Clasificación de las recomendaciones obtenidas del BlueFinder para la propiedad semántica birthPlace

Título:

Clasificación de las recomendaciones obtenidas del BlueFinder para la propiedad semántica birthPlace

Autor:

Alende, Andrea Noemí

Otros autores / Colaboradores:

 Díaz, Alicia Viviana; [ Director/a] 

Temas:

WEB SEMÁNTICA; 

URL:

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/47705,

Palabras clave:

algoritmo BlueFinder, 

Nota de tesis:

Trabajo Final Integrador (Especialización en Ingeniería de Software) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2015.

Extensión:

1 archivo (4,4 MB) : il. col.

Resumen:

Wikipedia es una gran enciclopedia editada colaborativamente por usuarios de todo el mundo. DBpedia es un proyecto desarrollado para extraer información estructurada de Wikipedia. La información semántica extraída de facilita la búsqueda de información que en algunos casos no es posible obtener navegando por Wikipedia. Para resolver este gap de información entre la web semántica y la web social, podemos aplicar el algoritmo BlueFinder que devuelve un conjunto de recomendaciones en forma de caminos navegacionales para una propiedad semántica de DBpedia en Wikipedia. En este artículo se analizará el nivel de precisión de los resultados de la aplicación de dicho algoritmo. Se propondrá entonces una taxonomía que permita clasificar un conjunto de recomendaciones para luego determinar la validez de las mismas.

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1 Introducción
1.1 Contexto 
1.2 Objetivo
1.3 Estructura

2. Tecnologías Relacionadas
2.1. Web Semántica
2.1.1. Lenguajes de la Web Semántica
2.1.1.1. RDF - Resource Descripcion Framework 
2.1.1.2. RDFS – RDFS Schema.
2.1.1.3. OWL Ontology Web Language 
2.1.2. Lenguaje de Consulta – SPARQL 
2.2. Wikipedia
2.2.1. Recursos para estructurar información en Wikidata 
2.2.2. Infoboxes 
2.2.3. Categorías
2.3. Dbpedia
2.3.1. Ontología de DBpedia
2.3.2. SPARQL endpoint
2.3.3. La importancia de DBpedia en el enfoque global de Linked Open Data

3. BlueFinder 
3.1. Sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo 
3.2. BlueFinder 
3.3. Debilidades detectadas en BlueFinder 
3.3.1. Ejemplo 1 
3.3.2. Ejemplo 2 
3.3.3. Ejemplo 3
3.3.4. Ejemplo 4

4. Clasificación de las recomendaciones 
4.1. Taxonomía propuesta 
4.1.1. Clases Positivas
4.1.2. Clases Negativas
4.2. Descripción de la Metodología 
4.3. Evaluación y análisis estadístico

5. Conclusiones y Trabajos Futuros 
5.1. Conocimientos adquiridos
5.2. Conclusiones
5.3. Trabajos futuros
Referencias