Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T04:44:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
339454.pdf: 2256514 bytes, checksum: 03289f73726043dd181ecda93a630121 (MD5)
Previous issue date: 2016 / Diversas abordagens têm sido propostas para o enriquecimento semântico de dados sobre movimento, incluindo propostas para a sua anotação com dados abertos conectados (LOD). Contudo, ainda há uma carência de soluções para modelagem dimensional de dados semanticamente anotados, visando sua análise em data warehouses. Este trabalho de pesquisa propõe um método para a geração automatizada de dimensões de análise de dados a partir da adaptação de hierarquias de recursos (sobre instâncias e conceitos) de LOD usados para anotar semanticamente tais dados. Este método extrai hierarquias de recursos de coleções de LOD por meio da exploração de relações de ordenamento parcial (como part of e is a) e adapta tais hierarquias, reduzindo o número de recursos de acordo com o número de vezes que um recurso aparece em anotações semânticas de uma dada coleção de dados. Dimensões assim produzidas são potencialmente menores que a hierarquia usada para gerá-las, pois escondem recursos com baixa frequência de uso em anotações. Isso tem potencial para propiciar ganhos de eficiência e facilidade de uso em data warehouses, entre outros benefícios. Resultados de experimentos com a adaptação de hierarquias de recursos para a análise de tweets anotados com LOD sugerem a viabilidade do método. Os resultados mostram considerável redução no número de recursos de hierarquias adaptadas a medida que se aumenta o limiar de frequência de uso de recursos em anotações semânticas.<br> / Abstract : Several approaches have been proposed to semantic enrich data about movement, including proposals to annotate it with linked open data (LOD). However, there is still a lack of solutions for multidimensional modelling semantic annotated data, in order to analyse it in data warehouses. This research work proposes a method for automated generation of data analysis dimensions from the adaptation of hierarchies of resources (about instances and concepts) of LOD used to annotate semantically such data. This method extract hierarchies of resources from LOD collections through exploration of partial ordering relations (like part of and is a) and adapt such hierarchies, reducing the number of resources according to the number of times a resource appears in semantic annotations of a particular dataset. Thus produced dimensions are potentially lower than the hierarchy used to generate them, because they hide resources having low frequency of use in annotations. This has the potential to provide efficiency gains and ease of use in data warehouses, among other benefits. Experiments results in adaptation of hierarchies of resources for the analysis of tweets annotated with LOD suggest the feasibility of the method. The results show considerable reduction of the number of adapted hierarchies' resources as it increases the threshold of frequency of use of resources in semantic annotations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/168014 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Sacenti, Juarez Angelo Piazza |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Fileto, Renato |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 77 p.| il., grafs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds