nghiên cứu phương pháp chuyển đổi giữa mô h̀nh mức khái niệm và ontology TT

ĐẠI HỌC HUẾ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC

VÕ HOÀNG LIÊN MINH

NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP CHUYỂN ĐỔI
GIỮA MƠ HÌNH MỨC KHÁI NIỆM VÀ ONTOLOGY

NGÀNH: KHOA HỌC MÁY TÍNH
MÃ SỐ: 9.48.01.01

TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

HUẾ - NĂM 2021


Cơng trình được hồn thành tại: Đại học Khoa học, Đại học Huế

Người hướng dẫn khoa học: (ghi họ tên, chức danh khoa học, học vị):.........
- PGS. TS. Hoàng Quang, Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế;
-

PGS. TS. Hoàng Hữu Hạnh, Giám đốc Trung tâm Đào tạo Quốc tế Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thơng

Phản biện 1: PGS. TS. Đặng Văn Đức – Viện Công nghệ thông tin, Viện
Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Phản biện 2: PGS. TS. Trần Văn Lăng – Viện Cơ học và Tin học ứng dụng

Phản biện 3: TS. Lê Xuân Việt – Trường Đại học Quy Nhơn

Luận án sẽ được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp Đại học Huế họp tại:
...........................................................................................................................
Vào hồi.................. giờ ............. ngày ........... tháng ........ năm......................
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:

(ghi tên thư viện)



MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Ngành cơng nghệ phần mềm đã có nhiều đột phá quan trọng trong việc
thiết kế các mơ hình cơ sở dữ liệu, đặc biệt là mơ hình ở mức khái niệm. Do
đặc điểm phản ảnh tốt thế giới thực, mơ hình thực thể - mối quan hệ (mơ
hình ER) và các mở rộng của nó được xem là các mơ hình dữ liệu ở mức
khái niệm. Ngồi ra, để mơ hình hóa các hệ thống thơng tin bằng tập các
thuộc tính và các phương thức nhằm phản ảnh cấu trúc dữ liệu của lớp, thì
biểu đồ lớp UML cũng là một trong những mơ hình dữ liệu ở mức khái
niệm được sử dụng để mô tả và phản ảnh tốt thế giới thực của các hệ thống
thông tin.
Theo W3C, thông tin được cung cấp bởi các trang web chiếm gần 70%
lượng thông tin trao đổi trên toàn thế giới. Web đã trở thành một hệ thống
dữ liệu khổng lồ và là một môi trường chuyển tải thông tin không thể thiếu
được trong thời đại ngày nay. Vấn đề đặt ra là làm thế nào để khai thác
được thông tin trên Web một cách hiệu quả, mà cụ thể là làm sao để máy
tính có thể hiểu và hỗ trợ con người xử lý tự động được các thơng tin đó.
Chính vì vậy, Web ngữ nghĩa đã ra đời, mà trong đó thơng tin được định
nghĩa rõ ràng sao cho con người và máy tính có thể cùng làm việc với nhau
một cách hiệu quả hơn.
Ontology là một thuật ngữ khoa học dùng để mô tả các loại thực thể

trong thế giới thực và mối quan hệ giữa các thực thể đó như thế nào.
Ontology cung cấp cách thức để con người và máy đều có thể nhận biết
được các thơng tin, nhờ đó cải thiện hệ thống tương tác hai chiều và chia sẻ
kiến thức. Từ đó giúp con người và máy tính có thể cùng làm việc, giúp
máy tính “hiểu” và có khả năng xử lý thông tin hiệu quả. Một lợi ích quan
trọng của việc sử dụng ontology là khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa. Vì vậy,
W3C thiết kế OWL là một ngơn ngữ mơ tả các lớp, các thuộc tính và các
mối quan hệ giữa các đối tượng theo cách mà máy có thể hiểu được nội
dung web.


Tuy nhiên, hầu hết dữ liệu đã được mơ hình hóa và lưu trữ trong các cơ
sở dữ liệu truyền thống (CSDL quan hệ, đối tượng). Vì vậy các dữ liệu đó
nằm ngồi khả năng của nhiều ứng dụng của web ngữ nghĩa. Với sự phát
triển của web ngữ nghĩa như hiện nay, việc tích hợp các ứng dụng web hiện
tại vào web ngữ nghĩa đang trở nên là vấn đề cấp thiết. Ngoài ra, thiết kế cơ
sở dữ liệu cho các ứng dụng hiện tại thường được thiết kế từ mơ hình dữ
liệu mức khái niệm, trong khi web ngữ nghĩa lại chủ yếu được xây dựng
trên các ontology được biểu diễn bằng OWL. Vì thế, nâng cấp một hệ thống
thơng tin bằng cách chuyển đổi các mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm
sang ontology cho phép kế thừa các cấu trúc dữ liệu trên các hệ thống cũ
nhằm giảm chi phí trong việc thiết kế là có ý nghĩa khoa học và ứng dụng
thực tiễn.
2. Động lực nghiên cứu
Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu đề xuất việc chuyển đổi giữa mơ hình
cơ sở dữ liệu mức khái niệm và ontology như: chuyển đổi mơ hình ER, biểu
đồ lớp UML sang OWL ontology, chuyển đổi từ OWL ontology sang mơ
hình ER... Trong các nghiên cứu đã công bố, các tác giả chỉ mới đề xuất
chuyển đổi các trường hợp chung của mơ hình mức khái niệm và OWL
ontology. Nhưng thực tế, nhiều hệ thống thông tin được thiết kế để đảm bảo

phản ảnh đúng bản chất của thế giới thực, với nhiều thành phần mở rộng.
Nếu áp dụng các quy tắc chuyển đổi của các nghiên cứu trước đây sẽ không
chuyển đổi đầy đủ các mô hình. Vì vậy, đề xuất bộ quy tắc đầy đủ để
chuyển đổi các thành phần của mơ hình mức khái niệm và OWL ontology
là một vấn đề quan trọng trong việc nâng cấp các hệ thống thông tin cũ.
3. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu của luận án là nghiên cứu và phát triển các phương pháp
chuyển đổi giữa một mô hình dữ liệu mức khái niệm (như mơ hình ER,
EER, biểu đồ lớp UML) và OWL. Vì vậy luận án thực hiện các mục tiêu cụ
thể gồm: (1) chuyển đổi mơ hình thực thể - mối quan hệ sang OWL
ontology; (2) chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL ontology; (3) trích
xuất mơ hình dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology.


