A Knowledge-Based Approach to Enhance Provision of Location-Based Services in Wireless Environments

Location-Based Services (LBS) are attracting a great interest with the fast expansion of mobile computing nowadays. These services use the user location to customize the offered information. However, most of those services are designed for specific scenarios and goals with implicit knowledge about the application context. As a consequence, hundreds of them are available (even with the same purpose). So, it is difficult for users to choose the most suitable service as they are in charge of knowing/finding the services which will be interesting for them, and handle the information that such services need. In this paper, we present an approach to handle LBS for mobile users which relieves them from knowing and managing the knowledge related to such services. This approach consists of a proposal for the modeling of such information as ontologies, which are handled by an agent-based architecture. Also, we propose to maintain updated the knowledge each mobile device contains by leveraging the exchange of information with others. For accessing the local knowledge, we present an SPARQL-like query language which avoids the ambiguities of natural language. Finally, we propose an approach to translate the user information needs into formal requests expressed in this query language, which could be later processed against the knowledge repositories to obtain the results the user needs

Semantic Keyword-based Search on Heterogeneous Information Systems

En los últimos años, con la difusión y el uso de Internet, el volumen de información disponible para los usuarios ha crecido exponencialmente. Además, la posibilidad de acceder a dicha información se ha visto impulsada por los niveles de conectividad de los que disfrutamos actualmente gracias al uso de los móviles de nueva generación y las redes inalámbricas (e.g., 3G, Wi-Fi). Sin embargo, con los métodos de acceso actuales, este exceso de información es tan perjudicial como la falta de la misma, ya que el usuario no tiene tiempo de procesarla en su totalidad. Por otro lado, esta información está detrás de sistemas de información de naturaleza muy heterogénea (e.g., buscadores Web, fuentes de Linked Data, etc.), y el usuario tiene que conocerlos para poder explotar al máximo sus capacidades. Esta diversidad se hace más patente si consideramos cualquier servicio de información como potencial fuente de información para el usuario (e.g., servicios basados en la localización, bases de datos exportadas mediante Servicios Web, etc.). Dado este nivel de heterogeneidad, la integración de estos sistemas se debe hacer externamente, ocultando su complejidad al usuario y dotándole de mecanismos para que pueda expresar sus consultas de forma sencilla. En este sentido, el uso de interfaces basados en palabras clave (keywords) se ha popularizado gracias a su sencillez y a su adopción por parte de los buscadores Web más usados. Sin embargo, esa sencillez que es su mayor virtud también es su mayor defecto, ya que genera problemas de ambigüedad en las consultas. Las consultas expresadas como conjuntos de palabras clave son inherentemente ambiguas al ser una proyección de la verdadera pregunta que el usuario quiere hacer. En la presente tesis, abordamos el problema de integrar sistemas de información heterogéneos bajo una búsqueda guiada por la semántica de las palabras clave; y presentamos QueryGen, un prototipo de nuestra solución. En esta búsqueda semántica abogamos por establecer