Xử lí sự không đồng nhất của dữ liệu và kiến thức

1. Đóng kiến thức - Khoảng cách biểu diễn dữ liệu

1.1. Cộng đồng KR đã phát triển các ngôn ngữ và bản thể học tinh vi cho đại diện cho kiến ​​thức trong các môn học duy nhất

1.2. Giải quyết lỗ hổng đại diện dữ liệu - kiến thức sẽ dẫn đến những tiến bộ to lớn trong khả năng khai thác các nguồn kiến ​​thức đa dạng.

1.3. Việc thu hẹp khoảng cách này đòi hỏi phải phát triển các phương pháp, công cụ và ưu đãi mới để đại diện cho số lượng lớn dữ liệu có sẵn ngày hôm nay. Nghiên cứu cốt lõi bao gồm :

1.3.1. Mô hình tự động

1.3.2. Chuyển đổi dữ liệu

1.3.3. Liên kết dữ liệu

1.3.4. Xuất bản nguồn

1.3.5. Ưu đãi

1.4. Cơ hội để bắt đầu cuộc cách mạng trong việc đại diện, khám phá và khai thác lượng dữ liệu khổng lồ có sẵn trong ngày nay

2. Phát triển bản thể đồng thuận

2.1. Việc thiếu cơ sở hạ tầng không gian mạng có liên quan để cho phép sử dụng và lợi ích trên toàn cộng đồng trong KR là một trong những trở ngại quan trọng nhất hiện nay đối với các đổi mới trong KR

2.2. Các phương pháp lý luận liên quan để cho phép phát hiện và khả năng tương tác mới cho khoa học tự nhiên tích hợp

3. Tính không đồng nhất - Quan điểm bản thể học

3.1. Tính linh hoạt của các ngôn ngữ KR làm cho chúng phù hợp để mô tả một bộ các bản thể luận đa dạng.

3.2. Hạn chế khi sử dụng ngôn ngữ KR

3.3. Mô hình lưu trữ tập trung so với phân phối.

3.4. Uu và khuyết điểm của hệ thống Semantic Web được tập trung