Uma abordagem estrutural para calcular similaridade entre conceitos de ontologias

O problema da compatibilização entre ontologias ainda é um problema aberto. Para tratar esse problema, apresentamos o algoritmo implementado no sistema GNoSIS. Nossa solução faz uso tanto de técnicas sintáticas quanto semânticas numa abordagem estrutural, facilitando o mapeamento ou alinhamento entre ontologias de diferentes domínios. Esse algoritmo se utiliza de diferentes funções de similaridade e calcula o grau de similaridade entre os conceitos de forma recursiva, calculando o resultado da função de similaridade entre dois conceitos com base no grau de similaridade total entre os conceitos que possuem parentesco próximo. Uma validação da abordagem é apresentada neste artigo

Framework baseado em conhecimento para análise de rede de colaboração científica

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2015.Entender a configuração da colaboração científica em um ambiente de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) permite a tomada de decisão em vários níveis, desde o individual até o estratégico. Análise de Redes Sociais (ARS) é um dos métodos utilizados analisar redes de colaboração científica. Nele uma rede é usualmente representada como um grafo ou matriz, o que carece de semântica e não permite que sejam analisadas características adicionais dessa rede. Ao analisar exclusivamente a estrutura da rede através das métricas de ARS, não contemplando o conteúdo dos artefatos oriundos da colaboração, perde-se um insumo importante que pode contribuir nesta análise. Percebe-se também que tarefas de análise de rede de colaboração científica são intensivas em conhecimento, pois requerem o conhecimento de um especialista, nem sempre disponível, de como realizar as tarefas. Conduzido pela abordagem metodológica Design Science Research, este trabalho apresenta uma proposição de representação ontológica de conhecimentos necessários ? conhecimento de domínio, conhecimento de tarefa e solução de tarefa ? para a realização de um conjunto de dezoito tarefas de análise de rede de colaboração, juntamente com um conjunto de artefatos para armazenamento e recuperação de dados dessas representações combinados em um framework de conhecimento para análise de rede de colaboração científica. A abordagem de modelagem de conhecimento é inspirada na noção de Problem-Solved Method (PSM) e utiliza a técnica de decomposição de tarefa (task-structure). O framework oferece artefatos de representação de conhecimento e módulos de implementação que podem ser reutilizados em outros contextos ou aplicações. Ele foi avaliado junto a gestores de Programas de Pós-Graduação onde verificou-se que as tarefas são relevantes e que os resultados possuem um grau de confiança alto. As ações de gestão propostas para as tarefas indicam a aplicabilidade como instrumento de gestão pois seus resultados evidenciam a realidade de um contexto de colaboração científica, baseado em produções em coautoria, e podem ser utilizados como insumo para a tomada de decisão por gestores, pesquisadores e comunidade do ambiente analisado.Abstract : Understanding the configuration of scientific collaboration in a research and development (R&D) environment enables decision making at various levels, from the individual to the strategic. Social Network Analysis (SNA ) is one of the methods used to analyze scientific collaboration networks. In it, a network is usually represented as a graph or matrix , which lacks semantics and do not allow additional features of this network to be analyzed. By analyzing exclusively the structure of the network while not contemplating the content of the artifacts resulting from the collaboration, one may lose an important input that can contribute to the analysis of such network. It may also be noted that the analysis tasks of scientific collaboration networks are knowledge intensive because they require the knowledge of an expert, not always available, as to how to perform the tasks. Based on the arguments presented and guided by methodological approach named Design Science Research, this work presents a proposition of ontological knowledge representation - domain knowledge, task knowledge and task solution - required to carry out a set of eighteen tasks for analysis of collaboration along with a set of artifacts for storing and retrieving data from these representations combined into a knowledge framework for scientific collaboration network analysis. The knowledge modeling approach is inspired by the notion of Problem Solved-Method (PSM) and uses the task decomposition technique (task-structure). The framework provides knowledge representation artifacts and implementation modules that can be reused in other contexts or applications. He was evaluated by Graduate Program coordinators where it was found that the tasks are relevant, and that the results have a high level of reliability. The actions of management proposals for the tasks indicate the applicability as a management tool because their results show the reality of a scientific collaboration context, based on co-authorship, and can be used as input for decision making by managers, researchers and community of the analyzed environment

