Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34458

Comparte esta pagina

Título : Um Framework para Recomendação de Matchers de Ontologias baseado em Requisitos da Aplicação
Autor : PESSOA, Diego Ernesto Rosa
Palabras clave : Inteligência artificial; Alinhamento de Ontologias; Recomendação de Matchers
Fecha de publicación : 14-mar-2019
Editorial : Universidade Federal de Pernambuco
Resumen : Alinhamento de ontologias é o processo de busca por correspondências entre elementos de ontologias, geralmente, disponibilizadas por fontes de dados autônomas, heterogêneas e distribuídas. Apesar de diversos sistemas (denominados matchers) terem sido propostos nos últimos anos, não há um que forneça melhores resultados para todos os cenários possíveis. A utilização de matchers mais adequados é uma forma de melhorar a qualidade dos alinhamentos ao lidar com conjuntos de dados diversificados. Neste sentido, este trabalho propõe um framework com o objetivo de viabilizar a recomendação de matchers para aplicação específicas. Para tal, utiliza-se a extração de segmentos de ontologias com base em requisitos da aplicação, como forma de possibilitar a redução do espaço de busca e favorecer a combinação de matchers, favorecendo a uma maior precisão na recomendação. Para a avaliação das soluções propostas, foram constituídos catálogos contendo ontologias de diferentes conjuntos de dados e várias combinações de matchers existentes. Os resultados obtidos através de experimentos indicam uma melhoria na qualidade dos alinhamentos obtidos, em comparação com o estado da arte.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/34458
Aparece en las colecciones: Teses de Doutorado - Ciência da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
TESE Diego Ernesto Rosa Pessoa.pdf2,19 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons