Mô hình hóa tri thức cho một cơ sở dữ liệu quan hệ bằng Ontology Web Language

 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT Tập 7, Số 2, 2017 175–191 175 
MÔ HÌNH HÓA TRI THỨC CHO MỘT CƠ SỞ DỮ LIỆU QUAN HỆ 
BẰNG ONTOLOGY WEB LANGUAGE 
Huỳnh Tuấn Anha* 
aKhoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Nha Trang, Khánh Hòa, Việt Nam 
Lịch sử bài báo 
Nhận ngày 10 tháng 01 năm 2017 | Chỉnh sửa ngày 10 tháng 04 năm 2017 
Chấp nhận đăng ngày 11 tháng 05 năm 2017 
Tóm tắt 
Trong bài báo này, chúng tôi trình bày phương pháp mô hình hóa tri thức một cơ sở dữ liệu 
quan hệ bằng Ontology Web Language (OWL). Kết quả đạt được bao gồm các luật chuyển 
đổi dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ sang Ontology và các Axiom bổ sung ngữ nghĩa cho một 
cơ sở dữ liệu quan hệ. Dựa trên các luật này, dữ liệu trong mô hình quan hệ có thể được 
chuyển đổi thành các bộ ba RDF/OWL cho các ứng dụng Sematic web. 
Từ khóa: Mapping; Ontology; OWL; Relational Database; RDF; RDFS; Semantic web. 
1. GIỚI THIỆU 
Sematic web, hay còn gọi là Web 3.0, biểu diễn các trang web có nội dung mà 
máy tính có thể hiểu được. Trong Sematic web, dữ liệu được lưu trữ bằng các bộ ba 
RDF/OWL hay còn gọi là các Ontology. Các thông tin được lưu trữ bằng các Ontology 
được xem là một cơ sở dữ liệu có khả năng liên kết toàn cầu. OWL là một hình thức đặc 
tả và liên kết dữ liệu một cách có ngữ nghĩa để cho máy tính có thể hiểu và xử lý dữ liệu 
một cách tự động. Ngoài ra, dữ liệu của các ứng dụng Semantic web có thể được chia sẻ 
ở phạm vi toàn cầu. Dữ liệu của một ứng dụng Semantic web có thể được truy vấn từ 
nhiều nguồn và tích hợp lại với nhau một cách trực tiếp. Tuy nhiên, phần lớn dữ liệu của 
các ứng dụng trong thế hệ web hiện tại lại được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu quan hệ. 
Do đó, một bài toán quan trọng là tạo các Ontology từ dữ liệu web hiện có trong các cơ 
sở dữ liệu quan hệ. 
* Tác giả liên hệ: Email: anhht@ntu.edu.vn 
176 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
Trong bài báo này, tiếp tục phát triển nghiên cứu của Huỳnh (2015), chúng tôi 
trình bày và bổ sung, hoàn thiện các luật chuyển đổi từ cơ sở dữ liệu quan hệ sang các 
Ontology. Các bổ sung bao gồm các luật chuyển đổi một số mối kết hợp thành các thuộc 
tính owl: TransitiveProperty, luật chuyển đổi bảng dữ liệu kết hợp (bảng dữ liệu có các 
thành phần khóa chính là các khóa ngoại), luật chuyển đổi các bản ghi thành các Ontology. 
Bài báo có cấu trúc như sau: Mục 1 giới thiệu mở đầu, các nghiên cứu liên quan được 
trình bày ở Mục 2. Mục 3 trình bày các khái niệm về cơ sở dữ liệu quan hệ và OWL 
Ontology. Mục 4 trình bày các luật chuyển đổi một cơ sở dữ liệu quan hệ sang Ontology. 
Ví dụ minh họa các luật chuyển đổi được trình bày ở Mục 5. Phần đánh giá các luật được 
trình bày trong Mục 6. 
2. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 
Ayoub, Mohamed, và Ilias (2015) đề xuất cách ánh xạ một cơ sở dữ liệu quan hệ 
tới một Ontology sẵn có mà vẫn giữ nguyên cấu trúc của cơ sở dữ liệu. Các bảng, các 
thuộc tính, khóa chính được ánh xạ thành các đối tượng của các lớp đặc biệt dùng để mô 
tả các đặc trưng của một cơ sở dữ liệu quan hệ và được lưu thành một tập tin lược đồ có 
tên “Abstract.OWL”. Dữ liệu của cơ sở dữ liệu quan hệ sau đó được rút trích thành một 
tập tin RDF theo các qui tắc trong tập tin lược đồ. Ontology cần thiết được xây dựng bằng 
các mệnh đề “CONSTRUCT” khi thực hiện các truy vấn “SPARQL” từ dữ liệu RDF trung 
gian. 
Raji và Nadine (2007); Sufeng, Haiyun, Mei, và Huaiwei (2010); và Mallede, 
Marir, và Vassilev (2013) đề xuất cách mô tả các cơ sở dữ liệu quan hệ thành các 
Ontology. Trước hết, cơ sở dữ liệu quan hệ được mô tả thành các Ontology. Các bảng 
được mô tả thành các lớp, các thuộc tính được mô tả thành các DataType Property. Các 
thuộc tính khóa ngoại được mô tả thành các Object Property có tính tương hỗ. Tuy nhiên, 
hầu hết các đề xuất chủ yếu chỉ chú trọng đến các mô tả các bảng, mối kết hợp của cơ sở 
dữ liệu, việc chuyển đổi các bộ dữ liệu chỉ đơn giản là chuyển mỗi bản ghi thành một đối 
tượng. 
Thực tế, xây dựng các Ontology chính là việc mô hình hóa tri thức cho một lĩnh 
vực cụ thể, các Ontology phải được xây dựng sao cho chúng hỗ trợ việc suy luận trên các 
Huỳnh Tuấn Anh 177 
tri thức đã có. Bên cạnh các lớp, thuộc tính mô tả cơ sở dữ liệu quan hệ, chúng ta cần phải 
bổ sung thêm các lớp hỗ trợ việc suy luận như: Suy luận bắc cầu, suy luận tương hỗ, suy 
luận xác định đối tượng... Việc chuyển đổi các đối tượng phải chú trọng đến các tri thức 
riêng của lĩnh vực được mô hình hóa chứ không đơn thuần là chuyển đổi mỗi bản ghi 
thành một đối tượng. 
3. CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ ONTOLOGY 
Trong phần này, chúng tôi sẽ giới thiệu một số khái niệm về cơ sở dữ liệu và OWL 
Ontology ở Mục 3.1 và 3.2. Dựa vào những đặc tính tương đồng của cả hai, chúng tôi 
trình bày và bổ sung một số luật chuyển đổi từ mô hình quan hệ sang Ontology trong Mục 
4. Ngoài ra, các luật chuyển đổi các mối kết hợp thành các thuộc tính 
owl:TransitiveProperty, owl:propertyChainAxiom, owl:inverseOf cũng được bổ sung để 
hỗ  ...  HasKey có thể bỏ qua. Chú ý rằng khóa chính của bảng chuyên biệt 
hóa được bỏ qua và không cần thiết phải chuyển đổi khóa chính này. 
182 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
• Luật 5. Chuyển đổi các thuộc tính khóa ngoại không phải là khóa chính. 
 PK(T T ,TFK iji  ))( 
);,,_((
);,,_((
ijij
jiji
TTThasTertyObjectPropnDeclaratio
TTTFKTertyObjectPropnDeclaratio
)_,_( jjji ThasTTFKTiesectPropertInverseObj 
• Luật 6. Luật suy luận bắc cầu. 
)_(),( TFKTertyObjectPropTransitiveTTFK  
)_( ThasTertyObjectPropTransitive 
• Luật 7. Chuyển đổi hai thuộc tính khóa ngoại trong bảng quan hệ nhị phân. 
