Analisi e progettazione di un sistema di link discovery semi-automatico nell'ambito dei Linked Open Data

Lo scopo di questo elaborato è di analizzare e progettare un sistema in grado di supportare la definizione dei dati nel formato utilizzato per definire in modo formale la semantica dei dati, ma soprattutto nella complessa e innovativa attività di link discovery. Una attività molto potente che, tramite gli strumenti e le regole del Web Semantico (chiamato anche Web of Data), permette data una base di conoscenza sorgente ed altre basi di conoscenza esterne e distribuite nel Web, di interconnettere i dati della base di conoscenza sorgente a quelli esterni sulla base di complessi algoritmi di interlinking. Questi algoritmi fanno si che i concetti espressi sulla base di dati sorgente ed esterne vengano interconnessi esprimendo la semantica del collegamento ed in base a dei complessi criteri di confronto definiti nel suddetto algoritmo. Tramite questa attività si è in grado quindi di aumentare notevolmente la conoscenza della base di conoscenza sorgente, se poi tutte le basi di conoscenza presenti nel Web of Data seguissero questo procedimento, la conoscenza definita aumenterebbe fino a livelli che sono limitati solo dalla immensa vastità del Web, dando una potenza di elaborazione dei dati senza eguali. Per mezzo di questo sistema si ha l’ambizioso obiettivo di fornire uno strumento che permetta di aumentare sensibilmente la presenza dei Linked Open Data principalmente sul territorio nazionale ma anche su quello internazionale, a supporto di enti pubblici e privati che tramite questo sistema hanno la possibilità di aprire nuovi scenari di business e di utilizzo dei dati, dando una potenza al dato che attualmente è solo immaginabile.

Design and implementation of a testbed for data distribution management

Data Distribution Management (DDM) is a core part of High Level Architecture standard, as its goal is to optimize the resources used by simulation environments to exchange data. It has to filter and match the set of information generated during a simulation, so that each federate, that is a simulation entity, only receives the information it needs. It is important that this is done quickly and to the best in order to get better performances and avoiding the transmission of irrelevant data, otherwise network resources may saturate quickly. The main topic of this thesis is the implementation of a super partes DDM testbed. It evaluates the goodness of DDM approaches, of all kinds. In fact it supports both region and grid based approaches, and it may support other different methods still unknown too. It uses three factors to rank them: execution time, memory and distance from the optimal solution. A prearranged set of instances is already available, but we also allow the creation of instances with user-provided parameters. This is how this thesis is structured. We start introducing what DDM and HLA are and what do they do in details. Then in the first chapter we describe the state of the art, providing an overview of the most well known resolution approaches and the pseudocode of the most interesting ones. The third chapter describes how the testbed we implemented is structured. In the fourth chapter we expose and compare the results we got from the execution of four approaches we have implemented. The result of the work described in this thesis can be downloaded on sourceforge using the following link: https://sourceforge.net/projects/ddmtestbed/. It is licensed under the GNU General Public License version 3.0 (GPLv3).