CÁLCULO DE RELEVÂNCIA SOBRE DADOS RDF

XXXVII Encontro de Iniciação Científica

Vitoria Mendes Freixinho, VICTOR V BARROS LEAL, LUCAS PERES GASPAR, DAVID ARAÚJO ABREU, Jose Antonio Fernandes de Macedo

Com a ampla disponibilidade de bases RDF na Web, torna-se cada vez mais complexa a análise manual para entendimento dos domı́nios das ontologias e seus nı́veis de ligações. Diante disso, um desafio é a identificação semi-automática das relações relevantes na ontologia, as quais sejam importantes para definir a semântica dos dados. Nosso trabalho apresenta um método para calcular valores de relevância para os predicados de uma ontologia através de métricas de análise topológica. Apresentamos a consolidação do trabalho na ferramenta Pytology e nos resultados de experimentos em bases disponíveis na web. Fontes de dados RDF têm ganhado grande importância, aumentando o número de ferramentas para manipulá-los. No entanto, a grande quantidade de fontes RDF cria um desafio para os usuários que têm que realizar busca ou &quot;surfing&quot; sobre esses dados, visto que muitos usuários não possuem conhecimento prévio sobre o conteúdo de tais fontes. O problema de recuperar informações de bases em RDF a partir de uma busca é abordado em vários artigos, sendo o maior desafio calcular a relevância para os predicados, os quais não são definidos automaticamente. O Pytology(que irei apresentar) é uma ferramenta que implementa um método que permite calcular os valores de relevância dos predicados de qualquer base RDF e gera valores de relevância a partir de medidas de centralidades de grafos. Desta forma, como relevância é um conceito subjetivo, os valores da ferramenta servem como uma orientação baseadas em medidas já conhecidas.

Palavras-chave: RDF. Dados. Tecnologia. Grafo.

Encontros Universitários da UFC, Fortaleza, v. 3, 2018

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