  Entwicklung des Semantic Web stattge...
LiteraturverzeichnisAbanda, H., Ng’ombe, A., Tah, J. H. M.,  Keivani, R. (2011). An ontology-driven decision support syste...
LiteraturverzeichnisFanizzi, N., d’Amato, C.  Esposito, F. (2008). Conceptual clustering and its application to concept dr...
LiteraturverzeichnisJung, J. (2009). Towards open decision support systems based on semantic focused crawling. Expert Syst...
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Entscheidungsunterstützung im Semantic Web

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Vortrag von
Thomas Fischer, Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik an der Friedrich-Schiller-Universität Jena
auf dem 14. Interuniversitären Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik am 14.07.2011 auf der Augustusburg bei Chemnitz.

Veröffentlicht in: Bildung, Technologie
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Entscheidungsunterstützung im Semantic Web

  1. 1. Entscheidungsunterstützung im Semantic WebThomas FischerLehrstuhl für WirtschaftsinformatikFriedrich-Schiller-Universität Jena
  2. 2. Agenda• Motivation der Forschung• Forschungsfragen und Hypothesen der Dissertation• Vorgehensweise der Dissertation• Identifikation von Integrationsansätzen von Inferenz und Methoden der Entscheidungsunterstützung• Anwendungsbeispiel: Relationales Rucksackproblem• Anwendungsbeispiel: Assembly Line Balancing Problem• ZusammenfassungEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 2
  3. 3. Motivation des Forschungsthemas• EUS verarbeiten Daten mit Modellen um neue Informationen zur Entscheidungsfindung zu generieren• Modell: “The earliest, and perhaps predominant, DSS view of models is that they are procedures, auto- mated algorithms whereby data can be analyzed in response to stated problems.” (Chang,1993)• Daten: – Internet (Web, Web Services, Semantic Web, …) – Intranet (Unternehmensportale, Relationale Datenbanken, Flat Files etc.) – …• Repräsentation des Hintergrundwissen – Relationale Datenbank Eigene Grafik in Anlehnung an: (Bolloju,2002); (Bracke,2004); – Taxonomie, Ontologie, … (Kosaka & Hirouchi,1982); (Dargam,1998); (Fedorowicz & Williams,1986)Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 3
  4. 4. Motivation des Forschungsthemas• Generelle Fragestellungen eines EUS sind daher: – Modellspezifikation – Datenrepräsentation – Repräsentation des Hintergrundwissens – Design des Nutzerinterface – Datenakquisition – …• World Wide Web bietet eine Vielzahl von Informationen, die für betriebswirtschaftliche Entscheidungen eine Rolle spielen können• “… the more distributed and independently managed that resources on the Web become, the greater is their potential value, but the harder it is to extract value …“ (Singh & Huhns, 2005).• Limitierte menschliche Aufnahmefähigkeit für Informationen (Edelmann, 2000) versus steigender Informationsüberfluss (Krcmar, 2004)• Eine weitergehende automatisierte Verarbeitung (Extraktion, Transformation etc.) von Daten aus dem Web ist daher wünschenswert und ist Teil der Bestrebungen der Semantic Web ForschungEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 4
