Durante o desenvolvimento de software, diversos artefatos inter-relacionados são gerados, tais como: requisitos, modelos, códigos-fonte, entre outros. Apesar das vantagens obtidas com a adoção das ferramentas atuais de controle de versão em projetos de software, os sistemas tradicionais têm controlado as versões no nível de arquivos, dificultando o versionamento dos relacionamentos entre artefatos e a composição de artefatos complexos. Existem poucos esforços no sentido de proporcionar uma granularidade mais fina no controle de versão de artefatos estruturados ou semi-estruturados. Além disto, os principais mecanismos para comparação e fusão de versões encontram-se orientados à linhas de texto, dificultando o cálculo das diferenças entre versões de artefatos estruturados como grafos, e.g., diagramas UML. Assim, os sistemas atuais não proveem uma base apropriada para construção de mecanismos para apoiar atividades da Engenharia de Software (ES), como reusabilidade, rastreabilidade e análise do impacto de mudanças. De forma a mitigar este problema, considerou-se a aplicação de tecnologias da Web Semântica em projetos de software, provendo um formalismo para possibilitar um versionamento com granularidade mais fina e mecanismos automatizados para apoiar outras atividades da Engenharia de Software. Neste contexto, foi proposta uma infraestrutura, denominada GALO, para controle de versão de software, com base nas tecnologias da Web Semântica, buscando proporcionar um versionamento com granularidade mais fina e também reduzir os recursos necessários para o cálculo do delta entre versões. Para isto, considerou-se relacionamentos de agregação no modelo de versionamento, representado por uma ontologia. Além disso, criou-se um método heurístico, chamado ApproxMap, para calcular os deltas entre versões, que pode assumir uma complexidade de O(n2), no seu pior caso. Ele busca encontrar um mapeamento entre blank nodes, i.e., recursos não identificados, de dois grafos RDF, que reduza o tamanho do delta entre versões. Buscando avaliar a infraestrutura GALO, desenvolveu-se uma prova de conceito, com a instanciação da ontologia e a construção de um protótipo. Nela, os conceitos definidos na ontologia retrataram com sucesso as situações exploradas. As tecnologias da Web Semântica também foram aplicadas com sucesso, sendo base para mecanismos que apoiam outras atividades da ES. Elas proporcionaram o controle de versão de relacionamentos entre artefatos, além de verificações, validações e inferências de conhecimentos. O ApproxMap também foi aplicado com sucesso no cálculo do delta de versões dos artefatos da prova de conceito e dos demais experimentos realizados. Ele obteve um desempenho satisfatório, sendo o algoritmo que mais se aproximou dos valores ótimos. Assim, recomenda-se a aplicação da infraestrutura GALO e do seu algoritmo ApproxMap na construção de sistemas para controle de versão de artefatos, como os produzidos por processos com desenvolvimento iterativo e incremental.

A vigilância de uma área marítima é realizada utilizando vários sensores, cujos dados são fusionados a fim de obtermos uma melhor consciência situacional e detectarmos anomalias marítimas. Dados de anomalias marítimas podem ser escassos, fato que dificulta o estudo dessas anomalias. Uma alternativa adequada para o estudo dessas anomalias é a geração de dados por meio de simulação. Este trabalho tem como objetivo elaborar um modelo semântico capaz de representar e possibilitar inferências sobre embarcações em situações anômalas dentro de um cenário marítimo, a partir de anotações semânticas de trajetórias de embarcações. Para atingir esse objetivo, foi idealizada uma abordagem que envolve a construção de um modelo semântico, a elaboração de consultas e a execução dessas consultas ao modelo. Para testar a utilidade dessa abordagem, foram realizados experimentos utilizando dados sintéticos. Trajetórias podem receber anotações semânticas, de forma a marcar episódios de movimentação e de parada em seus dados espaço-temporais. Isso permite uma representação rica semanticamente para investigar padrões de comportamento de embarcações. Com esta pesquisa, pretende-se contribuir com uma abordagem para facilitar a análise semântica de trajetórias em cenários diversos.

