Over theWeb, distributed and heterogeneous sources with structured and related content form rich repositories of information commonly referred to as dataspaces. To provide access to this heterogeneous data, information integration systems have traditionally relied on the availability of a mediated schema, along with mappings between this schema and the schema of the source schemas. On dataspaces, where sources are plentiful, autonomous and extremely volatile, a system based on the existence of a pre-defined mediated schema and mapping information presents several drawbacks. Notably, the cost of keeping the mappings up to date as new sources are found or existing sources change can be prohibitively high. We propose a novel querying architecture that requires neither a mediated schema nor source mappings, which is based mainly on indexing mechanisms and on-the-fly rewriting algorithms. Our indexes are designed for data that is represented as relations, and are able to capture the structure of the sources, their instances and the connections between them. In the absence of a mediated schema, the user formulates structured queries based on what she expects to find. These queries are rewritten using a best-effort approach: the proposed rewriting algorithms compare a user query against the source schemas and produces a set of rewritings based on the matches found. Based on this architecture, two different querying approaches are tested. Experiments show that the indexing and rewriting algorithms are scalable, i.e., able to handle a very large number of structured Web sources; and that support simple, yet expressive queries that exploit the inherent structure of the data.

Uma das principais tarefas de Recuperação de Informações é encontrar documentos que sejam relevantes a uma consulta. Esta tarefa é difícil porque, em muitos casos os termos de busca escolhidos pelo usuário são diferentes dos termos utilizados pelos autores dos documentos. Ao longo dos anos, várias abordagens foram propostas para lidar com este problema. Uma das técnicas mais utilizadas, com o objetivo de expandir o número de documentos relevantes recuperados é a Expansão de Consultas, que consiste em expandir a consulta com a adição de termos relacionados. Este trabalho propõe um método que utiliza o modelo de Cell Assemblies para a expansão da consulta. Cell Assemblies são grupos de neurônios conectados, com padrões de disparo, que permitem que a atividade persista mesmo após a remoção dos estímulos externos. A modificação das sinapses entre os neurônios é feita através de regras de aprendizagem Hebbiana. Neste trabalho, o modelo Cell Assemblies foi adaptado a fim de aprender os relacionamentos entre os termos de uma coleção de documentos. Esses relacionamentos são utilizados para expandir a consulta original com termos relacionados. A avaliação experimental sobre uma coleção de testes padrão em Recuperação de Informações mostrou que algumas consultas melhoraram significativamente seus resultados com a técnica proposta. / One of the main tasks in Information Retrieval is to match a user query to the documents that are relevant for it. This matching is challenging because in many cases the keywords the user chooses will be different from the words the authors of the relevant documents have used. Throughout the years, many approaches have been proposed to deal with this problem. One of the most popular consists in expanding the query with related terms with the goal of retrieving more relevant documents. In this work, we propose a new method in which a Cell Assembly model is applied for query expansion. Cell Assemblies are reverberating circuits of neurons that can persist long beyond the initial stimulus has ceased. They learn through Hebbian Learning rules and have been used to simulate the formation and the usage of human concepts. We adapted the Cell Assembly model to learn relationships between the terms in a document collection. These relationships are then used to augment the original queries. Our experiments use standard Information Retrieval test collections and show that some queries significantly improved their results with the proposed technique.

