Ontology view : a new sub-ontology extraction method

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Aparicio, Jose Martin Lozano
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/119251
Resumo: Hoje em dia, muitas empresas de petróleo estão adotando diferentes sistemas baseados em conhecimento com o objetivo de ter uma melhor predição de qualidade de reservatório. No entanto, existem obstáculos que não permitem geólogos com diferentes formações recuperar as informações sem a necessidade da ajuda de um especialista em tecnologia da informação. O principal problema é a heterogeneidade semântica dos usuários finais quando fazem consultas em um sistema de consulta visual (VQS). Isto pode ser pior quando há uma nova terminologia na base de conhecimentos que afetam a interação do usuário, especialmente para usuários novatos. Neste contexto, apresentamos contribuições teóricas e práticas que explora o sinergismo entre ontologia e interação homem-computador (HCI). Do lado da teoria, introduzimos o conceito de visão de ontologia bem fundamentada e a sua definição formal. Nós nos concentramos na extração de vista ontologia de uma ontologia bem fundamentada e completa, baseando-nos em meta-propriedades ontológicas e propusemos um algorítmo independente da linguagem para extração de sub-ontologia que é guiada por meta-propriedades ontológicas. No lado prático, baseado nos princípios de HCI e desenho de interação, propusemos um novo sistema de consulta visual que usa o enfoque de vistas de ontologias para guiar o processo de consulta. Também o nosso desenho inclui visualizações de dados que ajudarão geólogos a entender os dados recuperados. Além disso, avaliamos nosso desenho com um teste de usabilidade a-través de um questionário em experimento controlado. Cinco geólogos que trabalham na área de Geologia do Petróleo foram avaliados. O enfoque proposto é avaliado no domínio de petrografia tomando as comunidades de Diagênese e Microestrutural adotando o critério de precisão e revocação. Os resultados experimentais mostram que termos relevantes obtidos de documentos de uma comunidade varia entre 30 a 66% de precisão e 4.6 a 36% de revocação, dependendo do enfoque selecionado e da combinação de parâmetros. Além disso, os resultados mostram que, para toda combinação de parâmetros, a revocação obtidos de artigos de diagênese usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagênese é maior que a revocação e f-measure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural. Por outro lado, resultados para toda combinação de parâmetros mostram que a revocação e f-measure obtida de artigos de microestrutural usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural é maior que a revocação e o fmeasure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagêneses.
id URGS_412dbc222f33e90ae2d8750fe07bc799
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/119251
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Aparicio, Jose Martin LozanoAbel, MaraPimenta, Marcelo2015-07-18T02:00:56Z2015http://hdl.handle.net/10183/119251000970269Hoje em dia, muitas empresas de petróleo estão adotando diferentes sistemas baseados em conhecimento com o objetivo de ter uma melhor predição de qualidade de reservatório. No entanto, existem obstáculos que não permitem geólogos com diferentes formações recuperar as informações sem a necessidade da ajuda de um especialista em tecnologia da informação. O principal problema é a heterogeneidade semântica dos usuários finais quando fazem consultas em um sistema de consulta visual (VQS). Isto pode ser pior quando há uma nova terminologia na base de conhecimentos que afetam a interação do usuário, especialmente para usuários novatos. Neste contexto, apresentamos contribuições teóricas e práticas que explora o sinergismo entre ontologia e interação homem-computador (HCI). Do lado da teoria, introduzimos o conceito de visão de ontologia bem fundamentada e a sua definição formal. Nós nos concentramos na extração de vista ontologia de uma ontologia bem fundamentada e completa, baseando-nos em meta-propriedades ontológicas e propusemos um algorítmo independente da linguagem para extração de sub-ontologia que é guiada por meta-propriedades ontológicas. No lado prático, baseado nos princípios de HCI e desenho de interação, propusemos um novo sistema de consulta visual que usa o enfoque de vistas de ontologias para guiar o processo de consulta. Também o nosso desenho inclui visualizações de dados que ajudarão geólogos a entender os dados recuperados. Além disso, avaliamos nosso desenho com um teste de usabilidade a-través de um questionário em experimento controlado. Cinco geólogos que trabalham na área de Geologia do Petróleo foram avaliados. O enfoque proposto é avaliado no domínio de