989 resultados para RDF,Named Graphs,Provenance,Semantic Web,Semantics


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Tecnologias da Web Semântica como RDF, OWL e SPARQL sofreram nos últimos anos um forte crescimento e aceitação. Projectos como a DBPedia e Open Street Map começam a evidenciar o verdadeiro potencial da Linked Open Data. No entanto os motores de pesquisa semânticos ainda estão atrasados neste crescendo de tecnologias semânticas. As soluções disponíveis baseiam-se mais em recursos de processamento de linguagem natural. Ferramentas poderosas da Web Semântica como ontologias, motores de inferência e linguagens de pesquisa semântica não são ainda comuns. Adicionalmente a esta realidade, existem certas dificuldades na implementação de um Motor de Pesquisa Semântico. Conforme demonstrado nesta dissertação, é necessária uma arquitectura federada de forma a aproveitar todo o potencial da Linked Open Data. No entanto um sistema federado nesse ambiente apresenta problemas de performance que devem ser resolvidos através de cooperação entre fontes de dados. O standard actual de linguagem de pesquisa na Web Semântica, o SPARQL, não oferece um mecanismo para cooperação entre fontes de dados. Esta dissertação propõe uma arquitectura federada que contém mecanismos que permitem cooperação entre fontes de dados. Aborda o problema da performance propondo um índice gerido de forma centralizada assim como mapeamentos entre os modelos de dados de cada fonte de dados. A arquitectura proposta é modular, permitindo um crescimento de repositórios e funcionalidades simples e de forma descentralizada, à semelhança da Linked Open Data e da própria World Wide Web. Esta arquitectura trabalha com pesquisas por termos em linguagem natural e também com inquéritos formais em linguagem SPARQL. No entanto os repositórios considerados contêm apenas dados em formato RDF. Esta dissertação baseia-se em múltiplas ontologias partilhadas e interligadas.

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Introdução Hoje em dia, o conceito de ontologia (Especificação explícita de uma conceptualização [Gruber, 1993]) é um conceito chave em sistemas baseados em conhecimento em geral e na Web Semântica em particular. Entretanto, os agentes de software nem sempre concordam com a mesma conceptualização, justificando assim a existência de diversas ontologias, mesmo que tratando o mesmo domínio de discurso. Para resolver/minimizar o problema de interoperabilidade entre estes agentes, o mapeamento de ontologias provou ser uma boa solução. O mapeamento de ontologias é o processo onde são especificadas relações semânticas entre entidades da ontologia origem e destino ao nível conceptual, e que por sua vez podem ser utilizados para transformar instâncias baseadas na ontologia origem em instâncias baseadas na ontologia destino. Motivação Num ambiente dinâmico como a Web Semântica, os agentes alteram não só os seus dados mas também a sua estrutura e semântica (ontologias). Este processo, denominado evolução de ontologias, pode ser definido como uma adaptação temporal da ontologia através de alterações que surgem no domínio ou nos objectivos da própria ontologia, e da gestão consistente dessas alterações [Stojanovic, 2004], podendo por vezes deixar o documento de mapeamento inconsistente. Em ambientes heterogéneos onde a interoperabilidade entre sistemas depende do documento de mapeamento, este deve reflectir as alterações efectuadas nas ontologias, existindo neste caso duas soluções: (i) gerar um novo documento de mapeamento (processo exigente em termos de tempo e recursos computacionais) ou (ii) adaptar o documento de mapeamento, corrigindo relações semânticas inválidas e criar novas relações se forem necessárias (processo menos existente em termos de tempo e recursos computacionais, mas muito dependente da informação sobre as alterações efectuadas). O principal objectivo deste trabalho é a análise, especificação e desenvolvimento do processo de evolução do documento de mapeamento de forma a reflectir as alterações efectuadas durante o processo de evolução de ontologias. Contexto Este trabalho foi desenvolvido no contexto do MAFRA Toolkit1. O MAFRA (MApping FRAmework) Toolkit é uma aplicação desenvolvida no GECAD2 que permite a especificação declarativa de relações semânticas entre entidades de uma ontologia origem e outra de destino, utilizando os seguintes componentes principais: Concept Bridge – Representa uma relação semântica entre um conceito de origem e um de destino; Property Bridge – Representa uma relação semântica entre uma ou mais propriedades de origem e uma ou mais propriedades de destino; Service – São aplicados às Semantic Bridges (Property e Concept Bridges) definindo como as instâncias origem devem ser transformadas em instâncias de destino. Estes conceitos estão especificados na ontologia SBO (Semantic Bridge Ontology) [Silva, 2004]. No contexto deste trabalho, um documento de mapeamento é uma instanciação do SBO, contendo relações semânticas entre entidades da ontologia de origem e da ontologia de destino. Processo de evolução do mapeamento O processo de evolução de mapeamento é o processo onde as entidades do documento de mapeamento são adaptadas, reflectindo eventuais alterações nas ontologias mapeadas, tentando o quanto possível preservar a semântica das relações semântica especificadas. Se as ontologias origem e/ou destino sofrerem alterações, algumas relações semânticas podem tornar-se inválidas, ou novas relações serão necessárias, sendo por isso este processo composto por dois sub-processos: (i) correcção de relações semânticas e (ii) processamento de novas entidades das ontologias. O processamento de novas entidades das ontologias requer a descoberta e cálculo de semelhanças entre entidades e a especificação de relações de acordo com a ontologia/linguagem SBO. Estas fases (“similarity measure” e “semantic bridging”) são implementadas no MAFRA Toolkit, sendo o processo (semi-) automático de mapeamento de ontologias descrito em [Silva, 2004].O processo de correcção de entidades SBO inválidas requer um bom conhecimento da ontologia/linguagem SBO, das suas entidades e relações, e de todas as suas restrições, i.e. da sua estrutura e semântica. Este procedimento consiste em (i) identificar as entidades SBO inválidas, (ii) a causa da sua invalidez e (iii) corrigi-las da melhor forma possível. Nesta fase foi utilizada informação vinda do processo de evolução das ontologias com o objectivo de melhorar a qualidade de todo o processo. Conclusões Para além do processo de evolução do mapeamento desenvolvido, um dos pontos mais importantes deste trabalho foi a aquisição de um conhecimento mais profundo sobre ontologias, processo de evolução de ontologias, mapeamento etc., expansão dos horizontes de conhecimento, adquirindo ainda mais a consciência da complexidade do problema em questão, o que permite antever e perspectivar novos desafios para o futuro.