  5. 5. Semantic Web und Description Logic• “The Semantic Web is not a separate Web but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation” (Berners-Lee et al., 2001b).• Ontologie: “conceptualization of the domain of discourse” (Gruber, 1993)• Basiert auf einer Schichtung von Standards: – Resource Description Framework (RDF) (Klyne et al., 2004) – Resource Description Framework Schema RDF(S) (Brickley et al., 2004) – Web Ontology Language (OWL) (Smith et al., 2004) (W3C OWL Working Group, 2009).• RDF Statements – Subjekt , Prädikat , Objekt – Tripel (, )• RDF-S ist eine minimale Sprache für Ontologien – Definition von Klassen und Eigenschaften – Limitierte ExpressivitätEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 5
  6. 6. Semantic Web und Description Logic• OWL 2 ist eine ausdrucksstarke Sprache für Ontologien mit verschiedenen Syntaxvarianten (z.B. RDF/XML) – Basiert auf der SROIQ description logic: “fragment of first order logic with useful computational properties” (W3C OWL Working Group, 2009)• Description Logic = (, )• : spezifiziert Konzepte und Eigenschaften - „intensional knowledge representation“ (Baader et al., 2003)• : spezifiziert Aussagen über Instanzen• Komplexität der Inferenz ist abhängig von der Art der Beschreibungslogik bzw. der eingesetzten semantischen KonstrukteEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 6
  7. 7. Resultierende Forschungsfragen• Grundfragestellung – Wie kann das Semantic Web in EUS genutzt werden?Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 7
  8. 8. Resultierende Forschungsfragen• Applegate et al. postulierte schon 1986: “Complex system domains, however, require the use of more sophisticated representations to improve the efficiency and scope of the system.” (Applegate et al.,1986) – Steigert die höhere Ausdrucksstärke von Semantic Web Daten die Effizienz und den Anwendungsbereich von Entscheidungsunterstützungssystemen? – Mit welchen Methoden können Modelle der Entscheidungsunterstützung mit Semantic Web Ontologie Technologie integriert werden? – Wie können verschiedene Arten der Schlussfolgerung (engl. Reasoning) auf diesem Typ von Daten genutzt und integriert werden? – Ist die Integration sinnvoll in Bezug auf: • Problemlösungsfähigkeit, • Datenextraktion bzw. Datenrepräsentation, • Komplexität von Suchräumen, • Komplexität der Modellspezifikation? – Was sind geeignete Anwendungsgebiete? – Wie kann eine formale Modellierung erfolgen?Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 8
  9. 9. Hypothesen• Hypothesen in Bezug auf Modellierung  Die Weiterentwicklung der Datenkomplexität macht auch eine Weiterentwicklung der entsprechenden EUS Modelle notwendig, damit diese von der gesteigerten Repräsentation partizipieren können.• Hypothesen in Bezug auf die Integration  Es gibt verschiedene Möglichkeiten bzw. Ansatzpunkte für die Integration  Die Art und die Flexibilität der Integration ist abhängig von den Anforderungen des jeweiligen Problems (Menge der Daten, Zeitvorgaben etc.)• Hypothesen in Bezug auf Problemlösungsfähigkeit und Komplexität  Durch eine ausdrucksstärkere Repräsentation der Daten steigt auch die Komplexität der jeweiligen Methoden und Lösungsräume etc., dies muss aber nicht zwingend in einer längeren Laufzeit der Algorithmen münden, insofern im Sinne eines „seperation of concerns“ verschiedene Inferenzen spezialisiert durchgeführt werden können  Die Problemlösungsfähigkeit steigt durch die Extraktion von impliziten InformationenEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 9
  10. 10. Vorgehensweise der DissertationEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 10
  11. 11. Identifikation von Varianten der Integration• Möglichkeit 1: Lösung eines Problems nur mit logischer Inferenz• Beispiel: EUS zur Landvergabe in Sambia (Abanda, Ng’ombe, Tah, Keivani, 2011Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 11
