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

Árvores de Decisão como Método de Mineração de Dados: Análise de Prontuários de uma Clínica Escola de Nutrição

Este artigo descreve a aplicação de árvores de decisão como método de mineração de dados nos prontuários da Clínica Escola de Nutrição da Universidade Federal da Fronteira Sul (UFSS), campus Realeza. Árvores de decisão é uma técnica de aprendizado de máquina, utilizada para reconhecimento de padrões em inteligência artificial na análise de dados. Para que se possa aplicar esta técnica, se faz necessária a existência de uma massa de dados com diversos atributos significativos. Portanto, a Clínica Escola de Nutrição da UFFS, campus Realeza, possui uma grande quantidade de prontuários que foram utilizados na mineração de dados. Utilizou-se 1339 prontuários. Destes, foram selecionados apenas atributos ou variáveis que estavam preenchidos em todos os prontuários a fim de não comprometer os resultados e criação dos modelos. Assim aplicou-se a técnica de árvores de decisão aos prontuários para identificar como classe final as respectivas doenças: dislipidemia, diabetes e hipertensão. Portanto, para cada doença, a partir dos prontuários selecionados, foi criada uma árvore de decisão ou modelo. Este possui um conjunto de atributos ou variáveis mais significativas para a identificação e caracterização da doença. Além disso, a confiabilidade ou eficiência da árvore na identificação da doença foi definida com base nos 30% dos 1339 prontuários. Portanto, 402 registros foram utilizados para testar os modelos, sendo para dislipidemia a eficiência foi de aproximadamente 89%. Na hipertensão e diabetes obteve-se uma eficiência de aproximadamente 94%. Isto significa, o quanto as regras criadas a partir das árvores de decisão são eficientes na identificação das doenças. Estas regras podem ser utilizadas para o desenvolvimento de alguma ferramenta computacional para auxílio no diagnóstico e também para prever e classificar doenças