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In this paper we discuss how the inclusion of semantic functionalities in a Learning Objects Repository allows a better characterization of the learning materials enclosed and improves their retrieval through the adoption of some query expansion strategies. Thus, we started to regard the use of ontologies to automatically suggest additional concepts when users are filling some metadata fields and add new terms to the ones initially provided when users specify the keywords with interest in a query. Dealing with different domain areas and having considered impractical the development of many different ontologies, we adopted some strategies for reusing ontologies in order to have the knowledge necessary in our institutional repository. In this paper we make a review of the area of knowledge reuse and discuss our approach.

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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

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O surgir da World Wide Web providenciou aos utilizadores uma série de oportunidades no que diz respeito ao acesso a dados e informação. Este acesso tornou-se um ato banal para qualquer utilizador da Web, tanto pelo utilizador comum como por outros mais experientes, tanto para obter informações básicas, como outras informações mais complexas. Todo este avanço tecnológico permitiu que os utilizadores tivessem acesso a uma vasta quantidade de informação, dispersa pelo globo, não tendo, na maior parte das vezes, a informação qualquer tipo de ligação entre si. A necessidade de se obter informação de interesse relativamente a determinado tema, mas tendo que recorrer a diversas fontes para obter toda a informação que pretende obter e comparar, torna-se um processo moroso para o utilizador. Pretende-se que este processo de recolha de informação de páginas web seja o mais automatizado possível, dando ao utilizador a possibilidade de utilizar algoritmos e ferramentas de análise e processamento automáticas, reduzindo desta forma o tempo e esforço de realização de tarefas sobre páginas web. Este processo é denominado Web Scraping. Neste trabalho é descrita uma arquitetura de sistema de web scraping automático e configurável baseado em tecnologias existentes, nomeadamente no contexto da web semântica. Para tal o trabalho desenvolvido analisa os efeitos da aplicação do Web Scraping percorrendo os seguintes pontos: • Identificação e análise de diversas ferramentas de web scraping; • Identificação do processo desenvolvido pelo ser humano complementar às atuais ferramentas de web scraping; • Design duma arquitetura complementar às ferramentas de web scraping que dê apoio ao processo de web scraping do utilizador; • Desenvolvimento dum protótipo baseado em ferramentas e tecnologias existentes; • Realização de experiências no domínio de aplicação de páginas de super-mercados portugueses; • Analisar resultados obtidos a partir destas.

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WWW is a huge, open, heterogeneous system, however its contents data is mainly human oriented. The Semantic Web needs to assure that data is readable and “understandable” to intelligent software agents, though the use of explicit and formal semantics. Ontologies constitute a privileged artifact for capturing the semantic of the WWW data. Temporal and spatial dimensions are transversal to the generality of knowledge domains and therefore are fundamental for the reasoning process of software agents. Representing temporal/spatial evolution of concepts and their relations in OWL (W3C standard for ontologies) it is not straightforward. Although proposed several strategies to tackle this problem but there is still no formal and standard approach. This work main goal consists of development of methods/tools to support the engineering of temporal and spatial aspects in intelligent systems through the use of OWL ontologies. An existing method for ontology engineering, Fonte was used as framework for the development of this work. As main contributions of this work Fonte was re-engineered in order to: i) support the spatial dimension; ii) work with OWL Ontologies; iii) and support the application of Ontology Design Patterns. Finally, the capabilities of the proposed approach were demonstrated by engineering time and space in a demo ontology about football.