Um modelo baseado em ontologia para suporte a tarefa intensiva em conhecimento de recomendação

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2015.A evolução da Web tem propiciado uma mudança no comportamento de seus usuários, de consumidores para produtores de informação. Esta mudança trouxe consigo alguns desafios, dentre eles, o aumento exponencial de conteúdo, o que em muitos contextos promove dificuldades de escolha por parte dos usuários. A partir deste cenário iniciaram-se estudos com a finalidade de contribuir na filtragem do excesso de informação, surgindo os Sistemas de Recomendação. Com a evolução dos Sistemas de Recomendações surgiram diversas abordagens com o intuito de atender as demandas existentes. Uma dessas abordagens utiliza-se de estruturas semânticas sendo classificada como Sistemas de Recomendação baseados em Conhecimento. Em sua maioria fazem uso de ontologias e realizam recomendações a partir do conhecimento de um domínio específico. Porém, utilizadas de forma isolada as ontologias de domínio não possuem a capacidade de suportar o processo de recomendação como um todo. Diante disso, o presente trabalho propõe um modelo de representação do conhecimento capaz de lidar com a tarefa intensiva em conhecimento de recomendação. A partir desta premissa uma metodologia de construção de ontologias foi utilizada para modelar uma ontologia de domínio. Adicionalmente, foi proposta uma ontologia de tarefa de modo que tarefas genéricas possam ser especificadas. A integração das ontologias possibilitou que algumas abordagens de recomendação fossem executadas. O modelo proposto demonstra-se consistente uma vez que foi capaz de responder as questões de competências elaboradas na fase de modelagem. Apresenta também, a capacidade de tratar itens de forma genérica, podendo ser aplicado em diversos contextos. Ressalta-se ainda que a integração entre as ontologias de domínio e tarefa se mostra adequada, propiciando recomendações que visam auxiliar no processo de decisão.Abstract : The evolution of the Web has promoted a change in the behavior of its users from consumers to producers of information. This change brought with it some challenges, among them, the exponential growth of content which in many contexts generates difficulties of choice for users. From this scenario studies were started in order to contribute on information filtering, so emerging the Recommender Systems. With the development of it appeared several approaches to meet the existing demand. One of these approaches makes use of semantic structures being classified as Knowledge-based Recommender Systems. Mostly makes use of ontologies and carry out recommendations from the knowledge of a specific domain. However, if used alone domain ontology does not have the ability to support the recommendation process as a whole. Therefore, this work proposes a knowledge representation model able to handle the knowledge intensive task on recommendation. From this premise a methodology for building ontology was used to build a domain ontology. In addition, we propose an ontology task aiming to specify tasks in a generic way. The ontologies integration enabled that some recommendation approaches were implemented. The proposed model has demonstrated consistency since it was able to answer the competence questions elaborated in the modeling phase. It also shows the ability to process items generally, supporting its application in different contexts. Finally, we state that the integration of domain and task ontologies seems adequate providing recommendations to assist in decision making process

Folkoncept: método de suporte à modelagem conceitual de ontologias a partir da aquisição de conhecimentos de folksonomias

