MOFI: modelo computacional para recuperação de informação baseado em ontologias, folksonomia e indexação automática de conteúdo

Abstract

A maior parte do conteúdo disponível na web só tem significado para os seres humanos, não podendo ser entendido pela máquina em um contexto semântico. Como reflexo disso, a maioria dos motores de busca na web leva a sintaxe em consideração, e não a semântica, no momento de realizar uma busca, o que nem sempre traz um resultado satisfatório. Uma das formas de ampliar a semântica, nesse contexto, e a incorporação de sistemas de representação do conhecimento, como por exemplo, as ontologias, que possam ser manipulados e entendidos por sistemas computacionais. A utilização da Folksonomia (i.e. classificação feita por pessoas) nesse contexto também pode auxiliar na ampliação da semântica desses dados, principalmente se for utilizada de forma integrada com as ontologias. Esta dissertação e fruto de um projeto que propõe a construção de um modelo computacional que permita a construção de bases de dados semi-estruturados pautadas em ontologias, folksonomia e indexação autom ática de arquivos, de modo a facilitar a classificação e recuperação de conteúdos armazenados nesta base. Para construção deste projeto foram feitos levantamentos bibliográfi cos, coleta e análise de dados na web e o desenvolvimento de um sistema web seguindo o modelo incremental de desenvolvimento de software. Como contribuição temos a proposta do uso de um sistema de representação do conhecimento, como as ontologias, para aperfeiçoamento das buscas.

ABSTRACT:

Most of the content available on the web is only meaningful to humans, cannot be understood by the machine in a semantic context. As a reflection of this, most web search engines take syntax into consideration, and not semantics, when performing a search, which does not always bring a satisfactory result. One of the ways to expand semantics, in this context, is the incorporation of representation of knowledge, such as ontologies, which can be manipulated and understood by computer systems. The use of Folksonomy (i.e. classification made by people) in this context can also help to broaden the semantics of these data, especially if it is used in an integrated way with the ontologies. This dissertation is the result of a project that proposes the construction of a model computational tool that allows the construction of semi-structured databases based on in ontologies, folksonomy and automatic indexing of files, in order to facilitate the classification and retrieval of contents stored in this database. For construction of this project, bibliographic surveys were carried out, data collection and analysis were carried out on the web and the development of a web system following the incremental development model of software. As a contribution we have the proposal to use a representation system knowledge, such as ontologies, to improve searches.