la consulta que el usuario tenía en mente cuando escribió sus palabras clave, en un lenguaje de consulta formal para evitar posibles ambigüedades. La integración de los sistemas subyacentes se realiza a través de la definición de sus lenguajes de consulta y de sus modelos de ejecución. En particular, nuestro sistema: - Descubre el significado de las palabras clave consultando un conjunto dinámico de ontologías, y desambigua dichas palabras teniendo en cuenta su contexto (el resto de palabras clave), ya que cada una de las palabras tiene influencia sobre el significado del resto de la entrada. Durante este proceso, los significados que son suficientemente similares son fusionados y el sistema propone aquellos más probables dada la entrada del usuario. La información semántica obtenida en el proceso es integrada y utilizada en fases posteriores para obtener la correcta interpretación del conjunto de palabras clave. - Un mismo conjunto de palabras pueden representar diversas consultas aún cuando se conoce su significado individual. Por ello, una vez establecidos los significados de cada palabra y para obtener la consulta exacta del usuario, nuestro sistema encuentra todas las preguntas posibles utilizando las palabras clave. Esta traducción de palabras clave a preguntas se realiza empleando lenguajes de consulta formales para evitar las posibles ambigüedades y expresar la consulta de manera precisa. Nuestro sistema evita la generación de preguntas semánticamente incorrectas o duplicadas con la ayuda de un razonador basado en Lógicas Descriptivas (Description Logics). En este proceso, nuestro sistema es capaz de reaccionar ante entradas insuficientes (e.g., palabras omitidas) mediante la adición de términos virtuales, que representan internamente palabras que el usuario tenía en mente pero omitió cuando escribió su consulta. - Por último, tras la validación por parte del usuario de su consulta, nuestro sistema accede a los sistemas de información registrados que pueden responderla y recupera la respuesta de acuerdo a la semántica de la consulta. Para ello, nuestro sistema implementa una arquitectura modular permite añadir nuevos sistemas al vuelo siempre que se proporcione su especificación (lenguajes de consulta soportados, modelos y formatos de datos, etc.). Por otro lado, el trabajar con sistemas de información heterogéneos, en particular sistemas relacionados con la Computación Móvil, ha permitido que las contribuciones de esta tesis no se limiten al campo de la búsqueda semántica. A este respecto, se ha estudiado el ámbito de la semántica de las consultas basadas en la localización, y especialmente, la influencia de la semántica de las localizaciones en el procesado e interpretación de las mismas. En particular, se proponen dos modelos ontológicos para modelar y capturar la relaciones semánticas de las localizaciones y ampliar la expresividad de las consultas basadas en la localización. Durante el desarrollo de esta tesis, situada entre el ámbito de la Web Semántica y el de la Computación Móvil, se ha abierto una nueva línea de investigación acerca del modelado de conocimiento volátil, y se ha estudiado la posibilidad de utilizar razonadores basados en Lógicas Descriptivas en dispositivos basados en Android. Por último, nuestro trabajo en el ámbito de las búsquedas semánticas a partir de palabras clave ha sido extendido al ámbito de los agentes conversacionales, haciéndoles capaces de explotar distintas fuentes de datos semánticos actualmente disponibles bajo los principios del Linked Data

