Orientador: Maurício Ferreira Magalhães

Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação

Resumo: O volume de dados disponíveis na WWW aumenta a cada dia. Com o surgimento da Web Semântica, os dados passaram a ter uma representação do seu significado, ou seja, serem classificados em um conceito de um domínio de conhecimento, tal domínio geralmente definido por uma ontologia. Essa...

Resumo: O volume de dados disponíveis na WWW aumenta a cada dia. Com o surgimento da Web Semântica, os dados passaram a ter uma representação do seu significado, ou seja, serem classificados em um conceito de um domínio de conhecimento, tal domínio geralmente definido por uma ontologia. Essa representação, apoiada em todo o ferramental criado para a Web Semântica, propicia a busca conceitual. Nesse tipo de busca, o objetivo não é a recuperação de um dado específico, mas dados, de diversos tipos, classificados em um conceito de um domínio de conhecimento. Utilizando um índice de similaridade, é possível a recuperação de dados referentes a outros conceitos do mesmo domínio, aumentando a abrangência da busca. A indexação distribuída desses dados pode fazer com que uma busca conceitual por similaridade se torne muito custosa. Existem várias estruturas de indexação distribuída, como as redes P2P, que são empregadas na distribuição e compartilhamento de grandes volumes de dados. Esta tese propõe a utilização de funções LSH na indexação de conceitos de um domínio, definido por uma ontologia, mantendo a similaridade entre eles. Dessa forma, conceitos similares são armazenados próximos um dos outros, tal conceito de proximidade medida em alguma métrica, facilitando a busca conceitual por similaridade

Abstract: The volume of data available in the WWW increases every day. The Semantic Web emerged, giving a representation of the meaning of data, being classified in a concept of a knowledge domain, which is generally defined using an ontology. This representation, based in all the tools created for...

Abstract: The volume of data available in the WWW increases every day. The Semantic Web emerged, giving a representation of the meaning of data, being classified in a concept of a knowledge domain, which is generally defined using an ontology. This representation, based in all the tools created for the Semantic Web, possibilitates the conceptual search. In this type of search, the goal is not to retrieve a specific piece of data, but several data, of several types, classified in a concept of an ontology. Using a similarity level, the retrieval of data that refer to other concepts of the domain is also possible, making the search broader. The distributed indexing of all these data may turn the conceptual search costly. The Internet holds several structures of distributed indexing, such as P2P networks, which are used in the distribution and sharing of huge volumes of data. This thesis presents how it is possible to use LSH functions to generate identifiers to concepts of a domain, defined using an ontology, keeping their similarity. This way, similar concepts are stored near each other, such distance measured in some metric, turning the conceptual search by similarity easier