Submitted by Jussara Moore (jussaramoore@id.uff.br) on 2017-02-09T14:12:50Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Nilson Theobald Barbosa - PROPOSTA DE MODELO PARA AS ATAS DO CONSELHO UNIVERSITÁRIO DA UNIVERSIDADE FEDERAL D~1.pdf: 1122370 bytes, checksum: 0ac0178204ddbfc06357bfeacecad8c2 (MD5) / Approved for entry into archive by Jussara Moore (jussaramoore@id.uff.br) on 2017-02-10T13:42:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Nilson Theobald Barbosa - PROPOSTA DE MODELO PARA AS ATAS DO CONSELHO UNIVERSITÁRIO DA UNIVERSIDADE FEDERAL D~1.pdf: 1122370 bytes, checksum: 0ac0178204ddbfc06357bfeacecad8c2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-10T13:42:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Nilson Theobald Barbosa - PROPOSTA DE MODELO PARA AS ATAS DO CONSELHO UNIVERSITÁRIO DA UNIVERSIDADE FEDERAL D~1.pdf: 1122370 bytes, checksum: 0ac0178204ddbfc06357bfeacecad8c2 (MD5) / O presente estudo propõe um modelo das Atas do Conselho Universitário da Universidade Federal do Rio de Janeiro a partir do estudo de sua estrutura e da identificação de seus principais componentes, analisando-se a importância da transformação destes documentos em documentos digitais e o seu papel na memória institucional e nos processos de gestão da Universidade. Utiliza-se como base teórica principalmente a literatura da área da Ciência da Informação, em especial Organização do Conhecimento, com aportes da Ciência da Computação, em especial Modelos Conceituais. A criação deste modelo, representado por um diagrama entidade-relacionamento, explicitando a estrutura das atas, associado à criação de um vocabulário e taxonomias dos seus principais conceitos, contribui para que estes documentos de fundamental importância para a Universidade possam ser gerados de uma forma padronizada permitindo a recuperação inteligente das informações ali depositadas, usufruindo dos conceitos e das tecnologias que suportam a Web Semântica. / From a study of the structure and identification of main elements of the proceedings of University Council of the Federal University of Rio de Janeiro, a model is proposed. The importance of making proceedings digitally available is analyzed, as well as their role in institutional memory and also in University management processes. The study uses theoretical basis mainly from the field of Information Sciences, in particular Organization of Knowledge, and also contributions from Computer Science, especially Conceptual Models. The creation of the model, represented by an Entity–Relationship diagram, explains the structure of the proceedings, associated to the construction of a vocabulary and taxonomy with its main concepts. Being of fundamental importance for the administration of the University, the possibility of having proceedings in a standard format contributes to a smart retrieval, using concepts and technologies that support the Semantic Web.

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

A diversidade biológica é essencial para a sustentabilidade da vida na Terra e motiva numerosos esforços para coleta de dados sobre espécies, dando origem a uma grande quantidade de informação. Esses dados são geralmente armazenados em bancos de dados relacionais. Pesquisadores usam esses bancos de dados para extrair conhecimento e compartilhar novas descobertas. No entanto, atualmente a busca tradicional (baseada em palavras-chave) já não é adequada para ser usada em grandes quantidades de dados heterogêneos, como os de biodiversidade. Ela tem baixa precisão e revocação para esse tipo de dado. Este trabalho apresenta uma nova arquitetura para abordar esse problema aplicando técnicas de buscas semânticas em dados sobre biodiversidade e usando formatos e ferramentas da Web Semântica para representar esses dados. A busca semântica tem como objetivo melhorar a acurácia dos resultados de buscas com o uso de ontologias para entender os objetivos dos usuários e o significado contextual dos termos utilizados. Este trabalho também apresenta os resultados de testes usando um conjunto de dados representativos sobre biodiversidade do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA) e do Museu Paraense Emílio Goeldi (MPEG). Ontologias permitem que conhecimento seja organizado em espaços conceituais de acordo com seu significado. Para a busca semântica funcionar, um ponto chave é a criação de mapeamentos entre os dados (neste caso, dados sobre biodiversidade do INPA e MPEG) e termos das ontologias que os descrevem, neste caso: a classificação taxonômica de espécies e a OntoBio, a ontologia de biodiversidade do INPA. Esses mapeamentos foram criados depois que extraímos a classificação taxonômica do site Catalog of Life (CoL) e criamos uma nova versão da OntoBio. Um protótipo da arquitetura foi construído e testado usando casos de uso e dados do INPA e MPEG. Os resultados dos testes mostraram que a abordagem da busca semântica tinha uma melhor precisão (28% melhor) e revocação (25% melhor) quando comparada com a busca por palavras-chave. Eles também mostraram que é possível conectar facilmente os dados mapeados a outras fontes de dados abertas, como a fonte Amazon Forest Linked Data do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. (INPE) / Biological diversity is of essential value to life sustainability on Earth and motivates many efforts to collect data about species. That gives rise to a large amount of information. Biodiversity data, in most cases, is stored in relational databases. Researchers use this data to extract knowledge and share their new discoveries about living things. However, nowadays the traditional search approach (based basically on keywords matching) is not appropriate to be used in large amounts of heterogeneous biodiversity data. Search by keyword has low precision and recall in this kind of data. This work presents a new architecture to tackle this problem using a semantic search system for biodiversity data and semantic web formats and tools to represent this data. Semantic search aims to improve search accuracy by using ontologies to understand user objectives and the contextual meaning of terms used in the search to generate more relevant results. This work also presents test results using a set of representative biodiversity data from the National Research Institute for the Amazon (INPA) and the Emilio Gueldi Museum in Pará (MPEG). Ontologies allow knowledge to be organized into conceptual spaces in accordance to its meaning. For semantic search to work, a key point is to create mappings between the data (in this case, INPAs and MPEGs biodiversity data) and the ontologies describing it, in this case: the species taxonomy (a taxonomy is an ontology where each class can have just one parent) and OntoBio, INPAs biodiversity ontology. These mappings were created after we extracted the taxonomic classification from the Catalogue of Life (CoL) website and created a new version of OntoBio. A prototype of the architecture was built and tested using INPAs and MPEGs use cases and data. The results showed that the semantic search approach had a better precision (28% improvement) and recall (25% improvement) when compared to keyword based search. They also showed that it was possible to easily connect the mapped data to other Linked Open Data sources, such as the Amazon Forest Linked Data from the National Institute for Space Research (INPE)

Dada a grande quantidade de conteúdo criado por usuários na Web, uma proposta para ajudar na busca e organização é a criação de sistemas de anotações (tagging systems), normalmente na forma de palavras-chave, extraídas do próprio conteúdo ou sugeridas por visitantes. Esse trabalho aplica um algoritmo de mineração de dados em um banco de dados RDF, contendo instâncias que podem fazer referências à rede Linked Data do DBpedia, para recomendação de tags utilizando as medidas de similaridade taxonômica, relacional e literal de descrições RDF. O banco de dados utilizado é o Arquigrafia, um sistema de banco de dados na Web cujo objetivo é catalogar imagens de projetos arquitetônicos, e que permite que visitantes adicionem tags às imagens. Foram realizados experimentos para a avaliação da qualidade das recomendações de tags realizadas considerando diferentes modelos do Arquigrafia incluindo o modelo estendido do Arquigrafia que faz referências ao DBpedia. Os resultados mostram que a qualidade da recomendação de determinadas tags pode melhorar quando consideramos diferentes modelos (com referências à rede Linked Data do DBpedia) na fase de aprendizado. / Given the huge content created by users in the Web, a way to help in search and organization is the creation of tagging systems, usually in a keyword form (extracted from the Web content or suggested by users). This work applies a data mining algorithm in a RDF database, which contain instances that can reference the DBpedia Linked Data repository, to recommend tags using the taxonomic, relational and literal similarities from RDF descriptions. The database used is the Arquigrafia, a database system available in the Web which goal is to catalog architecture projects, and it allows a user to add tags to images. Experiments were performed to evaluate the quality of the tag recommendations made considering differents models of Arquigrafia\'s database, including an extended model which has references to DBpedia. The results shown that the quality of the recommendations of some tags can be improved when we consider different models (with references to DBpedia Linked Data repository) in the learning phase.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jair Abu Bechir.pdf: 1897586 bytes, checksum: 834fb42cf429bcbe21e61df13dc6bc01 (MD5) Previous issue date: 2010-10-04 / The objective of this dissertation is to present the framework Airetama. This framework is based on Multiagent Systems and Semantic Web principles. It provides a semantic, distributed and open-source infrastructure for the creation of Virtual Communities of Practice on the Web. It makes possible, through the use of agents, coupling of resources and tools that use semantic technologies. Integration of semantic in the current Web has as main objective to allow such software agents can use their pages more intelligently, thus offering better service. / O objetivo desta dissertação é apresentar o arcabouço Airetama. Este arcabouço é baseado em Sistemas Multiagentes e nos princípios da Web Semântica. Ele fornece uma infraestrutura semântica, distribuída e open-source para a criação de Comunidades Virtuais de Prática na Web. Possibilita, através do uso de agentes, o acoplamento de ferramentas que utilizam recursos e tecnologias semânticas. A inserção de semântica na Web atual tem como principal objetivo permitir que tais agentes de software possam utilizar suas páginas de maneira mais inteligente, oferecendo melhores serviços.

