O presente trabalho apresenta uma abordagem aperfeiçoada para medir similaridade entre Serviços Web Semânticos através de um algoritmo baseado em ontologia. O trabalho se trata de um aperfeiçoamento por pegar como base o algoritmo de Liu (LIU et al., 2009) e nele fazer uma pequena mudança que resulta em melhorias significativas em certos cenários. Este algoritmo utiliza informação das categorias ESPE (Entradas, Saídas, Pré-condições, Efeitos), procurando por informações presentes nessas categorias, analisando como os conceitos estão relacionados na taxonomia da ontologia. A escolha do trabalho de Liu ocorreu devido a experimentos realizados em trabalhos anteriores ao desta dissertação (MAAMAR et al., 2011)(MAAMAR et al., 2011). Nesses experimentos, foi constatado que o algoritmo não antigia um desempenho satisfatório, foi então que se levantou uma hipótese de aperfeiçoamento deste algoritmo. Experimentos realizados utilizando um conjunto de dados contendo 1083 Serviços Web Semânticos em OWL-S mostram que essa abordagem aperfeiçoada aumenta a precisão do algoritmo, diminuindo desta forma o número de falsos positivos recuperados nos resultados, mantendo uma boa revocação. Nestes experimentos, foram implementados o algoritmo original de Liu e a versão modificada apresentada nesta dissertação. Além disso, este trabalho apresenta quais parâmetros utilizar para configurar o algoritmo e atingir melhor precisão, revocação e f-measure. / The current work presents an improved approach for an ontology-based semantic web service matchmaking assessment algorithm. This work is based on Liu’s algorithm LIU et al. (2009) providing a small change which results in a significant enhancement at some scenarios. The algorithm uses information from IOPE (Inputs, Outputs, Preconditions, Effects) categories, searching for information about the concepts located in these categories, analyzing how they are related in an ontology taxonomy. Liu’s work was chosen due to experiments that were done in works previous to this dissertation (MAAMAR et al., 2011)(MAAMAR et al., 2011). During those experiments, it was realized that Liu’s algorithm did not achieve good results. Then, an hypothesis was raised for improving this algorithm. Experiments performed using a data set containing 1083 OWL-S semantic web services show that the improved approach increases the algorithm precision, diminishing the number of false positives in the retrieved results, and still having a good recall. For doing these experiments, Liu’s algorithm and this dissertation version of it were implemented. Furthermore, this work presents the parameters that were used to achieve better precision, recall and f-measure.

Modelos de processo são compostos de elementos gráficos e texto. Entretanto, as palavras utilizadas para nomear os elementos durante a modelagem de processos possuem potencial ambiguidade, o que pode resultar em problemas de qualidade do modelo de processo. Ontologias são bastante citadas na literatura como possível solução para tais problemas. Um dos principais aspectos discutidos nesta tese refere-se às palavras utilizadas para representar conceitos em rótulos de elementos de processo e porque ontologias podem contribuir para melhorar essa representação. Além disso, é apresentada uma análise sobre como especificações de requisitos podem influenciar, em alguns aspectos, os rótulos utilizados durante a modelagem de processos. A discussão acerca de ontologias neste contexto é conceitual. Ademais, um experimento foi realizado para analisar empiricamente o problema do vocabulário no contexto de modelos de processo. No experimento, a seleção de termos representados com diferentes níveis de explicitação, nas especificações de requisitos, é avaliada. Os resultados sugerem que o problema do vocabulário ocorre significativamente em modelos de processo. Além disso, diferentes níveis de explicitação afetam os rótulos criados, porém não são o suficiente para resolver o problema do vocabulário. Em relação à ontologias, há uma carência de pesquisas demonstrando se esses artefatos aprimoram de fato a modelagem de processos ou os modelos de processo resultantes. Uma análise sobre estes aspectos é apresentada, a fim de verificar se as ontologias não acabam por trazer desvantagens, ex. aumentar a carga cognitiva ou causar interferência retroativa. Para tal, um protótipo de ferramenta de modelagem de processos com suporte de ontologias foi construído, o qual registra as ações dos usuários durante o projeto. O suporte utiliza uma abordagem proposta nesta tese. Um segundo experimento foi realizado utilizando tal protótipo. Os resultados sugerem que a abordagem proposta provê suporte de ontologias sem degradar a qualidade da modelagem de processos para os quesitos carga cognitiva, tempo consumido e interferência retroativa. Neste sentido, conclui-se que é possível utilizar ontologias para melhorar a modelagem de processos sem deteriorar a qualidade da modelagem, pelo menos para os aspectos verificados no experimento. / Process models are composed of graphical elements and words. However, words used to name elements during process design have potentially ambiguous meanings, which might result in quality problems. An artifact widely referred to address these problems is ontologies. One of the main aspects discussed in the current thesis are related to words used to represent concepts in labels and why ontologies can improve this representation. Also, we analyze how the requirements specifications can influence the terms used during modeling. In this point, the discussion regarding ontologies is conceptual. We performed an experiment to analyze empirically the vocabulary problem in the context of process models. In the experiment the selection of terms represented with different levels of explicitness in requirements specifications is evaluated. Our findings suggest that the vocabulary problem occurs in process models. Also, different levels of explicitness affect the labels but are not sufficient to solve the vocabulary problem. It is well known the use of ontologies, dictionaries, thesaurus and so on as a means to improve activity labels of process models, among other aspects. However, there is a lack of researches showing whether these artifacts indeed improve modeling or the resultant process models. In this paper we analyze ontology support regarding process modeling. Another main aspect of this thesis is to verify whether ontologies, while supporting modeling, do not generate drawbacks such as increasing modeler’s cognitive load or creating retroactive interference. To this end, a prototype created in this thesis, which provides ontology support for modeling and registers user actions was adapted. The ontology support follows a modeling approach proposed by us. The experiment findings suggest that the approach was able to provide ontology support without increase cognitive load and time consumption for the task. In this light, it is possible to improve process modeling with support of other artifacts without compromising the modeling task, at least for the aspects covered in the experiment.