Winnowing ontologies based on application use

The requirements of specific applications and services are often over estimated when ontologies are reused or built. This sometimes results in many ontologies being too large for their intended purposes. It is not uncommon that when applications and services are deployed over an ontology, only a few parts of the ontology are queried and used. Identifying which parts of an ontology are being used could be helpful to winnow the ontology, i.e., simplify or shrink the ontology to smaller, more fit for purpose size. Some approaches to handle this problem have already been suggested in the literature. However, none of that work showed how ontology-based applications can be used in the ontology-resizing process, or how they might be affected by it. This paper presents a study on the use of the AKT Reference Ontology by a number of applications and services,and investigates the possibility of relying on this usage information to winnow that ontology

Ontology Repositories

The growing use and application of ontologies in the last years has led to an increased interest of researchers and practitioners in the development of ontologies, either from scratch o by reusing existing ones. ..

Ontology Evolution for Personalized and Adaptive Activity Recognition

Ontology-based knowledge driven Activity Recognition (AR) models play a vital role in realm of Internet of Things (IoTs). However, these models suffer the shortcomings of static nature, inability of self-evolution and lack of adaptivity. Also, AR models cannot be made comprehensive enough to cater all the activities and smart home inhabitants may not be restricted to only those activities contained in AR model. So, AR models may not rightly recognize or infer new activities. In this paper, a framework has been proposed for dynamically capturing the new knowledge from activity patterns to evolve behavioural changes in AR model (i.e. ontology based model). This ontology based framework adapts by learning the specialized and extended activities from existing user-performed activity patterns. Moreover, it can identify new activity patterns previously unknown in AR model, adapt the new properties in existing activity models and enrich ontology model by capturing change representation to enrich ontology model. The proposed framework has been evaluated comprehensively over the metrics of accuracy, statistical heuristics and Kappa Coefficient. A well-known dataset named DAMSH has been used for having an empirical insight to the effectiveness of proposed framework that shows a significant level of accuracy for AR models This paper is a postprint of a paper submitted to and accepted for publication in IET Wireless Sensor Systems and is subject to Institution of Engineering and Technology Copyright. The copy of record is available at the IET Digital Librar

