Arquitetura para integração de dados interligados abertos à INDE-BR

Resumo: A crescente disponibilidade de dados da web gerou a demanda para que esta seja tratada como uma única base interligada de conhecimento a ser explorada. Adicionalmente, os governos, como grandes produtores de informação essencial, também estão sendo exigidos para que a publique de forma aberta, transparente e processável por máquina. Tais necessidades levaram a criação de um novo paradigma, dos dados interligados abertos, efetivada no governo brasileiro através de iniciativas como a Infraestrutura Nacional de Dados Abertos (INDA) e do portal dados.gov.br. O conhecimento do território surge neste contexto como forte componente na integração de informação de diversas naturezas. A comunidade de informação geoespacial tem uma história de busca por padrões e ações de interoperabilidade desde a década de 1990 já percebendo a necessidade de se superar obstáculos de conflitos sintáticos e semânticos. A arquitetura orientada a serviços vem embasando estes esforços, que culminaram com a criação das Infraestruturas de Dados Espaciais (IDEs), nas quais padrões, políticas públicas, tecnologia e formação de recursos são coordenados em busca da melhoria do compartilhamento e uso da informação geoespacial. No entanto, os dados publicados na Infraestrutura Nacional de Dados Espaciais (INDE-BR) através de serviços web padronizados não consegue ser acessada diretamente no formato orientado a recursos dos dados interligados. Para isso é necessário um conjunto de medidas que englobam a criação e manutenção de ontologias, a disponibilização de formas de publicação compatíveis e a ligação de bases de dados de diversas fontes Neste trabalho, foi proposta uma arquitetura para esta integração, que foi demonstrada através de um caso de uso, definindo ontologias para a divisão político-administrativa brasileira e com o desenvolvimento de um serviço web mediador que transforma dados diretamente de um serviço WFS compatível com a INDE-BR para o formato RDF, este por sua vez compatível com a INDA

Design and Evaluation of Algorithms for Parallel Classification of Ontologies

Description Logics are a family of knowledge representation formalisms with formal semantics. In recent years, DLs have influenced the design and standardization of the Web Ontology Language OWL. The acceptance of OWL as a web standard has promoted the widespread utilization of DL ontologies on the web. One of the most frequently used inference services of description logic reasoners classifies all named classes of OWL ontologies into a subsumption hierarchy. Due to emerging OWL ontologies from the web community consisting of up to hundreds of thousand of named classes and the increasing availability of multi-processor and multi- or many-core computers, the need for parallelizing description logic inference services to achieve a better scalability is expected. The contribution of this thesis has two aspects. On a theoretical level, it first presents algorithms to construct a TBox in parallel, which are independent of a particular DL logic, however they sacrifice completeness. Then, a sound and complete algorithm for TBox classification in parallel is presented. In this algorithm all the subsumption relationships between concepts of a partition assigned to a single thread are found correctly, in other words, correctness of the TBox subsumption hierarchy is guaranteed. Thereafter, we provide an extension of the sound and complete algorithm which is used to handle TBox classification concurrently and more efficiently. This thesis also describes an optimization technique suitable for better partitioning the list of concepts to be inserted into the TBox. On a practical level, a running prototype, Parallel TBox Classifier was implemented for each generation of the classifier based on the above theoretical foundations, respectively. The Parallel TBox Classifier is used to evaluate the practical merit of the proposed algorithms as well as the effectiveness of the designed optimizations against existing state-of-the-art benchmarks. The empirical results illustrate that Parallel TBox Classifier outperforms the Sequential TBox Classifier on real world ontologies with a linear or superlinear speedup factor. Parallel TBox Classifier can form a basis to develop more efficient parallel classification techniques for real world ontologies with different sizes and DL complexities