Com o surgimento da WEB 2.0 surge um novo conceito de criação de conteúdo digital. A edição colaborativa de textos é uma prática consolidada que está se tornando cada vez mais comum em toda a internet. Com páginas totalmente dinâmicas e ferramentas específicas, surgem recursos capazes de facilitar o desenvolvimento de textos e conteúdos dos mais diversos assuntos. Apesar desta evolução na forma da criação de textos diversos na internet, o conteúdo de artigos científicos ainda é produzido da forma tradicional na maior parte dos eventos e periódicos. Com revisões ocorrendo no processo blind review o autor muitas vezes não conhece o revisor de seu trabalho. Além disso, o artigo muitas vezes é limitado a uma única versão submetida ao evento, pois não ocorre um processo de evolução, como verificado em enciclopédias online, por exemplo. Um sistema web, aberto à comunidade, que permita criar, editar, indexar e buscar artigos pode contribuir positivamente no contexto das revisões, tornando o processo mais transparente e democrático. Se este sistema permitisse também que os artigos fossem discutidos e revisados, utilizando uma abordagem aberta, seria criado um novo canal para contribuições científicas, ajudando a aumentar a qualidade das publicações. Assim, o objetivo principal deste trabalho é avaliar a utilização da técnica de edição colaborativa de textos, aplicada em contextos científicos, verificando se esta abordagem auxilia na produção de artigos de qualidade. Para isto, foi desenvolvido um protótipo que estende as características do MediaWiki, o software utilizado pela Wikipedia. Com o auxílio desta ferramenta foi realizado dois experimentos onde foram obtidos resultados satisfatórios. Baseado no resultado dos experimentos é apresentado uma seção de análise do processo que demonstra as etapas necessárias para que o processo ocorra com o propósito de que, ao final, obtenham-se artigos científicos com conteúdo qualificado. / The consolidation of Web 2.0 brings more attention to a new concept of digital content edition. The Collaborative Writing is a practice that is becoming increasingly common on the internet. With dynamic pages and specific tools, there are resources that can facilitate text writing. Despite such evolution in the conception of texts on the Internet the scientific articles’ content is still produced in the traditional individual and sequential way in most conferences and journals. The author often does not know the reviewer of his work due to a blind review process. Moreover, the article is often limited to a single version submitted to a conference, because there is not a process of text evolution, as seen in online encyclopedias, for example. A web system that allows creating, editing, indexing and searching articles can contribute to the quality of the reviewing process, making it more transparent and with better quality. If such a system could also allow items to be discussed and reviewed, in a transparent fashion, it will create a new model for scientific contributions, increasing the quality of publications. Hence, the main objective of this work is to evaluate the use of collaborative writing applied to scientific contexts, and to analyze whether such an approach would help in the production of quality articles. This research was developed in an environment that extends features of MediaWiki software employed by Wikipedia. With this tool, it was conducted two experiments. Based on the results of these experiments, it is presented a process analysis that demonstrates the steps necessary to ensure the quality of papers produced.

O problema da integração de dados (fragmentação de dados, decomposição de consultas) tem sido largamente estudado na literatura, mas a estrutura hierárquica inerente do modelo XML apresenta problemas que são específicos deste modelo de dados. Cada relacionamento conceitual muitos-para-muitos deve ser mapeado para uma estrutura hierárquica específica em XML. Diferentes fontes XML podem implementar o mesmo relacionamento conceitual muitos-para-muitos de diferentes maneiras. Na abordagem proposta neste trabalho, o problema de integra»c~ao de fontes de dados XML é dividido em dois problemas: (1) naquele da fragmentação de um modelo global do tipo grafo (ex., um modelo ER) em diversos modelos locais do tipo grafo representando conceitualmente fontes de dados e (2) naquele do ma- peamento de um modelo local do tipo grafo em um esquema hierárquico XML. Este trabalho apresenta um conjunto de operadores especificamente projetados para esta abordagem, assim como um mecanismo de decomposi»c~ao que permite que uma con- sulta especificada em um nível conceitual seja decomposta em uma consulta XQuery especificada no nível XML. Como linguagem de consulta para o nível conceitual, é adotado o CXPath (Conceptual XPath), uma linguagem de consulta proposta em um trabalho anterior. / The problem of data integration (query decomposition, data fragmentation) has been widely studied in literature, but the inherent hierarchical nature of XML data presents problems that are specific to this data model. Each many-to-many con- ceptual relationship must be mapped to a specific hierarchical structure in XML. Di®erent XML sources may implement the same many-to-many conceptual rela- tionship in di®erent ways. In our approach the problem of integration of XML data sources is decomposed in two problems: (1) that of fragmentation of a global graph-like model (e.g., an ER model) into several local graph-like models conceptu- ally representing data sources and (2) that of mapping the local graph-like model into an XML tree-like schema. This work presents a set of fragmentation operators specifically designed for our approach, as well as a query decomposition mechanism that allows a query stated at the conceptual level to be decomposed into an XQuery statement at the XML level. As the query language at the conceptual level, we adopt CXPath (conceptual XPath) a query language we have defined in previous work.