Enabling Keyword Search on Linked Data Repositories: An Ontology-Based Approach

The Web is experiencing a continuous change that is leading to the realization of the Semantic Web. Initiatives such as Linked Data have made a huge amount of structured information publicly available, encouraging the rest of the Internet community to tag their resources with it. Unfortunately, the amount of interlinked domains and information is so big that handling it e¿ciently has become really di¿cult for ¿nal users. Thus, we have to provide them with tools to search the needed resources in an easy way. In this paper, we propose an approach to provide users with di¿erent domain views on a general data repository, enabling them to perform both keyword and re¿nement searches. Our system exploits the knowledge stored in ontologies to 1) perform e¿cient keyword searches over a speci¿ed domain, and 2) re¿ne the user’s domain searches. In this way, we enable the de¿nition of di¿erent semantic views on Linked Data datasets without having to change the original semantics. We present a prototype of our approach that focuses on the case of DBpedia, which provides a semantic way to access to Wikipedia

Visualizador de ontologías basado en un razonador de lógica descriptiva

Durante los últimos años, la Web está evolucionando en lo que se denomina la Web Semántica. En esta nueva Web, los contenidos pasan a ser entendidos y procesados por los ordenadores para automatizar y mejorar distintas tareas. Esto se consigue mediante la adición de información semántica a dichos contenidos. Dicha información es ofrecida por las ontologías, definidas por Tomas Grüber como la "especificación de una conceptualización", que permiten modelar y definir distintas vistas del mundo de manera que el ordenador pueda entenderlas y manipularlas. Actualmente, el formalismo más extendido para la definición de ontologías son los llamados lenguajes Description Logics (DLs). Los DLs ofrecen un marco teórico que permite la existencia de razonadores, programas que permiten razonar e inferir nuevos hechos sobre las ontologías, encontrar relaciones no explícitas, clasificar los conceptos e instancias de las ontologías, o encontrar inconsistencias en los modelos, entre otras tareas. Este formalismo es el que se encuentra tras el estándar W3C de representación de ontologías: OWL (Web Ontology Language). Asimismo, el correcto modelado y uso de una ontología recae en el conocimiento del conjunto de conceptos y relaciones a representar, y en su dominio sobre la alta complejidad de los formalismos de los DLs. Por tanto, es vital un visualizador que ayude tanto al creador encontrando posibles fallos de modelado (inconsistencias) como a desarrolladores que pretendan entender y utilizar ontologías de terceros. El objetivo de este PFC ha sido por tanto la realización de un visualizador de ontologías semánticamente expresivo. El problema de encontrar una representación visual acorde a la complejidad de estos esquemas no es nuevo. Existen diversos visualizadores con aproximaciones muy diferentes con sus puntos fuertes y débiles. Con el visualizador propuesto se ha pretendido suplir esas carencias que van desde la ausencia de apoyo sobre un razonador a la omisión de entidades como clases anónimas o la representación de la jerarquía de propiedades en el mismo esquema. Para llevarlo a cabo ha sido vital la experiencia del grupo SID en el campo. Con el visualizador se ha conseguido: Ofrecer un lenguaje visual expresivo y semánticamente correcto que facilite el entendimiento de la ontología.Permitir observar la jerarquía de conceptos o clases, así como las clases anónimas que puedan surgir de la definición de éstos. Permitir al usuario ocultar parcialmente el grafo, de modo que pueda centrarse en los aspectos que más le interesen. Modificar la disposición de los elementos en pantalla para dejarlos según las preferencias personales. Ser capaz de guardar el estado visual y la configuración en ficheros XML, para poder restaurarlo en futuras sesiones. Exportar como distintos tipos de imagen (JPG y PNG) para poder visualizar posteriormente con un visor de imágenes. Añadir la jerarquía de roles y propiedades sobre el grafo. Poder listar instancias de las distintas clases. Interactuar con los distintos elementos: Desplazar nodos a voluntad, ocultar subníveles de estos, las propiedades asociadas, mostrar información adicional al de la entidad que tiene el foco de atención, realizar zoom sobre el grafo, etc. Además se ha planteado el desarrollo del mismo como aplicación propia y como plug-in de la plataforma Protégé. La decisión de la integración en Protégé, como plug-in viene justificada por el aumento de usabilidad que supone en un entorno de edición ampliamente extendido en la comunidad de la Web Semántica. Como lenguaje de programación, se ha utilizado Java, dado que tanto Protégé como la API más extendida (OWLAPI) están desarrollados en dicho lenguaje. Por otro lado, se hace uso intensivo de razonadores DL explotando sus capacidades para ofrecer información relevante para la explicación de la ontología. La selección de éstos viene dada por su compatibilidad con OWLAPI (Pellet, Hermit, Fact++ y RacerPro, entre otros)

Handling location uncertainty in probabilistic location-dependent queries

Location-based services have motivated intensive research in the field of mobile computing, and particularly on location-dependent queries. Existing approaches usually assume that the location data are expressed at a fine geographic precision (physical coordinates such as GPS). However, many positioning mechanisms are subject to an inherent imprecision (e.g., the cell-id mechanism used in cellular networks can only determine the cell where a certain moving object is located). Moreover, even a GPS location can be subject to an error or be obfuscated for privacy reasons. Thus, moving objects can be considered to be associated not to an exact location, but to an uncertainty area where they can be located. In this paper, we analyze the problem introduced by the imprecision of the location data available in the data sources by modeling them using uncertainty areas. To do so, we propose to use a higher-level representation of locations which includes uncertainty, formalizing the concept of uncertainty location granule. This allows us to consider probabilistic location-dependent queries, among which we will focus on probabilistic inside (range) constraints. The adopted model allows us to develop a systematic and efficient approach for processing this kind of queries. An experimental evaluation shows that these probabilistic queries can be supported efficiently

Generación procedural de niveles para videojuegos action-RPG.

