Orientador: José Eduardo Santarém Segundo / Banca: Silvana Aparecida Borsetti Gregório Vidotti / Banca: Leonardo Castro Botega / Resumo: A Web Semântica sugere a utilização de padrões e tecnologias que atribuem estrutura e semântica aos dados, de modo que agentes computacionais possam fazer um processamento inteligente, automático, para cumprir tarefas específicas. Neste contexto, foi criado o projeto Linked Open Data (LOD), que consiste em uma iniciativa para promover a publicação de dados linkados (Linked Data). Com o evidente crescimento dos dados publicados como Linked Data, a qualidade tornou-se essencial para que tais conjuntos de dados (datasets) atendam os objetivos básicos da Web Semântica. Isso porque problemas de qualidade nos datasets publicados constituem em um empecilho não somente para a sua utilização, mas também para aplicações que fazem uso de tais dados. Considerando que os dados disponibilizados como Linked Data possibilitam um ambiente favorável para aplicações inteligentes, problemas de qualidade podem também dificultar ou impedir a integração dos dados provenientes de diferentes datasets. A literatura aplica diversas dimensões de qualidade no contexto do Linked Data, porém indaga-se a aplicabilidade de tais dimensões para avaliação de qualidade de dados linkados. Deste modo, esta pesquisa tem como objetivo propor uma metodologia para avaliação de qualidade nos datasets de Linked Data, bem como estabelecer um modelo do que pode ser considerado qualidade de dados no contexto da Web Semântica e do Linked Data. Para isso adotou-se uma abordagem exploratória e descritiva a fim de estabelecer ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The Semantic Web suggests the use of patterns and technologies that assign structure and semantics to the data, so that computational agents can perform intelligent, automatic processing to accomplish specific tasks. In this context, the Linked Open Data (LOD) project was created, which consists of an initiative to promote the publication of Linked Data. With the evident growth of data published as Linked Data, quality has become essential for such datasets to meet the basic goals of the Semantic Web. This is because quality problems in published datasets are a hindrance not only to their use but also to applications that make use of such data. Considering that data made available as Linked Data enables a favorable environment for intelligent applications, quality problems can also hinder or prevent the integration of data coming from different datasets. The literature applies several quality dimensions in the context of Linked Data, however, the applicability of such dimensions for quality evaluation of linked data is investigated. Thus, this research aims to propose a methodology for quality evaluation in Linked Data datasets, as well as to establish a model of what can be considered data quality in the Semantic Web and Linked Data context. For this, an exploratory and descriptive approach was adopted in order to establish problems, dimensions and quality requirements and quantitative methods in the evaluation methodology in order to perform the assignment of quality indexes. This work resulted in the definition of seven quality dimensions applicable to the Linked Data domain and 14 different formulas for the quantification of the quality of datasets on scientific publications. Finally, a proof of concept was developed in which the proposed quality assessment methodology was applied in a dataset promoted by the LOD. It is concluded ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000887382 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Melo, Jessica Oliveira de Souza Ferreira. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista (Unesp) Faculdade de Filosofia e Ciências, Marília. |
| Publisher | Marília, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese, Portuguese, Texto em português; resumos em português e inglês |
| Detected Language | English |
| Type | text |
| Format | 111 f. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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