A grande quantidade de artigos científicos disponíveis on-line faz com que seja mais fácil para estudantes e pesquisadores reutilizarem texto de outros autores, e torna mais difícil a verificação da originalidade de um determinado texto. Reutilizar texto sem creditar a fonte é considerado plágio. Uma série de estudos relatam a alta prevalência de plágio no meio acadêmico e científico. Como consequência, inúmeras instituições e pesquisadores têm se dedicado à elaboração de sistemas para automatizar o processo de verificação de plágio. A maioria dos trabalhos existentes baseia-se na análise da similaridade do conteúdo textual dos documentos para avaliar a existência de plágio. Mais recentemente, foram propostas métricas de similaridade que desconsideram o texto e analisam apenas as citações e/ou referências bibliográficas compartilhadas entre documentos. Entretanto, casos em que o autor não referencia a fonte original pode passar despercebido pelas métricas baseadas apenas na análise de referências/citações. Neste contexto, a solução proposta é baseada na hipótese de que a combinação de métricas de similaridade de conteúdo e de citações/referências pode melhorar a qualidade da detecção de plágio. Duas formas de combinação são propostas: (i) os escores produzidos pelas métricas de similaridade são utilizados para ranqueamento dos pares de documentos e (ii) os escores das métricas são utilizados para construir vetores de características que serão usados por algoritmos de Aprendizagem de Máquina para classificar os documentos. Os experimentos foram realizados com conjuntos de dados reais de artigos científicos. A avaliação experimental mostra que a hipótese foi confirmada quando a combinação das métricas de similaridade usando Aprendizagem de Máquina é comparada com a combinação simples. Ainda, ambas as combinações apresentaram ganhos quando comparadas com as métricas aplicadas de forma individual. / The large amount of scientific documents available online makes it easier for students and researchers reuse text from other authors, and makes it difficult to verify the originality of a given text. Reusing text without crediting the source is considered plagiarism. A number of studies have reported on the high prevalence of plagiarism in academia. As a result, many institutions and researchers have developed systems that automate the plagiarism detection process. Most of the existing work is based on the analysis of the similarity of the textual content of documents to assess the existence of plagiarism. More recently, similarity metrics that ignore the text and just analyze the citations and/or references shared between documents have been proposed. However, cases in which the author does not reference the original source may go unnoticed by metrics based only on the references/citations analysis. In this context, the proposed solution is based on the hypothesis that the combination of content similarity metrics and references/citations can improve the quality of plagiarism detection. Two forms of combination are proposed: (i) scores produced by the similarity metrics are used to ranking of pairs of documents and (ii) scores of metrics are used to construct feature vectors that are used by algorithms machine learning to classify documents. The experiments were performed with real data sets of papers. The experimental evaluation shows that the hypothesis was confirmed when the combination of the similarity metrics using machine learning is compared with the simple combining. Also, both compounds showed gains when compared with the metrics applied individually.