Este TFG se trata de un proyecto personal presentado por el alumno y que el futuro será ampliado. En éste se explora formas de generación de mundo para un videojuego de mundo abierto, donde el jugador podrá interactuar con el entorno libremente. Este proyecto cuenta con elementos de RPG, como son las estadísticas, y elementos de roguelike. En el desarrollo de este TFG nos hemos centrado sobre todo en esto. En estos videojuegos se suelen generar laberintos divididos en pisos con una dificultad creciente, en nuestro caso buscamos adaptar esto al mundo abierto que generemos, por lo que tenemos que diseñar una algoritmo que se encargue de generar la dificultad. Los objetivos del trabajo son los siguientes: generación de un mundo abierto, creación de un algoritmo de generación de dificultad y el diseño de una plantilla para la construcción de personajes, objetos y habilidades. Junto a este proyecto se ha desarrollado una primera versión del proyecto que contiene la generación de mundos abiertos y la implementación del algoritmo de generación de dificultad.<br /

Sistema de extracción de información semántica de la DBpedia

Hoy en día, nos podemos encontrar cada vez con más información en la Web. Los usuarios, con la llamada Web 2.0, se han vuelto también proveedores de información y cada vez son más los datos disponibles en Internet. La Web Semántica dota toda ésta información de semántica y relaciones, de manera que éstos recursos, hasta ahora sólo consumibles por seres humanos, pueden ser entendidos y tratados por máquinas. Para poder dar formato semántico a los recursos presentes en la Web se usan ontologías, que denen de una manera exhaustiva y rigurosa el modelo conceptual de uno o varios dominios dados. Éstas son utilizadas para etiquetar distintos tipos de recursos de manera que los contenidos pasen a ser procesables por los computadores, pasando a formar parte de esta forma de la Web Semántica, donde los recursos se encuentran estructurados según dichas ontologías. La aparición de estos datos estructurados abre un nuevo camino para las técnicas de Information Retrieval (IR). En este momento, estas técnicas básicamente se realizan como búsquedas sintácticas y probabilísticas, buscando exclusivamente por lexemas y realzando el peso de los resultados más populares en cada búsqueda. El objetivo de este proyecto ha sido el diseño e implementación de una solución de búsqueda híbrida basada en keywords que utiliza la semántica de los recursos para enfocar la búsqueda y posibilitar la búsqueda sobre datos estructurados. Llamamos a este tipo de búsqueda híbrida ya que utiliza técnicas sintácticas y semánticas. Esto se ha implementado sobre un servicio web con los métodos necesarios para poder realizar búsquedas sobre el dominio denido por el usuario. El sistema permite al usuario realizar búsquedas de este tipo sin necesidad de disponer del conocimiento sobre lenguajes de consulta formales que este tipo de búsqueda normalmente requieren. Para realizar tales búsquedas ha sido necesario realizar el aprendizaje de diversas tecnologías hasta ahora no utilizadas durante la carrera. Entre estas tecnologías destacan primero los lenguajes de modelado semántico propuestos por el W3C: OWL y RDF. OWL es un lenguaje para la representación de ontologías basado en Lógicas Descriptivas (Description Logics, DL), mientras que RDF es un lenguaje de modelado de conocimiento con menor expresividad destinado a describir recursos de acuerdo a vocabularios u ontologías externas. El lenguaje RDF ha sido tomado como estándar por la iniciativa Linked Data para la publicación de datos. Dicha iniciativa propone la publicación de datos de manera que éstos queden vinculados semánticamente entre sí. Después de estudiar la relación entre RDF y OWL y su correcto uso, se estudió el lenguaje de consultas SPARQL, sucesor semántico de SQL y lenguaje estándar del W3C para la consulta sobre RDF. Las consultas SPARQL en este proyecto se realizan sobre uno de los puntos de acceso a la DBPedia. Dicho proyecto se dedica a la extracción automática de información semántica de la Wikipedia y actualmente es un referente por la cantidad de datos de los que dispone. Aunque DBPedia dispone de una cantidad de datos considerable, estos están etiquetados según varias ontologías, proporcionando cada una una visión distinta de los contenidos o, como ocurre a menudo, la misma visión doblemente etiquetada o con sutiles diferencias; el estudio de este problema para poner en valor la cantidad de datos que proporciona la iniciativa Linked Data también forma parte del proyecto con objeto de conseguir una recuperación de datos más útil de datos. Por las especificaciones de un proyecto paralelo, el cual requería de este PFC como punto para recuperar información, y con los conocimientos adquiridos durante la fase de aprendizaje, se ha decidido crear un servicio web con diversos métodos que permitan la realización de estas búsquedas de manera desacoplada y general, de manera que el sistema desarrollado no sólo sirviese como punto de acceso para el proyecto paralelo y en el dominio particular especicado (en este caso, el dominio de la mecánica de uidos), sino que este pudiese ser usado en cualquier otro dominio y en otras herramientas con diversos propósitos