2,1)(),(),,( 2211 OPOPTTTFKTTFK B   
InverseObjectProperties(OP1, OP2) 
Ta cần phải khai báo OP1 và OP2 là hai Object Property 
OP1: Declaration(ObjectProperty(T1–FK2_T2, T1, T2)) 
OP2: Declaration(ObjectProperty(T2–FK1_T1, T2, T1)) 
• Luật 8. Luật hỗ trợ suy luận bắc cầu. 
Nếu có một chuỗi các bảng Tn, Tn-1...T1 có mối quan hệ khóa ngoại, FK1(T1, T2), 
FK2(T2, T3)... FKn-1(Tn-1, Tn) với điều kiện )( ii TPKFK . Ta khai báo một lớp hình thức 
T_Transitive. Các lớp OWL được chuyển đổi từ các bảng Ti là lớp con của lớp 
T_Transitive. 
Declaration(Class(T_Transitive)) 
SubClassOf(Ti, T_Transitive) 
Huỳnh Tuấn Anh 183 
và hai TransitiveObjectProperty tương hỗ: 
Declaration(ObjectProperty(belongTo–T_Transitive,T_Transitive, _Trasitive)); 
TransitiveObjectProperty(belongTo-T_Transitive); 
Declaration(ObjectPropery(has-T_Transitive, T_Transitive, T_Transitive)); 
TransitiveObjectProperty(has-T_Transitive); 
InverseObjectProperties(has-T_Transitive, belongTo-T_Transitive) 
Hai Object Property được định nghĩa ở Luật 5 lần lượt là SubObjectProperty của 
hai Object Property belongTo-T_Transitive và has-T_Transitive. 
SubObjectPropertyOf(Ti –FKi_Ti+1, belongTo–T_Transitive) 
SubObjectPropertyOf(Ti+1–has_Ti, has–T_Transitive); 
Tùy thuộc vào cơ sở dữ liệu, ta có thể sử dụng tên thay thế cho lớp T_Transitive 
và tên các thuộc tính belongTo_T_Transitive, has_T_Transitive một cách phù hợp. Trong 
trường hợp chuỗi các bảng có mối quan hệ khóa ngoại có độ dài bằng 3, ta nên sử dụng 
Luật 9. 
• Luật 9. Luật kết nối chuỗi các thuộc tính. 
))(2())(1(),(2),,(1 213221 TPKFKTPKFKTTFKTTFK   
=> Declaration(ObjectProperty(T1–belongTo_T3, T1, T3)); 
SubObjectPropertyOf(ObjectPropertyChain(T1–FK1_T2,T2–FK2_T3),T1–
belongTo_T3); 
Declaration(ObjectProperty(T3–has_T1, T3, T1)) 
InverseObjectProperties(T1–belongTo_T3, T3–has_T1) 
184 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
Tương tự như Luật 8, tên các thuộc tính owl:propertyChainAxiom có thể được 
thay thế bằng các tên thích hợp tùy vào các cơ sở dữ liệu khác nhau. 
• Luật 10. Chuyển đổi các thuộc tính khóa chính của bảng kết hợp. 
Chuyển các thuộc tính FK thành tập các ObjectProperty: 
)),,_(()(),( jijiRiji TTTFKTyertObjectPropnDeclaratioTTTFK   
Chuyển đổi thành phần của khóa chính nhưng không phải là khóa ngoại thành một 
DataType Property: 
)))(,,(tyDataProper(
)()(
AxsdIRITATnDeclaratio
TFKATTPKA R
   
• Luật 11. Ràng buộc NOT NULL cho các thuộc tính không phải khóa ngoại. 
Các thuộc tính, A, không phải khóa ngoại của bảng T có ràng buộc NOT NULL 
khi chuyển đổi sẽ được khai báo thêm ràng buộc ExactCardinality = 1. 
DataExactCardinality(1, T-A) 
• Luật 12. Ràng buộc NOT NULL cho các thuộc tính khóa ngoại. 
Thuộc tính khóa ngoại FK(Ti,Tj) có ràng buộc NOT NULL khi chuyển đổi sẽ được 
khai báo thêm ràng buộc ObjectExactCardinality = 1 cho một ObjectProperty. Không 
khai báo ràng buộc này cho thuộc tính ObjectProperty tương hỗ còn lại. 
ObjectExactCardinality(1, Ti–FK_Tj) 
Không khai báo ràng buộc này cho ObjectProperty Tj – has_Ti . 
• Luật 13. Ràng buộc Unique. 
Thuộc tính, A của bảng T, không phải khóa chính hoặc khóa ngoại có ràng buộc 
unique khi chuyển đổi sẽ được khai báo thêm ràng buộc DataMaxCardinality = 1. 
Huỳnh Tuấn Anh 185 
DataMaxCardinality(1, T-A) 
Thuộc tính khóa ngoại FK(Ti, Tj) có ràng buộc Unique khi được chuyển đổi sẽ 
được khai báo thêm ràng buộc ObjectMaxCardinality = 1 cho một Object Property. 
Không khai báo ràng buộc này cho thuộc tính Object Property tương hỗ còn lại. 
ObjectMaxCardinality(1, Ti–FK_Tj) 
• Luật 14. Chuyển đổi các bản ghi. 
Mỗi bản ghi không thuộc bảng quan hệ nhị phân hoặc bảng chuyên biệt hóa được 
chuyển thành một đối tượng. 
))(,()()()( tgetIRITtionClassAsserTTTtt SB     
Với getIRI(t) là hàm tính giá trị định danh của bộ dữ liệu t dựa vào giá trị khóa 
chính của T. Trong trường hợp t là bộ dữ liệu thuộc bảng kết hợp, định danh của bộ dữ 
liệu t là một sự kết hợp các giá trị trên các thuộc tính khóa của bảng 𝑇. Ví dụ, chúng ta có 
thể sử dụng cách đơn giản nhất là nối các giá trị của bộ dữ liệu t trên các thuộc tính khóa 
để làm định danh của bộ dữ liệu t. 
Chuyển đổi các giá trị t.A của thuộc tính A không phải giá trị khóa ngoại (Chú ý 
rằng khóa chính của một bảng chuyên biệt hóa cũng chính là khóa ngoại): 
xsdIRI(A))^alue(t.A)^getStringV getIRI(t), 
ATAssertionPropertyDataTFKATttAt ,())(()(|.  
Với getStringValue(t.A) là hàm trả về giá trị chuỗi của thuộc tính 𝐴 trong bộ dữ 
liệu t. Trong trường hợp A là một thuộc tính thuộc bảng chuyên biệt hóa, định danh của 
bộ dữ liệu t chính là định danh của bộ dữ liệu mà giá trị khóa chính của t tham chiếu đến. 
Chuyển đổi các giá trị khóa ngoại không thuộc bảng quan hệ nhị phân và không 
phải là khóa chính của bảng chuyên biệt hóa: 
186 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
)).(),(,
)|)(()()),(()(|.
FKtgetIRItgetIRIFK_T-ion(TertyAssertObjectProp 
TTPKFKTTTFKFKTttFKt
i
SBi     
Trong đó getIRI(t.FK) là hàm xác định IRI của bộ dữ liệu được tham chiếu bởi bộ 
dữ liệu t thông qua giá trị của khóa ngoại FK. 
Chuyển đổi các giá trị khóa ngoại thuộc bảng quan hệ nhị phân: 
))2.(),1.(,_2(
)()(|2.,1.