In this work, we present a method called Folkoncept for supporting conceptual modeling of ontologies starting with knowledge acquisition based on folksonomies. The method aims at helping actors enrolled in the development process in eliciting terms and in the modeling choice of how to represent these terms in the ontology. The objective of applying the Folkoncept method is to reduce the knowledge acquisition bottleneck through ontology learning techniques based on folksonomies. Folkoncept reaches three activities of the development process: knowledge acquisition, conceptual modeling, and evaluation, the latter being integrated into the conceptual modeling activity. With relation to the knowledge acquisition, Folkoncept deals with the retrieval, representation, and enrichment of terms (tags) coming from a folksonomy resulting from a social process of tagging performed by the actors involved in the ontology development process. In the conceptual modeling activity, Folkoncept helps the ontology designer to transform folksonomy’s tags into elements of the ontology being developed. In the ontology evaluation activity, the method helps ontology designers to validate the new elements that are suggested by the ontology learning method. In addition, the Folkoncept reduces the difficulty in using the OntoClean methodology making its use transparent to the ontology designer. Folkoncept was evaluated by means of ontology development experiments realized in a controlled environment by teams composed by ontology designers coming from the area of computing. Some teams worked with a prototype system that implements the Folkoncept. Results obtained by these teams were compared with the results from teams working without the system. The comparison was performed through metrics that show that the Folkoncept helped ontology designers to develop more descriptive ontologies with fewer errors with relation to the idealized taxonomies of OntoClean.Neste trabalho, apresenta-se um método para o desenvolvimento de ontologias a partir de folksonomias. O objetivo do método é auxiliar os atores envolvidos no processo de desenvolvimento na elicitação de termos a serem representados na ontologia e na tomada de decisão de como modelar tais termos. Busca-se, pela aplicação do método, reduzir o gargalo na aquisição de conhecimentos empregando-se técnicas de aprendizado de ontologias a partir de folksonomias. O método atinge três atividades do processo de desenvolvimento de ontologias: aquisição de conhecimentos, modelagem conceitual e avaliação das ontologias, sendo este último integrado à modelagem conceitual. Na aquisição de conhecimentos, o método trata da recuperação, representação e enriquecimento das etiquetas (termos) presentes nas folksonomias originadas de um processo social de etiquetagem realizado pelos atores envolvidos no desenvolvimento da ontologia. Na modelagem conceitual, auxilia o projetista a transformar as etiquetas das folksonomias em elementos da ontologia em desenvolvimento, ou seja, na modelagem de novos elementos. Na avaliação de ontologias, o método auxilia os projetistas na validação dos novos elementos que são sugeridos pelo método de aprendizado. Além disso, o método diminui a dificuldade em utilizar a metodologia OntoClean tornando sua aplicação transparente ao projetista. A avaliação do método foi realizada por meio de experimentos de desenvolvimento de ontologias em um ambiente controlado. Participaram dos experimentos equipes compostas por projetistas da área da computação, sendo que algumas equipes trabalharam com um protótipo que implementa o método e outras não. A avaliação foi realizada por meio de métricas que comprovaram que o sistema auxiliou os projetistas a desenvolverem ontologias mais descritivas e com número menor de erros de formalismo

Use of LSH functions for conceptual search based on ontologies

Orientador: Maurício Ferreira MagalhãesTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O volume de dados disponíveis na WWW aumenta a cada dia. Com o surgimento da Web Semântica, os dados passaram a ter uma representação do seu significado, ou seja, serem classificados em um conceito de um domínio de conhecimento, tal domínio geralmente definido por uma ontologia. Essa representação, apoiada em todo o ferramental criado para a Web Semântica, propicia a busca conceitual. Nesse tipo de busca, o objetivo não é a recuperação de um dado específico, mas dados, de diversos tipos, classificados em um conceito de um domínio de conhecimento. Utilizando um índice de similaridade, é possível a recuperação de dados referentes a outros conceitos do mesmo domínio, aumentando a abrangência da busca. A indexação distribuída desses dados pode fazer com que uma busca conceitual por similaridade se torne muito custosa. Existem várias estruturas de indexação distribuída, como as redes P2P, que são empregadas na distribuição e compartilhamento de grandes volumes de dados. Esta tese propõe a utilização de funções LSH na indexação de conceitos de um domínio, definido por uma ontologia, mantendo a similaridade entre eles. Dessa forma, conceitos similares são armazenados próximos um dos outros, tal conceito de proximidade medida em alguma métrica, facilitando a busca conceitual por similaridadeAbstract: The volume of data available in the WWW increases every day. The Semantic Web emerged, giving a representation of the meaning of data, being classified in a concept of a knowledge domain, which is generally defined using an ontology. This representation, based in all the tools created for the Semantic Web, possibilitates the conceptual search. In this type of search, the goal is not to retrieve a specific piece of data, but several data, of several types, classified in a concept of an ontology. Using a similarity level, the retrieval of data that refer to other concepts of the domain is also possible, making the search broader. The distributed indexing of all these data may turn the conceptual search costly. The Internet holds several structures of distributed indexing, such as P2P networks, which are used in the distribution and sharing of huge volumes of data. This thesis presents how it is possible to use LSH functions to generate identifiers to concepts of a domain, defined using an ontology, keeping their similarity. This way, similar concepts are stored near each other, such distance measured in some metric, turning the conceptual search by similarity easierDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétric

Medidas de semelhança semântica aplicadas às ontologias geográficas

Tese de mestrado em Engenharia Informática, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2010É cada vez mais recorrente o uso da Internet na procura de informação específica, sendo que muitas vezes essa procura assenta em contextos geográficos. A presente tese descreve o trabalho desenvolvido no âmbito do projecto GREASE, que estuda métodos de recuperação e extracção de informação geográfica para grandes colecções de texto, com ênfase na Web. Este trabalho baseou-se na implementação de várias medidas de semelhança semântica aplicadas às ontologias geográficas. Estas medidas foram anteriormente desenvolvidas e aplicadas no âmbito da Linguagem Natural e da Bioinformática. O objectivo desta tese passou igualmente pela aplicação destas medidas no desenvolvimento de estratégias de desambiguação de termos geográficos que partilham o mesmo nome. Elaborou-se, ainda, um estudo que pretendeu averiguar, entre as medidas de semelhança semântica, quais as que melhor se adaptariam a uma ontologia geográfica. Sugeriu-se que as medidas mais eficazes são aquelas que usam o MICA ou o GRASM para fazer diferenciação entre pares de termos de valor de conteúdo de informação semelhantes. Adicionalmente, foi realizada a desambiguação de referências geográficas extraídas de um “site” da Web através de conhecimento ontológico e do uso das medidas de semelhança semântica.The use of the Internet in the search of specific information is increasingly recurrent and often based on geographical contexts. The information on the Web is vast and scattered and giving a meaning to that information through the use of ontologies has been a natural evolution of the research methods. This thesis describes the work developed under the GREASE project, which studies methods of Web based information retrieval and extraction for large collections of text with emphasis on the Web. The work that has been carried out analyses the implementation of several semantic similarity measures that were previously developed under the Natural Language and the Bioinformatics research in order to be applied to geographic ontologies. Therefore, we developed strategies for disambiguation of geographical terms that share the same name. Moreover, a study on how to find which of the semantic similarity methods can better adapt to a geographical ontology was also carried out. The results of this study suggest that measures of semantic similarity that better fit the geographical ontology used in the project GREASE are those that use MICA or GRASM approach to differentiate between pairs of terms with similar value of information content. Additionally, it was also possible to perform disambiguation of geographical references from a Web site using ontological knowledge and the use of Semantic Similarity Measures

Um método para determinar a equivalência semãntica entre esquemas GML

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computaçã

Anotação ad-hoc de conteúdos audiovisuais : reutilização de descritores de baixo e alto nível para extracção de conhecimento

Tese de mestrado. Engenharia Informática. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 200

Adaptação apoiada por Composição de Serviços em Ambientes Ubíquos Sensíveis ao Contexto

Com o aumento da estimativa de vida populacional está se evidenciando a necessidade de aplicações inteligentes que possam auxiliar o cidadão na sua vida diária. Ambientes para vivência assistida estão surgindo como uma opção para a geração destas aplicações, estes ambientes devem ter a tecnologia como aliado do cidadão, facilitando e auxiliando em questões de preferências e urgências médicas. Aplicações com o propósito de assistir o cidadão em seu ambiente de vivência buscam detectar situações de interesse para tomar ações proativas em nome do cidadão. Estas adaptações do ambiente frente a situações detectadas são feitas através dos serviços que este ambiente fornece. Este trabalho aborda a concepção de sistemas inteligentes para auxílio às atividades diárias, bem como monitoramento para inferência de situações críticas de saúde, assim buscando identificar qual o serviço certo, no momento certo, para a pessoa certa, frente a situações detectadas, assim adaptando o ambiente frente às necessidades do cidadão