4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: OWL1, OWL2 và các mơ hình dữ liệu mức
khái niệm: như mơ hình thực thể - mối quan hệ (ER), mơ hình ER mở rộng
(EER), biểu đồ lớp UML.
- Phạm vi nghiên cứu: Xây dựng giải pháp chuyển đổi giữa mơ hình dữ
liệu mức khái niệm và ontology.
5. Phương pháp nghiên cứu
- Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Tìm kiếm, thu thập tài liệu về các
cơng trình nghiên cứu đã được công bố, các bài báo đăng ở các hội thảo và
tạp chí có uy tín để nghiên cứu, từ đó bổ sung các quy tắc và phương pháp
chuyển đổi giữa một mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và ontology.
Trên cơ sở này, luận án phân tích, đánh giá ưu và khuyết điểm của các đề
xuất.
- Phương pháp thực nghiệm: Thực hiện việc cài đặt các thuật toán
chuyển đổi của luận án nhằm minh chứng tính khả thi của phương pháp
chuyển đổi.

6. Cấu trúc luận án
Nội dung của luận án được tổ chức thành bốn chương như sau:
Chương 1 trình bày tổng quan về các mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái
niệm như mơ hình thực thể - mối quan hệ, biểu đồ lớp UML, khái niệm web
ngữ nghĩa và ngôn ngữ OWL ontology; khảo sát, phân tích một số cơng
trình nghiên cứu liên quan đến bài tốn chuyển đổi giữa mơ hình cơ sở dữ
liệu mức khái niệm và OWL ontology; phân tích chi tiết các đặc điểm tương
đương giữa mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology; Từ đó
luận án định hướng bổ sung các quy tắc chuyển đổi giữa một mơ hình cơ sở
dữ liệu mức khái niệm và OWL ontology.
Chương 2 tổng hợp và phân tích kết quả chuyển đổi giữa mơ hình ER,
EER và OWL ontology của một số cơng trình nghiên cứu, quy tắc hóa
thống nhất các quy tắc chuyển đổi theo quy ước của luận án; đề xuất các
quy tắc bổ sung chuyển đổi các thành phần của mơ hình EER sang OWL
ontology; trình bày kết quả thực nghiệm chuyển đổi.


Chương 3 tổng hợp và phân tích kết quả chuyển đổi giữa biểu đồ lớp
UML và OWL ontology của một số cơng trình nghiên cứu, quy tắc hóa
thống nhất các quy tắc chuyển đổi theo quy ước của luận án; đề xuất bổ
sung các quy tắc chuyển đổi một biểu đồ lớp UML sang OWL ontology dựa
vào các đặc điểm tương đồng giữa biểu đồ lớp UML và OWL ontology;
trình bày kết quả thực nghiệm chuyển đổi.
Chương 4 đề xuất các quy tắc trích xuất một mơ hình dữ liệu mức khái
niệm từ một OWL ontology cho trước. Vấn đề trích xuất một mơ hình cơ sở
dữ liệu mức khái niệm từ OWL ontology được xem là việc xác định một
ánh xạ ngược của ánh xạ chuyển đổi từ mô hình cơ sở dữ liệu mức khái
niệm sang ontology, cho phép "điều tra" một mơ hình dữ liệu mức khái
niệm có thể đã được sử dụng để thiết kế một ontology. Mỗi phương pháp
trích xuất đều được minh họa để kiểm chứng kết quả.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MƠ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC
KHÁI NIỆM VÀ ONTOLOGY
1.1 Giới thiệu
1.2 Giới thiệu các mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm
1.3 Giới thiệu về Web ngữ nghĩa và Ontology
1.4 Tổng quan về các nghiên cứu chuyển đổi các mô hình
1.4.1

Các kết quả đề xuất chuyển đổi mơ hình thực thể - mối quan hệ
sang OWL

Từ năm 2005, đã có nhiều nghiên cứu đề xuất phương pháp chuyển đổi
từ mô hình ER hoặc EER sang OWL như [ CITATION Suj05 \l 1033 ]
[ CITATION Muh08 \l 1033 ][ CITATION Igo09 \l 1033 ] [CITATION
Placeholder3 \l 1033 ]. Tất cả các đề xuất này, để có thể đưa ra các quy tắc
chuyển đổi, đều xác định các thành phần tương ứng giữa mơ hình ER và
OWL. Các cơng trình nghiên cứu trước đây đề xuất các quy tắc chuyển đổi
sau: Chuyển đổi tập thực thể; Chuyển đổi thuộc tính đơn; Chuyển đổi mối
quan hệ: Mối quan hệ kế thừa (Is-A); Mối quan hệ nhị nguyên; Mối quan hệ
đa nguyên.
Tuy nhiên các nghiên cứu này chưa đề xuất đầy đủ các quy tắc chuyển


đổi trên tất cả các thành phần của mơ hình EER, cụ thể: Chuyển đổi tập
thực thể yếu và mối quan hệ định danh; Chuyển đổi thuộc tính đa trị phức
hợp lồng nhau; Phân loại và chuyển đổi mối quan hệ phản xạ; Chuyển đổi
các yếu tố thời gian trên mơ hình ER mở rộng.
Về ngun tắc, khi thực hiện việc cài đặt một chương trình chuyển đổi,
nếu chúng ta khơng xét đầy đủ các trường hợp có thể xảy ra bên trong một
mơ hình đầu vào, thì khơng thể xác định được mơ hình đầu ra. Trên cơ sở

các nghiên cứu đã có, luận án đề xuất một số quy tắc chuyển đổi bổ sung từ
mơ hình ER sang OWL nhằm có thể thiết kế ontology theo mục đích trên.
1.4.2

