Thesis (Ph. D.)--Washington State University, August 2007. / Includes bibliographical references (p. 121-125).

The Semantic Web, as the foreseen successor of the current Web, is envisioned to be a semantically enriched information space usable by machines or agents that perform sophisticated tasks on behalf of their users. The realisation of the Semantic Web prescribe the development of a comprehensive and functional layered architecture for the increasingly semantically expressive languages that it comprises of. A functional architecture is a model specified at an appropriate level of abstraction identifying system components based on required system functionality, whilst a comprehensive architecture is an architecture founded on established design principles within Software Engineering. Within this study, an argument is formulated for the development of a comprehensive and functional layered architecture through the development of a Semantic Web status model, the extraction of the function of established Semantic Web technologies, as well as the development of an evaluation mechanism for layered architectures compiled from design principles as well as fundamental features of layered architectures. In addition, an initial version of such a comprehensive and functional layered architecture for the Semantic Web is constructed based on the building blocks described above, and this architecture is applied to several scenarios to establish the usefulness thereof. In conclusion, based on the evidence collected as result of the research in this study, it is possible to justify the development of an architectural model, or more specifically, a comprehensive and functional layered architecture for the languages of the Semantic Web. / Computing / PHD (Computer Science)

Made available in DSpace on 2015-04-09T12:28:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-09-05Bitstream added on 2015-04-09T12:47:55Z : No. of bitstreams: 1 000813971.pdf: 906520 bytes, checksum: 4ae41e1099f69aba5cd77583e2d83fcb (MD5) / O uso de ontologias na indexação automática permite agregar a esse processo não só uma linguagem de um domínio específico, mas também uma estrutura lógica e conceitual que pode ser utilizada para realizar inferências, e cujas relações permitam uma expansão dos termos extraídos por métodos puramente matemáticos. Consideradas como linguagens de indexação, as ontologias se colocam como um novo instrumento a ser incorporado ao arsenal teórico e prático da Ciência Informação e abrem novas perspectivas para as pesquisas em indexação. As ontologias oferecem uma estrutura conceitual e terminológica restrita a um determninado domínio, originalmente representada em linguagens legíveis por computador, originalmente representada em linguagens legíveis por computador, o originalmente representada em linguagens legíveis por computador, o que permite a sua utilização nos mais variados processos computacionais. Apresentamos neste trabalho, diretrizes para a construção e utilização de ontologias no processo de indezação automática. Concluímos que é fundamentalo estabelecimento de uma Política de Indexação que reflita os interesses da instituição e as necessidades dos seus usuários. A Política de Indexação deve também nortear a construção de ontologias para fins de indexação, além de definiros parâmetros para a operação de sistemas de indexação automática. / The use of ontologies in automatic indexing allows add to this process not only a language for a specific domain, but also a logical and conceptual framework that can be used to make inferences, and whose relations allow an expansion of the terms extracted by purely mathematical methods. Considered as indexing languages, ontologies arise as a new tool to be incorporated into the theoretical and practical arsenal of information science and open new perspectives for research in automatic indexing. Ontologies provide a conceptual framework and terminology restricted to a given domain, originally represented in readable languages by computer, which allows it to be used in the most varied computing processes. We present in this work, guidelines for the construction and utilization of ontologies in the automatic indexing process. We conclude that it is essential to establish an Indexing Policy that reflects the interests of the institution and the needs of its users. The Indexing Policy should also guide the construction of ontologies for indexing purposes, and defines the parameters for the operation of automatic indexing systems.