A Web Semântica é uma maneira de explorar a associação de significados explícitos aos conteúdos de documentos presentes na Web, para que esses possam ser processados diretamente ou indiretamente por máquinas. Para possibilitar esse processamento, os computadores necessitam ter acesso a coleções estruturadas de informações e a conjuntos de regras de inferência sobre esses conteúdos. O SWRL permite a combinação de regras e termos de ontologias (definidos por OWL) para aumentar a expressividade de ambos. Entretanto, conforme um conjunto de regras cresce, ele torna-se de difícil compreensão e sujeito a erros, especialmente quando mantido por mais de uma pessoa. Para que o SWRL se torne um verdadeiro padrão web, deverá ter a capacidade de lidar com grandes conjuntos de regras. Para encontrar soluções para este problema, primeiramente, foi realizado um levantamento sobre sistemas de regras de negócios, descobrindo os principais recursos e interfaces utilizados por eles, e então, com as descobertas, propusemos técnicas que usam novas representações visuais em uma aplicação web. Elas permitem detecção de erro, identificação de regras similares, agrupamento, visualização de regras e o reuso de átomos para novas regras. Estas técnicas estão implementadas no SWRL Editor, um plug-in open-source para o Web-Protégé (um editor de ontologias baseado na web) que utiliza ferramentas de colaboração para permitir que grupos de usuários possam não só ver e editar regras, mas também comentar e discutir sobre elas. Foram realizadas duas avaliações do SWRL Editor. A primeira avaliação foi um estudo de caso para duas ontologias da área biomédica (uma área onde regras SWRL são muito usadas) e a segunda uma comparação com os únicos três editores de regras SWRL encontrados na literatura. Nessa comparação foi mostrando que ele implementa mais recursos encontrados em sistemas de regras em geral / The Semantic Web is a way to associate explicitly meaning to the content of web documents to allow them to be processed directly by machines. To allow this processing, computers need to have access to structured collections of information and sets of rules to reason about these content. The Semantic Web Rule Language (SWRL) allows the combination of rules and ontology terms, defined using the Web Ontology Language (OWL), to increase the expressiveness of both. However, as rule sets grow, they become difficult to understand and error prone, especially when used and maintained by more than one person. If SWRL is to become a true web standard, it has to be able to handle big rule sets. To find answers to this problem, we first surveyed business rule systems and found the key features and interfaces they used and then, based on our finds, we proposed techniques and tools that use new visual representations to edit rules in a web application. They allow error detection, rule similarity analysis, rule clustering visualization and atom reuse between rules. These tools are implemented in the SWRL Editor, an open source plug-in for Web-Protégé (a web-based ontology editor) that leverages Web-Protégés collaborative tools to allow groups of users to not only view and edit rules but also comment and discuss about them. We have done two evaluations of the SWRL Editor. The first one was a case study of two ontologies from the biomedical domain, the second was a comparison with the SWRL editors available in the literature, there are only three. In this comparison, it has been shown that the SWRL Editor implements more of the key resources found on general rule systems than the other three editors

A Plataforma Lattes é uma excelente base de dados de pesquisadores para a sociedade brasileira, adotada pela maioria das instituições de fomento, universidades e institutos de pesquisa do País. Entretanto, é limitada quanto à exibição de dados sumarizados de um grupos de pessoas, como por exemplo um departamento de pesquisa ou os orientandos de um ou mais professores. Diversos projetos já foram desenvolvidos propondo soluções para este problema, alguns inclusive desenvolvendo ontologias a partir do domínio de pesquisa. Este trabalho tem por objetivo integrar todas as funcionalidades destas ferramentas em uma única solução, a SOS Lattes. Serão apresentados os resultados obtidos no desenvolvimento desta solução e como o uso de ontologias auxilia nas atividades de identificação de inconsistências de dados, consultas para construção de relatórios consolidados e regras de inferência para correlacionar múltiplas bases de dados. Além disto, procura-se por meio deste trabalho contribuir com a expansão e disseminação da área de Web Semântica, por meio da criação de uma ferramenta capaz de extrair dados de páginas Web e disponibilizar sua estrutura semântica. Os conhecimentos adquiridos durante a pesquisa poderão ser úteis ao desenvolvimento de novas ferramentas atuando em diferentes ambientes. / The Lattes Platform is an excellent database of researchers for the Brazilian society , adopted by most Brazilian funding agencies, universities and research institutes. However, it is limited as to displaying summarized data from a group of people, such as a research department or students supervised by one or more professor. Several projects have already been developed which propose solutions to this problem, including some developing ontologies from the research domain. This work aims to integrate all the functionality of these tools in a single solution, SOS Lattes. The results obtained in the development of this solution are presented as well as the use of ontologies to help identifying inconsistencies in the data, queries for building consolidated reports and rules of inference for correlating multiple databases. Also, this work intends to contribute to the expansion and dissemination of the Semantic Web, by creating a tool that can extract data from Web pages and provide their semantic structure. The knowledge gained during the study may be useful for the development of new tools operating in different environments.

