[pt] ESTRATÉGIAS PARA ENTENDER A CONECTIVIDADE DE PARES DE ENTIDADES EM BASES DE CONHECIMENTO

• Autor(a) principal: JAVIER GUILLOT JIMENEZ
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55649@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55649@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55649
• topic: [pt] BASE DE CONHECIMENTO; [pt] RANQUEAMENTO DE CAMINHOS DE RELACIONAMENTO; [pt] MEDIDA DE SIMILARIDADE; [pt] RELACIONAMENTO DE ENTIDADES; [en] KNOWLEDGE BASES; [en] RELATIONSHIP PATH RANKING BACKWARD SEARCH; [en] SIMILARITY MEASURE; [en] ENTITY RELATEDNESS

[pt] O problema do relacionamento de entidades refere-se à questão de explorar uma base de conhecimento, representada como um grafo RDF, para descobrir e entender como duas entidades estão conectadas. Esta questão pode ser resolvida implementando-se uma estratégia de busca de caminhos que combina uma medida de similaridade de entidades, um limite para o grau das entidades, e um limite de expansão para reduzir o espaço de busca de caminhos, e uma medida de ranqueamento de caminhos para ordenar os caminhos relevantes entre um determinado par de entidades no grafo RDF. Esta tese inicialmente apresenta um framework, chamado CoEPinKB, juntamente com uma implementação, para experimentar estratégias de busca de caminhos. O framework apresenta como pontos de flexibilização a medida de similaridade entre entidades, o limite máximo do grau das entidades, o limite de expansão, a medida de classificação de caminhos, e a base de conhecimento. Em seguida, a tese apresenta uma avaliação de desempenho de nove estratégias de busca de caminhos usando um benchmark envolvendo dois domínios de entretenimento sobre o OpenLink Virtuoso SPARQL protocol endpoint da DBpedia. Por fim, a tese apresenta o DCoEPinKB, uma versão distribuída do framework baseado em Apache Spark, que suporta a avaliação empírica de estratégias de busca de caminhos, e apresenta uma avaliação de seis estratégias de busca de caminhos em dois domínios de entretenimento sobre dados reais coletados da DBpedia. Os resultados fornecem intuições sobre o desempenho das estratégias de busca de caminhos e sugerem que a implementação do framework, instanciado com o par de medidas de melhor desempenho, pode ser usado, por exemplo, para expandir os resultados dos motores de busca em bases de conhecimento para incluir entidades relacionadas.