TaxoFolk : a hybrid taxonomy–folksonomy classification for enhanced knowledge navigation

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Ontology modularization: principles and practice

Technological advances have provided us with the capability to build large intelligent systems capable of using knowledge, which relies on being able to represent the knowledge in a way that machines can process and interpret. This is achieved by using ontologies; that is logical theories that capture the knowledge of a domain. It is widely accepted that ontology development is a non-trivial task and can be expedited through the reuse of existing ontologies. However, it is likely that the developer would only require a part of the original ontology; obtaining this part is the purpose of ontology modularization. In this thesis a graph traversal based technique for performing ontology module extraction is presented. We present an extensive evaluation of the various ontology modularization techniques in the literature; including a proposal for an entropy inspired measure. A task-based evaluation is included, which demonstrates that traversal based ontology module extraction techniques have comparable performance to the logical based techniques. Agents, autonomous software components, use ontologies in complex systems; with each agent having its own, possibly different, ontology. In such systems agents need to communicate and successful communication relies on the agents ability to reach an agreement on the terms they will use to communicate. Ontology modularization allows the agents to agree on only those terms relevant to the purpose of the communication. Thus, this thesis presents a novel application of ontology modularization as a space reduction mechanism for the dynamic selection of ontology alignments in multi-agent systems. The evaluation of this novel application shows that ontology modularization can reduce the search space without adversely affecting the quality of the agreed ontology alignment

Adaptive intelligent personalised learning (AIPL) environment

As individuals the ideal learning scenario would be a learning environment tailored just for how we like to learn, personalised to our requirements. This has previously been almost inconceivable given the complexities of learning, the constraints within the environments in which we teach, and the need for global repositories of knowledge to facilitate this process. Whilst it is still not necessarily achievable in its full sense this research project represents a path towards this ideal.In this thesis, findings from research into the development of a model (the Adaptive Intelligent Personalised Learning (AIPL)), the creation of a prototype implementation of a system designed around this model (the AIPL environment) and the construction of a suite of intelligent algorithms (Personalised Adaptive Filtering System (PAFS)) for personalised learning are presented and evaluated. A mixed methods approach is used in the evaluation of the AIPL environment. The AIPL model is built on the premise of an ideal system being one which does not just consider the individual but also considers groupings of likeminded individuals and their power to influence learner choice. The results show that: (1) There is a positive correlation for using group-learning-paradigms. (2) Using personalisation as a learning aid can help to facilitate individual learning and encourage learning on-line. (3) Using learning styles as a way of identifying and categorising the individuals can improve their on-line learning experience. (4) Using Adaptive Information Retrieval techniques linked to group-learning-paradigms can reduce and improve the problem of mis-matching. A number of approaches for further work to extend and expand upon the work presented are highlighted at the end of the Thesis

Production ascendante d'ontologies légères sur le web sémantique : une application au référencement de sections de cours

