00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) IC - INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO Dissertações e Teses defendidas na UFAL - IC
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Tipo: Dissertação
Título: FOCA: uma metodologia que utiliza princípios da representação do conhecimento para avaliação de ontologias
Título(s) alternativo(s): FOCA: a methodology that uses principles of knowledge representation for evaluation of ontologies
Autor(es): Bandeira, Judson Melo
Primeiro Orientador: Pinto, Ig Ibert Bittencourt Santana
Segundo Orientador: Ospina, Patrícia Leone Espinheira
metadata.dc.contributor.referee1: Lóscio, Bernadette Farias
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Alan Pedro da
Resumo: Ontologia é um termo originado na Filosofia através dos termos gregos “ontos” (ser) e “logos” (estudo), que significa o estudo do ser enquanto ser. Este termo foi trazido para a Ciência da Computação como sendo um artefato computacional que representa o conhecimento de determinado universo do discurso. Uma das formas de se fazer isto é através dos cinco papeis da representação do conhecimento: substituto, compromisso ontológico, raciocínio inteligente, eficiência computacional e expressão humana. Em ciência da computação, as ontologias são aplicadas em muitas áreas como, por exemplo, em Engenharia de Requisitos, Banco de Dados, Web Semântica e Dados Conectados. A subárea responsável pelo processo de construção de ontologias é a engenharia de ontologia, que conta com aproximadamente vinte metodologias. Entretanto, conhecer bem o domínio, definir corretamente os conceitos envolvidos nele e ao mesmo tempo cumprir os papeis da representação do conhecimento tornam modelar ontologia uma tarefa bastante árdua. Desta forma, quanto maior a complexidade da ontologia, mais a sua qualidade tende a cair, reduzindo o seu potencial de reuso. Por consequência, o processo de avaliação da qualidade de uma ontologia se torna uma tarefa fundamental. A literatura da área propôs diferentes abordagens para avaliação de ontologias, porém as mesmas são baseadas em métricas de qualidade que não guiam os avaliadores na tomada de decisão sobre a qualidade da ontologia. Como resultado, o estabelecimento da qualidade da ontologia se torna uma tarefa mais dependente da experiência do avaliador e menos dependente de critérios de representação de conhecimento. Uma forma de simplificar este processo é guiar o avaliador sobre quais critérios estão relacionados com cada papel da representação do conhecimento. Este trabalho estabelece uma metodologia para avaliação de ontologias, a qual tem como base uma correspondência entre os papeis da representação do conhecimento com os principais critérios de qualidade para a avaliação de ontologia. Esta correspondência é construída através da abordagem Goal, Question, Metric. Este método consiste em três fases: Verificação do Tipo da Ontologia; Verificação das Questões e Verificação da Qualidade da ontologia. Este método foi validado através da realização de um experimento que objetiva mostrar que a metodologia conduz avaliadores com diferentes experiências em ontologia para o mesmo resultado de avaliação. Como resultado do experimento, foi possível criar uma fórmula para escores global e parcial para a qualidade da ontologia, validando-a.
Abstract: Ontology is a term originated in Philosophy through the Greek terms "ontos" (being) and "logos" (study), which means the study of being qua being. This term was brought to Computer Science as a computational artifact that represents knowledge of a certain universe of discourse. One way to do this is through the five roles of knowledge representation: substitute, ontological commitment, intelligent reasoning, computational efficiency and human expression. In computer science, ontologies are applied in many areas such as Requirements Engineering, Database, Semantic Web and Linked Data. The subarea responsible for ontology building process is ontology engineering, which has about twenty methodologies. However, knowing well the domain, defining the concepts involved in it correctly and at the same time comply the knowledge representation roles make ontology modeling an arduous task. Thus, how bigger is the complexity of ontology, the more its quality tends to decrease, reducing the reuse’s potential. Consequently, the quality of the evaluation process of an ontology becomes a fundamental task. The literature of this area proposed different approaches for ontology evaluation, but they are based on quality metrics that do not guide the evaluators in decision making about the quality of ontology. As a result, the establishment of ontology quality becomes more dependent on the experience of the evaluator and less dependent on the knowledge representation criteria. One way to simplify this process is to guide the evaluator about what criteria are related to each role of knowledge representation. This work establishes a methodology for ontology evaluation, which is based on a match between the roles of knowledge representation with the main quality criteria for the ontology. This match is built by Goal, Question, Metric approach. This methodology consists of three phases: Ontology Type Verification; Questions Verification and ontology Quality Verification. This methodology was validated by conducting an experiment that aims to show that the methodology leads evaluators with different experiences in ontology to the same evaluation result. As a result of the experiment, was possible create a formula for global and partial scores for the quality of ontology, validating it.
Palavras-chave: Ontologia
Ambientes virtuais de aprendizagem
Ontology
Virtual learning environments
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento
Citação: BANDEIRA, Judson Melo. FOCA: uma metodologia que utiliza princípios da representação do conhecimento para avaliação de ontologias. 2015. [100] f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento) - Instituto de Computação, Programa de Pós Graduação em Modelagem Computacional de Conhecimento, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2015.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/handle/riufal/1731
Data do documento: 3-ago-2015
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