Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among onto... more Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among ontologies, relying on the application of similarity functions to decide whether a pair of entities from two input ontologies corresponds to each other. There are several similarity functions proposed in the literature capturing distinct and complementary perspectives, but the challenge is on how to combine their use. This paper presents a methodology to automatically learn a classifier that combines distinct string-based similarity functions for the ontology alignment task, through machine learning. The proposed approach was evaluated experimentally on sixteen scenarios defined on top of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).
The popularity of Ontology favored the appearance of several Ontologies to the same domain, there... more The popularity of Ontology favored the appearance of several Ontologies to the same domain, thereby increasing the need of alignment techniques. In scenarios where ontologies comprising instances, the knowledge embedded in these instances can be useful to improve alignment. This paper extends a hybrid evolutionary approach, which applies a local optimization method, by taking instances into account in order to reduce premature convergence and, consequently, improve the quality of the resulting ontology alignment.
Concept Maps are the main tool of the constructivist theory of Meaningful Learning and as well as... more Concept Maps are the main tool of the constructivist theory of Meaningful Learning and as well as domain ontologies, enable clarification of concepts and relationships of a domain. This article presents a model of learning assessment supported by the use of concept maps for clarification of the organization of concepts in the student's cognitive structure and alignment of ontologies in the automatic comparison of these maps with a reference ontology. An example illustrating this application is presented and discussed in this article.
Ano de Ingresso no Programa de Mestrado: 2011 Época esperada de conclusão: 04/2013 Etapas já conc... more Ano de Ingresso no Programa de Mestrado: 2011 Época esperada de conclusão: 04/2013 Etapas já concluídas: Defesa da proposta Resumo. Ontologias descrevem um domínio de conhecimento em termos de seus conceitos e relacionamentos e são essenciais para resolver problemas de heterogeneidade semântica. No entanto, a popularidade do uso de Ontologias tem favorecido o surgimento de várias Ontologias para um mesmo domínio, trazendo a necessidade de técnicas de alinhamento. Em cenários em que as Ontologias possuem instâncias, o conhecimento embutido nestas instâncias pode ser útil para melhorar este alinhamento. Por outro lado, Mineração de Dados é utilizada para extração automática de conhecimento em grande volume de dados. Desta forma, este trabalho propõe a aplicação de técnicas de Mineração de Dados para aprimorar o alinhamento. Palavras-chave: Ontologias, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina.
O processo de alinhamento de ontologias é uma das etapas necessárias para que se possa reduzir a ... more O processo de alinhamento de ontologias é uma das etapas necessárias para que se possa reduzir a heterogeneidade semântica entre ontologias existentes. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em técnicas de aprendizado de máquina para gerar modelos classificadores de alinhamento de ontologias, tendo como base de dados os alinhamentos encontrados através de diferentes funções de similaridade.
Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among onto... more Ontology alignment is a common and successful way to reduce the semantic heterogeneity among ontologies, relying on the application of similarity functions to decide whether a pair of entities from two input ontologies corresponds to each other. There are several similarity functions proposed in the literature capturing distinct and complementary perspectives, but the challenge is on how to combine their use. This paper presents a methodology to automatically learn a classifier that combines distinct string-based similarity functions for the ontology alignment task, through machine learning. The proposed approach was evaluated experimentally on sixteen scenarios defined on top of the Ontology Alignment Evaluation Initiative (OAEI).
The popularity of Ontology favored the appearance of several Ontologies to the same domain, there... more The popularity of Ontology favored the appearance of several Ontologies to the same domain, thereby increasing the need of alignment techniques. In scenarios where ontologies comprising instances, the knowledge embedded in these instances can be useful to improve alignment. This paper extends a hybrid evolutionary approach, which applies a local optimization method, by taking instances into account in order to reduce premature convergence and, consequently, improve the quality of the resulting ontology alignment.
Concept Maps are the main tool of the constructivist theory of Meaningful Learning and as well as... more Concept Maps are the main tool of the constructivist theory of Meaningful Learning and as well as domain ontologies, enable clarification of concepts and relationships of a domain. This article presents a model of learning assessment supported by the use of concept maps for clarification of the organization of concepts in the student's cognitive structure and alignment of ontologies in the automatic comparison of these maps with a reference ontology. An example illustrating this application is presented and discussed in this article.
Ano de Ingresso no Programa de Mestrado: 2011 Época esperada de conclusão: 04/2013 Etapas já conc... more Ano de Ingresso no Programa de Mestrado: 2011 Época esperada de conclusão: 04/2013 Etapas já concluídas: Defesa da proposta Resumo. Ontologias descrevem um domínio de conhecimento em termos de seus conceitos e relacionamentos e são essenciais para resolver problemas de heterogeneidade semântica. No entanto, a popularidade do uso de Ontologias tem favorecido o surgimento de várias Ontologias para um mesmo domínio, trazendo a necessidade de técnicas de alinhamento. Em cenários em que as Ontologias possuem instâncias, o conhecimento embutido nestas instâncias pode ser útil para melhorar este alinhamento. Por outro lado, Mineração de Dados é utilizada para extração automática de conhecimento em grande volume de dados. Desta forma, este trabalho propõe a aplicação de técnicas de Mineração de Dados para aprimorar o alinhamento. Palavras-chave: Ontologias, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina.
O processo de alinhamento de ontologias é uma das etapas necessárias para que se possa reduzir a ... more O processo de alinhamento de ontologias é uma das etapas necessárias para que se possa reduzir a heterogeneidade semântica entre ontologias existentes. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em técnicas de aprendizado de máquina para gerar modelos classificadores de alinhamento de ontologias, tendo como base de dados os alinhamentos encontrados através de diferentes funções de similaridade.
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