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)

A falta de materiais instrucionais digitais disponíveis em larga escala e com baixo custo levou à criação da tecnologia de Objetos de Aprendizagem (OAs) [Wiley 2000]. Nessa tecnologia, materiais para ensino e aprendizagem são construídos na forma de pequenos componentes (objetos) para que possam ser combinados de várias maneiras diferentes, ou seja, possam ser reutilizados na composição de seqüências didáticas que cubram um determinado domínio de aprendizagem, por exemplo, Geometria Euclidiana ou Eletrostática. Nessa visão, cabe ao professor (ou ao próprio aluno) decidir qual é a seqüência de OAs mais adequada para um determinado contexto instrucional (ou de acordo com as preferências do aluno). OAs podem estar disponíveis em grandes repositórios na Internet, de maneira que qualquer usuário - professor ou estudante - possa buscá-los e recuperá-los de acordo com suas necessidades. Para tornar a busca e recuperação mais ecientes, cada objeto precisa ser descrito num formato padrão o que permite a sua utilização em diversas plataformas. Atualmente, cada uma das tarefas associadas à descoberta e utilização de OAs é realizada de forma não automatizada, ou seja, um professor ao elaborar um curso, deve fazer uma busca nos repositórios de OAs disponíveis, ou na própria Web, e selecionar os objetos de interesse. Nessa etapa, é preciso que o professor analise cada OA recuperado a m de decidir: (a) se ele satisfaz ou não os objetivos didáticos em questão; (b) em que ponto do curso o OA pode ser inserido, dadas as suposições sobre o conhecimento prévio feitas no projeto de construção do OA; (c) qual é o nível de diculdade, o contexto instrucional e o tipo de recurso de aprendizagem do OA desejados (por exemplo, exercício, simulação, notas de aula, testes etc.). Além disso, quando o professor faz a busca por OAs, ele utiliza somente palavras-chave, sem nenhuma referência sobre a estrutura do domínio de conhecimento. Essa é a principal limitação dessa tecnologia: não existem padrões para a representação do conteúdo de um OA, que possibilite automatizar a recuperação e análise de OAs em termos do seu conteúdo relacionado ao domínio no qual ele se insere. Esse trabalho propõe uma ferramenta, chamada SEQUOA (Seqüenciamento de OAs), que dê suporte ao professor para a tarefa de seleção e composição de OAs, com base na tecnologia da Web Semântica. Com esse objetivo, foi feito um estudo de caso para o domínio da Eletrostática. Foram construídas ontologias para: formalizar as descrições de OAs, baseando-se em padrões largamente adotados, e descrever o domínio de aprendizagem de uma maneira didática (segundo educadores experientes no domínio em questão). O uso dessas ontologias permite que a ferramenta SEQUOA seja capaz de realizar inferências sobre as diferentes características dos OAs e gerar um conjunto de seqüências alternativas de OAs, para um determinado domínio de aprendizagem, promovendo assim o reuso de OAs. / The lack of large amounts of digital instructional material available at a low cost lead to the creation of Learning Objects (LOs) [Wiley 2000]. With this technology, instructional material is built in the form of small components (objects) that can be combined in dierent arrangements allowing for their re-utilization in the composition of didactic sequences that cover a domain, for example, Euclidian Geometry or Electrostatic. Hence it is the teacher (or even the student) who decides which is the more appropriate LO sequence for a determined instructional context (or in accordance with the students\' preference). LOs maybe available in Internet repositories, so that any user a teacher or a student can search and retrieve them as needed. To make this search and retrieval more eective, every object must be described in a standard format what is also useful to allow its use in any platform. Currently, the tasks associated with LOs discovery and utilization are accomplished manually. The teacher who needs to elaborate an instructional module must do a search in the available repositories and select useful and relevant objects inspecting one by one, eventually spending large amounts of time searching for keywords. In this stage its necessary that the teacher analyzes each retrieved