  12. 12. Identifikation von Varianten der Integration• Möglichkeit 2: Logische Inferenz  Materialisierung der impliziten Informationen  Transformation der Daten  Aufruf einer Standardmethode (z.B. Optimierung, Data Mining, …)• Beispiel: Kim et al. (2009) präsentieren ein EUS zur Auswahl einer optimalen Kaufentscheidung basierend auf einer OWL Ontology, Regeln und einer neuen Sprache für Constraints. Aus der OWL Ontologie und den Nebenbedingungen wird dann das Optimierungsmodell generiert.Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 12
  13. 13. Identifikation von Varianten der Integration• Möglichkeit 3: Direkte logische Inferenz während der Ausführung der jeweiligen Methode zur Entscheidungsunterstützung• Diese Variante hat bisher keine bzw. keine nennenswerte Beachtung gefunden.Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 13
  14. 14. Identifikation von Varianten der Integration• Möglichkeit 4: Kombination von Deduktiver und Induktiver Inferenz in Methoden der Entscheidungsunterstützung• Beispiel: Stochastische Optimierung auf Basis eines „Statistical Relational Model“ (siehe nachfolgende Folien)Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 14
  15. 15. Anwendung: Relationales Rucksackproblem• Standard 0-1 Rucksackproblem• Programm: maximiere =1 ≤ =1 ∈ 0,1Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 15
  16. 16. Anwendung: Relationales Rucksackproblem• Relationales Rucksackproblem• Beschreibung: – Objekte haben einen Typ – Typenhierarchie – Objekte können Beziehungen untereinander haben – Beziehungen der Objekte können einen Einfluss auf den Wert des Rucksacks habenEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 16
  17. 17. Anwendung: Relationales RucksackproblemSpezifikation der DL TBox ⊑ T ≥ 1 ⊑ t• TBox ⊑ T ≥ 1 ⊑ t ≥ 1 ⊑ ⊑ T ≥ 0 ⊑ Spezifikation ⊑ ≥ 1 ⊑ ≥ 1 ⊑ t ⊑ • Siehe zur ⊑ ≥ 0 ⊑ t T ⊑ ∀ . T ⊑ ∀ . Formalisierung ⊑ T ⊑ ∀ . 3 ⊑ T ⊑ ∀ . Baader et al. ⊑ T ⊑ ∀ . T ⊑ ∀ . (2003) ⊑ T ⊑ ∀ . ⊑ T ⊑ ≤ 1 • Komplexität der ⊑ T ⊑ ≤ 1 T ⊑ ≤ 1 ⊑ DL:ℒℋℐℱ T ⊑ ≤ 1 ⊑ T ⊑ ≤ 1 ⊑ T ⊑ ≤ 1 ≡ − ⊑ Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 17
  18. 18. Anwendung: Relationales RucksackproblemSpezifikation der DL ABox 1 • ABox spezifiziert die 1,720 , 70 Instanzen der , 80 Konzepte und (, 10) () , 20 Eigenschaften , 10 , 1000 () , 150 (1) , , , 200 , 1 , 150 , 1 , 50 , 1 , 20 , 1 , 50 1,60 , 50 , 500 , 200Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 18
  19. 19. Anwendung: Relationales RucksackproblemAbfragen• Konjunktive Abfrage 1 , 2 , … , . ∃ +1 , … , . 1 , … , • Beispielabfrage 1 1 . ∃ 1 . 1 , 1 – Ergebnis: 70,80,50, …• Beispielabfrage 2 ∃ 1 , 2 , 1 . 1 , 2 ∧ 1 , 1 – Ergebnis: Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 19
  20. 20. Anwendung: Relationales RucksackproblemRegeln• Zusätzliche Regeln können weitere implizite Informationen verfügbar machen, insofern die Inferenzmaschine die Regeln verarbeiten kann• Beispiel: , ⟶ , Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 20
  21. 21. Anwendung: Relationales RucksackproblemStandard Programm• Relationales Rucksackproblem miteiner Beziehung maximiere + =1 =1 =1 ≤ =1 0,1 ∈• Dieses quadratische Problem kann mit CPLEX etc. gelöst werden.• Allerdings würde diese Modellierung keine logische Inferenz begünstigen.• Was passiert bei noch mehr vorhandenen logischen Bedingungen u.U. auch in den Nebenbedingungen?Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 21