Các kết quả đề xuất chuyển đổi biểu đồ lớp UML sang OWL

Đã có nhiều cơng trình nghiên cứu về việc chuyển đổi từ biểu đồ lớp
UML sang OWL để sử dụng lại các hệ thống cũ trước đây [ CITATION
Dra05 \l 1033 ][ CITATION Dra04 \l 1033 ] [ CITATION SBr06 \l 1033 ]
[ CITATION Dav07 \l 1033 ] [ CITATION Nor12 \l 1033 ] [ CITATION
Ima13 \l 1033 ] [ CITATION Jes12 \l 1033 ][ CITATION Jes14 \l 1033 ]
[ CITATION JZe12 \l 1033 ] [ CITATION Ous16 \l 1033 ]. Các tác giả đã
phân tích sự khác nhau cơ bản, từ đó đề xuất các quy tắc chuyển đổi:
Chuyển đổi lớp; Chuyển đổi thuộc tính: thuộc tính có kiểu dữ liệu ngun
thủy, thuộc tính có kiểu dữ liệu liệt kê, thuộc tính có kiểu dữ liệu là lớp;
Chuyển đổi quan hệ giữa các lớp: quan hệ kết hợp, quan hệ kết hợp có lớp
kết hợp, quan hệ kết tập, quan hệ phụ thuộc, quan hệ tổng quát hóa/chuyên
biệt hóa.
Xét về mặt tổng thể, các nghiên cứu trước đây đã trình bày các quy tắc
chuyển đổi cho các trường hợp của biểu đồ lớp UML, tuy nhiên các nghiên
cứu này chưa phân tích và đề xuất chuyển đổi các trường hợp chi tiết của
biểu đồ lớp UML, bao gồm: Chuyển đổi thuộc tính có kiểu dữ liệu là lớp;
Chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc; Chuyển đổi quan hệ kết hợp có lớp kết
hợp; Chuyển đổi quan hệ kết hợp đệ quy; Chuyển đổi quan hệ kết hợp có
yếu tố hạn định; Chuyển đổi quan hệ phụ thuộc.
1.4.3

Các kết quả đề xuất trích xuất mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái
niệm từ OWL

Các tác giả [24] [25] đã tập trung vào việc phát triển tập các quy tắc
chuyển đổi OWL thành mô hình ER và EER bằng cách xác định các thành
phần cơ bản của mơ hình ER và EER trong một OWL cho trước, như: Trích
xuất tập thực thể; Trích xuất thuộc tính; Trích xuất mối quan hệ.
Các nghiên cứu trước đây đã đề xuất các trường hợp ánh xạ từ OWL
sang mơ hình EER. Tuy nhiên, có một số trích xuất các thành phần đầu ra
chưa được đề cập đến, bao gồm: Trích xuất thuộc tính phức hợp; Trích xuất
mối quan hệ phản xạ; Trích xuất mối quan hệ đa ngun. Bài tốn trích xuất
biểu đồ lớp UML từ OWL cũng đã có các tác giả đề xuất nhưng chưa trích
xuất đúng bản chất của biểu đồ lớp UML.
1.5 Tổng kết chương 1
Trong chương đã trình bày lý thuyết về các mơ hình cơ sở dữ liệu mức
khái niệm ban đầu, web ngữ nghĩa và OWL… Chương này đã phác thảo
cách tiếp cận của luận án, giới thiệu tổng quan những kết quả của các tác
giả để chuyển đổi giữa mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm và OWL cũng
như thách thức đặt ra cho cách tiếp cận này. Các chương tiếp theo sẽ trình
bày các kết quả nghiên cứu của luận án về các nội dung này.
CHƯƠNG 2.
CHUYỂN ĐỔI MƠ HÌNH THỰC THỂ - MỐI QUAN HỆ SANG OWL
2.1 Giới thiệu
Việc chuyển đổi mơ hình mức khái niệm sang OWL gồm hai giai đoạn:
tiền xử lý và chuyển đổi. Giai đoạn tiền xử lý sẽ chuyển đổi mơ hình CSDL
mức khái niệm thành tài liệu XML/XMI. Giai đoạn chuyển đổi sẽ áp dụng
các thuật toán để chuyển tài liệu XML/XMI thành OWL ontology.

Hình 2.1 Kiến trúc các bước chuyển đổi mơ hình CSDL mức khái niệm
sang OWL

2.2 Các nghiên cứu trước đây
2.3 Các quy tắc chuyển đổi bổ sung
2.3.1 Chuyển đổi tập thực thể yếu và mối quan hệ định danh
Cơng trình [ CITATION Suj05 \l 1033 ] cho rằng khơng có sự khác nhau
khi chuyển đổi tập thực thể mạnh và tập thực thể yếu, ngoại trừ việc bổ
sung vào lớp biểu diễn tập thực thể yếu một thuộc tính dữ liệu biểu diễn
khóa chính của tập thực thể chủ. Cách làm này không đảm bảo được ngữ
nghĩa khi thực hiện việc chuyển đổi. Để khắc phục vấn đề này, luận án đề
xuất bổ sung thêm cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau để biểu diễn mối
quan hệ định danh.
Quy tắc EER12. Xét mối quan hệ định danh R giữa tập thực thể yếu W và
tập thực thể chủ E. Giả sử W có khố bộ phận là keyW và khố chính của E
là keyE: Bổ sung lớp định danh là C(W), mỗi thuộc tính attW của tập thực
thể yếu W chuyển đổi thành thuộc tính dữ liệu DP(attW) tương ứng của lớp
C(W); Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_R (có miền là
C(E) và phạm vi là C(W)) và W_R (có miền là C(W) và phạm vi là C(E))
thể hiện quan hệ giữa lớp C(E) và lớp C(W); thiết lập tính chất hàm và ràng
buộc cực tiểu là 1 cho thuộc tính đối tượng W_R; Thiết lập ràng buộc số
lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào thuộc tính đối tượng E_R; Khóa của
lớp C(W) bao gồm các thuộc tính dữ liệu DP(keyW) và DP(keyE).
2.3.2 Chuyển đổi thuộc tính đa trị phức hợp lồng nhau
Một thuộc tính đa trị của một tập thực thể có thể biểu diễn bởi mối quan
hệ định danh giữa một tập thực thể yếu và tập thực thể chủ của nó, vì vậy có
thể chuyển đổi mỗi thuộc tính đa trị và phức hợp có khóa bộ phận thành
một mối quan hệ định danh trong mơ hình ER.
Quy tắc EER13. Xét tập thực thể E (hoặc thuộc tính đa trị và phức hợp E)
có thuộc tính attE là thuộc tính đa trị và phức hợp, trong đó thuộc tính phức
hợp attE có tập các thuộc tính thành phần là sub_attE và khố bộ phận là
K_attE. Thuộc tính đa trị attE được ánh xạ thành mối quan hệ định danh
S_attE giữa tập thực thể chủ E và tập thực thể yếu W_attE. Trong đó, tập

thực thể yếu W_attE có tập thuộc tính là sub_attE và khoá bộ phận là
K_attE.
- Bổ sung lớp định danh C(W_attE), các thuộc tính sub_attE của thuộc
tính đa trị và phức hợp attE chuyển đổi thành các thuộc tính dữ liệu
sub_attE của lớp C(W_attE);
- Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_W_attE và
W_attE_E thể hiện quan hệ giữa lớp C(E) và lớp C(W_attE) có định danh,
miền, phạm vi như Bảng; Thiết lập tính chất hàm và ràng buộc cực tiểu là 1
vào thuộc tính đối tượng W_attE_E; Tùy thuộc vào bản số thứ hai của mối
quan hệ định danh, thêm ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào
thuộc tính đối tượng E_W_attE; Khóa của lớp C(W_attE) được tạo bằng
cách kết hợp khóa bộ phận K_attE với khóa KE của lớp C(E).
Bảng 2.1 Cặp thuộc tính thêm vào khi chuyển đổi thuộc tính đa trị phức
hợp lồng nhau
Định danh