Orientador: Edberto Ferneda / Banca: Walter Moreira / Banca: Silvana Drumond Monteiro / Resumo: O uso de ontologias na indexação automática permite agregar a esse processo não só uma linguagem de um domínio específico, mas também uma estrutura lógica e conceitual que pode ser utilizada para realizar inferências, e cujas relações permitam uma expansão dos termos extraídos por métodos puramente matemáticos. Consideradas como linguagens de indexação, as ontologias se colocam como um novo instrumento a ser incorporado ao arsenal teórico e prático da Ciência Informação e abrem novas perspectivas para as pesquisas em indexação. As ontologias oferecem uma estrutura conceitual e terminológica restrita a um determninado domínio, originalmente representada em linguagens legíveis por computador, originalmente representada em linguagens legíveis por computador, o originalmente representada em linguagens legíveis por computador, o que permite a sua utilização nos mais variados processos computacionais. Apresentamos neste trabalho, diretrizes para a construção e utilização de ontologias no processo de indezação automática. Concluímos que é fundamentalo estabelecimento de uma Política de Indexação que reflita os interesses da instituição e as necessidades dos seus usuários. A Política de Indexação deve também nortear a construção de ontologias para fins de indexação, além de definiros parâmetros para a operação de sistemas de indexação automática. / Abstract: The use of ontologies in automatic indexing allows add to this process not only a language for a specific domain, but also a logical and conceptual framework that can be used to make inferences, and whose relations allow an expansion of the terms extracted by purely mathematical methods. Considered as indexing languages, ontologies arise as a new tool to be incorporated into the theoretical and practical arsenal of information science and open new perspectives for research in automatic indexing. Ontologies provide a conceptual framework and terminology restricted to a given domain, originally represented in readable languages by computer, which allows it to be used in the most varied computing processes. We present in this work, guidelines for the construction and utilization of ontologies in the automatic indexing process. We conclude that it is essential to establish an Indexing Policy that reflects the interests of the institution and the needs of its users. The Indexing Policy should also guide the construction of ontologies for indexing purposes, and defines the parameters for the operation of automatic indexing systems. / Mestre

Orientador: Claudia Maria Bauzer Medeiros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T21:52:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daltio_Jaudete_M.pdf: 8876134 bytes, checksum: 9a70e0baf7e110fa2a1534e08aac55ae (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: A pesquisa em biodiversidade requer associar dados sobre seres vivos e seus habitats, construindo modelos sofisticados e correlacionando vários tipos de informações. Os dados manipulados são por natureza heterogêneos, sendo providos por grupos de pesquisa distintos (e distribuídos), que coletam seus dados usando diferentes vocabulários, suposições, metodologias, objetivos e uma grande variedade de restrições espaciais e temporais. Este cenário apresenta muitos tipos de desafio de pesquisa em Ciência da Computação, tanto no nível físico (por exemplo, diversidade de estruturas de armazenamento) quanto conceitual (por exemplo, diversidade de perspectivas e de domínios de conhecimento). O uso de ontologias está sendo proposto como uma forma de se resolver problemas de heterogeneidade. Este tipo de solução, entretanto, gera novos desafios de pesquisa, pois requer considerar problemas de projeto, gerenciamento e compartilhamento de ontologias. Esta dissertação apresenta um novo tipo de Serviço Web, cujo objetivo é auxiliar a resolver tais desafios. Aondê (¿coruja¿, em Tupi, uma referência à linguagem de representação de ontologias OWL) é um Serviço Web que provê um amplo espectro de operações para armazenamento, gerenciamento, busca, ranking, análise e integração de ontologias. O texto abrange a especificação e a implementação do Aondê, que foram validadas por um protótipo testado com ontologias volumosas e estudos de caso reais em biodiversidade / Abstract: Biodiversity research requires associating data about living beings and their habitats, constructing sophisticated models and correlating all kinds of information. Data handled are inherently heterogeneous, being provided by distinct (and distributed) research groups, which collect these data using different vocabularies, assumptions, methodologies and goals, and under varying spatio-temporal frames. This poses many kinds of challenges in Computer Science research, from the physical (e.g., diversity of storage structures) to the conceptual