  22. 22. Anwendung: Relationales RucksackproblemDL-Programm• Anheben der Repräsentation von Variablen zu DL-Sprachelementen maximiere 1 . 1 , 1 ∧ 1 , K1 1 + . ∃ . 1 , 2 ∧ 1 , 1 ∧ 2 , 1 1 2 ∧ 1 , ∧ 2 , ∧ , . 1 , ∧ 1 , 1 ≤ . K1, 1 1 , 2 ∈ = , + Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 22
  23. 23. Anwendung: Relationales RucksackproblemEvolutionärer AlgorithmusEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 23
  24. 24. Anwendung: Relationales RucksackproblemErgebnisse• Evaluation auf dem künstlichen Problem war erfolgreich.• Algorithmus konnte das Problem in Durchläufen mit verschiedenen Seed- Werten immer lösen.• DL-Problemspezifizierung erleichtert die Modellierung für Lösungsmethoden mit logischer Inferenz• Einfachere Definition von komplexen Bewertungsfunktionen mit integrierter logischer Inferenz• Standard Lösungsverfahren z.B. Genetische Algorithmen können auf die Anforderungen angepasst werden• Vorstellung des Ansatzes auf der International Conference for Operations Research (2010) sowie Publikation in den Post Conference Proceedings (Fischer Ruhland, 2011).Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 24
  25. 25. Anwendung: Assembly Line Balancing• Wie funktioniert der Ansatz auf einem komplexen Problem aus der Praxis?• Assembly Line Balancing (ALB) bietet sich als Testproblem an – ALB basiert auf: • Vorranggraph von Aufgaben, serieller Produktionslinie, Stationen haben gleiche Ressourcen • Taktzeit Restriktion – GALB Problem mit Zuweisungsrestriktionen: • Verlinkte Aufgaben, inkompatible Aufgaben, Stationstypen + Restriktionen, Ressourcen RestriktionenEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 25
  26. 26. Anwendung: Assembly Line BalancingLösungsmethoden• Übersicht über die Klassifikation und Lösungsmethoden von verschieden ALB Problemausprägungen (Becker Scholl, 2006)• Referenzdatensatz für das GALB von Scholl et al. (2010) – Betrachtung von 268 ALB Problemen in 6 verschiedenen Varianten (siehe Evaluation)• Transformation und Import der Daten auf Basis eines Generators in einen RDF Triple StoreEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 26
  27. 27. Anwendung: Assembly Line BalancingAufbau des EUSEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 27
  28. 28. Anwendung: Assembly Line BalancingSpezifikation der DL TBox ℒℐℱ() ⊑ T ≥ 0 ⊑ T ⊑ ≤ 1 ⊑ T ≥ 0 ⊑ T ⊑ ≤ 1 ⊑ T T ⊑ ∀ . T ⊑ ≤ 1 ⊑ T ⊑ ∀ . T ⊑ ≤ 1 ≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . T ⊑ ≤ 1 ≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . T ⊑ ≤ 1 ≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . T ⊑ ≤ 1 ≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . ≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . ≡≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . −≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . ≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . ≡ −≥ 0 ⊑ T ⊑ ∀ . ≥ 1 ⊑ T ⊑ ∀ . +≥ 1 ⊑ T ⊑ ∀ . +≥ 1 ⊑ T ⊑ ∀ . ≥ 1 ⊑ T ⊑ ∀ . ≥ 1 ⊑ T ⊑ ∀ . Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 28
  29. 29. Anwendung: Assembly Line BalancingRegelspezifikation• Inferenz mit Regeln [P1: (?p rdf:type opt:GALP) basieren auf dem (?p opt:cycleTime ?c) Jena (?t1 rdf:type opt:Task) GenericRuleReasoner (?t2 rdf:type opt:Task)• Regel P1: (?t1 opt:hasTaskTime ?time1) (?t2 opt:hasTaskTime ?time2) sum(?time1,?time2,?newTime) greaterThan(?newTime, ?c) noValue(?t1 opt:isIncompatibleTo ?t2) notEqual(?t1,?t2) - (?t1 opt:isIncompatibleTo ?t2)]Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 29