21 FKtgetIRIFKtgetIRITFKTionertyAssertObjectProp 
TTttFKtFKt B
   
Chú ý rằng theo Luật 14 thì một bản ghi thuộc bảng chuyên biệt hóa hoặc bảng 
quan hệ nhị phân sẽ không được chuyển đổi thành một đối tượng OWL. Khóa chính của 
bảng chuyên biệt hóa không xét đến khi chuyển đổi. Các giá trị của các thành phần không 
phải khóa chính của một bản ghi, t, thuộc một bảng chuyên biệt hóa được chuyển đổi 
thành các giá trị của các thuộc tính OWL tương ứng có domain là một đối tượng đã được 
chuyển đổi từ một bản ghi có giá trị khóa chính bằng giá trị khóa chính của t. 
5. MINH HỌA CÁC LUẬT CHUYỂN ĐỔI 
Để minh họa các luật đã đề xuất chúng tôi sử dụng một cơ sở dữ liệu minh họa, 
TeacherDB, lưu trữ thông tin các giảng viên của một trường đại theo lược đồ trong Hình 
1 (được vẽ trong MS SQL Server). Trong thực tế, một môn học (subject) có thể là điều 
kiện tiên quyết cho nhiều môn học khác. Tuy nhiên với mục đích minh họa, chúng tôi giả 
sử rằng một môn học chỉ có thể là điều kiện tiên quyết cho nhiều nhất một môn học khác. 
Hình 1. Cơ sở dữ liệu minh họa TeacherDB 
Huỳnh Tuấn Anh 187 
Hình 2. Sơ đồ các lớp và thuộc tính OWL đã được chuyển đổi của CSDL 
TecherDB 
Để chuyển đổi cơ sở dữ liệu TeacherDB sang Ontology, chúng tôi sử dụng công 
cụ Protégé 5.0 của Đại học Stanford để khai báo các lớp, thuộc tính. Hình 2 là sơ đồ lớp 
và các thuộc tính OWL được chuyển đổi từ cơ sở dữ liệu TeacherDB. Chú ý rằng Teacher-
in_Faculty là một owl:propertyChainAxiom. 
Giả sử pre: IT là IRI của Khoa Công nghệ Thông tin. Đối với mô hình chuyển đổi 
trong Hình 2, câu truy vấn liệt kê danh sách giáo viên Khoa Công nghệ Thông tin là: 
 SELECT ?x WHERE { pre:IT pre:Faculty-has_Teacher ?x .} 
Hoặc: SELECT ?x WHERE {?x pre:Teacher-in_Faculty pre:IT .} 
Câu truy vấn SPARQL liệt kê danh sách tất cả các môn học điều kiện tiên quyết 
của môn hệ điều hành, pre:OS, là: 
 SELECT ?x WHERE {pre:OS pre:Subject-hasPrerequisite_Subject ?x.} 
188 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
Hình 3 cũng là một sơ đồ lớp và các thuộc tính OWL như Hình 2 nhưng các 
owl:propertyChainAxiom đã được thay thế bằng các owl:TransitiveProperty thông qua 
một lớp T_Transitive và hai thuộc tính TransitiveProperty là has và belongTo. Các thuộc 
tính: Teacher-in_Department và Department-in_Faculty là owl:subPropertyOf của thuộc 
tính belongTo. Hai thuộc tính Faculty_has_Department và Department-has_Teacher là 
owl:subPropertyOf của thuộc tính has. 
Câu truy vấn SPARQL sau sẽ liệt kê tất các IRI của giáo viên thuộc Khoa Công 
nghệ Thông tin ứng với mô hình chuyển đổi trong Hình 3. 
 SELECT ?x WHERE { pre:IT pre:has ?x . ?x rdf:type pre:Teacher .} 
Hoặc: SELECT ?x WHERE {?x pre:belongTo pre:IT.?x rdf:type pre:Teacher .} 
Hình 3. Thay thế các thuộc tính owl:PropertyChainAxiom bằng các 
owl:TransitiveProperty 
Huỳnh Tuấn Anh 189 
Chú ý rằng để các câu truy vấn trên đây đưa ra kết quả đúng, chúng ta phải sử 
dụng các mô đun suy luận khi thực hiện câu truy vấn. Trong thực nghiệm, chúng tôi sử 
dụng mô đun suy luận HermiT 1.3.8.3 được tích hợp sẵn trong phần mềm Protégé. 