level (e.g., diversity of perspectives and of knowledge domains). The adoption of ontologies has been proposed as a means to help solve heterogeneity issues. However, this kind of solution gives birth to new research issues, since it implies handling problems in ontology design, management and sharing. This dissertation presents a new kind of Web Service whose goal is to help in solving such issues. Aondê (which means ¿owl¿ in Tupi, the main branch of native Brazilian languages) is a Web Service that provides a wide range of operations for storage, management, search, ranking, analysis and integration of ontologies. The text covers the specification and implementation of Aondê, which have been validated by a prototype tested with large ontologies and real biodiversity case studies / Mestrado / Banco de Dados / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Claudia Maria Bauzer Medeiros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-15T17:25:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Sousa_SidneyRobertode_M.pdf: 6639415 bytes, checksum: fbd426bff26dda1788b1310f9167190c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Sistemas de informação geográfica a cada vez mais utilizam informação geo-espacial da Web para produzir informação geográfica. Um grande desafio para tais sistemas é encontrar dados relevantes, onde tal busca é frequentemente baseada em palavras-chave ou nome de arquivos. Porém, tais abordagens carecem de semântica. Desta forma, torna-se necessário oferecer mecanismos para preparação de dados, afim de auxiliar a recuperação de dados semanticamente relevantes. Para atacar este problema, esta dissertação de mestrado propôem uma arquitetura baseada em serviços para gerenciar anotações semânticas. Neste trabalho, uma anotação semântica é um conjunto de triplas - chamadas unidades de anotação semântica - <subject, metadata field, object >, onde subject é um documento geo-espacial, (metadata field) é um campo de metadados sobre este documento e object é um termo de ontologia que associa semanticamente o campo de metadados a algum conceito apropriado. As principais contribuições desta dissertação são: um estudo comparativo sobre ferramentas de anotação; especificação e implementação de uma arquitetura baseada em serviços para gerenciar anotações semânticas, incluindo serviços para manuseio de termos de ontologias; e uma análise comparativa de mecanismos para armazenar anotações semânticas. O trabalho toma como estudo de caso anotações semânticas sobre documentos agrícolas / Abstract: Geographic information systems (GIS) are increasingly using geospatial data from the Web to produce geographic information. One big challenge is to find the relevant data, which often is based on keywords or even file names. However, these approaches lack semantics. Thus, it is necessary to provide mechanisms to prepare data to help retrieval of semantically relevant data. To attack this problem, this dissertation proposes a service-based architecture to manage semantic annotations. In this work, a semantic annotation is a set of triples - called semantic annotation units - < subject? metadata field? object >, where subject is a geospatial resource, (metadata field) contains some characteristic about this resource, and object is an ontology term that semantically associates the metadata field to some appropriate concept. The main contributions of this dissertation are: a comparative study on annotation tools; specification and implementation of a service-based architecture to manage semantic annotations, including services for handling ontology terms; and a comparative analysis of mechanisms for storing semantic annotations. The work takes as case study semantic annotations about agricultural resources / Mestrado / Banco de Dados / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: André Santanchè / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-20T14:39:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Alves_HugoAugusto_M.pdf: 1442382 bytes, checksum: 258a15cb04d919b837754948bad5829e (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Um número crescente de repositórios na web se baseia em metadados na forma de rótulos (tags) para organizar e classificar o seu conteúdo. Os usuários destes sistemas associam livremente tags a recursos do sistema - e.g., URLs, imagens, marcadores. O termo folksonomia se refere a esta classificação coletiva, que emerge do processo de rotulação (tagging) realizado por usuários interagindo em ambientes sociais na web. Uma das maiores qualidades das folksonomias é a sua simplicidade de uso pela ausência de um vocabulário controlado. Folksonomias crescem de forma orgânica, refletindo o conhecimento da comunidade de usuários. Por outro lado, esta falta de estrutura leva a dificuldades em operações de organização e descoberta de conteúdo. Melhores resultados podem ser obtidos se forem consideradas