[en] AN APPROACH FOR DEALING WITH INCONSISTENCIES IN DATA MASHUPS - EVELINE RUSSO SACRAMENTO FERREIRA (2016)
[pt] A grande quantidade de dados disponíveis na Web permite aos usuários combinarem e rapidamente integrarem dados provenientes de fontes diferentes, pertencentes ao mesmo domínio de aplicação. Entretanto, combinações de dados construídas a partir de fontes de dados independentes e heterogêneas podem gerar inconsistências e, portanto, confundir o usuário que faz uso de tais dados. Esta tese aborda o problema de criação de uma combinação consistente de dados a partir de fontes de dados mutuamente inconsistentes. Especificamente, aborda o problema de testar quando os dados a serem combinados são inconsistentes em relação a um conjunto pré-definido de restrições. As principais contribuições desta tese são: (1) a formalização da noção de combinação consistente de dados, tratando os dados retornados pelas fontes como uma Teoria de Defaults e considerando uma combinação consistente de dados como uma extensão desta teoria; (2) um verificador de modelos para uma família de Lógicas de Descrição, usado para analisar e separar os dados consistentes e inconsistentes, além de testar a consistência e completude das combinações de dados obtidas; (3) um procedimento heurístico para computar tais combinações consistentes de dados.