Skip navigation
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://repositorio.unb.br/handle/10482/21547
Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
2016_LaécioLimadosSantos.pdf7,91 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Título : PR-OWL 2 RL : um formalismo para tratamento de incerteza na web semântica
Autor : Santos, Laécio Lima dos
Orientador(es):: Weigang, Li
Coorientador(es):: Ladeira, Marcelo
Assunto:: Web semântica
Ontologia
Probabilidades
Ontology Web Language (OWL)
Fecha de publicación : 11-oct-2016
Citación : SANTOS, Laécio Lima dos. PR-OWL 2 RL: um formalismo para tratamento de incerteza na web semântica. 2016. xv, 96 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumen : A Web Semântica (WS) adiciona informações semânticas a Web tradicional, permitindo que os computadores entendam conteúdos antes acessíveis apenas aos humanos. A Ontology Web Language (OWL), linguagem padrão para criação de ontologias na WS, se baseia em lógica descritiva para permitir uma modelagem formal de um domínio de conhecimento. A OWL, no entanto, não possui suporte para tratamento de incerteza, presente em diversas situações, o que motivou o estudo de várias alternativas para tratar este problema. O Probabilistic OWL (PR-OWL) adiciona suporte à incerteza ao OWL utilizando Multi-Entity Bayesian Networks (MEBN), uma linguagem probabilística de primeira ordem. A inferência no MEBN ocorre através da geração de uma rede bayesiana específica de situação (SSBN). O PR-OWL 2 estende a linguagem original oferecendo uma maior integração com o OWL e permitindo a construção de ontologias que mesclam conhecimento determinístico e probabilístico. PR-OWL não permite lidar com domínios que contenham bases assertivas muito grandes. Isto se deve a alta complexidade computacional da lógica descritiva na qual a OWL é baseada e ao fato de que as máquinas de inferência utilizadas nas implementações das versões do PR-OWL requerem que a base assertiva esteja carregada em memória. O presente trabalho propõe o PR-OWL 2 RL, uma versão escalável do PR-OWL baseada no profile OWL 2 RL e em triplestores. O OWL 2 RL permite raciocínio em tempo polinomial para as principais tarefas de inferência. Triplestores permitem armazenar triplas RDF (Resource Description Framework) em bancos de dados otimizados para trabalhar com grafos. Para permitir a geração de SSBN para bases contendo muitas evidências, este trabalho propõe um novo algoritmo, escalável ao instanciar nós de evidência apenas caso eles influenciem o nó objetivo. O plug-in PR-OWL 2 RL para o framework UnBBayes foi desenvolvido para permitir uma avaliação experimental dos algoritmos propostos. O estudo de caso abordado foi o de fraudes em licitações públicas.
metadata.dc.description.unidade: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Descripción : Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graducação em Informática, 2016.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Informática
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2016.07.D.21547
Aparece en las colecciones: Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

Mostrar el registro Dublin Core completo del ítem " class="statisticsLink btn btn-primary" href="/jspui/handle/10482/21547/statistics">



Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.