LO in order to decide: a) if it satises or not the course didactic objectives; b) in each part of the course the LO may be inserted, considering its assumptions about the previous knowledge made in its design; c) which are the diculty level, instructional context and type of earning resource (example, exercise, simulation, notes, tests, etc). Moreover, when a teacher searches for LOs, she only has keywords, there are no references to the knowledge domain structure. This is this technology main shortcoming: there are no standards to represent a LO content which makes it possible to automate LOs retrieval and analysis considering its content related to the knowledge domain it pertains to. Automating this search has been the aim of many research projects, with the goal of time saving and optimality, in terms of selecting the LOs that will best satisfy the teacher\'s needs. Based on Articial Intelligence techniques, this work proposes a new way of structuring a learning domain and a framework that allows a teacher to select LOs automatically in accordance with her preferences or needs. This work also proposes a set of ontologies to formalize LOs descriptions, based on domain knowledge structure and on standard descriptions that are widely adopted, allowing the utilization of theorem provers based on description logics to make inferences

Este trabalho foca na viabilização do desenvolvimento de serviços semânticos de acordo com o estilo arquitetural REST. Mais especificamente, considera-se a realização REST baseada no protocolo HTTP, resultando em serviços semânticos RESTful. A viabilização de serviços semânticos tem sido tema de diversas publicações no meio acadêmico. Porém, a grande maioria dos esforços considera apenas os serviços desenvolvidos sob o estilo arquitetural RPC, através do protocolo SOAP. A abordagem RPC, fortemente incentivada pela indústria de software, é perfeitamente realizável em termos tecnológicos, mas agrega computações e definições desnecessárias, o que resulta em serviços mais complexos, com baixo desempenho e pouca escalabilidade. O fato é que serviços REST compõem a maioria dos serviços disponibilizados na Web 2.0 nome amplamente adotado para referenciar a atual fase da Web, notoriamente focada na geração colaborativa de conteúdo. A proposta oferecida por este trabalho utiliza uma seleção específica de linguagens e protocolos já existentes, reforçando sua realizabilidade. Utiliza-se a linguagem OWL-S como ontologia de serviços e a linguagem WADL para a descrição sintática dos mesmos. O protocolo HTTP é utilizado na transferência das mensagens, na definição da ação a ser executada e no escopo de execução desta ação. Identificadores URI são utilizados na definição da interface de acesso ao serviço. A compilação final dá origem à ontologia RESTfulGrounding, uma especialização de OWL-S. / The proposal is to allow the development of semantic Web services according to an architectural style called REST. More specifically, it considers a REST implementation based on the HTTP protocol, resulting in RESTful Semantic Web Services. The development of semantic Web services has been the subject of various academic papers. However, the predominant effort considers Web services designed according to another architectural style named RPC, mainly through the SOAP protocol. The RPC approach, strongly stimulated by the software industry, aggregates unnecessary processing and definitions that make Web services more complex than desired. Therefore, services end up being not as scalable and fast as possible. In fact, REST services form the majority of Web services developed within the Web 2.0 context, an environment clearly focused on user-generated content and social aspects. The proposal presented here makes use of a specific selection of existing languages and protocols, reinforcing its feasibility. Firstly, OWL-S is used as the base ontology for services, whereas WADL is for syntactically describing them. Secondly, the HTTP protocol is used for transferring messages; defining the action to be executed; and also defining the execution scope. Finally, URI identifiers are responsible for specifying the service interface. The final compilation proposed results in an ontology named RESTfulGrounding, which extends OWL-S.

Submitted by Filipe dos Santos (fsantos@pucsp.br) on 2016-09-02T14:31:38Z No. of bitstreams: 1 Newton Juniano Calegari.pdf: 2853517 bytes, checksum: e1eda2a1325986c6284a5054d724a19f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-02T14:31:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Newton Juniano Calegari.pdf: 2853517 bytes, checksum: e1eda2a1325986c6284a5054d724a19f (MD5) Previous issue date: 2016-04-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Pontifícia Universidade Católica de São Paulo / The tool proposed in this research aims at bringing together the Semantic Web technologies and content publishers, this way enabling the latter to contribute to creating structured data and metadata about texts and information they may make available on the Web. The general goal is to investigate the technical feasibility of developing a semantic annotation tool that enables content publishers to contribute to the Semantic Web ecosystem. Based on (BERNERS-LEE et al., 2001; ALESSO; SMITH, 2006; RODRÍGUEZ-ROCHA et al., 2015; GUIZZARDI, 2005; ISOTANI; BITTENCOURT, 2015), the Semantic Web is presented according to its technological stack. Considering the importance of the ontologies and vocabularies used to create Semantic Web applications, the essential subjects of the conceptual modelling and the ontology language used on the Web are presented. In order to provide the necessary concepts to use semantic annotations, this dissertation presents both the way annotations are used (manual, semi-automatic, and automatic) as well as the way these annotations are integrated with resources available on the Web. The state-of-the-art chapter describes recent projects and related work on the use of Semantic Web within Web-content publishing context. The methodology adopted by this research is based on (SANTAELLA; VIEIRA, 2008; GIL, 2002), in compliance with the exploratory approach for research. This research presents the proposal and the architecture of the semantic annotation tool, which uses shared vocabulary in order to create structured data based on textual content. In conclusion, this dissertation addresses the possibilities of future work, both in terms of the implementation of the tool in a real use case as well as in new scientific research / A proposta apresentada nesta pesquisa busca aproximar as tecnologias de Web Semântica dos usuários publicadores de conteúdo na Web, permitindo que estes contribuam com a geração de dados estruturados e metadados sobre textos e informações que venham disponibilizar na Web. O objetivo geral deste trabalho é investigar a viabilidade técnica de desenvolvimento de uma ferramenta de anotação semântica que permita aos usuários publicadores de conteúdo contribuírem para o ecossistema de Web Semântica. Com suporte de (BERNERS-LEE et al., 2001; ALESSO; SMITH, 2006; RODRÍGUEZ-ROCHA et al., 2015; GUIZZARDI, 2005; ISOTANI; BITTENCOURT, 2015) apresenta-se o tópico de Web Semântica de acordo com a pilha tecnológica que mostra o conjunto de tecnologias proposto para a sua realização. Considerando a importância de ontologias e vocabulários para a construção de aplicações de Web Semântica, são apresentados então os tópicos fundamentais de modelagem conceitual e a linguagem de ontologias para Web. Para fornecer a base necessária para a utilização de anotações semânticas são apresentados, além da definição, os modos de uso de anotações (manual, semi-automático e automático) e as formas de integrar essas anotações com recursos disponíveis nas tecnologias da Web Semântica. O estado da arte contempla trabalhos e projetos recentes sobre o uso de Web Semântica no contexto de publicação de conteúdo na Web. A metodologia é baseada na proposta apresentada por SANTAELLA; VIEIRA (2008), seguindo uma abordagem exploratória para a condução da pesquisa. É apresentada a proposta e os componentes de uma ferramenta de anotação semântica que utiliza vocabulários compartilhados para geração de dados estruturados a partir de conteúdo textual. Concluindo o trabalho, são apresentadas as possibilidades futuras, tanto da implementação da ferramenta em um cenário real, atestando sua viabilidade técnica, quanto novos trabalhos encaminhados a partir desta pesquisa