Atualmente existem muitos estudos sendo conduzidos na área de Home Care, onde casas providas com sensores e atuadores podem ajudar o paciente em suas tarefas diárias, mesmo aqueles portadores de doenças crônicas ou limitações cognitivas e físicas. No contexto de Home Care, dispositivos domésticos controláveis podem agir como atuadores. Um importante desafio nessa área é a coordenação desses atuadores, para que os mesmos possam ser utilizados na prestação de cuidados ao paciente em sua casa. Para prestar auxílio em tarefas, deve ser levado em consideração o contexto do paciente e dos dispositivos presentes na casa. Este trabalho apresenta uma nova abordagem, sensível ao contexto, para selecionar a funcionalidade, de um dispositivo, mais adequada para a execução de uma atuação em um ambiente de Home Care. Nessa abordagem, as funcionalidades dos dispositivos são representadas por serviços Web, e modelos de processos de negócio são utilizados como roteiros das atividades que devem ser realizadas para gerir uma determinada situação. Desta forma, o problema de selecionar dispositivos e funcionalidades adequadas para executar uma determinada atividade de atuação de um modelo de processo de negócio é tratado através da seleção de serviços Web com base em aspectos sintáticos, semânticos e contextuais. A abordagem é avaliada através da simulação de cenários de aplicação extraídos da literatura, de forma a verificar a sua viabilidade. / There are many studies currently being conducted within the field of Home Care, where houses fulfilled with actuators and sensors can help patients in their daily lives, even the ones who suffer from chronicle diseases or cognitive and physical disabilities. In the Home Care context, controllable domestic devices can perform as actuators. An important challenge to this area refers to the coordination of such actuators so they can be used to assist patients in their home. In order to assist the patient daily live we need to take into consideration the patient and the context of household devices. This work presents a novel context-aware approach for selecting the most appropriate device functionality to execute the actuation needed in a Home Care environment. In this approach, device functionalities are described and represented by Web services, and business process models are used as guidelines for the activities that should be realized to manage a determined situation. Therefore, the issue of selecting devices and adequate functionalities to execute determined activity in a business process model is treated as an approach to select Web services based on their syntactic and semantic aspects in a context-aware manner. The approach is evaluated by simulation of application scenarios extracted from the literature in order to check its viability.

O número de banco de dados de biologia molecular presentes na Web vem aumentando significativamente nos últimos anos. A dificuldade de localizar estes bancos de dados na Web incentivou a criação de uma série de catálogos. Mesmo com estes catálogos, persiste o desafio de selecionar aqueles bancos de dados que possuem maior qualidade. Normalmente, a seleção é feita por usuários, que nem sempre possuem o conhecimento necessário e enfrentam problemas pela ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados nestes catálogos. Esta ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados gerou iniciativas recentes que visam identificar metadados relevantes para descrição dos bancos de dados de biologia molecular. No entanto, até o momento, como utilizar estes metadados na seleção dos bancos de dados presentes em um catálogo, relacionando estes às dimensões de qualidade de dados, é um tema pouco explorado. Da mesma forma, o uso de Web metrics, utilizadas na seleção de páginas Web, vem sendo quase ignorado na determinação da qualidade de bancos de dados de biologia molecular. Tendo em vista este cenário, nesta tese foi desenvolvido um modelo de qualidade que visa auxiliar na seleção de bancos de dados de biologia molecular presentes em catálogos na Web a partir da avaliação global de um banco de dados por meio de metadados e Web metrics. A definição deste modelo envolve adoção de metadados propostos em outros trabalhos, a proposição de novos metadados e a análise das dimensões de qualidade de dados. Experimentos são realizados de forma a avaliar a utilidade de alguns dos metadados e Web metrics na determinação da qualidade global de um banco de dados. A representação dos metadados, dimensões de qualidade, indicadores de qualidade e métricas usando recursos de Web Semântica é também discutida. O principal cenário de aplicação da abordagem é relacionado à necessidade que um usuário tem de escolher o melhor banco de dados para buscar informações relevantes para o seu trabalho dentre os existentes em um catálogo. Outro cenário está relacionado a sistemas que integram dados de fontes distintas e que necessitam, em muitos casos, reduzir o número de bancos de dados candidatos a um processo de integração. / The number of molecular biology databases has increased in the last years. The difficulty of identifying these databases on the Web is the motivation to create database catalogs. However, even using these catalogs, the challenge is how to identify the best databases within these sets of identified databases. In general, the selection process is done by users, who sometimes have little knowledge about databases related to a specific domain and will have difficulties to select the best databases. These difficulties are related to the absence of information about databases in these catalogs. This absence of information has generated some recent initiatives aiming to identify relevant metadata for describing molecular biology databases. However, at the present moment, how to use these metadata for selecting databases from a catalog, taking into account data quality dimensions, is underexplored. In a similar way, Web metrics used for selecting Web pages is almost ignored in the molecular biology databases evaluation process. In this scenario, this thesis defines a quality model, based on some identified data quality dimensions, aiming to help selecting a database from molecular biology database catalogs. This selection process is done by considering database metadata and Web metrics. The definition of this model involves the adoption of metadata from related works, the definition of new metadata and the analysis of data quality dimensions. A set of experiments evaluates the usefulness of metadata and Web metrics for evaluating the overall quality of databases. How to represent database metadata, quality dimensions, quality indicators and quality metrics using Semantic Web resources is also discussed. One application scenario relates to users who need to choose the best databases available in a catalog. Another application scenario is related to database integration systems in which it is necessary to determinate the overall quality of a database for reducing the number of databases to be integrated.

