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Framework para prospecção de dados espaciais baseado em semântica apoiado por ontologias /Guimarães, Diogo Lemos January 2015 (has links)
Orientador: Carlos Roberto Valêncio / Banca: Rogéria Cristiane Gratão de Souza / Banca: Marilde T. Prado Santos / Resumo: Com a popularização de dispositivos que permitem a obtenção de dados espaciais, como pontos geográficos, velocidade e direção, aumentou-se consideravelmente o interesse pela captura, armazenamento e interpretação desses dados. Com isto, cada vez mais, um número maior de aplicações demostram interesse nesse tipo de dado e necessitam de bases de dados próprias para armazenar as informações. Estas bases são conhecidas como bases de dados espaciais. Com o objetivo de obter informações relevantes destes dados, algoritmos de prospecção de dados espaciais foram desenvolvidos e vem avançando com o intuito de, por exemplo, melhorar a qualidade dos resultados obtidos. Todavia, os algoritmos atuais desconsideram que os pontos geográficos estão em determinadas regiões, que por si só, fornecem informações semânticas relevantes. Com o objetivo de aprimorar os resultados de algoritmos, o uso de ontologias permite adicionar semântica e expressar o conhecimento sobre um domínio específico. O trabalho desenvolvido apresenta uma abordagem que permite, por meio do uso de ontologia, estender algoritmos espaciais para utilizarem um novo atributo durante o processo de criação de agrupamentos, o coeficiente semântico do ponto. Através do framework desenvolvido é possível adaptar algoritmos para utilizarem essa abordagem possibilitando gerar resultados mais relevantes / Abstract: With the popularity of devices it became possible to easily obtain spatial data, such as geographic points, speed and direction, and because of that it also increased considerably the interest in obtaining, storing and analyzing such data. Therefore, a larger number of applications demonstrate interest in this type of data requiring it's own databases for storing this kind of information. These bases are known as spatial databases. In order to obtain relevant information from these data, spatial data algorithms were developed and has been advancing in order to, for example, improve the quality of the results. However, current algorithms disregard that geographical points are in certain regions, which in itself, provide relevant semantic information. In order to improve the results of algorithms, the use of ontologies allows to express semantics and knowledge about a particular domain. This work presents an approach that allows, through the use of ontology, extend spatial algorithms to use a new attribute in the process of creating groups, the semantic coefficient point. Through the developed framework it is possible to adapted algorithms to use this approach enabling generate more relevant results / Mestre
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