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23.02.2021 | Regular Paper | Ausgabe 4/2021

Knowledge and Information Systems 4/2021

Towards metrics-driven ontology engineering

Zeitschrift:
Knowledge and Information Systems > Ausgabe 4/2021
Autoren:
Alba Fernández-Izquierdo, María Poveda-Villalón, Asunción Gómez-Pérez, Raúl García-Castro
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

The software engineering field is continuously making an effort to improve the effectiveness of the software development process. This improvement is performed by developing quantitative measures that can be used to enhance the quality of software products and to more accurately describe, better understand and manage the software development life cycle. Even if the ontology engineering field is constantly adopting practices from software engineering, it has not yet reached a state in which metrics are an integral part of ontology engineering processes and support making evidence-based decisions over the process and its outputs. Up to now, ontology metrics are mainly focused on the ontology implementation and do not take into account the development process or other artefacts that can help assessing the quality of the ontology, e.g. its requirements. This work envisions the need for a metrics-driven ontology engineering process and, as a first step, presents a set of metrics for ontology engineering which are obtained from artefacts generated during the ontology development process and from the process itself. The approach is validated by measuring the ontology engineering process carried out in a research project and by showing how the proposed metrics can be used to improve the efficiency of the process by making predictions, such as the effort needed to implement an ontology, or assessments, such as the coverage of the ontology according to its requirements.

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