Co-evolución entre la Web Social y la Web Semántica

Título:

Co-evolución entre la Web Social y la Web Semántica

Autor:

Torres, Diego

Otros autores / Colaboradores:

 Díaz, Alicia Viviana; [ Director/a]  Molli, Pascal; [ Director/a]  Skaf-Molli, Hala; [ Codirector/a] 

Temas:

WEB SEMÁNTICA; 

URL:

https://doi.org/10.35537/10915/41223,

Palabras clave:

web social, 

Nota de tesis:

Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2023.

Extensión:

1 archivo (6,0 MB) : il. col.

Resumen:

La Web Social y la Web Semántica han impactado en la forma en que la creación de conocimiento se ha llevado a cabo en la Web. La Web Social promociona la participación de los usuarios para crear y editar contenido y conocimiento en la Web. La proliferación de contenido y la necesidad de tener una administración automatizada de esta información disparó la aparición de la Web Semántica. Actualmente, la Web Social y la Web Semántica conviven y comparten un mismo tema: un mejor manejo del conocimiento. Sin embargo, la mayoría de la información en la Web Social no es parte de la Web Semántica, y la información de la Web Semántica no es utilizada para mejorar a la Web Social. Esta tesis presenta un enfoque innovador para estimular una co-evolución entre la Web Semántica y la Web Social: las fuerzas que impulsan la Web Social y las herramientas que llevan a cabo la Web Semántica trabajando en conjunto con el fin de tener beneficios mutuos. En este trabajo afirmamos que la co-evolución entre la Web Social y la Web Semántica mejorará la generación de información semántica en la Web Semántica, y mejorará la producción de conocimiento en la Web Social. Esto invita a responder las siguientes preguntas: ¿Cómo puede incluirse la generación de datos semánticos en las actividades de los usuarios de la Web Social? ¿Como puede definirse la semántica de un recurso web en un entorno social? ¿Cómo puede inyectarse en la Web Social las nuevas piezas de información extraídas de la Web Semántica? ¿Poseen las comunidades de la Web Social convenciones generales que deban ser respetadas? Con el fin de mejorar la Web Semántica con las fuerzas de la Web Social, en este trabajo se proponen dos enfoques de Social Semantic Tagging: P-Swooki que permite a usuarios de una wiki semántica gestionar anotaciones semánticas permitiendo completar el proceso de construcción de conocimiento, y Semdrops que permite a los usuarios describir en forma semántica cualquier recurso de la Web tanto en un espacio de conocimiento personal como en un espacio compartido. Además, con el fin de mejorar el contenido de la Web Social, proponemos BlueFinder: un sistema de recomendación que detecta y recomienda la mejor manera de representar en un sitio de la Web Social, información que es extraída de la Web Semántica. En particular, BlueFinder recomienda la manera de representar una propiedad semántica de DBpedia en Wikipedia, respetando las convenciones de la comunidad de usuarios de Wikipedia.

Puede solicitar más fácilmente el ejemplar con: TES 14/44

I Introduction 

1 Introduction 
1.1 Co-Evolution Problem 
1.2 Topic and Hypothesis 
1.3 Contributions of this Thesis 
1.4 Publications
1.4.1 From Social Web to Semantic Web 
1.4.2 From Semantic Web to Social Web 
1.5 Outline of this Thesis

II From Social Web to Semantic Web

2 Introduction 
2.1 Outline of the Second Part

3 Background 
3.1 Collaborative Knowledge Building 
3.1.1 Tools for Collaborative Knowledge Building Systems for
Semantic Data 
3.2 Semantic Wikis 
3.3 Social Tagging 
3.3.1 Gruber’s Model 
3.4 Efforts in Semantic Data Generation

4 P-Swooki 
4.1 P2P Collaborative Knowledge Building Approach 
4.1.1 P2P Collaborative Knowledge Building Process 
4.1.2 Personal Semantic Annotations: Individuals and Categories
4.2 P-Swooki: P2P Collaborative Knowledge Building System
4.2.1 Shared Semantic Annotation Management 
4.2.2 Personal Semantic Annotations Management
4.2.3 P-Swooki Data Model 
4.2.4 Personal Semantic Annotation Storage Model 
4.2.5 Editing Operations 
4.3 P-Swooki Implementation

5 Semdrops 
5.1 Semdrops Approach 
5.1.1 Semantic Social Tagging Model 
5.1.2 Using Semantic Mediawiki as Semantic Support 
5.1.3 How to Use the Model ? 
5.2 Implementation 
6 P-Swooki and Semdrops Evaluation 
6.1 P-Swooki Evaluation 
6.1.1 Method 
6.1.2 Results
6.1.3 Discussion and Learned Lessons
6.2 Semdrops Evaluation
6.2.1 Method 
6.2.2 Results 
6.2.3 Usability Evaluation 
6.2.4 Discussion and Learned Lessons 
6.3 Summary of this Part 

III From Semantic Web to Social Web 

7 Introduction 
7.1 Outline of the Third Part

8 Background 
8.1 Social Web: Wikipedia 
8.1.1 Articles
8.1.2 Categories 
8.1.3 Wikipedia Conventions 
8.2 Semantic Web: DBpedia 
8.2.1 Data extraction
8.2.2 Data Query 
8.3 Collaborative Recommender Systems 
8.3.1 Implicit and Explicit Ratings 
8.3.2 Similarity Functions
8.3.3 Number of Neighbors
8.4 Improving Social Web with Semantic Web
8.4.1 General Approaches 
8.4.2 Adding missing links in Wikipedia 

9 A Semantic Information Gap Between DBpedia and Wikipedia 

10 BlueFinder
10.1 Formal Definitions
10.1.1 DBpedia Model 
10.1.2 Wikipedia Model 
10.2 Wikipedia Pairs Connection 
10.3 Problem Statement 
10.4 BlueFinder Recommender System
10.4.1 Indexing
10.4.2 Recommendation 
10.4.3 BlueFinder Algorithm 

11 BlueFinder Evaluation
11.1 BlueFinder General Experimentation
11.1.1 Evaluation metrics 
11.1.2 Results and discussion 
11.2 Adapting BlueFinder to French and Spanish Wikipedia 
11.2.1 Experimentation 
11.3 Summary of this Part 

IV Conclusions and Perspective 

12 Conclusions 

13 Perspectives 
13.0.1 Semdrops Improvements 
13.0.2 BlueFinder improvements 
13.0.3 Cross Language Combinations 
13.0.4 Evolution of the Conventions 
13.0.5 Semdrops and BlueFinder Mash-up 

A Appendix
A.1 Social Evaluation 
A.1.1 Method 
A.1.2 Results and Discussion 
A.2 Tables