[pt] O problema do relacionamento de entidades refere-se à questão de
explorar uma base de conhecimento, representada como um grafo RDF, para
descobrir e entender como duas entidades estão conectadas. Esta questão pode
ser resolvida implementando-se uma estratégia de busca de caminhos que
combina uma medida de similaridade de entidades, um limite para o grau das
entidades, e um limite de expansão para reduzir o espaço de busca de caminhos,
e uma medida de ranqueamento de caminhos para ordenar os caminhos
relevantes entre um determinado par de entidades no grafo RDF. Esta tese
inicialmente apresenta um framework, chamado CoEPinKB, juntamente com
uma implementação, para experimentar estratégias de busca de caminhos. O
framework apresenta como pontos de flexibilização a medida de similaridade
entre entidades, o limite máximo do grau das entidades, o limite de expansão,
a medida de classificação de caminhos, e a base de conhecimento. Em seguida,
a tese apresenta uma avaliação de desempenho de nove estratégias de busca de
caminhos usando um benchmark envolvendo dois domínios de entretenimento
sobre o OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint da DBpedia. Por fim, a
tese apresenta o DCoEPinKB, uma versão distribuída do framework baseado
em Apache Spark, que suporta a avaliação empírica de estratégias de busca de
caminhos, e apresenta uma avaliação de seis estratégias de busca de caminhos
em dois domínios de entretenimento sobre dados reais coletados da DBpedia.
Os resultados fornecem intuições sobre o desempenho das estratégias de busca
de caminhos e sugerem que a implementação do framework, instanciado com
o par de medidas de melhor desempenho, pode ser usado, por exemplo, para
expandir os resultados dos motores de busca em bases de conhecimento para
incluir entidades relacionadas. / [en] The entity relatedness problem refers to the question of exploring a
knowledge base, represented as an RDF graph, to discover and understand how
two entities are connected. This question can be addressed by implementing a
path search strategy that combines an entity similarity measure with an entity
degree limit and an expansion limit to reduce the path search space and a path
ranking measure to order the relevant paths between a given pair of entities in
the RDF graph. This thesis first introduces a framework, called CoEPinKB,
together with an implementation, to experiment with path search strategies.
The framework features as hot spots the entity similarity measure, the entity
degree limit, the expansion limit, the path ranking measure, and the knowledge
base. The thesis moves on to present a performance evaluation of nine path
search strategies using a benchmark from two entertainment domains over
the OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint of the DBpedia. The
thesis then introduces DCoEPinKB, a distributed version of the framework
based on Apache Spark, that supports the empirical evaluation of path
search strategies, and presents an evaluation of six path search strategies
over two entertainment domains over real-data collected from DBpedia. The
results provide insights about the performance of the path search strategies
and suggest that the framework implementation, instantiated with the best performing pair of measures, can be used, for example, to expand the results
of search engines over knowledge bases to include related entities.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:55649 |
| Date | 04 November 2021 |
| Creators | JAVIER GUILLOT JIMENEZ |
| Contributors | MARCO ANTONIO CASANOVA, MARCO ANTONIO CASANOVA, MARCO ANTONIO CASANOVA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0017 seconds