Die Methode hilft, Begriffe, Beziehungen und Regeln konkret zu klären. Sie formt Wissen zu Begriffen, Beziehungen, Regeln oder Abfragen. Das Ergebnis wird als Ontology Requirements Specification, Reuse Plan und Ontology Modules festgehalten.
NeOn Methodology
Ontology work is organized as a scenario-based process for reuse, collaboration, evaluation, and long-term maintenance.
Which of the nine NeOn scenarios are relevant for this ontology project, and what activities, reuse sources, and reviews result?
Das Team folgt den Arbeitsschritten „Projektkontext und Ziele klären“, „Passende NeOn-Szenarien auswählen“, „Aktivitäten und Outputs pro Szenario planen“, „Bestehende Ontologien und Patterns für Reuse identifizieren“, „Modellierungsiterationen mit Reviews durchführen“ und „Dokumentation, Evaluation und Maintenance einplanen“. Jeder Schritt wird sichtbar festgehalten. Am Ende liegen Ontology Requirements Specification, Reuse Plan und Ontology Modules vor, sodass Entscheidungen, Tests oder Maßnahmen direkt anschließen können.
Visual orientation
Method sketch for a quick mental model.
Flow
- 1Projektkontext und Ziele klären
- 2Passende NeOn-Szenarien auswählen
- 3Aktivitäten und Outputs pro Szenario planen
- 4Bestehende Ontologien und Patterns für Reuse identifizieren
- 5Modellierungsiterationen mit Reviews durchführen
- 6Dokumentation, Evaluation und Maintenance einplanen
The runsheet guides execution with 6 phases, timeboxes, 6 pitfalls, and clear stop criteria.
Open runsheetIdeal for
- Größere Ontology-Projekte
- Reuse bestehender Ontologien
- Verteilte Modellierungsteams
- Enterprise Knowledge Graphs
Not good for
- Sehr kleine Ad-hoc-Ontologien
- Pure explorative Skizzen ohne Reuse-Anspruch
Deep dive
Die NeOn Methodology entstand im gleichnamigen EU-Projekt und beschreibt Ontology Engineering nicht als linearen Wasserfall, sondern als Auswahl aus neun typischen Szenarien. Dazu gehören etwa das Reusen bestehender Ontology-Ressourcen, das Reengineering nicht-ontologischer Ressourcen, das Mergen mehrerer Ontologien, das Restructuring oder die Lokalisierung. Pro gewähltem Szenario gibt es definierte Aktivitäten, Inputs und Outputs, die in iterativen Lifecycle-Modellen orchestriert werden. So entsteht ein anpassbarer Plan statt einer starren Vorgehensschablone.
Wähle die passenden Szenarien früh und schreibe sie explizit auf, damit das Team weiß, welche Aktivitäten dazugehören. Plane wiederkehrende Reviews mit Domain Experts und integriere Evaluation und Dokumentation von Beginn an, statt sie ans Ende zu schieben.
NeOn Methodology Working TemplateCompact working template for NeOn Methodology with context, input, output artifacts, and next step.markdown
neon-methodology-working-template.md
Compact working template for NeOn Methodology with context, input, output artifacts, and next step.
NeOn Methodology Working Template
Goal
Scenario-based approach for modular ontology development with deliberate reuse.
Context
When and for what do we use this method?
Input
Which data, observations, decisions, or materials are available?
Execution
Short notes along the runsheet.
Output artifacts
- Ontology Requirements Specification:
- Reuse Plan:
- Ontology Modules:
- Evaluation Report:
Assumptions and open questions
- ...
Decision / next step
Owner, date, and success signal.
When to choose differently
Short decision aid for existing alternatives.
Statt NeOn Methodology, wenn du Begriffe mit offenen Vokabularen und externen Referenzen vernetzen willst.
Similar methods
All methodsExisting vocabularies become reusable term candidates with ownership, versioning, and maintenance decisions attached.
Statt NeOn Methodology, wenn du Begriffe mit offenen Vokabularen und externen Referenzen vernetzen willst.
Reusable modeling patterns solve recurring ontology structures without redesigning the same semantic shape each time.
Validation shapes define required classes, properties, and constraints before graph data enters production pipelines.
Concrete domain questions define what an ontology or knowledge model must be able to answer and test.
Query patterns drive node labels, relationships, and constraints so property graphs match real retrieval needs.
Turns concepts, relationships, and rules into a tangible result by choosing a concept, explaining it in simple terms, and simplifying the explanation.