Практические задачи проектирования автоматизированных банков данных стимулировали развитие новых методов математического моделирования, предназначенных для отражения семантики предметных областей и для обеспечения жизнеспособности и эффективности разрабатываемых систем. Эти методы широко используют аппарат современной универсальной алгебры и математической логики. В последние годы выявилась связь между исследованиями в области искусственного интеллекта, теорией баз данных и конструированием языков программирования высокого уровня.

Дано систематическое изложение методов семантического и математического моделирования, развитых в теории баз данных. Основное внимание уделено результатам, которые позволяют алгоритмизировать и автоматизировать проектирование логической структуры автоматизированных банков данных.

Для научных работников, аспирантов и студентов старших курсов высших учебных заведений, интересующихся теорией и методологией проектирования автоматизированных информационных систем.

Табл. 6. Ил. 28. Библиогр. 205 назв.

За последние двадцать лет теория баз данных (БД) стала одним из основных разделов информатики, оказывающим сильное воздействие на развитие архитектуры вычислительных систем, современную информационную технологию и методологию проектирования автоматизированных информационных систем (АИС), особенно банков данных (БнД). В последние годы в теории БД сложилось новое направление научных исследований, получившее название семантического, или концептуального, моделирования в базах данных. Его основная цель — интеллектуализация банков данных и организация интерфейса конечного пользователя с информационной системой на уровне представлений о предметной области, а не на уровне структур данных. Эта книга посвящена проблемам семантического моделирования и результатам, полученным в этой области за последние десять лет.

В середине семидесятых годов начало складываться представление о базе данных как о динамической модели фрагмента действительности, или предметной области (ПО), которая организуется и поддерживается внутри вычислительной системы. Для того чтобы модель была достаточно адекватной и обеспечивала «интеллектуальный» интерфейс между конечным пользователем — экспертом предметной области и банком данных, основой информационной базы которого служит БД, оказалось необходимым преодолеть характерный для автоматизированных информационных систем предшествующего периода разрыв между синтаксическими структурами данных, с одной стороны, и выражаемым ими смыслом (meaning) — с другой. В результате возникло новое направление математического моделирования — моделирование структуры и динамики фрагментов действительности при помощи сложной системы алгоритмов, действующих на общей, организованной в памяти ЭВМ совокупности данных.

В отличие от традиционных математических моделей естествознания, которые используют непрерывные структуры анализа и служат основой для проведения сложных арифметических вычислений над относительно небольшим массивом чисел (линейное программирование, решение дифференциальных и интегральных уравнений, статистическая обработка результатов наблюдений и т.п.), в новых моделях основную роль играют дискретные структуры современной алгебры и математической логики и процедуры информационного поиска и получения новых знаний на основе преимущественного выполнения логических операций над большими массивами неоднородных нечисловых данных.

Первоначально в теории БД основное внимание уделялось средствам эффективной организации данных и манипулирования ими. Так возникли получившие всеобщее распространение три «великих», по выражению Дж. Ульмана, модели данных: иерархическая, реляционная и сетевая. При этом явно или неявно предполагалось, что предложенные средства достаточно универсальны, т.е. пригодны для представлений знаний или информации о любых предметных областях. Однако семантический анализ, проведённый в середине семидесятых годов, выявил сложность, а подчас и невозможность удовлетворительного решения в рамках построенных моделей таких естественных задач, как идентификация и классификация объектов, автоматическая проверка объёмных соотношений между понятиями и других семантических ограничений, интеллектуализация интерфейса с банком данных, включая общение на языке, близком к естественному, и т.д. Одновременно стало ясным, что эффективность новых информационных систем — банков данных — зависит не только от характеристик технических средств и программного обеспечения, но и от эффективности взаимодействия человек-ЭВМ. Перенос акцента на конечного пользователя и привёл в конечном счёте к формированию нового направления исследований в теории БД, непосредственно связанного с задачей о представлении знаний…

ПРЕДИСЛОВИЕ

Книги на ту же тему

1. Проектирование банков данных, Кокорева Л. В., Малашинин И. И., 1984
2. Проектирование структур баз данных: В 2-х кн. (комплект из 2 книг), Тиори Т., Фрай Д., 1985
3. Структура данных и управление, Куцык Б. С., 1975
4. Базы данных: модели, разработка, реализация, Карпова Т. С., 2001
5. Информатика, Луенбергер Д. Д., 2008
6. Математическая лингвистика, Шаумян С. К., ред., 1973
7. Алгоритмы и вычислительные автоматы, Трахтенброт Б. А., 1974
8. Теоретико-множественные модели языков, Маркус С., 1970
9. Новое в зарубежной лингвистике. Вып. XXIII. Когнитивные аспекты языка, Петров В. В., Герасимов В. И., сост., 1988
10. Интеллектуальные информационные системы, Любарский Ю. Я., 1990
11. Основы теории категорий, Цаленко М. Ш., Шульгейфер Е. Г., 1974
12. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов, Лавров И. А., Максимова Л. Л., 1975
13. Элементарное введение в абстрактную алгебру, Фрид Э., 1979
14. Логическая семантика и модальная логика, Таванец П. В., ред., 1967
15. Математическая логика, Клини С. К., 1973
16. Булевы алгебры, Сикорский Р., 1969
17. Введение в алгебру. Часть III. Основные структуры: Учебник для вузов. — 2-е изд., исправл., Кострикин А. И., 2001
18. Алгебра, Ленг С., 1968
19. Современная теория множеств: начала дескриптивной динамики, Кановей В. Г. , Любецкий В. А., 2007
20. Базы данных и UML. Проектирование, Мюллер Р. Д., 2002
21. UML. Основы, Фаулер М., Скотт К., 2002
22. Oracle. Проектирование баз данных, Энсор Д., Стивенсон Й., 1999
23. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления, Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П., 2006
24. Компьютерное конструирование неорганических соединений: использование баз данных и методов искусственного интеллекта, Киселёва Н. Н., 2005
25. Новые методы управления сложными системами, 2004
26. Сравнительное изучение языков программирования, Хигман Б., 1974
27. Языки программирования. Практический сравнительный анализ, Бен-Ари М., 2000