Для хранения данных, структуру которых трудно представить в реляционном виде (трудноформализуемые данные), удобно использовать графы знаний. Графы знаний представляют собой структуры достаточно простого вида и строятся в соответствии с принципами построения онтологий (спецификаций предметной области концептуального уровня). Популярным инструментом моделирования онтологий выступает программа Protege.

На данной странице представлен цикл хорошо подготовленных (но незаконченный) лекций по моделированию онтологий при помощи этой программы.

1. Структура представления онтологий. Парадигмы открытого и закрытого мира
2. Задание онтологии, Сущности, Базовые отношения, Экземпляры, Свойства, Верификация. НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ РУССКИЙ для идентификации сущностей, свойств, экземпляров: потом можно задать русский вариант представления средствами аннотирования. Экземпляры удобно держать в отдельной онтологии и использовать ее как базу данных, дополняемую новыми данными. Получается, что все описание разбивается на фундаментальную (терминологическую, T-Box) и базу экземпляров (конкретных данных, A-Box). Удобнее записывать онтологии в формат Turtle (.ttl). Protege позволяет работать с несколькими онтологиями одновременно, а также грузить их с сайтов.
3. Свойства-данные. Показано, почему не следует использовать идентификаторы на языках, отличных от английского. И это не обучение экспертной системы, а формирование базы знаний инженером знаний.
4. Графическое представление онтологии, Свойства свойств.
5. Транзитивность предикатов.
6. Симметричность и другие свойства свойств.
7. Эквивалентность, решение детской задачки.
8. Решение загадки Эйнштейна.

Лекция от Yandex о применении онтологий для описания предметных областей.