No contexto acadêmico o trabalho de pesquisa científica, nas áreas tecnológicas, é efetuado através de colaborações e cooperações entre diferentes pesquisadores e grupos de pesquisa. Existem pesquisadores atuando nos mais variados assuntos e nas mais diversas subáreas de pesquisa. Para analisar e expandir tais colaborações, muitas vezes, é necessário avaliar o nível de cooperação dos atuais parceiros, bem como identificar novos parceiros para conduzir trabalhos conjuntos. Tal avaliação e identificação não são tarefas triviais. Dessa forma, abordagens para avaliação e recomendação de colaborações são de grande valia para o aperfeiçoamento da cooperação e consequente melhoria da qualidade da pesquisa. Em relação à análise de colaborações, a demanda por critérios de avaliação de qualidade e por métodos de avaliação associados está aumentando e tem sido foco de muitos estudos na última década. Esse crescimento surge devido à busca por excelência acadêmica e para o apoio à tomada de decisões por parte de agências de financiamento para a alocação de recursos. Nesse contexto, há uma tendência a empregar técnicas bibliométricas, especialmente métodos estatísticos aplicados a citações. Com tanto material sendo pesquisado e publicado, resolveu-se explorar outra faceta para definição de indicadores de qualidade no contexto acadêmico visando a obtenção de resultados complementares e que garantam, através de sua validação experimental, uma melhor geração de indicadores. Desse modo, nesta tese, utiliza-se a tendência atual de estudos em análises de redes sociais, definindo métricas sociais específicas para definição de tais indicadores. Neste trabalho, é apresentada uma função para avaliação de qualidade de grupos de pesquisa com base nas colaborações internas entre seus pesquisadores membros. Estas colaborações são avaliadas através de análises em redes sociais bibliográficas acadêmicas baseadas em métricas de interação social. Com relação à identificação ou recomendação de colaborações, esta tese apresenta uma abordagem que considera tanto a parte de conteúdo quanto a de estrutura de uma rede. Especificamente, o conteúdo envolve a correlação entre os pesquisadores por áreas de pesquisa, enquanto a estrutura inclui a análise da existência de relacionamentos prévios entre os pesquisadores. Grande parte das abordagens que efetuam a recomendação de colaborações foca em recomendar especialistas em uma determinada área ou informação. Essas não consideram a área de atuação do usuário alvo da recomendação, como no caso da abordagem apresentada nesta tese. Além disso, neste trabalho, a obtenção de informações sobre os relacionamentos entre usuários, para construção de uma rede social acadêmica, é feita de forma implícita, em dados sobre publicações obtidos de bibliotecas digitais. Utilizando tais dados, também é possível explorar aspectos temporais para ponderação desses relacionamentos, utilizando-os para fins de recomendação de colaborações. Não foram encontrados trabalhos prévios nesse sentido. A presente abordagem inclui a recomendação não só de novas colaborações, como também, a recomendação de intensificação de colaborações já existentes, o que não é considerado por outros trabalhos relacionados. Dessa forma, pode-se dizer que os objetivos de recomendação da presente abordagem são mais amplos. Após propor novas técnicas para avaliação e identificação de parcerias, esta tese as valida através de uma avaliação experimental. Especificamente, experimentos com dados reais sobre as relações de coautoria entre pesquisadores pertencentes a diferentes grupos de pesquisa são apresentados para avaliação e demonstração da validade e da aplicabilidade das diferentes proposições desta tese referentes à avaliação de qualidade e recomendação de colaborações. / In technological fields, scientific research is performed through collaboration and cooperation of different researchers and research groups. In order to analyze and expand such collaborations, it is necessary to evaluate the level of cooperation between current partners as well as to identify new partners. Such an analysis and identification are not trivial tasks. Thus, approaches to evaluating and recommending collaborations are valuable to improve cooperation and, hence, improve research quality. Regarding the collaborations evaluation, the demand for quality assessment criteria and associated evaluation methods is increasing. Indeed, such evaluations have been the focus of many studies in the last decade. This growth arises from the pursuit of academic excellence and decision making of funding agencies. In this context, the trend is to employ bibliometric techniques, especially citation statistics. With so much material being researched and published, another facet for defining quality indicators is explored. Our