Uma abordagem em paralelo para matching de grandes ontologias com balanceamento de carga.

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: ARAÚJO, Tiago Brasileiro.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Matching de ontologias; Grandes ontologias; Computação distribuída; Computação paralela; Balanceamento de carga - computação; MapReduce; Ontology Matching; Large ontologies; Distributed computing; Parallel computing; Load balancing; Ciência da Computação.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1316

Atualmente, o uso de grandes ontologias em diversos domínios do conhecimento está aumentando. Uma vez que estas ontologias podem apresentar sobreposição de conteúdo, a identificação de correspondências entre seus conceitos se torna necessária. Esse processo é chamado de Matching de Ontologias (MO). Um dos maiores desafios do matching de grandes ontologias é o elevado tempo de execução e o excessivo consumo de recursos de computacionais. Assim, para melhorar a eficiência, técnicas de particionamento de ontologias e paralelismo podem ser empregadas no processo de MO. Este trabalho apresenta uma abordagem para o Matching de Ontologias baseado em Particionamento e Paralelismo (MOPP) que particiona as ontologias de entrada em subontologias e executa as comparações entre conceitos em paralelo, usando o framework MapReduce como solução programável. Embora as técnicas de paralelização possam melhorar a eficiência do processo de MO, essas técnicas apresentam problemas referentes ao desbalanceamento de carga. Por essa razão, o presente trabalho propõe ainda duas técnicas para balanceamento de carga (básica e refinada) para serem aplicadas junto à abordagem MOPP, a fim de orientar a distribuição uniforme das comparações (carga de trabalho) entre os nós de uma infraestrutura computacional. O desempenho da abordagem proposta é avaliado em diferentes cenários (diferentes tamanhos de ontologias e graus de desbalanceamento de carga) utilizando uma infraestrutura computacional e ontologias reais e sintéticas. Os resultados experimentais indicam que a abordagem MOPP é escalável e capaz de reduzir o tempo de execução do processo de MO. No que diz respeito às técnicas de balanceamento de carga, os resultados obtidos mostram que a abordagem MOPP é robusta, mesmo em cenários com elevado grau de desbalanceamento de carga, com a utilização da técnica refinada de balanceamento de carga.