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Master’s Degree Dissertation

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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Based in internet growth, through semantic web, together with communication speed improvement and fast development of storage device sizes, data and information volume rises considerably every day. Because of this, in the last few years there has been a growing interest in structures for formal representation with suitable characteristics, such as the possibility to organize data and information, as well as the reuse of its contents aimed for the generation of new knowledge. Controlled Vocabulary, specifically Ontologies, present themselves in the lead as one of such structures of representation with high potential. Not only allow for data representation, as well as the reuse of such data for knowledge extraction, coupled with its subsequent storage through not so complex formalisms. However, for the purpose of assuring that ontology knowledge is always up to date, they need maintenance. Ontology Learning is an area which studies the details of update and maintenance of ontologies. It is worth noting that relevant literature already presents first results on automatic maintenance of ontologies, but still in a very early stage. Human-based processes are still the current way to update and maintain an ontology, which turns this into a cumbersome task. The generation of new knowledge aimed for ontology growth can be done based in Data Mining techniques, which is an area that studies techniques for data processing, pattern discovery and knowledge extraction in IT systems. This work aims at proposing a novel semi-automatic method for knowledge extraction from unstructured data sources, using Data Mining techniques, namely through pattern discovery, focused in improving the precision of concept and its semantic relations present in an ontology. In order to verify the applicability of the proposed method, a proof of concept was developed, presenting its results, which were applied in building and construction sector.

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O trabalho proposto tem como objetivo apresentar um projeto de elaboração de um sistema de informação que visa gerir o desenvolvimento de uma ontologia promovida pelo organismo de coordenação da política arquivística para a classificação e avaliação da informação na Administração Central e Local, em Portugal. Entre os produtos propostos a partir do referido sistema, conta-se um website no qual é possível consultar toda a informação contida na ontologia, bem como descarregar versões da mesma, com níveis diferentes de semântica. A referida ontologia foi promovida pelo órgão coordenador da política arquivística portuguesa, e tem por base uma Lista consolidada (LC) de processos de processos de negócio da Administração Pública (AP). Esta lista de natureza incremental e colaborativa foi desenvolvida a partir da identificação de uma macroestrutura representativa das funções exercidas pela AP, a Macroestrutura Funcional (MEF). Concretizado este produto e colocado à disposição da comunidade, na página oficial da Direção-Geral do Livro, dos Arquivos e das Bibliotecas (DGLAB), importa potenciar a sua aplicabilidade. Neste sentido, encontra-se em curso um projeto que envolve os autores, em contexto universitário, orientado para o desenvolvimento de um vocabulário formal, um modelo de dados que represente este conjunto de conceitos referentes aos processos de negócio e aos relacionamentos entre eles. Pretende-se que esta ontologia possa vir a ser disponibilizada em listas ou diretórios de ontologias com mecanismos de pesquisa (bibliotecas de ontologias) de modo a incrementar a sua utilização na web semântica, para além da sua utilização como esquema de classificação em sistemas eletrónicos de gestão de arquivos (SEGA), businesse intelligence systems e sistemas de gestão do conhecimento. Com esta comunicação pretende-se dar a conhecer à comunidade de profissionais um projeto de aplicação transversal para todas as entidades públicas e para as empresas com interesse na área.

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We introduce and study a class of infinite-horizon nonzero-sum non-cooperative stochastic games with infinitely many interacting agents using ideas of statistical mechanics. First we show, in the general case of asymmetric interactions, the existence of a strategy that allows any player to eliminate losses after a finite random time. In the special case of symmetric interactions, we also prove that, as time goes to infinity, the game converges to a Nash equilibrium. Moreover, assuming that all agents adopt the same strategy, using arguments related to those leading to perfect simulation algorithms, spatial mixing and ergodicity are proved. In turn, ergodicity allows us to prove “fixation”, i.e. that players will adopt a constant strategy after a finite time. The resulting dynamics is related to zerotemperature Glauber dynamics on random graphs of possibly infinite volume.

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The use of the Internet now has a specific purpose: to find information. Unfortunately, the amount of data available on the Internet is growing exponentially, creating what can be considered a nearly infinite and ever-evolving network with no discernable structure. This rapid growth has raised the question of how to find the most relevant information. Many different techniques have been introduced to address the information overload, including search engines, Semantic Web, and recommender systems, among others. Recommender systems are computer-based techniques that are used to reduce information overload and recommend products likely to interest a user when given some information about the user's profile. This technique is mainly used in e-Commerce to suggest items that fit a customer's purchasing tendencies. The use of recommender systems for e-Government is a research topic that is intended to improve the interaction among public administrations, citizens, and the private sector through reducing information overload on e-Government services. More specifically, e-Democracy aims to increase citizens' participation in democratic processes through the use of information and communication technologies. In this chapter, an architecture of a recommender system that uses fuzzy clustering methods for e-Elections is introduced. In addition, a comparison with the smartvote system, a Web-based Voting Assistance Application (VAA) used to aid voters in finding the party or candidate that is most in line with their preferences, is presented.