Miền

E_W_attE

C(E)

W_attE_E
2.3.3

C(W_attE
)

Phạm vi
C(W_attE
)
C(E)

Chuyển đổi mối quan hệ phản xạ

Cho mối quan hệ phản xạ R trên tập thực thể E. Khi đó, R được gọi là có
tính chất đối xứng nếu:  e1, e2  E, (e1, e2)  R => (e2, e1)  R. Và R được
gọi là có tính chất bất đối xứng, nếu:  e1, e2  E, (e1, e2)  R và (e2, e1) 
R. Luận án xét trong cả hai trường hợp là: mối quan hệ phản xạ đối xứng và
mối quan hệ phản xạ bất đối xứng.
2.3.3.1 Mối quan hệ phản xạ đối xứng khơng có thuộc tính
Quy tắc EER14. Xét mối quan hệ phản xạ đối xứng R khơng có thuộc
tính trên tập thực thể E với vai trị role, khi đó: Bổ sung thuộc tính đối
tượng có định danh là tên vai trị role, có miền và phạm vi là lớp C(E);
Thiết lập tính chất phản xạ cho thuộc tính đối tượng role với cú pháp


ReflexiveProperty; Thiết lập tính chất đối xứng cho thuộc tính đối tượng
role với cú pháp SymmetricProperty. Với mối quan hệ 1-1, thêm ràng buộc
số lượng cực đại bằng 1; Với ràng buộc bản số nhỏ nhất lần lượt là (1, 1) thì
thêm ràng buộc số lượng cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được
thêm vào.
2.3.3.2 Mối quan hệ phản xạ đối xứng có thuộc tính
Quy tắc EER15. Xét mối quan hệ phản xạ đối xứng R có thuộc tính attR
của tập thực thể E, ta có quy tắc chuyển đổi như sau: Bổ sung lớp có định
danh là C(R), các thuộc tính attR của mối quan hệ chuyển thành các thuộc
tính dữ liệu attR của lớp C(R); Bổ sung hai thuộc tính đối tượng E_R, R_E
là thuộc tính ngược của nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(E).

Hai thuộc tính này có tính phản xạ và các tính chất của mối quan hệ R.
Thuộc tính R_E có ràng buộc số lượng cực tiểu và cực đại là 1; Thiết lập
ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại vào thuộc tính đối tượng E_R tương
ứng với giá trị ràng buộc bản số min/max khác 0 và khác N của vai trò. Nếu
mối quan hệ nhị nguyên R là mối quan hệ N:N thì bổ sung thuộc tính đối
tượng R_E vào tập thuộc tính khóa của lớp C(R).
2.3.4 Mối quan hệ phản xạ bất đối xứng khơng có thuộc tính
Quy tắc EER16. Xét mối quan hệ phản xạ bất đối xứng R khơng có thuộc
tính trên tập thực thể E với hai vai trò là role1 và role2: Bổ sung hai thuộc
tính đối tượng role1 và role2, có miền và phạm vi là lớp C(E); Thiết lập tính
chất phản xạ cho hai thuộc tính đối tượng role1 và role2 với cú pháp
ReflexiveProperty; Thiết lập tính chất bất đối xứng cho hai thuộc tính đối
tượng role1 và role2 với cú pháp AsymmetricProperty; Với mối quan hệ 1-1,
thêm ràng buộc số lượng cực đại và cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối
tượng được thêm vào.
2.3.4.1 Mối quan hệ phản xạ bất đối xứng có thuộc tính
Quy tắc EER17. Xét mối quan hệ phản xạ bất đối xứng R có thuộc tính
attR trên tập thực thể E gồm hai vai trị role1 và role2: Bổ sung lớp C(R), các
thuộc tính attR của mối quan hệ R chuyển thành các thuộc tính dữ liệu attR


của lớp C(R). Tạo thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_Role1,
R_Role1 thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp C(E) với vai trò role1. Tạo
thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau E_role2, R_role2 thể hiện quan hệ
giữa lớp C(R) và lớp C(E) với vai trò role2. Hai thuộc tính R_role1 và
R_role2 có ràng buộc số lượng cực tiểu và cực đại là 1; Bản số ràng buộc số
lượng cực tiểu/cực đại của các thuộc tính đối tượng E_role1 và E_role2 phụ
thuộc vào bản số của các vai trò trong mối quan hệ R. Nếu mối quan hệ R là
mối quan hệ N-N thì bổ sung hai thuộc tính đối tượng R_role1, R_role2 vào
tập thuộc tính khóa của lớp C(R).

2.4 Chuyển đổi mơ hình TimeER sang OWL
Mơ hình TimeER [31] là mơ hình CSDL mức khái niệm có yếu tố thời
gian được sử dụng phổ biến hiện nay. Một số yếu tố thời gian trên các thành
phần của mơ hình bao gồm: Thời gian sống (LS); thời gian hợp lệ (VT);
thời gian giao tác (TT). Kết hợp thời gian sống và thời gian giao tác ký hiệu
LT; kết hợp thời gian hợp lệ và thời gian giao tác ký hiệu BT (BiTemporal).
2.4.1 Tạo ontology ban đầu biểu diễn yếu tố thời gian
OWL khơng có thành phần tương đương ngữ nghĩa với các thành phần
có yếu tố thời gian như trong mơ hình TimeER. Để hỗ trợ cho việc biểu
diễn các thành phần có yếu tố thời gian trong OWL, luận án đề xuất bổ
sung lớp InstantDateTime và các thuộc tính đối tượng thể hiện mối quan hệ
giữa lớp owl:Thing với lớp InstantDateTime. Lớp InstantDateTime này
được tạo với mục đích thể hiện cho một mốc thời gian. Tạo thuộc tính dữ
liệu hasDateTime có tính chất hàm và ràng buộc số lượng cực tiểu là 1,
phạm vi là xsd:dateTime và là thuộc tính khóa của lớp InstantDateTime.
Tạo sáu thuộc tính đối tượng có tính chất hàm và ràng buộc số lượng tối
thiểu là 1: hasVTs, hasVTe, hasLSs, hasLSe, hasTTs, hasTTe để biểu diễn
các quan hệ giữa lớp owl:Thing với lớp InstantDateTime. Sáu thuộc tính đối
tượng này có phạm vi là lớp InstantDateTime và miền là lớp owl:Thing.


2.4.2

Chuyển đổi tập thực thể có yếu tố thời gian

Quy tắc EER18. Xét tập thực thể E có yếu tố thời gian XX (XX có thể là
LS, LT, TT). Khi đó: Bổ sung lớp có định danh C(E_XX) để biểu diễn yếu
tố thời gian của tập thực thể E; Bổ sung hai thuộc tính đối tượng ngược
nhau: E_has_XX có miền là lớp C(E) và phạm vi là lớp C(E_XX), và
XX_of_E có miền là lớp C(E_XX) và phạm vi là lớp C(E), trong đó

XX_of_E có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực tiểu là 1. Tập thuộc
tính khóa của lớp C(E_XX) gồm thuộc tính XX_of_E và một số thuộc tính
thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như
Bảng 2.3.
Bảng 2.3 Các thuộc tính khóa tương ứng với yếu tố thời gian

2.4.3

Yếu tố thời gian

Thuộc tính khóa

VT

hasVTs

LS

hasLSs

TT

hasTTs

LT

hasLSs, hasLSe, hasTTs

BT

hasVTs, hasVTe, hasTTs

Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian

Quy tắc EER19. Với thuộc tính attA có yếu tố thời gian XX của tập thực
thể E: Tạo lớp có định danh là C(attA_XX), thuộc tính attA thành thuộc tính
dữ liệu của lớp C(attA_XX); Tạo hai thuộc tính đối tượng ngược nhau:
attA_has_XX có miền là lớp C(E) và phạm vi là lớp C(attA_XX),
XX_of_attA có miền là lớp C(attA_XX) và có phạm vi là lớp C(E), đồng
thời thuộc tính XX_of_attA có tính chất hàm và có ràng buộc số lượng cực
tiểu là 1. Tập thuộc tính khóa của lớp C(attA_XX) bao gồm thuộc tính
XX_of_attA và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời gian tùy thuộc vào
loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3.
2.4.4 Chuyển đổi mối quan hệ có yếu tố thời gian
Quy tắc EER20. Với mỗi mối quan hệ R có yếu tố thời gian XX giữa các
tập thực thể Ei: Tạo lớp có định danh là C(R), các thuộc tính phi thời gian


của mối quan hệ R được chuyển thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(R);
Tương ứng với mỗi tập thực thể Ei tham gia vào mối quan hệ R, tạo hai
thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(R) và lớp
C(Ei): Ei_has_R có miền là lớp C(Ei) và có phạm vi là lớp C(R); R_of_Ei có
miền là lớp C(R), có phạm vi là lớp C(Ei), có tính chất hàm và có ràng buộc
số lượng cực tiểu là 1. Đồng thời, với mỗi giá trị bản số min/max theo thời
gian bên tập thực thể Ei khác 0 và khác N thì thêm một ràng buộc số lượng
cực tiểu/cực đại tương ứng cho thuộc tính Ei_has_R; Nếu R là mối quan hệ
nhị nguyên hoặc phản xạ 1-1 thì khóa của lớp C(R) bao gồm một trong hai
thuộc tính đối tượng vừa thêm có phạm vi là lớp tương ứng với tập thực thể
tham gia vào mối quan hệ R và một số thuộc tính thể hiện ràng buộc thời
gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 1.3. Ngược lại thì

khóa của lớp C(R) bao gồm các thuộc tính đối tượng vừa thêm có phạm vi
là lớp tương ứng với tập thực thể phía nhiều và một số thuộc tính thể hiện
ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3.
2.4.5 Chuyển đổi thuộc tính có yếu tố thời gian của mối quan hệ
Quy tắc EER21. Với mỗi thuộc tính attR có yếu tố thời gian XX của mối
quan hệ R: Bổ sung lớp có định danh C(attR_XX), thuộc tính attR chuyển
thành thuộc tính dữ liệu của lớp C(attR_XX); Bổ sung hai thuộc tính đối
tượng ngược nhau thể hiện quan hệ của lớp C(R) và lớp C(attR_XX) có ràng
buộc số lượng cực tiểu là 1: attR_has_XX có miền là lớp C(R) và có phạm
vi là lớp C(attR_XX), XX_of_attR có miền là lớp C(attR_XX) và có phạm vi
là lớp C(R), đồng thời XX_of_attR có tính chất hàm; Khóa của lớp
C(attR_XX) bao gồm thuộc tính XX_of_attR và một số thuộc tính thể hiện
ràng buộc thời gian tùy thuộc vào loại yếu tố thời gian XX như Bảng 2.3.
2.5 Kết quả thực nghiệm
Luận án đã thực nghiệm trên hai mơ hình cơ sở dữ liệu mẫu là mơ hình
thư mục trích dẫn [33] và mơ hình Elmasri [2]. Luận án chuyển đổi sang
OWL và tính độ chính xác [34] sau khi chuyển đổi giữa phương pháp của
Luận án đề xuất và các đề xuất trước đây, như Sujatha R Upadhyaya


[ CITATION Suj05 \l 1033 ], M. Fahad [ CITATION Muh08 \l 1033 ], Igor
Myroshnichenko

[

CITATION

Igo09

\l

1033

],

Pasapitch

Chujai[ CITATION Placeholder3 \l 1033 ].
0.51

0.50

0.50
0.50
0.49

0.49

0.49

0.48

0.48

0.48
0.48

0.47

0.47

0.47
0.46
0.46
S ujatha R U padhyaya, P S reenivasa Kumar

Igor Myroshnichenko

Tiếp cận của chúng tơi

Hình 2.27 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên mơ hình thư mục trích dẫn
Với mơ hình thư mục trích dẫn [CITATION Placeholder5 \l 1033 ], các
phương pháp đề xuất [ CITATION Suj05 \l 1033 ], [ CITATION Muh08 \l
1033 ], [ CITATION Igo09 \l 1033 ], [ CITATION Placeholder3 \l 1033 ]
đều chuyển đổi hầu hết các trường hợp, bởi vì mơ hình này khơng chứa các
thành phần được chỉ ra trong Mục Error: Reference source not found.
Nhưng với mơ hình Elmasri [ CITATION Elm15 \l 1033 ] với nhiều trường
hợp tổng quát hơn thì các phương pháp [ CITATION Suj05 \l 1033 ],
[ CITATION Muh08 \l 1033 ], [ CITATION Igo09 \l 1033 ], [ CITATION
Placeholder3 \l 1033 ] không chuyển đổi được. Từ kết quả thực nghiệm của
các phương pháp chuyển đổi đã minh chứng tính đầy đủ hơn của phương
pháp đề xuất đối với bài tốn chuyển đổi mơ hình ER mở rộng sang OWL.