as relações semânticas entre os rótulos. Por esta razão, vários trabalhos foram propostos com o objetivo de relacionar ontologias e folksonomias, combinando a estrutura sistematizada das ontologias à semântica latente das folksonomias. Enquanto em uma direção algumas abordagens criam "ontologias sociais" a partir dos dados das folksonomias, em outra direção algumas abordagens conectam rótulos a ontologias preexistentes. Em ambos os casos nota-se uma unidirecionalidade, ou seja, um modelo apenas dá suporte ao enriquecimento do outro. Nossa proposta, por outro lado, é bidirecional. Ontologias e folksonomias são fundidas em uma nova entidade, que chamamos de "ontologia folksonomizada", combinando aspectos complementares de ambas. O conhecimento formal e projetado das ontologias é fundido com a semântica latente dos dados sociais. Nesta dissertação apresentamos nossa ontologia folksonomizada e seus desdobramentos. Nós introduzimos um framework formal para a análise de trabalhos relacionados, a fim de confrontá-los com a nossa abordagem. Além das melhorias nas operações de indexação e descoberta, que foram validadas em experimentos práticos, nós propomos uma técnica chamada 3E Steps para dar suporte à evolução de ontologias usando dados de folksonomias. Nós também implementamos o protótipo de uma ferramenta para a construção de ontologias folksonomizadas e para dar suporte à revisão de ontologias / Abstract: An increasing number of web repositories relies on tag-based metadata to organize and classify their content. The users of these systems freely associate tags with resources of the system - e.g., URLs, images, and bookmarks. The term folksonomy refers to this collective classification, which emerges from tagging carried by users interacting in web social environments. One of the major strengths of folksonomies is their simplicity due to the absence of a controlled vocabulary. Folksonomies grow organically, reflecting the knowledge of a community of users. On the other hand, this lack of structure leads to difficulties in operations of content organization and discovery. Better results can be obtained if we take into account the semantic relations among tags. For this reason, many proposals were developed aiming to relate ontologies and folksonomies, combining the systematized structure of ontologies to the latent semantics of folksonomies. While in one direction some approaches build "social ontologies" from folksonomic data, in the other direction some approaches connect tags to existing ontologies. In both cases they are unidirectional approaches, i.e., one model is used only to support the enrichment of the other. Our proposal, on the other hand, is bidirectional. Ontologies and folksonomies are fused in a new entity, we call "folksonomized ontology", which combines complementary aspects of both. The formal and engineered knowledge of ontologies is fused with the latent semantics of social data. In this dissertation we present our folksonomized ontology and its outcomes. We introduce here a formal framework to analyze the related work, confronting it with our approach. Besides the improvements in indexing and discovery operations, which are validated by practical experiments, we propose a 3E Steps technique to support ontology evolvement by using folksonomic data. We also have implemented a tool prototype to build folksonomized ontologies and to support ontology review / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

M.Com. (Information Technology) / ADLOA is an Architecture Description Language (ADL) proposed to describe biologicallyinspired complex adaptive architectures such as ontogenetic architectures. The need for an ontogenetic ADL stems from the lack of support from existing ADLs. This dissertation further investigates the similarities between existing intelligent architectures and ontogenetic architectures. The research conducted on current ADLs, artificial ontogeny and intelligent architectures reveals that there are similarities between ontogenetic architectures and other intelligent architectures. However, the dynamism of artificial ontogeny indicates a lack of support for architecture description. Therefore, the dissertation proposes two core mechanisms to address ontogenetic architecture description. Firstly, the ADLOA process is defined as a systematisation of artificial ontogeny. The process specifies a uniform approach to defining ontogenetic architectures. Secondly, a demonstration of the implemented ADLOA process is used, in conjunction with the ADLOA model, mechanisms and Graphical User Interface (GUI), to present a workable description environment for software architects. The result of the dissertation is a standalone ADL that has the ability to describe ontogenetic architectures and to produce language-dependent code frameworks using the Extensible Markup Language (XML) and Microsoft Visual Studio platform.

