[pt] INTERLIGANDO RECURSOS NA WEB ATRAVÉS DE ABORDAGENS DE MATCHING E INTERLINKING

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: BERNARDO PEREIRA NUNES
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25608&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25608&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25608
Resumo: [pt] Com o surgimento da Linked (Open) Data, uma série de novos e importantes desafios de pesquisa vieram à tona. A abertura de dados, como muitas vezes a Linked Data é conhecida, oferece uma oportunidade para integrar e conectar, de forma homogênea, fontes de dados heterogêneas na Web. Como diferentes fontes de dados, com recursos em comum ou relacionados, são publicados por diferentes editores, a sua integração e consolidação torna-se um verdadeiro desafio. Outro desafio advindo da Linked Data está na criação de um grafo denso de dados na Web. Com isso, a identificação e interligação, não só de recursos idênticos, mas também dos recursos relacionadas na Web, provê ao consumidor (data consumer) uma representação mais rica dos dados e a possibilidade de exploração dos recursos conectados. Nesta tese, apresentamos três abordagens para enfrentar os problemas de integração, consolidação e interligação de dados. Nossa primeira abordagem combina técnicas de informação mútua e programação genética para solucionar o problema de alinhamento complexo entre fontes de dados, um problema raramente abordado na literatura. Na segunda e terceira abordagens, adotamos e ampliamos uma métrica utilizada em teoria de redes sociais para enfrentar o problema de consolidação e interligação de dados. Além disso, apresentamos um aplicativo Web chamado Cite4Me que fornece uma nova perspectiva sobre a pesquisa e recuperação de conjuntos de Linked Open Data, bem como os benefícios da utilização de nossas abordagens. Por fim, uma série de experimentos utilizando conjuntos de dados reais demonstram que as nossas abordagens superam abordagens consideradas como estado da arte.