在哪种情况下我们要进行本体论？任何人都可以告诉Ontology的一些实时应用吗？
谷歌搜索时，我注意到一些语义Web应用程序正在使用本体。但我仍然没有得到关于语义Web应用程序的确切想法。
从this link我得到了一些关于Ontologies创建的东西，但是我仍然因为忽略了传统的数据库而混淆了我们对Ontology的看法。我没有找到任何使用Ontology概念的实时应用程序。
先感谢您
本体不会取代数据库，但可以用来扩充它们。
本体为多个系统提供了一种通用词汇表，因此来自一个系统的数据可以在另一个系统中处理。当然，您可以定义一个固定的词汇表（例如HTML）来描述您的数据。但在这种情况下，您必须使用已定义的术语，并且每种新数据都将导致重建您的词汇。
另一方面，本体更开放。因此，有一些高级本体，定义诸如“乡村”，“城镇”或“人类”之类的东西。基于此，您可以创建自己的本体并说出类似的内容
An employee is a human being.
A store is a geographic location with ...
Each store has at least one employee.
然后，您可以使用所谓的Reasoners，根据您有权访问的其他语义信息从中推断出其他信息。因此，例如，可以推断出以下信息：
"An employee is a human being." + "Each store has at least one employee."
=> Each store has at least one human being.
这是一个简单的例子，但你明白了。
除了对给定信息的推理之外，语义注释可以用于数据集成：如果系统知道它正在处理的数据类型，它可以提供更好的建议如何将它集成到当前的知识库中。那个地区有很多研究！
因此，最终本体有两个目的：
至于现实生活中的例子，我想到以下几点：
这个问题也许有帮助：
在了解Ontology的真实世界示例之前，您应该首先了解Ontology是什么。根据斯坦福大学的AI专家Tom Gruber的说法，本体论的定义如下。
本体论是概念化的规范，用于帮助程序和人类分享知识。本体论是共享概念化的形式和显式规范。
通常，本体看起来像一个模式，它描述特定域中的实体，它们的属性以及这些实体之间的关系。每个实体的组合方式也可能存在限制。关系数据库只是可用于使用UML表示场景的图表。但本体具有形式语义，因此可以进行机器解释，而不仅仅是人类消费的图表。关于这方面的更多信息可以通过这个forum阅读。
为什么我们需要Ontologies
今天，人们可以从各种来源获得更多数据，扩展到许多不同的领域和信息系统。与我们几十年前的信息系统相比，单个日期内可访问的数据量随着时间的推移而增加。
例如，如果我们查看一个企业，他们的数据源可以找到许多不同的形式，如电子表格，数据库，演示文稿，文档，Visio图表等。由于这些都是许多不同格式的捕获，因此它本身很难理解不同数据之间的关系。在这种情况下，很难理解word文档中捕获的策略如何与模型中捕获的业务流程相关，以及这些业务流程如何与数据库中捕获的数据相关联等等。
需要允许数据以我们可以识别所有这些关系并存储的格式表示。本体以允许这些关系变得可见的方式捕获数据。本体是知识管理的一种形式。它将特定领域（组织/信息系统）中的知识作为模型（数据模型）捕获。然后，用户可以查询此模型，以回答复杂问题并显示跨域的关系。
本体的真实世界应用
要了解有关Ontologies的更多信息，请阅读此blog。它包含了足够的信息。
通过本体，您可以自动链接数据并对其进行推理。这是一个很好的问题，因为即使在今天，语义社区仍在寻找本体论的“杀手APP”。
我开发了一些简单的本体应用程序，如下所示：
失落的沉默：http://arxiv.org/abs/1903.05372
SARA - 异构无线网络的语义接入点资源分配服务：qazxsw poi
NextBus反向代理：http://eprints.gla.ac.uk/179727/