petrografia tomando as comunidades de Diagênese e Microestrutural adotando o critério de precisão e revocação. Os resultados experimentais mostram que termos relevantes obtidos de documentos de uma comunidade varia entre 30 a 66% de precisão e 4.6 a 36% de revocação, dependendo do enfoque selecionado e da combinação de parâmetros. Além disso, os resultados mostram que, para toda combinação de parâmetros, a revocação obtidos de artigos de diagênese usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagênese é maior que a revocação e f-measure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural. Por outro lado, resultados para toda combinação de parâmetros mostram que a revocação e f-measure obtida de artigos de microestrutural usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural é maior que a revocação e o fmeasure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagêneses.Nowadays many petroleum companies are adopting different knowledge-based systems aiming to have a better reservoir quality prediction. However, there are obstacles that not allow different background geologists to retrieve information without needing the help of an information technology expert. The main problem is the heterogeneity semantic of end users when doing queries in a visual query system (VQS). This can be worst when there is new terminology in the knowledge-base affecting the user interaction, particularly for novice users. In this context, we present theoretical and practical contributions that exploit the synergism between ontology and human computer interaction (HCI). On the theory side, we introduce the concept of ontology view for well-founded ontology and provide a formal definition and expressive power characterization. We focus in the ontology view extraction of a well-founded and complete ontology based on ontological meta-properties and propose a language independent algorithm for sub-ontology extraction, which is guided by ontological meta-properties. On the practical side, based on the principles of HCI and interaction design, we propose a new Visual Query System that uses the ontology view approach to guide the query process. Also, our design includes data visualizations that will help geologists to make sense of the retrieved data. Furthermore, we evaluated our interaction design with five users performing a usability testing through a questionnaire in a controlled experiment. The evaluation was performed over geologists that work in the area of petroleum geology. The approach proposed is evaluated on the petrography domain taking the communities of Diagenesis and MicroStructural adopting the well known criteria of precision and recall. Experimental results show that relevant terms obtained from the documents of a community varies from 30 to 66 % of precision and 4.6 to 36% of recall depending on the approach selected and the parameters combination. Furthermore, results show that almost for all the parameters combination that recall and f-measure obtained from diagenesis articles using the sub-ontology generated for the diagenesis community is greater than recall and f-measure using the sub-ontology generated for microstructural community. On the other hand, results for all the parameters combination that recall and f-measure obtained from microstructural articles using the sub-ontology generated for the microstructural community is greater than recall and f-measure using the subontology generated for diagenesis community.application/pdfengInteligência artificialOntologiasInteração homem-computadorGeoinformáticaOntology viewFoundational ontologySub-ontology extractionHCIOntology view : a new sub-ontology extraction methodVista de ontologia : um novo metodo para extrair uma sub-ontologiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2015mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000970269.pdf000970269.pdfTexto completo (inglês)application/pdf6868042http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/119251/1/000970269.pdfc7ea643d40c5e70856f776dad58d786eMD51TEXT000970269.pdf.txt000970269.pdf.txtExtracted Texttext/plain285958http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/119251/2/000970269.pdf.txt5711730fb5172051430db4624561485eMD52THUMBNAIL000970269.pdf.jpg000970269.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1044http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/119251/3/000970269.pdf.jpgde20b9c5ae927a4636e0e2544c047ff6MD5310183/1192512021-05-26 04:30:03.606488oai:www.lume.ufrgs.br:10183/119251Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532021-05-26T07:30:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Ontology view : a new sub-ontology extraction method
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Vista de ontologia : um novo metodo para extrair uma sub-ontologia
