Реализация метода рассуждений по прецедентам в среде "Протеже" для решения задачи прогнозирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования МАГНИТОГОРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Г.И. НОСОВА

Реализация метода рассуждений по прецедентам в среде «Протеже» для решения задачи прогнозирования

Наношкин А.Г., Борисов С.А, Абдрахманов Д.В,

Научный руководитель: Гаврилова И.В

В последние годы разработка онтологий - формальных явных описаний терминов предметной области и отношений между ними - переходит из мира лабораторий по искусственному интеллекту на рабочие столы экспертов по предметным областям. Во всемирной паутине онтологии стали обычным явлением. Онтологии в сети варьируются от больших таксономий, категоризирующих веб-сайты (как на сайте Yahoo!), до категоризации продаваемых товаров и их характеристик (как на сайте Aliexpress.ru).

Актуальность данной статьи связана с популярностью соревнований большого тенниса. А так же, в наши дни, данный вид спорта является объектом приема ставок крупнейшими букмекерскими конторами мира, которые используют свои методы, разработанные на основе онтологий, для прогнозирования результатов и выставления соответствующих коэффициентов на команды и игроков.

Составление онтологии подразумевает описание объектов и различных связей между ними (логических, причинно-следственных и т.д.). Построение онтологии позволяет накапливать и повторно использовать знания о поведении ИС при воздействии различных внешних факторов.

Онтология определяет общий словарь для ученых, которым нужно совместно использовать информацию в предметной области. Она включает машинно-интерпретируемые формулировки основных понятий предметной области и отношения между ними.

Почему возникает потребность в разработке онтологии? Вот некоторые причины:

• Для совместного использования людьми или программными агентами общего понимания структуры информации.

• Для возможности повторного использования знаний в предметной области.

• Для того чтобы сделать допущения в предметной области явными.

• Для отделения знаний в предметной области от оперативных знаний.

• Для анализа знаний в предметной области.

Совместное использование людьми или программными агентами общего понимания структуры информации является одной из наиболее общих целей разработки онтологий [1]. К примеру, пусть, несколько различных веб-сайтов содержат информацию по медицине или предоставляют информацию о платных медицинских услугах, оплачиваемых через Интернет[2]. Если эти веб-сайты совместно используют и публикуют одну и ту же базовую онтологию терминов, которыми они все пользуются, то компьютерные агенты могут извлекать информацию из этих различных сайтов и накапливать ее. Агенты могут использовать накопленную информацию для ответов на запросы пользователей или как входные данные для других приложений.

Описание предметной области

Выбранная предметная область - большой теннис.

Темннис, или большой теннис[3] -- вид спорта, в котором соперничают либо два игрока («одиночная игра»), либо две команды, состоящие из двух игроков («парная игра»). Задачей соперников (теннисистов или теннисисток) является при помощи ракеток отправлять мяч на сторону соперника так, чтобы тот не смог его отразить, не более чем после первого падения мяча на игровом поле на половине соперника.

Данная предметная область интересна тем, что имеет множество факторов, которые влияют на победу участников соревнований. Например, погода, вид подачи, тип ракетки, покрытие корта и др. Данные связи очень тесно связаны между собой. Тем не менее, теннис - это вид спорта, где фактор случайности сведен к минимуму. Оценка шансов и характеристик 2ух игроков, а не 22-ух, как, к примеру, в футболе, требует гораздо меньше ресурсов. Так же в данном виде спорта практически исключен человеческий фактор, например, судейские ошибки, т. к. на большинстве крупных турниров есть система Hawkeye[4]. Разработка онтологии

Для разработки онтологии было выбрано программное средство Protйgй.

Protйgй -- это свободный, открытый редактор онтологий и фреймворк для построения баз знаний.

Платформа Protйgй поддерживает два основных способа моделирования онтологий посредством редакторов Protйgй-Frames и ProtйgйOWL. Онтологии, построенные в Protйgй, могут быть экспортированы во множество форматов, включая RDF (RDF Schema), OWL и XML Schema[5].

При разработке онтологии была выделена следующая структура классов:

1. Подача

2. Рокетка

3. Корт

4. Время года

5. Погода

6. Результат

Данные классы были выделены путем экспертного анализа предметной области.

Для каждого класса выбраны соответствующие параметры: Подача

• Правша

• Левша

Рокетка

• Нейлон

• Полиэстер

• Кевлар

Корт

• Трава

• Грунт * Хард

• Ковер

Сезон

• Весна

• Лето

• Осень

• Зима

Погода

• Сухо

• Влажно

Результат

• Проигрыш

• Выигрыш

Добавление параметров для классов показано на рисунке 1

Рисунок 1 Добавление параметров классов

После создания иерархии классов и их параметров были созданы прецеденты (рис.2), где Сase20ХX это Уимблдонский турнир.

Рисунок 2 Прецеденты

Для каждого прецедента, т.е чемпионата, были выбраны условия (Рис.3), которые были взяты из официальных источников статистики Уимблдонского турнира, например Новак Джокович в 2014 году выступал «на траве», в дождливую погоду, в осенний сезон, подача Новака правая, струны ракетки нейлоновые. Соревнование завершилось победой Новака Джоковича[6]. Всего было создано несколько прецедентов, каждый из которых, заполнялся аналогичным образом.

Рисунок 3 набор параметров прецедента

Для дальнейшего использования данной методологии было принято решение использовать свободное программное обеспечение JColibri (рис.4) версии 1.1. Данное решение обусловлено повышением удобства использования и автоматизации запросов в созданную онтологию. JColibri имеет совместимость с файлами, имеющими расширение.OWL программы Protйgй.

Рисунок 4 интерфейс программы JColibri

Данная программа позволяет предсказывать результат будущих чемпионатов с набором определенных параметров на основе анализа предыдущих прецедентов, на те данные, которые были в онтологии.

Рисунок 5 Окно набора параметров

На рисунке 6 отображены результаты анализа, которые показывают близость введенных значений в окне набора параметров с другими прецедентами онтологии.

Рисунок 6 результаты прогнозирования

Заключение

protege программный онтология редактор

В ходе написания данной статьи была разработана онтология для предметной области большого тенниса. Разработана структура и набор классов и подклассов, разработана их иерархия. Составлены списки экземпляров классов и связанности слотов объектов, используя перекрестную связь. Освоены основные возможности программы Protйge и JColibri, а также получен опыт работы с данными программами.

Список литературы

1. Д.И. Муромцев. Онтологический инжиниринг знаний в системе. Protйgй. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2007. 62 с.

2. Разработка онтологий 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии. Наталья Ф. Ной (Natalya F. Noy) и Дэбора Л. МакГиннесс (Deborah L. McGuinness) Стэнфордский Университет, Стэнфорд, Калифорния, 94305.

3. Борис Фоменко. Российский теннис. Энциклопедия. 1999. 448 с. ISBN 5-901120-01-9.

4. Automated LineCalling Systems: ITF Evaluation (англ.) // ITF. 2010. No. 21. P. 16.

5. Protйgй. Официальный сайт. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http://protege.stanford.edu/.

6. Список финалов Уимблдонского турнира в мужском одиночном разряде. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.wimbledon.com/en_GB/roll_of_honour/gentlemenssingles.html.

Размещено на Allbest.ru