ATHENAS: uma avaliação experimental da Combinação de Métricas de similaridade para o Alinhamento de Ontologias através de Mineração de Dados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Silva, Alex Alves da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Ontology Alignment
Ontology
Machine Learning
Data Mining
Alinhamento de Ontologia
Ontologia
Aprendizado de Máquina
Mineração de dados
Link de acesso: http://hdl.handle.net/unirio/12525
Resumo: Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada CCET 2013/21.
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In this scenario, there are problems of ambiguity and semantic heterogeneity that make information sharing difficult. The alignment of ontologies establishes correspondences between entities of different ontologies that represent the same object in the domain and has been successfully applied in the literature to solve previously mentioned problems. Several similarity metrics have been considered to indicate the potential correspondence between entities of two ontologies, and some studies show what happens when metric groups are combined. However, there are still not satisfactory scenarios results, requiring new approaches. On the other hand, Data Mining has been used to automatically discover models that explain implicit knowledge in data. In this master thesis, data mining is applied to historical database of alignments of ontologies to discover a model that combines four different groups of similarity metrics. The combination of the four groups of metrics is a novel approach, which was evaluated through an experiment considering three different domains. The results show the potential of the work, with the improvement in precision and recall of alignment when compared to state of the art.n/aOntologias têm atraído a atenção da comunidade científica, especialmente no campo da Web Semântica. Uma Ontologia descreve um domínio de conhecimento em termos de suas entidades (conceitos, relacionamentos e instâncias), permitindo assim o compartilhamento de conhecimento sobre um domínio e podendo servir como modelo conceitual para o desenvolvimento de Sistemas de Informação. No entanto, sua popularidade tem favorecido o surgimento de várias ontologias que descrevem um mesmo domínio, resultando no uso de diferentes entidades para representar o mesmo objeto no mundo real. Neste cenário, surgem problemas de ambiguidade e heterogeneidade semântica, dificultando o compartilhamento de informações. O alinhamento de ontologias estabelece correspondências entre entidades de ontologias distintas que representam o mesmo objeto do domínio, e vem sendo aplicado com sucesso na literatura para resolver os problemas mencionados. Várias métricas de similaridade têm sido consideradas para indicar a potencial correspondência entre entidades de duas ontologias, e alguns trabalhos evidenciam quando grupos de métricas são combinados. Entretanto, há cenários com resultados ainda não satisfatórios, demandando novas abordagens. Por outro lado, Mineração de Dados tem sido utilizada para descobrir automaticamente modelos que explicitem conhecimento implícito em dados. Neste trabalho, mineração de dados é aplicada a uma base de dados históricos de alinhamentos de ontologias para descobrir um modelo que combine quatro grupos diferentes de métricas de similaridade. A combinação dos quatro grupos de métricas é um diferencial da abordagem, que foi avaliada através de um experimento considerando três domínios diferentes. Os resultados mostram o potencial do trabalho com a melhora em precisão e cobertura dos alinhamentos quando comparados com o estado da arte.Revoredo, Kate CerqueiraAmorim, Fernanda Araujo BaiãoRevoredo, Kate CerqueiraAmorim, Fernanda Araujo BaiãoZardrozny, BiancaSiqueira, Sean Wolfgand MatsuiSilva, Alex Alves da2018-10-31T20:03:01Z2018-10-31T20:03:01Z2013-09-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSILVA, Alex Alves da. Athenas: uma avaliação experimental da combinação de métricas de similaridade para o alinhamento de ontologias através de mineração de dados. 2013. xiii, 133 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (2003-), Rio de Janeiro, 2013.http://hdl.handle.net/unirio/12525info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Hórusinstname:Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)instacron:UNIRIO2018-10-31T20:03:01Zoai:localhost:unirio/12525Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio-bc.unirio.br:8080/oai/requestbiblioteca.sid@unirio.bropendoar:2024-12-06T17:58:10.010516Repositório Hórus - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO)false
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