Reasoning-Supported Quality Assurance for Knowledge Bases

The increasing application of ontology reuse and automated knowledge acquisition tools in ontology engineering brings about a shift of development efforts from knowledge modeling towards quality assurance. Despite the high practical importance, there has been a substantial lack of support for ensuring semantic accuracy and conciseness. In this thesis, we make a significant step forward in ontology engineering by developing a support for two such essential quality assurance activities

A Cooperative Approach for Composite Ontology Matching

Ontologies have proven to be an essential element in a range of applications in which knowl-edge plays a key role. Resolving the semantic heterogeneity problem is crucial to allow the interoperability between ontology-based systems. This makes automatic ontology matching, as an anticipated solution to semantic heterogeneity, an important, research issue. Many dif-ferent approaches to the matching problem have emerged from the literature. An important issue of ontology matching is to find effective ways of choosing among many techniques and their variations, and then combining their results. An innovative and promising option is to formalize the combination of matching techniques using agent-based approaches, such as cooperative negotiation and argumentation. In this thesis, the formalization of the on-tology matching problem following an agent-based approach is proposed. Such proposal is evaluated using state-of-the-art data sets. The results show that the consensus obtained by negotiation and argumentation represent intermediary values which are closer to the best matcher. As the best matcher may vary depending on specific differences of multiple data sets, cooperative approaches are an advantage. *** RESUMO - Ontologias são elementos essenciais em sistemas baseados em conhecimento. Resolver o problema de heterogeneidade semântica é fundamental para permitira interoperabilidade entre sistemas baseados em ontologias. Mapeamento automático de ontologias pode ser visto como uma solução para esse problema. Diferentes e complementares abordagens para o problema são propostas na literatura. Um aspecto importante em mapeamento consiste em selecionar o conjunto adequado de abordagens e suas variações, e então combinar seus resultados. Uma opção promissora envolve formalizara combinação de técnicas de ma-peamento usando abordagens baseadas em agentes cooperativos, tais como negociação e argumentação. Nesta tese, a formalização do problema de combinação de técnicas de ma-peamento usando tais abordagens é proposta e avaliada. A avaliação, que envolve conjuntos de testes sugeridos pela comunidade científica, permite concluir que o consenso obtido pela negociação e pela argumentação não é exatamente a melhoria de todos os resultados individuais, mas representa os valores intermediários que são próximo da melhor técnica. Considerando que a melhor técnica pode variar dependendo de diferencas específicas de múltiplas bases de dados, abordagens cooperativas são uma vantagem