Towards Designing and Generating User Interfaces by Using Expert Knowledge

[ES] La investigación reportada en la presente tesis doctoral se lleva a cabo a través de la metodología de la ciencia del diseño que se centra en la creación y evaluación de artefactos. En esta tesis, el principal artefacto es el novedoso enfoque para diseñar y generar interfaces de usuario utilizando el conocimiento experto. Con el fin de permitir el uso del conocimiento experto, el enfoque propuesto se basa en la reutilización de patrones de diseño que incorporan el conocimiento experto del diseño de la interfaz y proporcionan soluciones reutilizables a diversos problemas de diseño. El objetivo principal de dicho enfoque es abordar el uso de patrones de diseño a fin de garantizar que los conocimientos especializados se integren en el diseño y la generación de interfaces de usuario para aplicaciones móviles y web. Las contribuciones específicas de esta tesis se resumen a continuación: Una primera contribución consiste en el marco AUIDP que se define para apoyar el diseño y la generación de interfaces adaptativas para aplicaciones web y móviles utilizando patrones de diseño HCI. El marco propuesto abarca tanto la etapa de diseño como la de ejecución de dichas interfaces. En el momento del diseño, los modelos de patrones de diseño junto con la interfaz de usuario y el perfil de usuario se definen siguiendo una metodología de desarrollo específica. En tiempo de ejecución, los modelos creados se utilizan para permitir la selección de patrones de diseño de HCI y para permitir la generación de interfaces de usuario a partir de las soluciones de diseño proporcionadas por los patrones de diseño relevantes. La segunda contribución es un método de especificación para establecer un modelo de ontología que convierte la representación tradicional basada en texto en la representación formal del patrón de diseño de HCI. Este método adopta la metodología Neon para lograr la transición de las representaciones informales a las formales. El modelo de ontología creado se llama MIDEP, que es una ontología modular que captura el conocimiento sobre los patrones de diseño, así como la interfaz de usuario y el perfil del usuario. La tercera contribución es el IDEPAR, que es el primer sistema dentro del marco global del AUIDP. Este sistema tiene como objetivo recomendar automáticamente los patrones de diseño más relevantes para un problema de diseño dado. Se basa en un enfoque híbrido que utiliza una combinación mixta de técnicas de recomendación basadas en texto y ontología para producir recomendaciones de patrones de diseño que proporcionan soluciones de diseño apropiadas. La cuarta contribución es un sistema generador de interfaz llamado ICGDEP, que se propone para generar automáticamente el código fuente de la interfaz de usuario para aplicaciones web y móviles. El ICGDEP es el segundo sistema dentro del marco global de AUIDP y se basa en el uso de patrones de diseño de HCI que son recomendados por el sistema IDEPAR. Su objetivo principal es generar automáticamente el código fuente de la interfaz de usuario a partir de las soluciones de diseño proporcionadas por los patrones de diseño. Para lograr esto, el sistema ICGDEP utiliza un método que permite la generación de código fuente de interfaz de usuario para la aplicación de destino. Las contribuciones aportadas en la presente tesis han sido validadas a través de diferentes perspectivas. En primer lugar, la evaluación de la ontología MIDEP desarrollada se realiza utilizando preguntas de competencia, enfoques de evaluación basados en la tecnología y basados en aplicaciones. En segundo lugar, la evaluación del sistema IDEPAR se establece mediante un patrón producido por expertos y un estudio de evaluación centrado en el usuario. Luego, el sistema ICGDEP es evaluado en términos de ser utilizado efectivamente por los desarrolladores, considerando el factor de productividad. Por último, la evaluación del marco mundial de AUIDP se lleva a cabo mediante estudios de casos y estudios de usabilidad.[CA] La investigació reportada en aquesta tesi doctoral es duu a terme a través de la metodologia de la ciència del disseny que se centra en la creació i avaluació d'artefactes. En aquesta tesi, el principal artefacte és el nou enfocament per dissenyar i generar interfícies d'usuari utilitzant el coneixement expert. Per tal de permetre l'ús del coneixement expert, l'enfocament proposat es basa en la reutilització de patrons de disseny que incorporen el coneixement expert del disseny de la interfície i proporcionen solucions reutilitzables a diversos problemes de disseny. L'objectiu principal d'aquest enfocament és abordar l'ús de patrons de disseny per tal de garantir que els coneixements especialitzats s'integrin en el disseny i la generació d'interfícies d'usuari per a aplicacions mòbils i web. Les contribucions específiques d'aquesta tesi es resumeixen a continuació: Una primera contribució consisteix en el marc AUIDP que es defineix per donar suport al disseny i generació d'interfícies adaptatives per a aplicacions web i mòbils utilitzant patrons de disseny HCI. El marc proposat inclou tant l'etapa de disseny com la d'execució de les interfícies esmentades. En el moment del disseny, els models de patrons de disseny juntament amb la interfície d'usuari i el perfil d'usuari es defineixen seguint una metodologia de desenvolupament específica. En temps d'execució, els models creats s'utilitzen per permetre la selecció de patrons de disseny de HCI i per permetre la generació de interfícies d'usuari a partir de les solucions de disseny proporcionades pels patrons de disseny rellevants. La segona contribució és un mètode d'especificació per establir un model d'ontologia que converteix la representació tradicional basada en text en la representació formal del patró de disseny de HCI. Aquest mètode adopta la metodologia Neon per aconseguir la transició de les representacions informals a les formals. El model d'ontologia creat s'anomena MIDEP, una ontologia modular que captura el coneixement sobre els patrons de disseny, així com la interfície d'usuari i el perfil de l'usuari. La tercera contribució és l'IDEPAR, que és el primer sistema dins del marc global de l'AUIDP. Aquest sistema té com a objectiu recomanar automàticament els patrons de disseny més rellevants per a un problema de disseny donat. Es basa en un enfocament híbrid que utilitza una combinació mixta de tècniques de recomanació basades en text i ontologia per produir recomanacions de patrons de disseny que proporcionen solucions de disseny apropiades. La quarta contribució és un sistema generador d'interfície anomenat ICGDEP, que es proposa per generar automàticament el codi font de la interfície d'usuari per a aplicacions web i mòbils. L'ICGDEP és el segon sistema dins del marc global d'AUIDP i es basa en l'ús de patrons de disseny de HCI que són recomanats pel sistema IDEPAR. El seu objectiu principal és generar automàticament el codi font de la interfície d'usuari a partir de les solucions de disseny proporcionades pels patrons de disseny. Per aconseguir-ho, el sistema ICGDEP utilitza un mètode que permet generar codi font d'interfície d'usuari per a l'aplicació de destinació. Les contribucions aportades a la present tesi han estat validades a través de diferents perspectives. En primer lloc, l'avaluació de l'ontologia MIDEP desenvolupada es fa utilitzant preguntes de competència, enfocaments d'avaluació basats en la tecnologia i basats en aplicacions. En segon lloc, l'avaluació del sistema IDEPAR s'estableix mitjançant un patró produït per experts i un estudi d'avaluació centrat en l'usuari. Després, el sistema ICGDEP és avaluat en termes de ser utilitzat efectivament pels desenvolupadors, considerant el factor de productivitat. Finalment, l'avaluació del marc mundial d'AUIDP es fa mitjançant estudis de casos i estudis d'usabilitat.[EN] The research reported in the present PhD dissertation is conducted through the design science methodology that focuses on creating and evaluating artifacts. In the current thesis, the main artifact is the novel approach to design and generate user interfaces using expert knowledge. In order to enable the use of expert knowledge, the present approach is devoted to reuse design patterns that incorporate expert knowledge of interface design and provide reusable solutions to various design problems. The main goal of the proposed approach is to address the use of design patterns in order to ensure that expert knowledge is integrated into the design and generation of user interfaces for mobile and Web applications. The specific contributions of this thesis are summarized below: This first contribution is the AUIDP framework that is defined to support the design and generation of adaptive interfaces for Web and mobile applications using HCI design patterns. The proposed framework spans over design-time and run-time. At design-time, models of design patterns along with user interface and user profile are defined following a specific development methodology. At run-time, the created models are used to allow the selection of HCI design patterns and to enable the generation of user interfaces from the design solutions provided by the relevant design patterns. The second contribution is a specification method to establish an ontology model that turns traditional text-based representation into formal HCI design pattern representation. This method adopts the Neon methodology to achieve the transition from informal to formal representations. The created ontology model is named MIDEP, which is a modular ontology that captures knowledge about design patterns as well as the user interface and user's profile. The third contribution is the IDEPAR, which is the first system within the global AUIDP framework. This system aims to automatically recommend the most relevant design patterns for a given design problem. It is based on a hybrid approach that relies on a mixed combination of text-based and ontology-based recommendation techniques to produce design pattern recommendations that provide appropriate design solutions. The fourth contribution is an interface generator system called ICGDEP, which is proposed to automatically generate the user interface source code for Web and mobile applications. The proposed ICGDEP is the second system within the global AUIDP framework and relies on the use of HCI design patterns that are recommended by the IDEPAR system. It mainly aims at automatically generating the user interface source code from the design solutions provided by design patterns. To achieve this, the ICGDEP system is based on a generation method that allows the generation of user interface source code for the target application. The contributions provided in the present thesis have been validated through different perspectives. First, the evaluation of the developed MIDEP ontology is performed using competency questions, technology-based, and application-based evaluation approaches. Second, the evaluation of the IDEPAR system is established through an expert-based gold standard and a user-centric evaluation study. Then, the ICGDEP system is evaluated in terms of being effectively used by developers, considering the productivity factor. Finally, the evaluation of the global AUIDP framework is conducted through case studies and usability studies.Braham, A. (2022). Towards Designing and Generating User Interfaces by Using Expert Knowledge [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19092