6. ĐÁNH GIÁ CÁC LUẬT CHUYỂN ĐỔI 
Trong bài báo này chúng tôi đã trình bày các luật chuyển đổi từ một cơ sở dữ liệu 
sang các Ontology. Vì mô hình dữ liệu RDF chú trọng vào việc biểu diễn các tri thức nên 
khi chuyển đổi chúng tôi đã bổ sung thêm một số thuộc tính OWL để hỗ trợ suy luận trên 
các Ontology. So với các nghiên cứu trước đây, chúng tôi đã bổ sung các thuộc tính: 
owl:TransitiveProperty, owl:propertyChainAxiom để hỗ trợ các suy luận bắc cầu. Thuộc 
tính owl:TransitiveProperty được chúng tôi ánh xạ một cách tổng quát cho một dãy các 
bảng có mối quan hệ khóa ngoại chứ không chỉ dừng ở mức 3 bảng. Thuộc tính 
owl:propertyChainAxiom được xem là một trường hợp đặc biệt của owl:Transitive 
Property khi dãy các bảng có mối quan hệ khóa ngoại chỉ gồm 3 bảng. Bên cạnh đó chúng 
tôi cũng chỉ ra rằng, khóa ngoại của một bảng tham chiếu đến khóa chính của bảng đó 
cũng có thể được chuyển đổi thành một thuộc tính owl:TransitiveProperty. 
Việc chuyển đổi các bản ghi cũng được chúng tôi đề cập rất chi tiết. Để việc 
chuyển đổi từ một cơ sở dữ liệu sang một một mô hình tri thức gần gũi với thực tế, chúng 
tôi không chuyển đổi các khóa chính của bảng chuyên biệt hóa, các bản ghi của các bảng 
quan hệ nhị phân hay của bảng chuyên biệt hóa cũng không được chuyển đổi thành một 
đối tượng. Tuy nhiên giá trị các thuộc tính không phải khóa chính của bảng chuyên biệt 
hóa vẫn được chuyển đổi thành giá trị của các thuộc tính OWL. Ví dụ, lớp Manager-
Teacher là một lớp con của lớp Teacher, hiển nhiên một đối tượng của lớp Manager-
Teacher cũng là một đối tượng của lớp Teacher và hai đối tượng này phải có chung IRI. 
Vì vậy việc tạo thêm một đối tượng mới cho một bản ghi của bảng Teacher-Manager là 
không cần thiết bởi vì đối tượng này đã tồn tại trong tập các đối tượng của lớp Teacher. 
Khi chuyển đổi, thuộc tính Manager-Teacher_Position có domain là lớp Manager-
Teacher. Dựa vào domain của các thuộc tính, bộ suy luận trên dữ liệu Ontology sẽ chỉ ra 
lớp cụ thể của một đối tượng. Một đóng góp nữa của bài báo này là việc chuyển đổi các 
190 TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC ĐÀ LẠT [ĐẶC SAN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN] 
bảng kết hợp thành các Ontology. Chúng tôi cho rằng đây là những điểm khác biệt so với 
các nghiên cứu trước đây. 