  30. 30. Anwendung: Assembly Line BalancingRegelspezifikation [P2: (?t1 opt:hasSuccessor ?t2) (?t2 opt:hasSuccessor ?t3) (?t1 opt:hasSuccessor ?t3) (?t1 opt:isIncompatibleTo ?t2) notEqual(?t1,?t2) notEqual(?t2,?t3) notEqual(?t1,?t3) noValue(?t1 opt:isIncompatibleTo ?t3) - (?t1 opt:isIncompatibleTo ?t3)]Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 30
  31. 31. Anwendung: Assembly Line BalancingRegelspezifikation [P3: (T1 opt:isFixedTo M1) (T2 opt:isFixedTo M2) notEqual(M1,M2) - (T1 isIncompatibelTo T2)] • Erkenntnis: Restriktionen des GALB lassen sich in Inkompatibilitätsrestriktionen logisch umwandeln, während diese in Standardmodellierungen als verschiedene Restriktionen behandelt werdenEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 31
  32. 32. Anwendung: Assembly Line BalancingImplementierte Lösungsalgorithmen• Vorverarbeitung bzw. Extraktion von Informationen mit vordefinierten SPARQL Queries PREFIX opt: http://www.semanticweb.org/ontologies/2011/0/OntologyALB.owl# PREFIX rdf: http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# SELECT ?problem ?optimum WHERE { ?problem rdf:type opt:GALP . ?problem opt:hasOptimum ?optimum . } PREFIX opt: http://www.semanticweb.org/ontologies/2011/0/OntologyALB.owl# PREFIX rdf: http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns# SELECT ?id ?sucid WHERE { ?task rdf:type opt:Task . ?task opt:hasID ?id . OPTIONAL { ?task opt:hasSuccessor ?sucTask . ?sucTask opt:hasID ?sucid . }}Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 32
  33. 33. Anwendung: Assembly Line Balancing Evaluation• Vergleichsdaten entnommen aus Scholl et al. (2010) (gleiche Ausgangsdaten)• ABSALOM – Branch Bound Verfahren• AVALANCHE – Ameisenalgorithmus• FIS-PR-OR – Prioritätsregel mit OWL DL Inferenz, aber ohne Regeln• FIS-PR-MR - Prioritätsregel mit OWL DL Inferenz und Regeln• FIS-GA-OR – Genetischer Algorithmus mit OWL DL Inferenz, aber ohne Regeln• FIS-GA-MR – Genetischer Algorithmus mit OWL DL Inferenz und Regeln KG- KG-Zeile IR ABSALOM AVALANCHE FIS-PR-OR FIS-PR-MR FIS-GA-OR FIS-GA-MR MR OR rel.Abw.(%) opt rel.Abw.(%) opt rel.Abw.(%) opt rel.Abw.(%) opt rel.Abw.(%) opt rel.Abw.(%) Opt 0 0 0.05 263 2.19 162 3.7 136 4.54 120 3.24 128 3.34 126 6.17 4.57 1 2 0.22 262 3.85 135 3.8 136 4.92 114 N/A N/A N/A N/A 6.89 4.75 2 5 0.41 257 6.29 115 4.2 127 5.64 105 N/A N/A N/A N/A 8.90 6.18 3 7 0.44 254 8.28 97 5.0 120 6.56 87 N/A N/A N/A N/A 10.22 6.95 4 10 0.76 246 11.05 94 6.0 106 7.51 78 N/A N/A N/A N/A 12.25 9.12 5 20 1.37 231 19.27 79 9.7 78 12.60 50 N/A N/A N/A N/A 19.81 15.12 Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 33
  34. 34. Anwendung: Assembly Line BalancingErkenntnisse• SALB und GALB besitzen in den meisten Fällen implizite Inkompatibilitätsrestriktionen zwischen Aufgaben, die eigentlich bisher nur das Merkmal von GALB definiert wurden.• Weitere Restriktionen können durch logische Regeln in Inkompatibilitätsrestriktionen umgeformt werden. IR Ausgangsdaten OR MR 0 0 0 222398 2 39093 78186 296100 5 95565 191416 404308 7 132694 265388 473982 10 190529 381058 582740 20 379451 759966 940886Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 34