The serializable and incremental semantic reasoner fuzzyDL

Serializable and incremental semantic reasoners make it easier to reason on a mobile device with limited resources, as they allow the reuse of previous inferences computed by another device without starting from scratch. This paper describes an extension of the fuzzy ontology reasoner fuzzyDL to make it the first serializable and incremental semantic reasoner. We empirically show that the size of the serialized files is smaller than in another serializable semantic reasoner (JFact), and that there is a significant decrease in the reasoning time

Navegación visual por datos semánticos guiada por agente software

Desde los inicios de la Web 2.0, los usuarios llevan años no solo consumiendo sino proveyendo información, aumentando el contenido existente en la Web. Desde la aparición de la Web 3.0, se busca que las computadoras sean capaces de entender esa información tradicionalmente orientada al consumo humano. LaWeb 3.0 dota a la información de semántica y relaciones entre los datos para conseguir que los propios ordenadores sean capaces de entender y procesar la información de la Web, favoreciendo nuevas técnicas de búsqueda y clasificación, aliviando así las tareas del usuario. Para estructurar los datos y dotarles de semántica, el W3C ha publicado diversas recomendaciones, como el uso de un lenguaje descripción de recursos (RDF) y un lenguaje de especificación de esquemas (Ontología). Tras estructurar los datos de la web, dotarles de semántica e interconectarlos, se obtienen los Datos Enlazados o Linked Data. La Web Semántica trabaja con los datos enlazados, creando la llamada Web of Data. Los datos enlazados son creados para ser entendidos y procesados por máquinas, no por personas. El hecho de estar estructurados, permiten crear herramientas más inteligentes, como navegadores o exploradores. En este proyecto se ha utilizado el paradigma y los datos de la Web 3.0 para crear una herramienta capaz de navegar por los datos semánticos y transformarlos de tal forma que el ser humano sea capaz de trabajar con ellos sin perder la ventaja de los datos enlazados sobre las máquinas. El objetivo de este trabajo es integrar y mejorar distintas herramientas para desarrollar un agente software que disponga de los medios necesarios para facilitar la navegación sobre datos enlazados. Para que el usuario interactúe con el agente, la interfaz utilizada se basará en una navegación por grafo. Esta visualización debe ser capaz de comprimir visualmente la vasta información de la Web of Data, simplificando la navegación por la misma y facilitando la comprensión semántica de los datos de interés del usuario. Para ello se parte de VOX, un agente software que permite hacer búsquedas semánticas sobre la DBPedia. Se mejoran los aspectos visuales (cambiar las metáforas de interacción, mejorar y añadir elementos visuales para mejorar la comprensión del usuario, ordenación espacial de la búsqueda), se crean elementos extra para el apoyo a las búsquedas (creación de migas de pan, búsqueda por palabras clave) y se añade un registro de acciones para mejorar las búsquedas iniciales de los usuarios