Compound matching for multiple ontologies

Bibliographic Details
Main Author: Pavão, Maria Madalena Ervedosa de Lacerda
Publication Date: 2019
Format: Master thesis
Language: eng
Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
Download full: http://hdl.handle.net/10451/39027
Summary: Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Bioinformática) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019
id RCAP_d726972a2a18118bbf5c4746a4e33b4e
oai_identifier_str oai:repositorio.ulisboa.pt:10451/39027
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository_id_str https://opendoar.ac.uk/repository/7160
spelling Compound matching for multiple ontologiesAlinhamento de OntologiasAlinhamento Complexo de OntologiasAlinhamento Composto de OntologiasOntologias BiomédicasTeses de mestrado - 2019Departamento de Biologia AnimalTese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Bioinformática) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019As áreas científicas multidisciplinares como a Biomédica, usam normalmente redes de ontologias para suportar aplicações como anotação, integração, pesquisa e análise de dados. Estas redes podem ser construídas usando técnicas de correspondência de ontologias, no entanto a maioria das abordagens existentes é limitada a correspondências entre duas ontologias, sendo a grande maioria das equivalências simples. Em cenários de múltiplos domínios, é necessário encontrar correspondências mais complexas, que podem envolver várias ontologias, ou seja, correspondências compostas. Esta dissertação propõe um novo algoritmo de alinhamentos compostos, capaz de criar correspondências entre uma classe de origem e uma expressão de classe, relacionando múltiplas classes de múltiplas ontologias alvo. Trata das limitações de abordagens anteriores, que apenas consideraram duas classes de duas ontologias alvo. O algoritmo é baseado nas abordagens eficientes de correspondência léxica do AgreementMakerLight. Uma avaliação automática foi realizada contra alinhamentos de referência parciais usando métricas de avaliação clássicas e também novas, mais adequadas para a avaliação do alinhamento composto. Apesar dos resultados com métricas clássicas serem algo limitados (um facto ao qual não ajuda a incompletude dos alinhamentos de referência), as novas métricas de avaliação, projetadas para medir a utilidade de uma correspondência num cenário de alinhamento interativo, são promissoras, com menor precisão, mas com valores de recall entre 80-98%.Multi-domain areas, such as the biomedical field, routinely employ networks of ontologies to support applications such as data annotation, integration, search and analysis. These networks can be built using ontology matching techniques, however most existing approaches are limited to matches between two ontologies, the large majority being simple equivalences. In multi-domain scenarios, there is a need to discover more complex mappings, that may involve multiple ontologies, i.e. compound mappings. This thesis proposes a novel compound matching algorithm, able to compose mappings between a source class and a class expression relating multiple classes from multiple target ontologies. It addresses the limitations of previous approaches that only considered two target classes from two target ontologies. The algorithm is based on the efficient lexical matching approaches in AgreementMakerLight. An automatic evaluation was carried against partial reference alignments using both classical and novel evaluation metrics more suited to compound alignment evaluation. Despite results with classical metrics being rather poor (a fact not helped by the incompleteness of the reference alignments), the novel evaluation metrics, designed to measure the usefulness of a mapping in an interactive alignment scenario are promising, with lower precision, but recall values in the 80-98% range.Pesquita, Cátia, 1980-Repositório da Universidade de LisboaPavão, Maria Madalena Ervedosa de Lacerda2019-07-10T10:48:37Z201920192019-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/39027TID:202259927enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-03-17T14:09:11Zoai:repositorio.ulisboa.pt:10451/39027Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T03:03:56.713294Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse
dc.title.none.fl_str_mv Compound matching for multiple ontologies
title Compound matching for multiple ontologies
spellingShingle Compound matching for multiple ontologies
Pavão, Maria Madalena Ervedosa de Lacerda
Alinhamento de Ontologias
Alinhamento Complexo de Ontologias
Alinhamento Composto de Ontologias
Ontologias Biomédicas
Teses de mestrado - 2019
Departamento de Biologia Animal
title_short Compound matching for multiple ontologies
title_full Compound matching for multiple ontologies
title_fullStr Compound matching for multiple ontologies
title_full_unstemmed Compound matching for multiple ontologies
title_sort Compound matching for multiple ontologies
author Pavão, Maria Madalena Ervedosa de Lacerda
author_facet Pavão, Maria Madalena Ervedosa de Lacerda
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Pesquita, Cátia, 1980-
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Pavão, Maria Madalena Ervedosa de Lacerda
dc.subject.por.fl_str_mv Alinhamento de Ontologias
Alinhamento Complexo de Ontologias
Alinhamento Composto de Ontologias
Ontologias Biomédicas
Teses de mestrado - 2019
Departamento de Biologia Animal
topic Alinhamento de Ontologias
Alinhamento Complexo de Ontologias
Alinhamento Composto de Ontologias
Ontologias Biomédicas
Teses de mestrado - 2019
Departamento de Biologia Animal
description Tese de mestrado, Bioinformática e Biologia Computacional (Bioinformática) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2019
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-07-10T10:48:37Z
2019
2019
2019-01-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/39027
TID:202259927
url http://hdl.handle.net/10451/39027
identifier_str_mv TID:202259927
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron:RCAAP
instname_str FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
collection Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
repository.name.fl_str_mv Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia
repository.mail.fl_str_mv info@rcaap.pt
_version_ 1833601582208385024

Similar Items