Semantic Heterogeneity Issues on the Web

The Semantic Web is an extension of the traditional Web in which meaning of information is well defined, thus allowing a better interaction between people and computers. To accomplish its goals, mechanisms are required to make explicit the semantics of Web resources, to be automatically processed by software agents (this semantics being described by means of online ontologies). Nevertheless, issues arise caused by the semantic heterogeneity that naturally happens on the Web, namely redundancy and ambiguity. For tackling these issues, we present an approach to discover and represent, in a non-redundant way, the intended meaning of words in Web applications, while taking into account the (often unstructured) context in which they appear. To that end, we have developed novel ontology matching, clustering, and disambiguation techniques. Our work is intended to help bridge the gap between syntax and semantics for the Semantic Web construction

Aproximaciones al concepto de variable

El presente artículo aborda el significado de la letra como representación de una variable en una expresión algebraica. Se realiza un análisis acerca de los errores y dificultades que presentan los estudiantes al enfrentarse y resolver situaciones que involucran la letra como variable. La metodología para abordar este problema, fue la de investigación- acción la cual, tuvo una planeación a lo largo de seis meses para tener como producto final una secuencia de ocho horas de clase, que posteriormente fue implementada con los estudiantes. A través de los argumentos y conclusiones verbales, se vio que los estudiantes utilizaron las letras para representar variables: usaron la letra como una herramienta para expresar matemáticamente cantidades desconocidas y tomaron consciencia de la variación que pueden tener estas letras

Dealing with Semantic Heterogeneity Issues on the Web

The Semantic Web is an extension of the traditional Web in which meaning of information is well defined, thus allowing a better interaction between people and computers. To accomplish its goals, mechanisms are required to make explicit the semantics of Web resources, to be automatically processed by software agents (this semantics being described by means of online ontologies). Nevertheless, issues arise caused by the semantic heterogeneity that naturally happens on the Web, namely redundancy and ambiguity. For tackling these issues, we present an approach to discover and represent, in a non-redundant way, the intended meaning of words in Web applications, while taking into account the (often unstructured) context in which they appear. To that end, we have developed novel ontology matching, clustering, and disambiguation techniques. Our work is intended to help bridge the gap between syntax and semantics for the Semantic Web constructio

Semantic Management of Location-Based Services in Wireless Environments

En los últimos años el interés por la computación móvil ha crecido debido al incesante uso de dispositivos móviles (por ejemplo, smartphones y tablets) y su ubicuidad. El bajo coste de dichos dispositivos unido al gran número de sensores y mecanismos de comunicación que equipan, hace posible el desarrollo de sistemas de información útiles para sus usuarios. Utilizando un cierto tipo especial de sensores, los mecanismos de posicionamiento, es posible desarrollar Servicios Basados en la Localización (Location-Based Services o LBS en inglés) que ofrecen un valor añadido al considerar la localización de los usuarios de dispositivos móviles para ofrecerles información personalizada. Por ejemplo, se han presentado numerosos LBS entre los que se encuentran servicios para encontrar taxis, detectar amigos en las cercanías, ayudar a la extinción de incendios, obtener fotos e información de los alrededores, etc. Sin embargo, los LBS actuales están diseñados para escenarios y objetivos específicos y, por lo tanto, están basados en esquemas predefinidos para el modelado de los elementos involucrados en estos escenarios. Además, el conocimiento del contexto que manejan es implícito; razón por la cual solamente funcionan para un objetivo específico. Por ejemplo, en la actualidad un usuario que llega a una ciudad tiene que conocer (y comprender) qué LBS podrían darle información acerca de medios de transporte específicos en dicha ciudad y estos servicios no son generalmente reutilizables en otras ciudades. Se han propuesto en la literatura algunas soluciones ad hoc para ofrecer LBS a usuarios pero no existe una solución general y flexible que pueda ser aplicada a muchos escenarios diferentes. Desarrollar tal sistema general simplemente uniendo LBS existentes no es sencillo ya que es un desafío diseñar un framework común que permita manejar conocimiento obtenido de datos enviados por objetos heterogéneos (incluyendo datos textuales, multimedia, sensoriales, etc.) y considerar situaciones en las que el sistema tiene que adaptarse a contextos donde el conocimiento cambia dinámicamente y en los que los dispositivos pueden usar diferentes tecnologías de comunicación (red fija, inalámbrica, etc.). Nuestra propuesta en la presente tesis es el sistema SHERLOCK (System for Heterogeneous mobilE Requests by Leveraging Ontological and Contextual Knowledge) que presenta una arquitectura general y flexible para ofrecer a los usuarios LBS que puedan serles interesantes. SHERLOCK se basa en tecnologías semánticas y de agentes: 1) utiliza ontologías para modelar la información de usuarios, dispositivos, servicios, y el entorno, y un razonador para manejar estas ontologías e inferir conocimiento que no ha sido explicitado; 2) utiliza una arquitectura basada en agentes (tanto estáticos como móviles) que permite a los distintos dispositivos SHERLOCK intercambiar conocimiento y así mantener sus ontologías locales actualizadas, y procesar peticiones de información de sus usuarios encontrando lo que necesitan, allá donde esté. El uso de estas dos tecnologías permite a SHERLOCK ser flexible en términos de los servicios que ofrece al usuario (que son aprendidos mediante la interacción entre los dispositivos), y de los mecanismos para encontrar la información que el usuario quiere (que se adaptan a la infraestructura de comunicación subyacente)

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

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

Asymptotics of Regulated Field Commutators for Einstein-Rosen Waves

We discuss the asymptotic behavior of regulated field commutators for linearly polarized, cylindrically symmetric gravitational waves and the mathematical techniques needed for this analysis. We concentrate our attention on the effects brought about by the introduction of a physical cut-off in the study of the microcausality of the model and describe how the different physically relevant regimes are affected by its presence. Specifically we discuss how genuine quantum gravity effects can be disentangled from those originating in the introduction of a regulator.Comment: 9 figures, 19 pages in DIN A4 format. Accepted for publication in Journal of Mathematical Physic