Supporting requirement elicitation and ontology testing in knowledge graph engineering

Knowledge graphs and ontologies are closely related concepts in the field of knowledge representation. In recent years, knowledge graphs have gained increasing popularity and are serving as essential components in many knowledge engineering projects that view them as crucial to their success. The conceptual foundation of the knowledge graph is provided by ontologies. Ontology modeling is an iterative engineering process that consists of steps such as the elicitation and formalization of requirements, the development, testing, refactoring, and release of the ontology. The testing of the ontology is a crucial and occasionally overlooked step of the process due to the lack of integrated tools to support it. As a result of this gap in the state-of-the-art, the testing of the ontology is completed manually, which requires a considerable amount of time and effort from the ontology engineers. The lack of tool support is noticed in the requirement elicitation process as well. In this aspect, the rise in the adoption and accessibility of knowledge graphs allows for the development and use of automated tools to assist with the elicitation of requirements from such a complementary source of data. Therefore, this doctoral research is focused on developing methods and tools that support the requirement elicitation and testing steps of an ontology engineering process. To support the testing of the ontology, we have developed XDTesting, a web application that is integrated with the GitHub platform that serves as an ontology testing manager. Concurrently, to support the elicitation and documentation of competency questions, we have defined and implemented RevOnt, a method to extract competency questions from knowledge graphs. Both methods are evaluated through their implementation and the results are promising