RÉSUMÉ Plusieurs initiatives de métadonnées ont été proposées pour améliorer le repérage des contenus sur le Web. Malgré leur niveau de sophistication élevé, aucune des initiatives de métadonnées ne réussit à s'adapter complètement au caractère atomique des objets d'apprentissage. La nature complexe des objets d'apprentissage demande, en effet, l'utilisation de structures de métadonnées flexibles pouvant être définies sur mesure pour répondre au contexte particulier de chaque objet. La définition d'une structure de métadonnées commune exige toutefois un effort de coordination important entre différents acteurs pour définir, maintenir et mettre à jour les éléments de descriptions. Le consensus nécessaire entre ces intervenants rend lui-même encore plus difficile la personnalisation des éléments de descriptions. Il est toutefois possible de réaliser une description fine des objets d'apprentissage en insérant directement des annotations à l'intérieur des contenus Web. Une annotation est une note, une explication, ou tout autre type de remarque externe pouvant être attachée à un document sans toutefois être nécessairement insérée dans ce document. Il est aussi possible de préciser la sémantique d'une annotation en utilisant des descriptions RDF (Resource Description Framework). Le RDF est une recommandation du W3C pour la description des ressources Web. Il s'agit d'un modèle de données pour la description de ressources qui peut donc être considéré, à ce titre, comme un modèle de métadonnées (ou méta-métadonnée). Les expressions RDF se présentent comme des triplets composés d'un sujet, d'un prédicat et d'un objet de relation. Les éléments de triplets RDF servent à indiquer qu'une ressource possède une propriété et une valeur donnée. Une expression RDF peut faire référence à des ontologies pour préciser le sens d'une ressource Web. Une ontologie définit d'une manière formelle les connaissances communes d'un domaine particulier partagées entre différents utilisateurs. Les ontologies jouent ainsi le rôle d'une langue universelle, une sorte d'interlingua, qui permet à des gens ou des applications d'échanger des informations sur une base commune. Ces informations concernent aussi bien les concepts que les rapports qui existent entre les différents éléments de connaissance d'un domaine La conception d'ontologies reste une opération complexe qui demande un travail de réflexion important. Des ontologies réalisées de manière isolée par des individus différents peuvent ainsi donner naissance à des descriptions très différentes d'un même domaine. Une solution pour réduire l'hétérogénéité structurale et sémantique des ontologies consiste à mettre en place des équipes de travail qui réalisent ensemble la sélection et la définition des éléments d'une ontologie commune. Le recours à ces équipes spécialisées implique toutefois les mêmes inconvénients que ceux rencontrés dans la construction des descriptions proposées par les grandes initiatives de métadonnées. Nous pensons qu'il est toutefois possible de réaliser des ontologies consensuelles sans nécessairement impliquer une équipe de conception spécialisée. Sur la base de notre propre expérience, nous avons constaté que lorsqu'un concepteur de cours récupère un contenu déjà annoté, celui-ci se montre aussi généralement intéressé à conserver la valeur des annotations récupérées. Ces mêmes annotations sont aussi souvent réutilisées de nouveau pour réaliser des descriptions supplémentaires. Nous pensons donc qu'il est ainsi possible de favoriser la construction d'ontologies en permettant simplement à des concepteurs de cours d'échanger librement des contenus annotés entre eux tout en permettant à chacun de rajouter/retrancher les descriptions sémantiques rattachées aux annotations récupérées. Nous croyons que les éléments d'ontologies récupérés par chacun seront ainsi systématiquement réutilisés pour favoriser la construction d'ontologies de plus en plus importantes. Nous faisons ainsi l'hypothèse que les emprunts d'annotations réalisés successivement par différents concepteurs de cours se traduisent toujours par un bilan positif entre les ajouts et les retraits réalisés par chacun d'eux, réalisant ainsi un effet de levier positif sur la production globale des annotations. Autrement dit, nous croyons que le nombre de descriptions augmente au fur et à mesure de l'implication d'un nouvel intervenant dans une chaîne de partage. Pour vérifier cette hypothèse, nous avons réalisé une expérience avec huit sujets pour vérifier le taux de réutilisation des annotations et le taux de réutilisation des classes d'ontologie associées à ces mêmes annotations au travers des échanges successifs de contenus entre concepteurs de cours. Nous avons construit un prototype logiciel qui permet la construction et l'échange d'annotations RDF associées à des ontologies OWL (Web Ontology Language). Les huit sujets avaient pour consigne d'échanger entre eux des contenus de cours et de modifier, si nécessaire, les annotations déjà réalisées par les autres. Les actions des différents utilisateurs étaient enregistrées par le logiciel. En étudiant le fichier de journalisation généré par le logiciel, nous avons démontré que le taux de réutilisation des annotations est de 88% alors que celui des classes d'ontologies échangées atteint 99%. Nous avons ainsi découvert l'existence d'un effet de levier important dans la conception de contenus annotés qui facilitera certainement la mise en place définitive du Web sémantique. Les gains de cette découverte sont nombreux : notamment de ne plus être dépendant d'équipes spécialisées pour la production d'ontologies consensuelles, de réduire substantiellement la nécessité d'avoir à recourir à des techniques complexes d'alignement d'ontologies et de favoriser la capture des connaissances directement au niveau des concepteurs de contenu. CONTENU Les initiatives de métadonnées -- Initiatives de collaboration -- Métadonnées pédagogiques -- Problèmes de la personnalisation des structures de métadonnées -- Les annotations -- Annotations électroniques -- Catégorisation -- Les ontologies -- Le Web sémantique -- Resource description framework (RDF) -- OWL -- Architecture -- Problème de description des contenus -- Structure de description des métadonnées -- Annotations manuelles -- Hétérogénéité des descriptions RDF -- Alignement des ontologies -- Acteurs -- Méthodologie Prototype logiciel -- Analyse des résultats -- Durée -- Réutilisation des annotations -- Ontologies produites -- Réutilisation des ontologies -- Annogramme -- Facilité d'utilisation -- Comportement et attitude -- Contribution à l'avancement des connaissances

Exploiting general-purpose background knowledge for automated schema matching

The schema matching task is an integral part of the data integration process. It is usually the first step in integrating data. Schema matching is typically very complex and time-consuming. It is, therefore, to the largest part, carried out by humans. One reason for the low amount of automation is the fact that schemas are often defined with deep background knowledge that is not itself present within the schemas. Overcoming the problem of missing background knowledge is a core challenge in automating the data integration process. In this dissertation, the task of matching semantic models, so-called ontologies, with the help of external background knowledge is investigated in-depth in Part I. Throughout this thesis, the focus lies on large, general-purpose resources since domain-specific resources are rarely available for most domains. Besides new knowledge resources, this thesis also explores new strategies to exploit such resources. A technical base for the development and comparison of matching systems is presented in Part II. The framework introduced here allows for simple and modularized matcher development (with background knowledge sources) and for extensive evaluations of matching systems. One of the largest structured sources for general-purpose background knowledge are knowledge graphs which have grown significantly in size in recent years. However, exploiting such graphs is not trivial. In Part III, knowledge graph em- beddings are explored, analyzed, and compared. Multiple improvements to existing approaches are presented. In Part IV, numerous concrete matching systems which exploit general-purpose background knowledge are presented. Furthermore, exploitation strategies and resources are analyzed and compared. This dissertation closes with a perspective on real-world applications

Ontology mapping and merging through OntoDNA for learning object reusability

The issue of structural and semantic interoperability among learning objects and other resources on the Internet is increasingly pointing towards Semantic Web technologies in general and ontology in particular as a solution provider. Ontology defines an explicit formal specification of domains to learning objects. However, the effectiveness to interoperate learning objects among various learning object repositories are often reduced due to the use of different ontological schemes to annotate learning objects in each learning object repository. Hence, structural differences and semantic heterogeneity between ontologies need to be resolved in order to generate shared ontology to facilitate learning object reusability. This paper presents OntoDNA, an automated ontology mapping and merging tool. Significance of the study lies in an algorithmic framework for mapping the attributes of concepts/ learning objects and merging these concepts/ learning objects from different ontologies based on the mapped attributes; identification of a suitable threshold value for mapping and merging; an easily scalable unsupervised data mining algorithm for modeling existing concepts and predicting the cluster to which a new concept/ learning object should belong, easy indexing, retrieval and visualization of concepts and learning objects based on the merged ontology