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Ontology Capture Based on Interpretive Structural Modeling
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-10721-3_36.png)
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摘要
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本体论提供了结构化的知识表示，但在创建过程中可能具有挑战性。本体论需要标准化、统一性和共享，这对信息系统和组织管理至关重要，因为知识表示会影响决策制定。本文提出基于解释结构建模（OCT-ISM）的本体捕获方法，作为一种在任何知识领域中捕获本体的方法论。这项工作讨论了使用解释结构建模（ISM）构建本体的局限性和解决方案，重点介绍了它如何通过结构化相关组织数据来增强信息系统。OCT-ISM具有低计算成本，能够分类和层级化对象，并结构化在层级、选择或消歧情况下功能性的静态或动态本体，使其成为信息系统管理的实用工具。本文提出两项主要贡献：（i）开发了OCT-ISM，一种使用ISM构建本体的简单高效方法；（ii）通过在组织背景下的一个领域内展示该方法的使用作为用例，证明了其在改进知识管理和决策支持系统中的适用性。
Keyword:
Interpretative Structural Modeling
ISM
Ontology
Ontology construction
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