Em comunidades de prática, a aprendizagem ocorre por meio da interação e colaboração constante de seus participantes, o caráter social destes ambientes é fundamental para a construção do conhecimento. Por este motivo, esta dissertação busca compreender a forma como os usuários interagem em comunidades de prática e propõe a estruturação destas informações em torno de um perfil dinâmico de usuário. A aplicação de perfis de usuário neste contexto permite entender o indivíduo, seus interesses e necessidades. A partir da representação dos participantes de comunidades de prática é possível desenvolver sistemas de aprendizagem inteligente, sistemas de recomendação, elementos de gamificação e sistemas de acesso e recuperação de informação personalizados. Estes mecanismos procuram estimular o engajamento dos participantes e promover a aprendizagem colaborativa. A representação das informações neste trabalho será apoiada pelo uso de tecnologias da web semântica e de ontologias para a formalização das relações em comunidades de prática. O desenvolvimento de softwares educacionais baseados na web semântica amplia a capacidade de implementação de novos mecanismos de aprendizagem, contribuindo para a análise das interações e a inferências sobre as informações dos usuários. O uso de ontologias permite a formalização das informações e torna possível a elaboração de uma rede de conhecimento que pode ser processada e consumida por agentes de software, contribuindo para a interoperabilidade do sistema. / In communities of practice, learning is built through constant interaction and collaboration of their participants, the social aspect of these environments is crucial for the knowledge construction. For this reason, this work intends to understand how users interact in communities of practice and proposes a dynamic user profile to structure this information. An user profile applied in this context allows us to understand the person, his interests and needs. The representation of participants in communities of practice allow us to develop intelligent learning systems, recommender systems, gamification elements and systems for personalized access and personalized information retrieval. Those mechanisms intend to stimulate participant engagement to promote collaborative learning. In this work, semantic web technologies and ontologies are used to represent this informations. The development of educational software based on the semantic web expands the capacity to implement new learning mechanisms, contributing to the analysis of the interactions and the inferences about user informations. The use of ontologies allows the formalization of information and enables the elaboration of a knowledge network that can be processed and consumed by software agents, contributing to the system interoperability.

As plataformas de Mídias Sociais se tornaram um meio essencial para a disponibilização de informações. Dentre elas, o Twitter tem se destacado, devido ao grande volume de mensagens que são compartilhadas todos os dias, principalmente mencionando eventos ao redor do mundo. Tais mensagens são uma importante fonte de informação e podem ser utilizadas em diversas aplicações. Contudo, a classificação de texto em tweets é uma tarefa não trivial. Além disso, não há um consenso quanto à quais tarefas devem ser executadas para Identificação e Classificação de Eventos em tweets, uma vez que as abordagens existentes trabalham com tipos específicos de eventos e determinadas suposições, que dificultam a reprodução e a comparação dessas abordagens em eventos de natureza distinta. Neste trabalho, nós elaboramos um framework para a classificação de eventos de natureza distinta. O framework possui os seguintes elementos chave: a) enriquecimento externo a partir da exploração de páginas web relacionadas, como uma forma de complementar a extração de features conceituais do conteúdo dos tweets; b) enriquecimento semântico utilizando recursos da Linked Open Data cloud para acrescentar features semânticas relacionadas; e c) técnica de poda para selecionar as features semânticas mais discriminativas Nós avaliamos o framework proposto através de um vasto conjunto de experimentos, que incluem: a) sete eventos alvos de natureza distinta; b) diferentes combinações das features conceituais propostas (i.e. entidades, vocabulário, e a combinação de ambos); c) estratégias distintas para a extração de features (i.e. a partir do conteúdo dos tweets e das páginas web); d) diferentes métodos para a seleção das features semânticas mais relevantes de acordo com o domínio (i.e. poda, seleção de features, e a combinação de ambos); e) dois algoritmos de classificação. Nós também comparamos o desempenho do framework em relação a outro método utilização para o enriquecimento contextual, o qual tem como base word embeddings. Os resultados mostraram as vantagens da utilização do framework proposto e que a nossa solução é factível e generalizável, dando suporte a classificação de diferentes tipos de eventos. / Social Media platforms have become key as a means of spreading information, opinions or awareness about real-world events. Twitter stands out due to the huge volume of messages about all sorts of topics posted every day. Such messages are an important source of useful information about events, presenting