A Plataforma Lattes é, hoje, a principal base de currículos dos pesquisadores brasileiros. Os currículos da Plataforma Lattes armazenam de forma padronizada dados profissionais, acadêmicos, de produções bibliográficas e outras informações dos pesquisadores. Através de uma base de Currículos Lattes, podem ser gerados vários tipos de relatórios consolidados. As ferramentas existentes da Plataforma Lattes não são capazes de detectar alguns problemas que aparecem na geração dos relatórios consolidados como duplicidades de citações ou produções bibliográficas classificadas de maneiras distintas por cada autor, gerando um número total de publicações errado. Esse problema faz com que os relatórios gerados necessitem ser revistos pelos pesquisadores e essas falhas deste processo são a principal inspiração deste projeto. Neste trabalho, utilizamos como fonte de informações currículos da Plataforma Lattes para popular uma ontologia e utilizá-la principalmente como uma base de dados a ser consultada para geração de relatórios. Analisamos todo o processo de extração de informações a partir de arquivos HTML e seu posterior processamento para inserí-las corretamente dentro da ontologia, de acordo com sua semântica. Com a ontologia corretamente populada, mostramos também algumas consultas que podem ser realizadas e fazemos uma análise dos métodos e abordagens utilizadas em todo processo, comentando seus pontos fracos e fortes, visando detalhar todas as dificuldades existentes no processo de população (instanciação) automática de uma ontologia. / Lattes Platform is the main database of Brazilian researchers resumés in use nowadays. It stores in a standardized form professional, academic, bibliographical productions and other data from these researchers. From these Lattes resumés database, several types of reports can be generated. The tools available for Lattes platform are unable to detect some of the problems that emerge when generating consolidated reports, such as citation duplicity or bibliographical productions misclassified by their authors, generating an incorrect number of publications. This problem demands a revision performed by the researcher on the reports generated, and the flaws of this process are the main inspiration for this project. In this work we use the Lattes platform resumés database as the source for populating an ontology that is intended to be used to generate reports. We analyze the whole process of information gathering from HTML files and its post-processing to insert them correctly in the ontology, according to its semantics. With this ontology correctly populated, we show some new reports that can be generated and we perform also an analysis of the methods and approaches used in the whole process, highlighting their strengths and weaknesses, detailing the dificulties faced in the automated populating process (instantiation) of an ontology.