goal is to obtain additional results that ensure, through its experimental validation, a better indicators generation. In this thesis, the current trend of studies in social network analysis is applied in the definition of such indicators. Specifically, we introduce a function for quality assessment of research groups based on internal collaborations among their member researchers. These collaborations are evaluated through analysis on bibliometric academic social networks based on metrics of social interaction. Regarding the collaborations recommendation, this thesis presents an approach that considers both the content and structure of research networks. The content involves the correlation among researchers by research areas whereas the structure includes the analysis of existing relationships among researchers. Most of the approaches that perform the collaborations recommendation focus on recommending experts in a certain area or information. They do not consider the working area of the recommendation target user, as we do in this thesis. Moreover, here, the information about the researchers’ relationships, employed for building an academic social network, is implicitly obtained through publications data available in digital libraries. Moreover, we expand previous analysis by considering temporal aspects to determine the relationships weights (which may be used to collaborations recommendation purposes). There were no previous studies in this direction. Our approach includes not only the recommendation of new collaborations, but also the recommendation of the collaborations intensification, which is not considered by other related work. After proposing new techniques for evaluating and identifying research collaborators, this thesis validates it through an experimental evaluation. Specifically, we evaluate and demonstrate the applicability of our techniques considering real datasets on the co-author relationships among researchers from different research groups.

Este trabalho descreve EXTIO (Extraction of Temporal Information Using Ontologies), uma abordagem que permite a normalização de expressões temporais e a organização em ontologia de fatos temporais extraídos de texto em linguagem natural. Isto permite que motores de busca possam aproveitar melhor a informação temporal de páginas daWeb, realizando inferências sobre fatos temporais. EXTIO propõe: a normalização de expressões temporais relativas através de uma gramática formal para a língua inglesa; e a organização de fatos temporais extraídos do texto normalizado em uma ontologia. Expressões temporais relativas são construções textuais de tempo que se referem a uma data absoluta cujo valor é relativo a outra data. Por exemplo, a expressão “three months ago” (três meses atrás) é uma expressão temporal relativa, pois seu surgimento no texto se refere a uma data três meses antes da data de publicação do documento. Experimentos demonstram que a gramática formal proposta para a normalização de expressões temporais relativas supera o baseline na eficácia da normalização e no tempo de processamento de documentos em linguagem natural. A principal contribuição deste trabalho é a gramática formal para normalização de expressões temporais relativas de texto na língua inglesa. Também é contribuição deste trabalho o processamento semântico da informação temporal disponível em formato texto em documentos, para que possa ser melhor aproveitada por motores de busca. / This work describes EXTIO, an approach for the normalization of temporal expressions and the semantic organization of temporal facts extracted from natural language text. This approach allows search engines to benefit from temporal information in Web pages, performing inferences on temporal facts. EXTIO proposes: the normalization of relative temporal expressions through a formal grammar for the English language; and the organization of temporal facts extracted from normalized text in an ontology. Relative temporal expressions are textual time structures that refer to an absolute date whose value is relative to another date. For instance, “three months ago” is a relative temporal expression because its appearance in the text refers to a date three months before the document publication date. Experiments show that the proposed formal grammar for the normalization of relative temporal expressions has a better performance than the baseline in effectiveness and processing time. The main contribution of this work is the formal grammar for the normalization of temporal expressions in natural language text in English. Another contribution of this work is the semantic processing of temporal information available in documents, so that search engines may benefit from this information.

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.