Recomendação de vocabulários para mapeamento de dados conectados

Amaral, Wagner Gomes do

DSpace Home
→
Centro de Ciências Exatas e Tecnologia (CCET)
→
Informática Aplicada
→
INAP - Dissertações de Mestrado
→
View Item

dc.contributor.advisor	Nunes, Bernardo Pereira
dc.contributor.author	Amaral, Wagner Gomes do
dc.date.accessioned	2018-03-01T17:14:23Z
dc.date.available	2018-03-01T17:14:23Z
dc.date.issued	2017-07-25
dc.identifier.citation	AMARAL, Wagner Gomes do. Recomendação de vocabulários para mapeamento de dados conectados. 2017. 58f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2017.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/11182
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Recomendação de vocabulários para mapeamento de dados conectados	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.advisor-co	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.contributor.referee	Nunes, Bernardo Pereira
dc.contributor.referee	Ferreira, Simone Bacellar Leal
dc.contributor.referee	Campos, Gilda Helena Bernardino de
dc.contributor.referee	Siqueira, Sean Wolfgand Matsui
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ.	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Vocabulary recommendation	pt_BR
dc.subject.en	Linked data	pt_BR
dc.subject.en	Data publishing	pt_BR
dc.subject.en	Linked educational data	pt_BR
dc.subject.en	Semantic Web	pt_BR
dc.description.abstracten	With the increasing adoption of Linked Data (LD) standards for publishing and connecting structured data on the Web, a global data space has been created covering a large variety of domains (e.g. Education, Government, Life Sciences, Linguistics, etc.) as shown in the LOD cloud. Additionally, LD has also led to the creation of a number of cross-domain and domain-specific applications, allowing the interlinking of heterogeneous applications at the data level. Despite the many benefits of using LD, a number of challenges arises when one wants to publish data following the LD standards. A common problem faced by data publishers is on how to semantically representing data – one of the first steps when publishing linked data. For this task, a data publisher needs to either create his own vocabulary or to reuse one or more of the existing vocabularies published on the Web. The latter takes data publishers to a prior problem, that is, how to find vocabularies that best represent their data? This is the problem addressed in this dissertation. To address these problems, this dissertation introduces RVMDC, a process, an architecture and a tool that can be used for recommending vocabularies to data that will be published as LD in the Web. Evaluation using educational and content management databases shows good results in terms of precision, recall and f-measure as well as its ability on assisting data publishers in the task of dataset publication.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Com a crescente adoção de dados conectados (DC) como padrão para publicação e conexão de dados estruturados na Web, cria-se um espaço de dados global que abrange uma grande variedade de domínios (por exemplo, Educação, Governo, Ciências, Linguística etc.), como pode ser visto na nuvem de dados abertos conectados (LOD). Além disso, DC têm fomentado a criação de uma série de aplicações baseadas na interligação de aplicações heterogêneas no nível de dados. Apesar dos muitos benefícios de usar dados conectados, uma série de desafios emerge ao publicá-los seguindo padrões específicos. Um problema comum enfrentado pelos publicadores de dados é como representa-los semanticamente – sendo esta uma das primeiras etapas ao publicar dados conectados. Para esta tarefa, um publicador de dados precisa criar um vocabulário ou reutilizar um ou mais vocabulários existentes e publicados na Web. O último caso leva os publicadores de dados a um problema anterior, ou seja, como encontrar vocabulários que melhor representem seus dados? Este é o problema abordado nesta dissertação. Para resolver os problemas mencionados, esta dissertação apresenta o RVMDC, que consiste de um processo, uma arquitetura e uma ferramenta desenvolvidos para recomendar vocabulários para representar dados que serão publicados como dados conectados na Web. Para avaliar o RVMDC, utilizamos bancos de dados relacionais educacionais e de gerenciamento de conteúdo. Os resultados, em termos de precisão, recall e f-measure, bem como sua capacidade de auxiliar os publicadores de dados na tarefa de publicação de conjunto de dados confirmam o potencial da ferramenta para recomendação de vocabulários.	pt_BR
dc.subject.pt	Recomendação de Vocabulários	pt_BR
dc.subject.pt	Dados Conectados	pt_BR
dc.subject.pt	Publicação de Dados	pt_BR
dc.subject.pt	Dados educacionais conectados	pt_BR
dc.subject.pt	Web semântica	pt_BR