Semantic technologies for business information systems. Semantic engineering. Ontology-Based Data Mining. Inferring Knowledges Over Big Data. Semantic Web Services (SWS). Link-Based Clustering. Knowledge Graphs. Innovation in Finance Industry.

1. Semantic Web ontologies in Finance
Review 2017
ООО «ДатаФабрик»
www.DataFabric.cc
#Семантические сети (Semantic web)
#Графы знаний (Knowledge Graph)
#Графовые базы данных (RDF-триплеты)
#Связанные данные (Linked Data)
#Онтологическое моделирование (Инженерия знаний)

2. Что такое онтология (Ontology)
• Онтология – это формальное, явное, точное определение
(спецификация) совместно используемой концептуализации
[Gruber T.A., 1995]. Онтология – это базы знаний специального
типа, которые могут «читаться» и пониматься, отчуждаться от
их разработчика и/или физически разделяться их
пользователями.
Применительно к области Data Mining (DM), Knowledge Discovery
in Databases (KDD) и Machine Learning (ML) под онтологией
понимается некая структура, концептуальная схема,
описывающая (формализующая) значения элементов некоторой
предметной области. Онтология состоит из набора терминов
и правил описывающих их связи, отношения.

3. Для чего нужна онтология (Ontology)
• Решение проблемы обмена и создания знаний (неоднозначное
или неадекватное восприятие смысла данных, информации,
знаний различными участниками процесса получения знаний).
• Соединяет человеческое и компьютерное понимание данных.
• Моделирование многомерного пространства знаний
(интеллектуального пространства). В настоящее время
существуют и развиваются разные методы представления и
описания знаний, например, такие, как: продукционные
модели, семантические сети, фреймы, онтологии.

4. Смысл данных в семантических метаописаниях
Объект описания
(документ, специалист, процесс)
Семантические
метаданные
Фрагмент
онтологии
Онтология
Семантика
объекта
Структурные
метаданные
Предметная
область
Проецируется
Имеет Включает
Описывается

5. Используя семантические технологии, участники финансового
рынка понимают семантически отношения между различными
финансовыми понятиями: финансовыми инструментами и их
взаимосвязями между собой, а также их связями с эмитентами.
Для установления этих связей существуют различные онтологии,
используемые участниками рынка.
Как применяется в Finance

6. FITS ontology – онтология финансовых инструментов и
торговых стратегий.
FITS ontology разработана с применением концепция ROD (Rapid
ontology development). Концепция заключается в непрерывной
оценке онтологии в течение всего процесса разработки.
Онтология реализована с использованием языка OWL.
Применяется для анализа финансовых инструментов, а также для
торговли финансовыми инструментами на фондовом рынке.
Она позволяет использовать уже существующие торговые
стратегии, или создавать новые. На основании торговых стратегий
происходит изучение отдельных экземпляров финансовых
инструментов.
https://www.academia.edu/1479978/Employing_Semantic_Web_tec
hnologies_in_financial_instruments_trading?auto=download

7. Suggested Upper Merged Ontology (SUMO)
Назначение онтологии – улучшение интероперабельности
данных, поиск информации, автоматический логический вывод,
нейролингвистическое программирование. Возможность
трансляции на любой из языков представления знаний.
https://en.wikipedia.org/wiki/Suggested_Upper_Merged_Ontology

8. Suggested Upper Merged Ontology (SUMO)

9. Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering
(DOLCE)
DOLCE – онтология, применяемая для коммуникации участников
рынка(финансового в общем и фондового в частности).
Используется для согласования между интеллектуальными
агентами, использующими разную терминологию.

10. Descriptive Ontology for Linguistic and Cognitive Engineering
(DOLCE)
http://www.aifb.kit.edu/images/3/31/2006_1042_Lamparter_Trading_Service_1.pdf

11. Main components of the ontology

12. Финансовая онтология WP10
WP10 состоит из нескольких модулей, включающих два уровня
онтологий: онтологию фондового рынка, онтологию финансовых
продуктов и пр.. Используется для работы с банковскими
продуктами: стандартными и инновационными, с фондовым
рынком. В отличие от других онтологий, финансовая онтология
WP10 охватывает внутренние процессы финансовых организаций,
необходимых для работы с финансовыми инструментами.
http://dip.semanticweb.org/documents/D10.3.pdf
http://dip.semanticweb.org/documents/D10-7-Stock-Market-
Ontology.pdf

13. Онтология FIBO
Онтология создана Object Management Group и Enterprise Data
Management (EDM) Council. Ряд финансовых систем уже
поддержал ее и позволяет обмениваться данными,
соответствующими FIBO, в семантическом формате.
Организация Object Management Group также разработала
систему уникальных идентификаторов FIGI, которая соотносится с
онтологией FIBO. Стандарт FIGI – это 12-значный буквенно-
цифровой код, генерируемый по случайному принципу, но
включающий контрольное значение в конце кода. Коды FIGI не
изменяются вследствие корпоративных действий компании, то
есть являются стабильными. Данное свойство очень важно для
поддержания баз данных и автоматизированных процессов.
https://www.edmcouncil.org/financialbusiness

14. DataFabric – научно-технологическая российская IT
компания. Разработчик сервисов и решений на основе
семантических сетей (Semantic Web).
Наши компетенции
Сбор, формализация, анализ и визуализация данных.
Внедрение концепции связанных данных (linked data).
Работа с графами знаний, построение онтологий данных.
Разработка информационно-аналитических систем «под ключ».

15. ООО «ДатаФабрик», Санкт-Петербург
http://datafabric.cc/
Моб.: +7 (911) 826 81 87
Почта: berezin@datafabric.cc
Обучаем понимать смысл данных
Чем еще можем быть полезны Вам?
Обращайтесь!
Тимур Березин – руководитель направления b2b решений