специфічна для завдання. Це онтологія, що використовується конкретною прикладною програмою й має терміни, які використовуються при розробці ПЗ, що виконує конкретне завдання. Вона має специфіку додатка, але може також містити деякі загальні терміни.

Цикл життя моделі знань аналітичної служби може бути розділений на три етапи: створення, керування й підтримка.

На стадії створення ідентифікуються мета, можливості й вимоги до моделі знань аналітичних служб, у тому числі вибір або розробка спеціальної мови для подання онтології. Коли всі вимоги ідентифіковані, можна розпочинати виділення концептів - базових понять даної предметної галузі для конкретної служби. Основні джерела визначення концептів - експерти аналітичної служби, різні документи, інші онтології. Далі визначаються властивості концептів і відносини між ними.

Наступним кроком даної стадії потрібно проаналізувати початкову версію моделі знань аналітичних служб, проконсультуватися з різними фахівцями для усунення суперечностей. Цей процес інтерактивного проектування триватиме протягом усього життєвого циклу моделі знань. За результатами цього аналізу модель знань може бути структу- рована на онтологію служби, онтологію інформаційних ресурсів і онтологію предметних галузей.

На стадії керування на основі моделі знань аналітичної служби розгортається система керування знаннями. На даному етапі здійснюється заповнення значень елементів онтології екземплярами. Термін «екземпляр» використовують для подання елементів у предметній галузі, тобто елемента даного концепту. Онтологія разом з безліччю окремих екземплярів становить базу знань аналітичної служби. Таким чином, на даній стадії життєвого циклу онтологія вирішує завдання керування знаннями й пошуку знань.

На стадії підтримки експерти можуть додавати, оновлювати й видаляти елементи онтології через користувальний інтерфейс.

Структура СКЗ, заснована на єдиній моделі знань організації [1], представлена як:

Єдина модель знань служби.

Метаописання всіх об'єктів щодо моделі знань.

Підсистема пошуку знань (оцінка семантичної близькості метада- них).

Об'єкти - контейнери знань.

Функціональні підсистеми.

Модель знань є концептуальною основою СКЗ: вона визначає безліч понять і відносин, а також правила їхнього спільного використання. База знань СКЗ (екземпляри понять) формується з метаописів всіх об'єктів, які можуть містити знання.

Підсистема пошуку знань обробляє метадані об'єктів і відбирає ті з них, які задовольняють запит користувача. Можливості підсистеми пошуку знань використовуються функціональними підсистемами порталу СКЗ, які надають користувачам різні сервіси (навігація за елементами бази знань і репозитарію документів).

Робота різних підсистем порталу (пошук, категоризація знань) пов'язана з оцінкою семантичної близькості пар об'єктів, а точніше їх мета- описів. Для виконання логічного виведення використовуються дескриптивні логіки. Дескриптивні логіки описують знання в термінах понять і обмежень ролей, які використовуються для автоматичного виведення.

Нижче наводиться список найпоширеніших рішень для керування знаннями, які можна створити на основі онтології [2, 3]:

системи ухвалення рішення. Ці системи використовують технології штучного інтелекту для подання рішень. Як база даних використовуються типові ситуації або сценарії, що мали місце в роботі аналітичної служби. Такі сценарії описують майбутній досвід у тій чи іншій ситуації;

бази й архіви даних. Бази даних - це сукупність структурованих даних, які можна використати за допомогою одного або декількох додатків. Архіви даних - це база даних, у якій зберігаються поточні й колишні дані, що використовувалися на всіх рівнях організацій для управлінського аналізу й прийняття рішень;

інформаційна проходка - це проведений за допомогою спеціальних програмних інструментів аналіз зібраних даних для виявлення певних закономірностей;

система керування документообігом. Система використовується для зберігання найрізноманітніших документів, файлів, зображень, а також їх властивостей, історії їх життя й забезпечення їх життєдіяльності (створення, зберігання версій, публікація, маршрутизація й контроль виконання, передача документа для зберігання в архів);

експертні системи. Експертні системи містять знання з вузької і спеціальної галузі;

экстранет, інтранет - це приватна мережа, доступ до якої має обмежена кількість зовнішніх користувачів;

програмне забезпечення групового користування. Як і інші, засновані на базі Інтернет інструменти, це програмне забезпечення створює умови для обміну інформацією, надаючи групам користувачів можливість працювати спільно в різних формах.

Отже, створення онтологій аналітичних служб є перспективним напрямом сучасних досліджень з обробки інформації. При створенні он- тологій виникає ряд проблем, які необхідно послідовно вирішувати. Варто підкреслити, що сьогодні існує ряд великих онтологій, побудованих як у межах окремих предметних галузей, так і для незамкнутих галузей знання. Найперспективнішою є автоматизація створення онтологій, однак на даному етапі ще не розроблені ефективні процедури, застосування яких дасть змогу скоротити частку помилок. Тому процес створення онтологій є дещо трудомістким. Однак на сьогодні існує ряд успішних розробок з використання онтологій. Тому необхідно продовжити подальше вивчення цієї проблеми, проводити аналіз уже існуючих онтоло- гій для побудови й використання онтології аналітичними службами біб - ліотек.

Список використаних джерел

Тузовский А. Ф. Онтолого-сематические модели в корпоративных системах управления знаниями / А. Ф. Тузовский. - Томск : ТПУ, 2007. - 381 c.

Gruber T. A. Translation Approach to Portable Ontology Specifications / T. A. Gruber // Knowledge Acquisition. - 1993. - № 5 (2). - P. 199-220.

Гаврилова Т. А. Использование онтологий в системах управления знаниями [Электронный ресурс] / Т. А. Гаврилова - Режим доступа: http://big.spb.ru/publications/bigspb/km/use_ontology_in_suz.shtml. Загл. с экрана.

Гладун А. Я. Онтология в корпоративных системах // [Электронный ресурс] і А. Я. Гладун, Ю. В. Рогушина. Корпоративные системы. - 2006. - № 1.- Режим доступа: http://www.management.com.ua/ims/ims116. htm/. Загл. с экрана.

Клещев А. С. Классификация свойств онтологий. Онтологии и их