7. KẾT LUẬN 
Trong bài báo này, chúng tôi đã trình bày các luật chuyển đổi từ cơ sở dữ liệu 
quan hệ sang các Ontology. Dựa trên các mối kết hợp giữa các bảng trong cơ sở dữ liệu, 
chúng tôi cũng đưa ra các Axiom cho các Ontology nhằm hỗ trợ các mô đun suy luận của 
ứng dụng Sematic web. So với các nghiên cứu đã có, việc chuyển đổi dữ liệu của cơ sở 
dữ liệu quan hệ sang các Ontology của chúng tôi có chú trọng đến ngữ nghĩa của mô hình 
tri thức sau chuyển đổi. Mặt khác, các luật chuyển đổi đưa ra rất chi tiết và bao phủ hầu 
hết các trường hợp của một cơ sở dữ liệu ở chuẩn 3. Dựa vào các luật đã đề xuất, các mô 
đun có thể được xây dựng để tự động chuyển đổi một cơ sở dữ liệu quan hệ thành các 
Ontology. Tuy nhiên, để đảm bảo mô hình tri thức cho các Ontology được thể hiện một 
cách có ý nghĩa, tên của các thuộc tính OWL có thể được sửa đổi một cách thích hợp 
trước khi chuyển đổi các bản ghi trong cơ sở dữ liệu quan hệ thành các Ontology. 
Để các Ontology có thể được chia sẻ và sử dụng một cách có hiệu quả, các 
Ontology được chuyển đổi có thể được tích hợp với các Ontology khác. Vì vậy, bên cạnh 
việc đề xuất các luật để hỗ trợ việc suy luận trên các Ontology được chuyển đổi, việc tích 
hợp các Ontology từ nhiều nguồn khác nhau cũng phải cần được chú trọng nghiên cứu. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Arenas, M. (2012). A direct mapping of relational data to RDF. Retrieved from 
Ayoub, O., Mohamed, B., & Ilias, C. (2015). Creating an RDF graph from a relational 
database using SPARQL. Journal of Software, 10(4), 384-391. 
Das, S. (2012). R2RML: RDB to RDF mapping language. Retrieved from 
Dean, A., & Jim, H. (2011). Semantic web for the working Ontologist (2nd ed.). 
Massachusetts, USA: Morgan Kaufmann. 
Huỳnh. T. A. (2015). Các luật chuyển đổi từ CSDL quan hệ sang Ontology. Bài báo được 
trình bày tại Hội thảo khoa học CNTT và Truyền thông ICT 2015, Việt Nam. 
Huỳnh Tuấn Anh 191 
Lei, Z., & Jing, L. (2011). Automatic generation of Ontology based on database. Journal 
of Computational Information Systems, 7(4), 1148-1154. 
Mallede, W. Y., Marir, F., & Vassilev, V. T. (2013). Algorithms for mapping RDB schema 
to RDF for facilitating access to deep web. Paper presented at The First 
International Conference on Building and Exploring Web Based Environments, 
Spain. 
Pascal, H., Markus, K., & Bijan, P. (2012). OWL 2 web Ontology language primer (2nd 
ed.). Retrieved from:  2012/REC-owl2-primer-20121211/ 
Raji, G., & Nadine, C. (2007). Database to Ontology mapping generation for semantic 
interoperability. Paper presented at the Very Large Database Endowment ’07, 
Austria. 
Shufeng, Z., Haiyun, L., Mei, H., & Huaiwei, Z. (2010). Ontology generator from 
relational database based on Jena. Computer and Information Science, 3(2), 21-
40. 
KNOWLEDGE MODELING FOR A RELATIONAL DATABASE IN 
ONTOLOGY WEB LANGUAGE (OWL) 
Huynh Tuan Anha* 
aThe Faculty of Information Technology, Nhatrang University, Khanhhoa, Vietnam 
*Corresponding author: Email: anhht@ntu.edu.vn 
Article history 
Received: January 10th, 2017 | Received in revised form: April 10th, 2017 
Accepted: May 11th, 2017 
Abstract 
This paper presents a knowledge modeling method by Ontology Web Language (OWL) for a 
relational database. The proposed method contains the rules for transforming data in a 
relational database into Ontology and Axioms for supplementing meaning of a relational 
database. Based on these rules, data in a relational database could be converted into triples 
Resource Description Framework (RDF)/OWL for Semantic web applications. 
Keywords: Mapping; Ontology; OWL; Relational Database; RDF; RDFS; Semantic web.