[pt] O problema do relacionamento de entidades refere-se à questão de explorar uma base de conhecimento, representada como um grafo RDF, para descobrir e entender como duas entidades estão conectadas. Esta questão pode ser resolvida implementando-se uma estratégia de busca de caminhos que combina uma medida de similaridade de entidades, um limite para o grau das entidades, e um limite de expansão para reduzir o espaço de busca de caminhos, e uma medida de ranqueamento de caminhos para ordenar os caminhos relevantes entre um determinado par de entidades no grafo RDF. Esta tese inicialmente apresenta um framework, chamado CoEPinKB, juntamente com uma implementação, para experimentar estratégias de busca de caminhos. O framework apresenta como pontos de flexibilização a medida de similaridade entre entidades, o limite máximo do grau das entidades, o limite de expansão, a medida de classificação de caminhos, e a base de conhecimento. Em seguida, a tese apresenta uma avaliação de desempenho de nove estratégias de busca de caminhos usando um benchmark envolvendo dois domínios de entretenimento sobre o OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint da DBpedia. Por fim, a tese apresenta o DCoEPinKB, uma versão distribuída do framework baseado em Apache Spark, que suporta a avaliação empírica de estratégias de busca de caminhos, e apresenta uma avaliação de seis estratégias de busca de caminhos em dois domínios de entretenimento sobre dados reais coletados da DBpedia. Os resultados fornecem intuições sobre o desempenho das estratégias de busca de caminhos e sugerem que a implementação do framework, instanciado com o par de medidas de melhor desempenho, pode ser usado, por exemplo, para expandir os resultados dos motores de busca em bases de conhecimento para incluir entidades relacionadas. / [en] The entity relatedness problem refers to the question of exploring a knowledge base, represented as an RDF graph, to discover and understand how two entities are connected. This question can be addressed by implementing a path search strategy that combines an entity similarity measure with an entity degree limit and an expansion limit to reduce the path search space and a path ranking measure to order the relevant paths between a given pair of entities in the RDF graph. This thesis first introduces a framework, called CoEPinKB, together with an implementation, to experiment with path search strategies. The framework features as hot spots the entity similarity measure, the entity degree limit, the expansion limit, the path ranking measure, and the knowledge base. The thesis moves on to present a performance evaluation of nine path search strategies using a benchmark from two entertainment domains over the OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint of the DBpedia. The thesis then introduces DCoEPinKB, a distributed version of the framework based on Apache Spark, that supports the empirical evaluation of path search strategies, and presents an evaluation of six path search strategies over two entertainment domains over real-data collected from DBpedia. The results provide insights about the performance of the path search strategies and suggest that the framework implementation, instantiated with the best performing pair of measures, can be used, for example, to expand the results of search engines over knowledge bases to include related entities.