  35. 35. Anwendung: Assembly Line BalancingErkenntnisse• Logikbasierte Kandidatengenerierung mit anschließender Prioritätsregel ist schneller und bietet z.T. bessere Ergebnisse als aktuell vorhandene GALP Heuristiken  NP harte Optimierungsprobleme können von integrierter logischer Inferenz profitieren• Die Ableitung von impliziten logischen Informationen führt aber nicht zwingend zu einem besseren Optimierungsergebnis, hierzu sind weitere Analysen notwendig. Zwar findet eine Einschränkung des Suchraumes statt, aber die implementierten Algorithmen müssen dies auch nutzen können.• SPARQL Abfragen ohne Inferenz sind auf Tripel Datenbanken performant• SPARQL-DL Abfragen mit Inferenz sind performant solange Subgraphen im Hauptspeicher gehalten werden können.• Schichtung von Inferenzmaschinen kann schnell zu Laufzeitproblemen führenEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 35
  36. 36. Zusammenfassung• Während in den letzten Jahren eine intensive Forschung zur weiteren Entwicklung des Semantic Web stattgefunden hat, ist die direkte Integration und Nutzung dieser Informationen in der Entscheidungsunterstützung nur teilweise durch Forschung adressiert• Welchen Beitrag leistet die Arbeit? – Die Arbeit gibt eine Übersicht über Architekturen von Ontologie-basierten Entscheidungsunterstützungssystemen – Die Arbeit analysiert Vor- und Nachteile der Integration in Bezug auf: • Promblemlösungsfähigkeit • Zeitkomplexität • Vereinfachte Modellierung – Die Arbeit zeigt konkrete praktische Lösungsmöglichkeiten in verschiedenen Anwendungsgebieten auf  Methodische WeiterentwicklungEntscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 36
  37. 37. LiteraturverzeichnisAbanda, H., Ng’ombe, A., Tah, J. H. M., Keivani, R. (2011). An ontology-driven decision support system for land delivery in Zambia. Expert Systems with Applications,38(9), 10896-10905. Elsevier Ltd. doi: 10.1016/j.eswa.2011.02.130.Baader, F., Calvanese, D., McGuinness, D. L., Nardi, D. Patel-Schneider, P. F., editors (2003). The Description Logic Handbook: Theory, Implementation, andApplications. Cambridge University Press, first edition.Berendt, B., Hotho, A., Stumme, G. (2002). Towards Semantic Web Mining. In Horrocks, I. and Hendler, J. A., editors, The Semantic Web -ISWC 2002, FirstInternational Semantic Web Conference, Sardinia, Italy, June 9-12, 2002, Proceedings, volume 2342 of Lecture Notes in Computer Science, pages 264–278. Springer.Bolloju, N. (2002). Integrating knowledge management into enterprise environments for the next generation decision support. Decision Support Systems, 33(2), 163-176.doi: 10.1016/S0167-9236(01)00142-7.Bracke, M. (2004). Decision support system with semantic model to assess the risk of tail biting in pigs1. Modelling. Applied Animal Behaviour Science, 87(1-2), 31-44.doi: 10.1016/j.applanim.2003.12.005.Brickley, D., Guha, R., McBride, B. (2004). RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. Webpage.Chang, a. (1993). Model management issues and directions. Decision Support Systems, 9(1), 19-37. doi: 10.1016/0167-9236(93)90020-4.Dzeroski, S. (2003). Multi-relational Data Mining: An Introduction. SIGKDD Explorations, 5(1):1–16.Dzeroski, S. (2006). Inductive Logic Programming in a Nutshell. In Lise Getoor and Ben Taskar, editors, Introduction to Statistical Relational Learning (AdaptiveComputation and Machine Learning). The MIT Press.Dzeroski, S. Lavrac, N., editors (2001). Relational Data Mining. Springer, 1 edition.Dargam, F. (1998). A decision support system for power plant design. European Journal of Operational Research, 109(2), 310-320. doi: 10.1016/S0377-2217(98)00059-9.Edelmann, W. (2000). Lernpsychologie. Kösel-Verlag, Verlagsgruppe Beltz, 6 edition.Entscheidungsunterstützung im Semantic Web | Thomas Fischer | 14. Interuniversitäres Doktorandenseminar Wirtschaftsinformatik 37
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