title Ontology view : a new sub-ontology extraction method
spellingShingle Ontology view : a new sub-ontology extraction method
Aparicio, Jose Martin Lozano
Inteligência artificial
Ontologias
Interação homem-computador
Geoinformática
Ontology view
Foundational ontology
Sub-ontology extraction
HCI
title_short Ontology view : a new sub-ontology extraction method
title_full Ontology view : a new sub-ontology extraction method
title_fullStr Ontology view : a new sub-ontology extraction method
title_full_unstemmed Ontology view : a new sub-ontology extraction method
title_sort Ontology view : a new sub-ontology extraction method
author Aparicio, Jose Martin Lozano
author_facet Aparicio, Jose Martin Lozano
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Aparicio, Jose Martin Lozano
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Abel, Mara
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Pimenta, Marcelo
contributor_str_mv Abel, Mara
Pimenta, Marcelo
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência artificial
Ontologias
Interação homem-computador
Geoinformática
topic Inteligência artificial
Ontologias
Interação homem-computador
Geoinformática
Ontology view
Foundational ontology
Sub-ontology extraction
HCI
dc.subject.eng.fl_str_mv Ontology view
Foundational ontology
Sub-ontology extraction
HCI
description Hoje em dia, muitas empresas de petróleo estão adotando diferentes sistemas baseados em conhecimento com o objetivo de ter uma melhor predição de qualidade de reservatório. No entanto, existem obstáculos que não permitem geólogos com diferentes formações recuperar as informações sem a necessidade da ajuda de um especialista em tecnologia da informação. O principal problema é a heterogeneidade semântica dos usuários finais quando fazem consultas em um sistema de consulta visual (VQS). Isto pode ser pior quando há uma nova terminologia na base de conhecimentos que afetam a interação do usuário, especialmente para usuários novatos. Neste contexto, apresentamos contribuições teóricas e práticas que explora o sinergismo entre ontologia e interação homem-computador (HCI). Do lado da teoria, introduzimos o conceito de visão de ontologia bem fundamentada e a sua definição formal. Nós nos concentramos na extração de vista ontologia de uma ontologia bem fundamentada e completa, baseando-nos em meta-propriedades ontológicas e propusemos um algorítmo independente da linguagem para extração de sub-ontologia que é guiada por meta-propriedades ontológicas. No lado prático, baseado nos princípios de HCI e desenho de interação, propusemos um novo sistema de consulta visual que usa o enfoque de vistas de ontologias para guiar o processo de consulta. Também o nosso desenho inclui visualizações de dados que ajudarão geólogos a entender os dados recuperados. Além disso, avaliamos nosso desenho com um teste de usabilidade a-través de um questionário em experimento controlado. Cinco geólogos que trabalham na área de Geologia do Petróleo foram avaliados. O enfoque proposto é avaliado no domínio de petrografia tomando as comunidades de Diagênese e Microestrutural adotando o critério de precisão e revocação. Os resultados experimentais mostram que termos relevantes obtidos de documentos de uma comunidade varia entre 30 a 66% de precisão e 4.6 a 36% de revocação, dependendo do enfoque selecionado e da combinação de parâmetros. Além disso, os resultados mostram que, para toda combinação de parâmetros, a revocação obtidos de artigos de diagênese usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagênese é maior que a revocação e f-measure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural. Por outro lado, resultados para toda combinação de parâmetros mostram que a revocação e f-measure obtida de artigos de microestrutural usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural é maior que a revocação e o fmeasure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagêneses.
publishDate 2015
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-07-18T02:00:56Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2015
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/119251
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000970269
url http://hdl.handle.net/10183/119251
identifier_str_mv 000970269
dc.language.iso.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/119251/1/000970269.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/119251/2/000970269.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/119251/3/000970269.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv c7ea643d40c5e70856f776dad58d786e
5711730fb5172051430db4624561485e
de20b9c5ae927a4636e0e2544c047ff6
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1810085328471457792