Expert System for Crop Disease based on Graph Pattern Matching: A proposal

Para la agroindustria, las enfermedades en cultivos constituyen uno de los problemas más frecuentes que generan grandes pérdidas económicas y baja calidad en la producción. Por otro lado, desde las ciencias de la computación, han surgido diferentes herramientas cuya finalidad es mejorar la prevención y el tratamiento de estas enfermedades. En este sentido, investigaciones recientes proponen el desarrollo de sistemas expertos para resolver este problema haciendo uso de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial, como inferencia basada en reglas, árboles de decisión, redes bayesianas, entre otras. Además, los grafos pueden ser usados para el almacenamiento de los diferentes tipos de variables que se encuentran presentes en un ambiente de cultivos, permitiendo la aplicación de técnicas de minería de datos en grafos, como el emparejamiento de patrones en los mismos. En este artículo presentamos una visión general de las temáticas mencionadas y una propuesta de un sistema experto para enfermedades en cultivos, basado en emparejamiento de patrones en grafos.For agroindustry, crop diseases constitute one of the most common problems that generate large economic losses and low production quality. On the other hand, from computer science, several tools have emerged in order to improve the prevention and treatment of these diseases. In this sense, recent research proposes the development of expert systems to solve this problem, making use of data mining and artificial intelligence techniques like rule-based inference, decision trees, Bayesian network, among others. Furthermore, graphs can be used for storage of different types of variables that are present in an environment of crops, allowing the application of graph data mining techniques like graph pattern matching. Therefore, in this paper we present an overview of the above issues and a proposal of an expert system for crop disease based on graph pattern matching

Adaptação de serviços web para a personalização de alertas precoces em agricultura

Early warning systems are designed to inform the largest number of users, such as a country or a region, about a risky situation. However, in specific domains such as agriculture, it is commonly required for these alerts to be more specific according to the crops location and their properties. Consequently, the web services of these systems must be adapted. On the other hand, the enterprise services bus, with its mediation capabilities (such as message transformation and routing), and complex event processing with their monitoring characteristics, can be integrated to meet the adaptation requirements of web services at runtime. This paper presents an improvement for an early warning system for coffee production that, according to the area in which a crop is located and its phenology, manages the adaptation of alerts for coffee rust, based on the integration of an enterprise services bus and a complex events processing.Los sistemas de alerta temprana están diseñados para informar a un gran número de usuarios —un país o  na región— sobre una situación de riesgo. Sin embargo, en dominios específicos como la agricultura suele requerirse que estos sean más específicos, de acuerdo con la ubicación del cultivo y sus propiedades. Por lo tanto, los servicios web de estos sistemas requieren adaptarse. Así mismo, el bus de servicios empresariales con sus capacidades de mediación, así como el procesamiento de eventos complejos con sus características de monitorización, pueden integrarse para cumplir con los requisitos de adaptación de los servicios web en tiempo de ejecución. Este articulo presenta la adaptación de los servicios web de acuerdo con la ubicación de un cultivo y su fenología, manejando la adaptación de alertas  ara la roya en el café, con base en la integración del bus de servicios empresariales y el procesamiento de eventos complejos. Os sistemas de alerta precoce estão desenhados para informar a um grande número de usuários —um país ou uma região— sobre uma situação de risco. No entanto, em domínios específicos como a agricultura costuma-se requerer que estes sejam mais específicos, de acordo com a localização do cultivo e suas propriedades. Portanto, os serviços web desses sistemas requerem adaptar-se. Desse modo, o Enterprise Service Bus com suas capacidades de mediação, bem como o processamento de eventos complexos com suas características de monitoramento podem ser integrados para cumprir os requisitos de adaptação dos serviços web em tempo de execução. Este artigo apresenta a adaptação dos serviços web de acordo com a localização de um cultivo e sua fenologia, gerenciando a adaptação de alerta para a ferrugem no café, com base na integração do Enterprise Service Bus e o processamento de eventos complexos.&nbsp

Expert System for Crop Disease based on Graph Pattern Matching: A proposal

Para la agroindustria, las enfermedades en cultivos constituyen uno de los problemas más frecuentes que generan grandes pérdidas económicas y baja calidad en la producción. Por otro lado, desde las ciencias de la computación, han surgido diferentes herramientas cuya finalidad es mejorar la prevención y el tratamiento de estas enfermedades. En este sentido, investigaciones recientes proponen el desarrollo de sistemas expertos para resolver este problema haciendo uso de técnicas de minería de datos e inteligencia artificial, como inferencia basada en reglas, árboles de decisión, redes bayesianas, entre otras. Además, los grafos pueden ser usados para el almacenamiento de los diferentes tipos de variables que se encuentran presentes en un ambiente de cultivos, permitiendo la aplicación de técnicas de minería de datos en grafos, como el emparejamiento de patrones en los mismos. En este artículo presentamos una visión general de las temáticas mencionadas y una propuesta de un sistema experto para enfermedades en cultivos, basado en emparejamiento de patrones en grafos.For agroindustry, crop diseases constitute one of the most common problems that generate large economic losses and low production quality. On the other hand, from computer science, several tools have emerged in order to improve the prevention and treatment of these diseases. In this sense, recent research proposes the development of expert systems to solve this problem, making use of data mining and artificial intelligence techniques like rule-based inference, decision trees, Bayesian network, among others. Furthermore, graphs can be used for storage of different types of variables that are present in an environment of crops, allowing the application of graph data mining techniques like graph pattern matching. Therefore, in this paper we present an overview of the above issues and a proposal of an expert system for crop disease based on graph pattern matching

