4 research outputs found

    Traductor de consultas SPARQL, formuladas sobre fuentes de datos incompletamente alineadas, que aporta una estimaci贸n de la calidad de la traducci贸n.

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    147 p.Hoy en d铆a existe en la Web un n煤mero cada vez mayor de conjuntos de datos enlazados de distinta procedencia, referentes a diferentes dominios y que se encuentran accesibles al p煤blico en general para ser libremente explotados. Esta tesis doctoral centra su estudio en el 谩mbito del procesamiento de consultas sobre dicha nube de conjuntos de datos enlazados, abordando las dificultades en su acceso por aspectos relacionados con su heterogeneidad. La principal contribuci贸n reside en el planteamiento de una nueva propuesta que permite traducir la consulta realizada sobre un conjunto de datos enlazado a otro sin que estos se encuentren completamente alineados y sin que el usuario tenga que conocer las caracter铆sticas t茅cnicas inherentes a cada fuente de datos. Esta propuesta se materializa en un traductor que transforma una consulta SPARQL, adecuadamente expresada en t茅rminos de los vocabularios utilizados en un conjunto de datos de origen, en otra consulta SPARQL adecuadamente expresada para un conjunto de datos objetivo que involucra diferentes vocabularios. La traducci贸n se basa en alineaciones existentes entre t茅rminos en diferentes conjuntos de datos. Cuando el traductor no puede producir una consulta sem谩nticamente equivalente debido a la escasez de alineaciones de t茅rminos, elsistema produce una aproximaci贸n sem谩ntica de la consulta para evitar devolver una respuesta vac铆a al usuario. La traducci贸n a trav茅s de los distintos conjuntos de datos se logra gracias a la aplicaci贸n de un variado grupo de reglas de transformaci贸n. En esta tesis se han definido cinco tipos de reglas, dependiendo de la motivaci贸n de la transformaci贸n, que son: equivalencia, jerarqu铆a, basadas en las respuestas de la consulta, basadas en el perfil de los recursos que aparecen en la consulta y basadas en las caracter铆sticas asociadas a los recursos que aparecen en la consulta.Adem谩s, al no garantizar el traductor la preservaci贸n sem谩ntica debido a la heterogeneidad de los vocabularios se vuelve crucial el obtener una estimaci贸n de la calidad de la traducci贸n producida. Por ello otra de las contribuciones relevantes de la tesis consiste en la definici贸n del modo en que informar al usuario sobre la calidad de la consulta traducida, a trav茅s de dos indicadores: un factor de similaridad que se basa en el proceso de traducci贸n en s铆, y un indicador de calidad de los resultados, estimado gracias a un modelo predictivo.Finalmente, esta tesis aporta una demostraci贸n de la viabilidad estableciendo un marco de evaluaci贸n sobre el que se ha validado un prototipo del sistema

    A note on intelligent exploration of semantic data

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    YesWelcome to this special issue of the Semantic Web (SWJ) journal. The special issue compiles three technical contributions that significantly advance the state-of-the-art in exploration of semantic data using semantic web techniques and technologies

    Traductor de consultas SPARQL, formuladas sobre fuentes de datos incompletamente alineadas, que aporta una estimaci贸n de la calidad de la traducci贸n.

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    147 p.Hoy en d铆a existe en la Web un n煤mero cada vez mayor de conjuntos de datos enlazados de distinta procedencia, referentes a diferentes dominios y que se encuentran accesibles al p煤blico en general para ser libremente explotados. Esta tesis doctoral centra su estudio en el 谩mbito del procesamiento de consultas sobre dicha nube de conjuntos de datos enlazados, abordando las dificultades en su acceso por aspectos relacionados con su heterogeneidad. La principal contribuci贸n reside en el planteamiento de una nueva propuesta que permite traducir la consulta realizada sobre un conjunto de datos enlazado a otro sin que estos se encuentren completamente alineados y sin que el usuario tenga que conocer las caracter铆sticas t茅cnicas inherentes a cada fuente de datos. Esta propuesta se materializa en un traductor que transforma una consulta SPARQL, adecuadamente expresada en t茅rminos de los vocabularios utilizados en un conjunto de datos de origen, en otra consulta SPARQL adecuadamente expresada para un conjunto de datos objetivo que involucra diferentes vocabularios. La traducci贸n se basa en alineaciones existentes entre t茅rminos en diferentes conjuntos de datos. Cuando el traductor no puede producir una consulta sem谩nticamente equivalente debido a la escasez de alineaciones de t茅rminos, elsistema produce una aproximaci贸n sem谩ntica de la consulta para evitar devolver una respuesta vac铆a al usuario. La traducci贸n a trav茅s de los distintos conjuntos de datos se logra gracias a la aplicaci贸n de un variado grupo de reglas de transformaci贸n. En esta tesis se han definido cinco tipos de reglas, dependiendo de la motivaci贸n de la transformaci贸n, que son: equivalencia, jerarqu铆a, basadas en las respuestas de la consulta, basadas en el perfil de los recursos que aparecen en la consulta y basadas en las caracter铆sticas asociadas a los recursos que aparecen en la consulta.Adem谩s, al no garantizar el traductor la preservaci贸n sem谩ntica debido a la heterogeneidad de los vocabularios se vuelve crucial el obtener una estimaci贸n de la calidad de la traducci贸n producida. Por ello otra de las contribuciones relevantes de la tesis consiste en la definici贸n del modo en que informar al usuario sobre la calidad de la consulta traducida, a trav茅s de dos indicadores: un factor de similaridad que se basa en el proceso de traducci贸n en s铆, y un indicador de calidad de los resultados, estimado gracias a un modelo predictivo.Finalmente, esta tesis aporta una demostraci贸n de la viabilidad estableciendo un marco de evaluaci贸n sobre el que se ha validado un prototipo del sistema
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