Orientador: Maurício Ferreira Magalhães / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T18:55:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paula_LucianoBernardesde_D.pdf: 1395906 bytes, checksum: 9d9a3c99b7292a6482f33e12db95abd6 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: O volume de dados disponíveis na WWW aumenta a cada dia. Com o surgimento da Web Semântica, os dados passaram a ter uma representação do seu significado, ou seja, serem classificados em um conceito de um domínio de conhecimento, tal domínio geralmente definido por uma ontologia. Essa representação, apoiada em todo o ferramental criado para a Web Semântica, propicia a busca conceitual. Nesse tipo de busca, o objetivo não é a recuperação de um dado específico, mas dados, de diversos tipos, classificados em um conceito de um domínio de conhecimento. Utilizando um índice de similaridade, é possível a recuperação de dados referentes a outros conceitos do mesmo domínio, aumentando a abrangência da busca. A indexação distribuída desses dados pode fazer com que uma busca conceitual por similaridade se torne muito custosa. Existem várias estruturas de indexação distribuída, como as redes P2P, que são empregadas na distribuição e compartilhamento de grandes volumes de dados. Esta tese propõe a utilização de funções LSH na indexação de conceitos de um domínio, definido por uma ontologia, mantendo a similaridade entre eles. Dessa forma, conceitos similares são armazenados próximos um dos outros, tal conceito de proximidade medida em alguma métrica, facilitando a busca conceitual por similaridade / Abstract: The volume of data available in the WWW increases every day. The Semantic Web emerged, giving a representation of the meaning of data, being classified in a concept of a knowledge domain, which is generally defined using an ontology. This representation, based in all the tools created for the Semantic Web, possibilitates the conceptual search. In this type of search, the goal is not to retrieve a specific piece of data, but several data, of several types, classified in a concept of an ontology. Using a similarity level, the retrieval of data that refer to other concepts of the domain is also possible, making the search broader. The distributed indexing of all these data may turn the conceptual search costly. The Internet holds several structures of distributed indexing, such as P2P networks, which are used in the distribution and sharing of huge volumes of data. This thesis presents how it is possible to use LSH functions to generate identifiers to concepts of a domain, defined using an ontology, keeping their similarity. This way, similar concepts are stored near each other, such distance measured in some metric, turning the conceptual search by similarity easier / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

M. Tech. (Department of Information and Communication Technology, Faculty of Applied and Computer Sciences), Vaal University of Technology / The emergence of the Semantic Web has resulted in more and more large-scale ontologies being developed in real-world applications to represent and integrate knowledge and data in various domains. This has given rise to the problem of selection of the appropriate ontology for reuse, among the set of ontologies describing a domain. To address such problem, it is argued that the evaluation of the complexity of ontologies of a domain can assist in determining the suitable ontologies for the purpose of reuse. This study investigates existing metrics for measuring the design complexity of ontologies and implements these metrics in a framework that provides a stepwise process for evaluating the complexity of ontologies of a knowledge domain. The implementation of the framework goes through a certain number of phases including the: (1) download of 100 Biomedical ontologies from the BioPortal repository to constitute the dataset, (2) the design of a set of algorithms to compute the complexity metrics of the ontologies in the dataset including the depth of inheritance (DIP), size of the vocabulary (SOV), entropy of ontology graphs (EOG), average part length (APL) and average number of paths per class (ANP), the tree impurity (TIP), relationship richness (RR) and class richness (CR), (3) ranking of the ontologies in the dataset through the aggregation of their complexity metrics using 5 Multi-attributes Decision Making (MADM) methods, namely, Weighted Sum Method (WSM), Weighted Product Method (WPM), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Weighted Linear Combination Ranking Technique (WLCRT) and Elimination and Choice Translating Reality (ELECTRE) and (4) validation of the framework through the summary of the results of the previous phases and analysis of their impact on the issues of selection and reuse of the biomedical ontologies in the dataset. The ranking results of the study constitute important guidelines for the selection and reuse of biomedical ontologies in the dataset. Although the proposed framework in this study has been applied in the biomedical domain, it could be applied in any other domain of Semantic Web to analyze the complexity of ontologies.