Semantic enrichment and inference of relationships in an online social network

The relationships among users in an online social network helps to build a graph that represents the structure. In turn, the semantic enrichment of connections between users provides a higher level of meaning to these relationships, which is an advantage when modeling the internal behavior of a social network. Several researches argue that the use of ontologies in the modeling of social networks, makes that the inference of information on the relationship between users is not inconsistent. However, several authors do not consider the various types of relationships implicitly present in an online social networking. So, in order to overcome the problems posed, in this article we propose a tool that aims to generate a representation of an online social network taking into account the semantic enrichment and the inference of new relationships between users. The prototype assessment made reveals satisfactory results with respect to the inference of new relationships and the accuracy of the associated recommendation system, in this way, it is possible to get a closer representation to the reality of the existing connections in an online social networking.Os relacionamentos entre usuários de uma rede social online permitem construir um grafo que representa a sua estrutura. Por sua vez, o enriquecimento semântico das conexões entre usuários proporciona um nível de significado mais elevado a esses relacionamentos, o que é vantagem na hora de modelar o desempenho interno de uma rede social. Diversas pesquisas argumentam que a utilização de ontologias na modelagem de redes sociais, contribui para que a inferência de informação sobre os relacionamentos entre usuários no sejam inconsistentes. No entanto, vários autores não consideram os diversos tipos de relacionamentos presentes implicitamente em uma rede social online. Assim, com o objetivo de superar os problemas esboçados, propõe-se no presente artigo ferramenta que tem o objetivo de gerar uma representação de uma rede social online considerando o enriquecimento semântico e a inferência de novos relacionamentos entre os usuários. A avaliação feita ao protótipo evidencia resultados satisfatórios em relação à inferência de novos relacionamentos e a precisão do sistema de recomendações associado; desta forma é possível obter uma representação mais próxima da realidade das conexões existentes em uma rede social online.Las relaciones entre los usuarios de una red social en línea permiten construir un grafo que representa su estructura. A su vez, el enriquecimiento semántico de las conexiones entre los usuarios brinda un mayor nivel de significado a estas relaciones, lo cual supone una ventaja a la hora de modelar el comportamiento interno de una red social. Diversas investigaciones argumentan que el uso de ontologías en el modela-miento de redes sociales, contribuye a que la inferencia de información sobre las relaciones entre usuarios no sea inconsistente. Sin embargo, varios autores no consideran los diversos tipos de relaciones presentes implícitamente en una red social en línea. Así, con el fin de superar los problemas planteados, en el presente artículo se propone una herramienta que tiene como objetivo generar una representación de una red social en línea considerando el enriquecimiento semántico y la inferencia de nuevas relaciones entre sus usuarios. La evaluación realizada al prototipo evidencia resultados satisfactorios respecto a la inferencia de nuevas relaciones y la precisión del sistema de recomendación asociado; de esta manera, es posible obtener una representación más cercana a la realidad de las conexiones existentes en una red social en línea

Enriquecimiento semántico e inferencia de relaciones en una red social en línea

Las relaciones entre los usuarios de una red social en línea permiten construir un grafo que representa su estructura.  A su vez, el enriquecimiento semántico de las conexiones entre los usuarios brinda un mayor nivel de significado a estas relaciones, lo cual supone una ventaja a la hora de modelar el comportamiento interno de una red social. Diversas investigaciones argumentan que el uso de ontologías en el modelamiento de redes sociales, contribuye a que la inferencia de información sobre las relaciones entre usuarios no sea inconsistente. Sin embargo, varios autores no consideran los diversos tipos de relaciones presentes implícitamente en una red social en línea. Así, con el fin de superar los problemas planteados, en el presente artículo se propone una herramienta que tiene como objetivo generar una representación de una red social en línea considerando el enriquecimiento semántico y la inferencia de nuevas relaciones entre sus usuarios. La evaluación realizada al prototipo evidencia resultados satisfactorios respecto a la inferencia de nuevas relaciones y la precisión del sistema de recomendación asociado; de esta manera, es posible obtener una representación más cercana a la realidad de las conexiones existentes en una red social en línea

Enriquecimiento semántico e inferencia de relaciones en una red social en línea

Las relaciones entre los usuarios de una red social en línea permiten construir un grafo que representa su estructura.  A su vez, el enriquecimiento semántico de las conexiones entre los usuarios brinda un mayor nivel de significado a estas relaciones, lo cual supone una ventaja a la hora de modelar el comportamiento interno de una red social. Diversas investigaciones argumentan que el uso de ontologías en el modelamiento de redes sociales, contribuye a que la inferencia de información sobre las relaciones entre usuarios no sea inconsistente. Sin embargo, varios autores no consideran los diversos tipos de relaciones presentes implícitamente en una red social en línea. Así, con el fin de superar los problemas planteados, en el presente artículo se propone una herramienta que tiene como objetivo generar una representación de una red social en línea considerando el enriquecimiento semántico y la inferencia de nuevas relaciones entre sus usuarios. La evaluación realizada al prototipo evidencia resultados satisfactorios respecto a la inferencia de nuevas relaciones y la precisión del sistema de recomendación asociado; de esta manera, es posible obtener una representación más cercana a la realidad de las conexiones existentes en una red social en línea