ontologiebasierte

Ontologiebasierte Ansätze nutzen formale Ontologien zur Modellierung von Wissen in einem Fachgebiet. Eine Ontologie definiert Begriffe (Klassen), deren Merkmale (Eigenschaften) und Relationen zueinander sowie logische Restriktionen, die als Axiome festgelegt sind. Durch diese semantische Struktur lässt sich Wissen maschinenlesbar interoperabel zusammenführen und mit logischem Schlussfolgern verarbeiten.

Technisch basieren ontologiebasierte Systeme oft auf Description Logics sowie auf Standards wie OWL (Web Ontology Language) und RDF. Werkzeuge wie Protégé unterstützen das Erstellen von Ontologien, während Reasoner wie HermiT oder Pellet inferenzbasierte Schlüsse ermöglichen. Anwendungen reichen von der semantischen Integration heterogener Datensätze bis zur semantischen Suche, Wissensrepräsentation und dem Reasoning in Entscheidungsunterstützungssystemen.

Im Gesundheitswesen finden sich ontologiebasierte Ansätze in medizinischen Ontologien wie SNOMED CT oder der Gene Ontology; in der Biomedizin dienen Ontologien der Konsolidierung von Fachwissen und der Datenintegration. Auch im E-Government, in der Industrie 4.0, im Bildungs- oder Wissensmanagement werden ontologiebasierte Modelle genutzt, um Begriffswelten zu standardisieren und interoperabel zu machen.

Zu den Vorteilen zählen verbesserte Interoperabilität, konsistente Datenqualität, robuste Abfragen und automatische Schlussfolgerungen. Zu den Herausforderungen gehören der Aufwand für Ontologie-Design und -Pflege, Ontologie-Ausrichtung und -Versionierung, Skalierbarkeit sowie die Notwendigkeit, Ontologien mit bestehenden Datenmodellen abzugleichen.

Ontologiebasierte Ansätze ergänzen oft datengetriebene Methoden; sie dienen als semantische Schicht, die Daten kontextualisiert, interpretiert und für weitere Analysen zugänglich macht.