Методи та засоби рефакторингу онтологій

UKR: Мета. Робота спрямована на дослідження еволюції концепції рефакторингу – від інструмента оптимізації програмного коду до потужного засобу вдосконалення структур даних, алгоритмів та бізнес-процесів. Основною метою дослідження є вивчення історичного процесу становлення рефакторингу програмного забезпечення та онтологій, можливостей застосування методів покращення до онтологій як специфічного виду програмних структур, що відіграють ключову роль у знання-орієнтованих системах, семантичному вебі та кіберфізичних системах нового покоління. Методика. Методологічну основу дослідження становлять загальнонаукові та спеціальні методи аналізу й узагальнення. Застосовано систематичний огляд наукових публікацій у галузі рефакторингу програмного забезпечення та онтологічної інженерії з використанням повнотекстових і реферативних наукометричних баз даних. У роботі використано методи порівняльного аналізу для зіставлення різних підходів до рефакторингу, структурно-функціональний аналіз для дослідження змін у програмних та онтологічних моделях, а також методи класифікації для групування існуючих технік рефакторингу за рівнем абстракції та сферою застосування. Результати. У межах дослідження проведено ґрунтовний аналіз наукових публікацій, присвячених тематиці рефакторингу та онтологічної інженерії, із залученням повнотекстових і реферативних баз даних. Розглянуто історію становлення підходів до рефакторингу, зокрема трансформації схем даних, концептуального рефакторингу, модифікації обмежень цілісності та еволюції інструментів для оцінки якості змін. Особливу увагу приділено застосуванню рефакторингу до онтологій, включно з аналізом його впливу на модульність, когерентність та повторне використання знань. Наукова новизна роботи полягає в систематичному дослідженні існуючих методів рефакторингу та їх класифікації за типами. Здійснено комплексний аналіз сильних і слабких сторін кожного з підходів, що дозволяє обґрунтовано обирати оптимальні стратегії вдосконалення програмного коду. Запропонований підхід сприяє глибшому розумінню механізмів рефакторингу в контексті різних сфер застосування. Практична значимість Представлені результати можуть бути використані під час проєктування, супроводу та еволюції знання-орієнтованих систем, де важливу роль відіграє структурна узгодженість і підтримка семантики даних. Окреслено перспективи подальших досліджень, що включають автоматизацію процесів рефакторингу онтологій за допомогою методів машинного навчання, розширення системи метрик оцінювання та адаптацію запропонованих рішень до предметних галузей, які характеризуються високою динамікою змін.

ENG: Purpose. This work is aimed at investigating the evolution of the refactoring concept – from a tool for optimizing program code to a powerful means of improving data structures, algorithms, and business processes. The main purpose of the study is to examine the historical development of software and ontology refactoring, as well as the possibilities of applying improvement methods to ontologies as a specific type of software structure that plays a key role in knowledge-oriented systems, the Semantic Web, and next-generation cyber-physical systems. Methodology. The methodological basis of the study consists of general scientific and specialized methods of analysis and synthesis. A systematic review of scientific publications in the fields of software refactoring and ontology engineering was conducted using full-text and abstract scientometric databases. Comparative analysis methods were applied to compare different refactoring approaches, structural and functional analysis was used to study changes in software and ontology models, and classification methods were employed to group existing refactoring techniques by level of abstraction and application domain. Finding. Within the scope of the study, a comprehensive analysis of scientific publications devoted to refactoring and ontology engineering was performed using full-text and abstract databases. The evolution of refactoring approaches was examined, including data schema transformations, conceptual refactoring, modification of integrity constraints, and the development of tools for assessing the quality of changes. Particular attention was paid to the application of refactoring to ontologies, including an analysis of its impact on modularity, coherence, and knowledge reuse. Originality. The scientific novelty of the work lies in the systematic study of existing refactoring methods and their classification by type. A comprehensive analysis of the strengths and weaknesses of each approach was carried out, enabling a well-founded selection of optimal strategies for software improvement. The proposed approach contributes to a deeper understanding of refactoring mechanisms in the context of various application domains. Practical value. The presented results can be used in the design, maintenance, and evolution of knowledge-oriented systems, where structural consistency and semantic support play an important role. Prospects for further research are outlined, including the automation of ontology refactoring processes using machine learning methods, the expansion of evaluation metric systems, and the adaptation of the proposed solutions to application domains characterized by a high degree of change dynamics.