論文の概要: COntExt: Towards Context-Aware Ontology Extension from Operational Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.29553v1
• Date: Fri, 31 Jul 2026 15:46:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-03 16:35:22.248139
• Title: COntExt: Towards Context-Aware Ontology Extension from Operational Metrics
• Title（参考訳）: COntExt: 運用メトリクスからのコンテキスト対応オントロジー拡張に向けて
• Abstract要約: 我々はコンテキスト認識拡張のためのフレームワークであるCOntExtを提示する。 運用メトリクスカタログは,拡張のための実用的かつ不十分な情報源であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4462334751640166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Organizations increasingly define operational metrics in structured, machine-readable formats to monitor systems, processes, and compliance. These metric definitions implicitly encode domain knowledge, such as referencing concepts, properties, and relationships, that often extends what is captured in formal ontologies. Yet the connection between operational metric catalogues and ontological knowledge remains manual, ad-hoc, and labor-intensive. We present COntExt, a framework for context-aware ontology extension that takes structured metric definitions as input and suggests how referenced concepts and properties should be integrated into an existing ontology, utilizing the context of these metrics. The framework defines the extension problem as three sub-tasks: parent class prediction, relation type prediction, and data property assignment. Across four cybersecurity ontologies, we evaluate different algorithms for each task. Our results show that metric-derived context improves the suggestions over ontology-context baselines for relation type prediction and data property assignment. Our work demonstrates that operational metric catalogues are a practical and underexploited source for ontology extension. This work enables organizations to maintain their ontologies at a significantly lower cost than manual engineering.
• Abstract（参考訳）: 組織は、システム、プロセス、コンプライアンスを監視するために、構造化され、機械可読なフォーマットで運用メトリクスをますます定義します。 これらのメートル法の定義は、概念、性質、関係などのドメイン知識を暗黙的にエンコードする。 しかし、オペレーショナルメトリックカタログとオントロジ的知識の関連性は、手作業、アドホック、労働集約的のままである。 我々は、構造化されたメトリック定義を入力として取り込むコンテキスト対応オントロジー拡張フレームワークであるCOntExtを紹介し、これらのメトリクスのコンテキストを利用して、参照された概念やプロパティを既存のオントロジーに統合する方法を提案する。 このフレームワークは拡張問題を、親クラス予測、関係型予測、データプロパティ割り当ての3つのサブタスクとして定義している。 4つのサイバーセキュリティオントロジーにおいて,タスク毎に異なるアルゴリズムを評価する。 この結果から,関係型予測やデータプロパティ割り当てのためのオントロジー・コンテキストベースラインよりも,メトリクス由来のコンテキストが提案を改善することが示唆された。 本研究は,オペレーショナルメトリックカタログがオントロジー拡張のための実用的かつ過小評価された情報源であることを実証する。 この作業により、組織は手動のエンジニアリングよりもはるかに低コストでオントロジーを維持できる。

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