Made available in DSpace on 2016-03-22T17:26:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertaandreo II Final.pdf: 5215323 bytes, checksum: 78dc4aa3677577cccbd14cb124510b6a (MD5) Previous issue date: 2010-03-26 / Until recently, the handling of large amounts of information was a task for specialists, is now a need for people from all areas, in their professional and in the tasks of everyday life. The quality in information retrieval is crucial in many professions, and improvement of systems can have a major impact, especially when it comes to heterogeneous collections of documents. The research on the Web has been an excellent field for information retrieval and massive automatic indexing on a large scale. This research proposes a general study on Semantic Web, Web 2.0, Social Networks and Ontologies, its applications, languages and methodologies, with the main purpose of creating of an Social Networks Ontology, in order to see how the social networks can be enhanced through the Semantic Web, and see how in the future the Semantic Web and Social Networks will be integrated. The big challenge is to mold this field in a manner to facilitate the development of applications for it, using technologies and tools of the Semantic Web. This work was also intended to systematize the study of Social Networks, Web 2.0, Semantic Web and Ontologies in order to serve as a basis and reference for future studies / Até recentemente, a manipulação de grandes quantidades de informação era uma tarefa de especialistas, agora constitui uma necessidade para pessoas de todas as áreas, tanto na sua atividade profissional como na maioria das tarefas do dia a dia. A qualidade na recuperação de informação é crucial em muitas profissões, e a melhoria dos sistemas pode ter um grande impacto, especialmente quando se trata de coleções de documentos heterogêneos. A pesquisa na Web tem sido um excelente campo para a recuperação de informação em grande escala e a indexação automática maciça. O presente trabalho propõe um estudo geral sobre Web Semântica, Web 2.0, Redes Sociais e Ontologias, suas aplicações, linguagens e metodologias, tendo como finalidade principal, a criação de uma Ontologia do Domínio das Redes Sociais, com os objetivos de verificar como as Redes Sociais podem ser potencializadas através da Web Semântica, e de como no futuro a Web Semântica e as Redes Sociais irão se integrar. O grande desafio consiste em modelar este domínio de uma forma a facilitar o desenvolvimento de aplicações para ele, utilizando tecnologias e ferramentas da Web Semântica. Este trabalho teve também como objetivo sistematizar o estudo das Redes Sociais, Web 2.0, Web Semântica e Ontologias, de forma a servir de base e referência para estudos futuros

Este trabalho faz parte de um projeto maior, o Annotation and Image Markup Project, que tem o objetivo de criar uma base de conhecimento médico sobre imagens radiológicas para identificação, acompanhamento e reasoning acerca de lesões tumorais em pesquisas sobre câncer e consultórios médicos. Esse projeto está sendo desenvolvido em conjunto com o Radiological Sciences Laboratory da Stanford University. O problema específico, que será abordado nesse trabalho, é que a maior parte das informações semânticas sobre imagens radiológicas não são capturados e relacionados às mesmas usando termos de ontologias biomédicas e padrões, como o RadLex e DICOM, o que impossibilita a sua avaliação automática por computadores, busca em arquivos médicos em hospitais, etc. Para tratar isso, os radiologistas precisam de uma solução computacional fácil, intuitiva e acessível para adicionar essas informações. Nesse trabalho foi desenvolvida uma solução Web para inclusão dessas anotações, o sistema ePAD. O aplicativo permite a recuperação de imagens médicas, como as imagens disponíveis em sistemas de informação hospitalares (PACS), o delineamento dos contornos de lesões tumorais, a associação de termos ontológicos a esses contornos e o armazenamento desses termos em uma base de conhecimento. Os principais desafios desse trabalho envolveram a aplicação de interfaces intuitivas baseadas em Rich Internet Applications e sua operação a partir de um navegador Web padrão. O primeiro protótipo funcional do ePAD atingiu seus objetivos ao demonstrar sua viabilidade técnica, sendo capaz de executar o mesmo trabalho básico de anotação de aplicações Desktop, como o OsiriX-iPad, sem o mesmo overhead. Também mostrou a sua utilidade a comunidade médica o que gerou o interesse de usuários potenciais / This work is a part of a larger project, the Annotation and Markup Project, which aims to create a medical knowledge base about radiological images to identify, monitor and reason about tumors in cancer research and medical practices. This project is being developed in conjunction with the Laboratory of Image Informatics at Stanford University. The specific problem that will be addressed in this work is that most of the semantic information about radiological images are not captured and related to them using terms of biomedical ontologies and standards, such as RadLex or DICOM, what makes it impossible to automatic evaluate them by computers, to search for them in hospital databases using semantic criteria, etc. To address this issue, radiologists need an easy, intuitive and affordable computational solution to add this semantic information. In this work, a web solution for adding the information was developed, the ePAD system. It allows the retrieval of medical images, such as images available in hospital information systems (PACS), the creation of contours around tumor lesions, the association of ontological terms to these contours, and the storage of this terms in a knowledge base. The main challenges of this work involved the creation of intuitive interfaces using Rich Internet Applications technology and the operation from a standard Web Browser. The first functional prototype of ePAD reached its goal of proving its technical feasibility. It was able to do the same basic annotation job of desktop applications, such as OsiriX-iPad, without the same overhead. It also showed to the medical community that it was a useful tool and that generated interest of potential early users