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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.45.2013.tde-04062014-230955
Documento
Autor
Nome completo
Ricardo Augusto Teixeira de Souza
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2013
Orientador
Banca examinadora
Barros, Leliane Nunes de (Presidente)
Andrews, Pierre Yves
Cozman, Fabio Gagliardi
Título em português
Predição de tags usando linked data: um estudo de caso no banco de dados Arquigrafia
Palavras-chave em português
Linked Data
Mineração de dados
Recomendação de Tags
Web Semântica
Resumo em português
Dada a grande quantidade de conteúdo criado por usuários na Web, uma proposta para ajudar na busca e organização é a criação de sistemas de anotações (tagging systems), normalmente na forma de palavras-chave, extraídas do próprio conteúdo ou sugeridas por visitantes. Esse trabalho aplica um algoritmo de mineração de dados em um banco de dados RDF, contendo instâncias que podem fazer referências à rede Linked Data do DBpedia, para recomendação de tags utilizando as medidas de similaridade taxonômica, relacional e literal de descrições RDF. O banco de dados utilizado é o Arquigrafia, um sistema de banco de dados na Web cujo objetivo é catalogar imagens de projetos arquitetônicos, e que permite que visitantes adicionem tags às imagens. Foram realizados experimentos para a avaliação da qualidade das recomendações de tags realizadas considerando diferentes modelos do Arquigrafia incluindo o modelo estendido do Arquigrafia que faz referências ao DBpedia. Os resultados mostram que a qualidade da recomendação de determinadas tags pode melhorar quando consideramos diferentes modelos (com referências à rede Linked Data do DBpedia) na fase de aprendizado.
Título em inglês
Tag prediction using linked data: a case study in the Arquigrafia database
Palavras-chave em inglês
Data Mining
Linked Data
Semantic Web
Tag Recommendation
Resumo em inglês
Given the huge content created by users in the Web, a way to help in search and organization is the creation of tagging systems, usually in a keyword form (extracted from the Web content or suggested by users). This work applies a data mining algorithm in a RDF database, which contain instances that can reference the DBpedia Linked Data repository, to recommend tags using the taxonomic, relational and literal similarities from RDF descriptions. The database used is the Arquigrafia, a database system available in the Web which goal is to catalog architecture projects, and it allows a user to add tags to images. Experiments were performed to evaluate the quality of the tag recommendations made considering differents models of Arquigrafia's database, including an extended model which has references to DBpedia. The results shown that the quality of the recommendations of some tags can be improved when we consider different models (with references to DBpedia Linked Data repository) in the learning phase.
 
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Dissertacao.pdf (5.09 Mbytes)
Data de Publicação
2014-06-05
 
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