0.52
0.50

0.50
0.48
0.46

0.46
0.44

0.44

0.43

0.44

0.42
0.40
0.38
S ujatha R U padhyaya, P S reenivasa Kumar Igor Myroshnichenko

Tiếp cận của chúng tơi

Hình 2.18 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên mơ hình Elmasri
2.6 Tiểu kết Chương 2
Chương 2 trình bày phương pháp chuyển đổi mơ hình ER mở rộng sang
OWL. Luận án đã bổ sung các quy tắc chuyển đổi: tập thực thể yếu và mối
quan hệ định danh; thuộc tính đa trị phức hợp lồng nhau; mối quan hệ phản
xạ; các yếu tố thời gian trên mơ hình TimeER. Trong đó, liên quan đến mối
quan hệ phản xạ, luận án đã phân loại để xác định các trường hợp chuyển
đổi thích hợp đối với mỗi phân loại này. Trên cơ sở các quy tắc chuyển đổi
đó, luận án cũng đã đề xuất phương pháp chuyển đổi mơ hình TimeER, là
một mơ hình ER mở rộng có yếu tố thời gian, sang OWL [CT1] [CT3]
[CT4].
CHƯƠNG 3.
CHUYỂN ĐỔI BIỂU ĐỒ LỚP UML SANG OWL
3.1 Các nghiên cứu trước đây

3.2 Các quy tắc chuyển đổi bổ sung
3.2.1

Chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc

Tác giả [22] đề xuất chuyển thuộc tính có cấu trúc thành lớp mới và liên
kết bằng thuộc tính đối tượng. Tuy nhiên, thuộc tính dữ liệu trong OWL có
hỗ trợ cấu trúc phân cấp, vì thế việc chuyển đổi thuộc tính có cấu trúc thành
các thuộc tính con sẽ biểu diễn đúng ngữ cảnh hơn, khơng cần thiết tạo lớp


mới cũng như thuộc tính đối tượng có liên quan.
Quy tắc UML10. Thuộc tính có cấu trúc attU của lớp U với tập các thuộc
tính thành phần là sub_attU được chuyển đổi thành thuộc tính kiểu dữ liệu
DP(attU) của lớp C(U). Các thuộc tính thành phần sub_attU được chuyển
đổi thành các thuộc tính kiểu dữ liệu DP(sub_attU) và là thuộc tính con của
thuộc tính kiểu dữ liệu DP(attU), có tính chất hàm, miền là thuộc tính dữ
liệu DP(attU) và phạm vi là kiểu dữ liệu tương ứng trong OWL.
3.2.2

Chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ
Tác giả [22] đã đề xuất quy tắc chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ,

tuy nhiên chưa phân loại mối quan hệ kết hợp phản xạ, vì vậy việc chuyển
đổi chưa phản ảnh đúng bản chất của mối quan hệ này. Việc kiểm tra các
vai trò cho phép chúng ta phân loại tất cả các quan hệ kết hợp phản xạ.
Quy tắc UML11. Xét quan hệ kết hợp phản xạ đối xứng của lớp đối tượng
A với vai trò là role, quy tắc chuyển đổi như sau: Bổ sung thuộc tính đối
tượng có định danh là tên vai trò role trong mối quan hệ, có miền và phạm
vi là lớp C(A), thiết lập tính chất đối xứng với cú pháp ReflexiveProperty

cho thuộc tính đối tượng trên; Nếu bản số quan hệ đệ quy là 1-1, thêm ràng
buộc số lượng cực đại bằng 1; Với ràng buộc bản số nhỏ nhất lần lượt là 1-1
thì thêm ràng buộc số lượng cực tiểu bằng 1 lên thuộc tính đối tượng được
thêm vào.
Quy tắc UML12. Xét quan hệ kết hợp phản xạ bất đối xứng của lớp đối
tượng A với tên hai vai trò là role1 và role2: Bổ sung cặp thuộc tính đối
tượng ngược nhau có định danh lần lượt là tên của hai vai trò role1 và role2
trong quan hệ, có miền và phạm vi là lớp C(E); Ràng buộc bản số trên lớp
đối tượng UML sẽ được hốn đổi vị trí giữa hai vai trị khi chuyển đổi sang
OWL. Với mỗi vai trị có ràng buộc bản số min/max khác 0 và khác N, bổ
sung ràng buộc số lượng cực tiểu/cực đại tương ứng vào thuộc tính đối
tượng ứng với vai trị đó.


3.2.3

Chuyển đổi quan hệ kết tập chia sẻ

Quan hệ kết tập chia sẻ là quan hệ mà phía bộ phận có thể tham gia vào
phía tổng thể mà phía bộ phận tương ứng “phía 1” và tổng thể tương ứng
“phía nhiều”. Với tính chất đó, ta nhận thấy rằng:
- Quan hệ kết tập là sự kết hợp giữa các lớp khơng đối xứng, vì thế khi
chuyển đổi phải thiết lập tính chất khơng đối xứng với cú pháp
ASymmetricProperty.
- Quan hệ kết tập khơng có tính chất phản xạ, tức là một lớp khơng quan
hệ kết tập với chính nó, vì thế khi chuyển đổi phải thiết lập tính chất khơng
phản xạ với cú pháp IrReflexiveProperty. Cú pháp này ngăn các cá thể liên
quan với chính nó bằng thuộc tính đối tượng mà biểu diễn cho quan hệ kết
tập.
Quy tắc UML13. Xét lớp tổng thể A quan hệ kết tập với lớp bộ phận F, ta

có quy tắc chuyển đổi như sau: Tạo lớp C(A) và C(F); Bổ sung thêm hai
thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện quan hệ giữa lớp C(A) và lớp
C(F): A_F có miền là lớp C(A), phạm vi là lớp C(F); F_A có miền là lớp
C(F), phạm vi là lớp C(A); Thiết lập tính chất khơng phản xạ cho thuộc tính
đối tượng F_A với cú pháp IrReflexiveProperty; Thiết lập tính chất bất đối
xứng cho thuộc tính đối tượng F_A với cú pháp ASymmetricProperty. Ràng
buộc bản số trên lớp đối tượng UML sẽ được hoán đổi vị trí giữa hai vai trị
khi chuyển đổi sang OWL;
3.2.4

Chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn định

Quy tắc UML14. Trong UML, xét quan hệ kết hợp có yếu tố hạn định Q
giữa lớp tổng thể A với lớp bộ phận F, ta có quy tắc chuyển đổi sang OWL
như sau: Yếu tố hạn định Q được chuyển đổi thành thuộc tính kiểu dữ liệu
Q trong lớp C(F), có miền là lớp C(F) và phạm vi là kiểu dữ liệu tương ứng
trong OWL; Bổ sung thêm hai thuộc tính đối tượng ngược nhau thể hiện
quan hệ giữa lớp C(A) và lớp C(F): thuộc tính đối tượng A_F có miền là lớp
C(A), phạm vi là lớp C(F); thuộc tính đối tượng F_A có miền là lớp C(F),
phạm vi là lớp C(E) và ràng buộc bản số maxQualifiedCardinality được
thiết lập là 1. Thiết lập khóa của lớp C(F) bao gồm thuộc tính kiểu dữ liệu


Q và thuộc tính đối tượng F_A; Ràng buộc bản số trên lớp đối tượng UML
sẽ được hoán đổi vị trí giữa hai vai trị khi chuyển đổi sang OWL;
3.3 Kết quả thực nghiệm
Luận án đánh giá các quy tắc chuyển đổi được đề xuất bằng cách áp
dụng phương pháp chuyển đổi trên hai biểu đồ lớp UML mẫu đầu vào là mơ
hình Purchase Order Application [35] và Elmasri [2]. Từ đó xác định kết
quả đầu ra và so sánh kết quả này với các phương pháp trước đây.

0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00

0.47

0.47

0.47

0.49

0.50

0.17

Hình 3.13 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên biểu đồ lớp UML Purchase
Order Application
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00

0.40

0.46

0.45

0.45

0.46

0.50

Hình 3.14 So sánh hiệu suất chuyển đổi trên biểu đồ lớp UML Elmasri
Luận án tính độ chính xác [34] sau khi chuyển đổi giữa phương pháp
Luận án đề xuất và các đề xuất trước đây, như S.Brockmans [ CITATION


SBr06 \l 1033 ], Noreddine Gherabi [ CITATION Nor12 \l 1033 ], Imnas
Zarembo [ CITATION Ima13 \l 1033 ], Jesper Zedlitz [ CITATION Jes12 \l
1033 ][ CITATION Jes14 \l 1033 ][ CITATION JZe12 \l 1033 ], Oussama
[ CITATION Ous16 \l 1033 ]. Số liệu so sánh từ Hình 3.13 và 3.14 cho thấy
phương pháp chuyển đổi của các đề xuất là chưa đầy đủ, nhưng trong đó
phương pháp của Luận án đề xuất là cao hơn so với các phương pháp khác.
3.4 Tổng kết Chương 3
Kế thừa các nghiên cứu trước đây, luận án đã phân tích và bổ sung
các quy tắc chuyển đổi cho các trường hợp: chuyển đổi thuộc tính có cấu
trúc, chuyển đổi quan hệ kết hợp phản xạ, Chuyển đổi quan hệ kết tập chia
sẻ, chuyển đổi quan hệ kết hợp có yếu tố hạn định. Tính đầy đủ của phương
pháp đề xuất của luận án thể hiện rõ qua kết quả thực nghiệm được trình
bày ở cuối chương [CT2] [CT7].

CHƯƠNG 4.
TRÍCH XUẤT MƠ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU MỨC KHÁI NIỆM TỪ
OWL ONTOLOGY
Vấn đề trích xuất một mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm từ OWL
ontology cho trước được xem là việc xác định một ánh xạ ngược của ánh xạ
chuyển đổi từ mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm sang OWL. Đầu vào và
đầu ra của bài toán này được xác định như sau:
- Đầu vào: OWL ontology.
- Đầu ra: mơ hình cơ sở dữ liệu mức khái niệm.
Quy tắc nhận dạng những thành phần của đầu ra thực hiện theo nguyên
tắc chung như sau: Xây dựng điều kiện nhận dạng sao cho thỏa mãn thuật
toán “chuyển đổi thuận” đối với thành phần này, nhưng không thỏa mãn đối
với các thành phần còn lại. Điều này cho phép chứng minh tính đúng đắn
của các quy tắc theo phương pháp loại trừ.


4.1 Trích xuất mơ hình EER từ OWL
4.1.1

Các quy tắc trích xuất đã đề xuất

4.1.2

Các quy tắc trích xuất bổ sung

4.1.2.1 Trích xuất thuộc tính phức hợp
Trong OWL, một thuộc tính kiểu dữ liệu có thể xây dựng từ nhiều thuộc
tính con, biểu diễn bằng cú pháp rdfs:subPropertyOf.
Quy tắc OWL7. Thuộc tính kiểu dữ liệu con sub_dpC được khai báo
bằng cấu trúc <rdfs:subPropertyOf rdf:resource="# sub_dpC" />, có miền

là thuộc tính dpC và phạm vi là kiểu dữ liệu nguyên thủy thì trích xuất
thành thuộc tính thành phần sub_dpC của thuộc tính phức hợp dpC.
4.1.2.2 Trích xuất mối quan hệ phản xạ
Quy tắc OWL8. Với thuộc tính đối tượng OP có miền và phạm vi đều là
lớp C, có thiết lập tính chất ReflexiveProperty thì được trích xuất thành mối
quan hệ phản xạ khơng có thuộc tính của tập thực thể E(C). Nếu thuộc tính
đối tượng OP có thiết lập tính chất SymmetricProperty thì ánh xạ thành mối
quan hệ phản xạ đối xứng của tập thực thể E(C). Tên vai trò của mối quan
hệ phản xạ là tên của thuộc tính đối tượng, bản số phụ thuộc vào
minQualifiedCardinality và maxQualifiedCardinality.
Quy tắc OWL9. Với cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau role1 và role2
có miền và phạm vi đều là lớp C, có thiết lập tính chất ReflexiveProperty và
AsymmetricProperty thì trích xuất thành mối quan hệ phản xạ bất đối xứng
của tập thực thể E(C), hai vai trò của mối quan hệ phản xạ là tên của hai
thuộc tính đối tượng đó. Tùy thuộc vào minQualifiedCardinality và
maxQualifiedCardinality trên từng thuộc tính đối tượng role1 và role2 mà
thiết lập bản số tương ứng cho mối quan hệ phản xạ bất đối xứng.
4.1.2.3 Trích xuất mối quan hệ đa nguyên
Quy tắc OWL10. Lớp C có các cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau OP
có miền là lớp C, tập thuộc tính khóa của lớp C đó là tập các thuộc tính đối
tượng có miền là lớp C; và tập các thuộc tính đối tượng có miền là lớp C có
thiết lập ràng buộc bản số là 1 thì được trích xuất thành mối quan hệ đa
nguyên R(C) với tất cả các tập thực thể là (1-1). Tùy theo thiết lập bản số


minQualifiedCardinality và maxQualifiedCardinality của các thuộc tính đối
tượng ngược của OP mà thiết lập bản số của mối quan hệ đa nguyên này.
Các quy tắc để trích xuất các thành phần của một mơ hình EER từ một
OWL2 có thể biểu diễn bởi sơ đồ phân tích các trường hợp như sau.

Figure 3.2. Sơ đồ phân tích các trường hợp trích xuất thành mơ hình EER
4.1.3 Ví dụ minh họa


Hình 3.3 Mơ hình EER trích xuất
Để minh họa phương pháp trích xuất, luận án thực nghiệm trên ontology
Library mẫu [36], kết quả mơ hình EER được thể hiện như ở Hình 3.3.
4.2 Trích xuất biểu đồ lớp UML từ OWL
Vấn đề trích xuất một biểu đồ lớp UML từ OWL cho trước được xem là
việc xác định một ánh xạ ngược của ánh xạ chuyển đổi từ biểu đồ lớp UML
sang OWL. Luận án kế thừa những phân tích đó để thực hiện trích xuất cấu
trúc OWL sang biểu đồ lớp UML. Luận án phân tích trên cả hai cấu trúc
OWL1 và OWL2 để tổng quát hóa các quy tắc chuyển đổi.
4.2.1

Trích xuất lớp

Quy tắc OWL1. Lớp hoặc lớp con C khai báo bằng cú pháp owl:class hoặc
rdfs:subClassOf được chuyển đổi thành lớp U(C) trong biểu đồ lớp UML.
4.2.2

Trích xuất thuộc tính

Quy tắc OWL2. Thuộc tính kiểu dữ liệu dpC có miền là lớp C và kiểu dữ
liệu nguyên thủy trong OWL2 được chuyển đổi thành thuộc tính U(dpC)
của lớp U(C), có kiểu dữ liệu tương ứng trong UML.
4.2.2.1 Trích xuất thuộc tính khóa
Quy tắc OWL3. Thuộc tính kiểu dữ liệu đơn keyC có miền là C và phạm vi
là kiểu dữ liệu nguyên thủy trong OWL được khai báo bằng cú pháp
owl:hasKey, thì chuyển đổi thành thuộc tính U(keyC) của lớp U(C), có ràng

buộc OCL là duy nhất và thiết lập kiểu dữ liệu tương ứng trong UML.
4.2.2.2 Trích xuất thuộc tính có cấu trúc
Quy tắc OWL4. Trong OWL, thuộc tính kiểu dữ liệu sub_dpC được khai
báo bằng cú pháp <rdfs:subPropertyOf rdf:resource=“#dpC"/>, phạm vi là
kiểu dữ liệu nguyên thủy, thì được chuyển đổi thành thuộc tính thành phần
của thuộc tính dpC, có kiểu dữ liệu tương ứng trong UML.
4.2.3

Trích xuất quan hệ giữa các lớp

Trong OWL, thuộc tính đối tượng được sử dụng để biểu diễn mối quan
hệ giữa các lớp, tương đương với quan hệ kết hợp trong biểu đồ lớp UML.
4.2.3.1 Trích xuất quan hệ kết hợp
Một thuộc tính đối tượng trong OWL có thể được chuyển đổi thành quan


hệ kết hợp một chiều. Nếu có hai thuộc tính đối tượng mà có tính chất
ngược nhau giữa hai lớp, thì đó chính là thể hiện của mỗi hướng trong mối
quan kệ kết hợp hai chiều. Xác định số các đối tượng có thể tham gia vào
mỗi đầu của mối quan hệ bởi ràng buộc minQualifiedCardinality và
maxQualifiedCardinality của cặp thuộc tính đối tượng.
Quy tắc OWL5. Với mỗi thuộc tính đối tượng OP giữa hai lớp C1 và C2
kèm thuộc tính đối tượng ngược của OP (nếu có) được trích xuất thành
quan hệ kết hợp R(OP) giữa hai lớp U(C1) và U(C2). Các bản số (min, max)
của mối quan hệ R(OP) giữa hai lớp U(C1) và U(C2) phụ thuộc vào khai báo
minQualifiedCardinality và maxQualifiedCardinality của thuộc tính OP
như Bảng 3.1 nhưng hốn đổi vị trí bản số giữa hai lớp.
4.2.3.2 Trích xuất quan hệ kết hợp phản xạ
Để nhận diện mối quan hệ phản xạ là đối xứng hay bất đối xứng trong
OWL,

ta

có

thể

dựa

vào

tính

chất

ReflexiveProperty

và

AsymmetricProperty.
Quy tắc OWL6. Với thuộc tính đối tượng OP có miền và phạm vi đều là
lớp C, có thiết lập tính chất ReflexiveProperty được trích xuất thành quan hệ
kết hợp phản xạ của lớp U(C). Nếu thuộc tính đối tượng OP có thiết lập
tính chất SymmetricProperty thì ánh xạ thành quan hệ kết hợp phản xạ đối
xứng của lớp U(C). Tên vai trò của quan hệ kết hợp phản xạ là tên của
thuộc tính đối tượng đó. Bản số của hai vai trò phụ thuộc vào thiết lập
minQualifiedCardinality và maxQualifiedCardinality trên thuộc tính đối
tượng đó.
Để nhận diện quan hệ phản xạ là bất đối xứng thì phải xem xét hai thuộc
tính đối tượng có cùng miền trên một lớp và hai thuộc tính đối tượng đó

phải có thiết lập tính chất ReflexiveProperty và AsymmetricProperty.
Quy tắc OWL7. Với cặp thuộc tính đối tượng ngược nhau role1 và role2 có
miền và phạm vi đều là lớp C, có thiết lập tính chất ReflexiveProperty và
AsymmetricProperty thì trích xuất thành quan hệ kết hợp phản xạ bất đối
xứng của lớp U(C), hai vai trò của quan hệ kết hợp phản xạ là tên của hai
thuộc tính đối tượng đó. Tùy thuộc vào minQualifiedCardinality và