many useful applications (e.g. the detection of breaking news, real-time awareness, updates about events). However, text classification on Twitter is by no means a trivial task that can be handled by conventional Natural Language Processing techniques. In addition, there is no consensus about the definition of which kind of tasks are executed in the Event Identification and Classification in tweets, since existing approaches often focus on specific types of events, based on specific assumptions, which makes it difficult to reproduce and compare these approaches in events of distinct natures. In this work, we aim at building a unifying framework that is suitable for the classification of events of distinct natures. The framework has as key elements: a) external enrichment using related web pages for extending the conceptual features contained within the tweets; b) semantic enrichment using the Linked Open Data cloud to add related semantic features; and c) a pruning technique that selects the semantic features with discriminative potential We evaluated our proposed framework using a broad experimental setting, that includes: a) seven target events of different natures; b) different combinations of the conceptual features proposed (i.e. entities, vocabulary and their combination); c) distinct feature extraction strategies (i.e. from tweet text and web related documents); d) different methods for selecting the discriminative semantic features (i.e. pruning, feature selection, and their combination); and e) two classification algorithms. We also compared the proposed framework against another kind of contextual enrichment based on word embeddings. The results showed the advantages of using the proposed framework, and that our solution is a feasible and generalizable method to support the classification of distinct event types.

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.

Este trabalho é um estudo exploratório interdisciplinar, pois converge de duas áreas não pertencentes à mesma classe acadêmica, Ciência da Informação (CI) e Ciência da Computação. O objetivo é, além de estudar a representação no ambiente virtual, encontrar uma forma de representar a informação não textual (multimídia) que atenda essas \"novas necessidades\" e possibilidades que a Web Semântica requer no desenvolvimento de contextos com uso do XML. Conforme a complexidade dos documentos multimodais que envolvem textos, vídeos e imagens descritos em mais de um formato, a opção para a interoperabilidade da descrição foi representar o contexto destes documentos com uso de ontologia. Através de uma metodologia de pesquisa qualitativa de análise exploratória e descritiva, apresentam-se ontologias que permitam que esta descrição feita em padrões convencionais, mas interoperáveis, de formatos de descrição, e que possam atingir um conjunto de objetos multimodais. A descrição desta ontologia, em dois formatos interoperáveis, MARC21 e Dublin Core, foi criada utilizando o software Protégé; e para validação da ontologia, foram feitas 3 aplicações práticas com vídeos acadêmicos (uma aula, um trabalho de conclusão de curso e uma defesa de dissertação de mestrado), que possuem imagens retiradas dos slideshows e compostas num documento final. O resultado alcançado é uma representação dinâmica de vídeo, que faça as relações com os outros objetos que a vídeo trás além da interoperabilidade dos formatos de descrição, tais como: Dublin Core e MARC21. / This work is an exploratory interdisciplinary study, since it mixes two different academic areas: Information science (IS) and Computer Science. The search for a new way of represent non-textual information (media) that supplies the current needs and possibilities that semantic web requires on XML developed contexts is one of the aims of this study. According to the complexity of multimodal documents that converge text, videos and images described in more than one format, ontology use was choose to represent the description interoperability. Through a qualitative research using exploratory and descriptive analysis will be presented ontologies that allow the conventional patterns of description to be interoperable, being able to show a multimodal object set. This ontology description was made in two interoperable formats: MARC21 and Dublin Core. It was created using the Protégé software. To validate the ontologies, they will be applied in 3 academic videos (a lesson video, a graduation defense, and a masters defense), and all of three are composed with slideshows images that are attached in the final document. The result obtained is a dynamic video representation that can make relations with the other video objects beyond interoperability of description formats, such as Dublin Core and MARC21.