Modelo computacional para analisar dados semiestruturados na web semântica com o auxílio da teoria de redes

Abstract

A ciência das redes é uma área de pesquisa em ascensão. Seus métodos e ferramentas permitem que pesquisadores de diversas áreas analisem dados a partir das propriedades das conexões existentes entre eles. Por outro lado, a Web Semântica disponibiliza uma gama de bases de dados semiestruturados, em linguagem aberta na Web. Este trabalho tem como objetivo propor um modelo computacional para extração e transformação de dados semiestruturados na Web Semântica para um formato que permita a interoperabilidade com ferramentas de redes complexas, e.g. Gephi. Assim, por meio deste modelo, pesquisadores poderão minerar bases de dados abertos da Web Semântica e efetuar suas análises sob a perspectiva da teoria de redes. O presente trabalho segue uma metodologia de pesquisa quantitativa, devido à análise de efetividade ser baseada em índices de redes coletados. Espera-se que este trabalho facilite o acesso a dados robustos disponíveis na Web e, assim, contribua com os avanços de pesquisas em diversas áreas do conhecimento.

ABSTRACT:

Network science is a growing area of ​​research. Its methods and tools allow researchers from different areas to analyze data based on the properties of the connections that exist between them. On the other hand, the Semantic Web provides a range of semi-structured databases, in open language on the Web. This work aims to propose a computational model for extracting and transforming semi-structured data in the Semantic Web to a format that allows interoperability with tools of complex networks, eg Gephi. Thus, through this model, researchers will be able to mine open Semantic Web databases and carry out their analyzes from the perspective of network theory. The present work follows a quantitative research methodology, due to the effectiveness analysis being based on network indices collected. It is expected that this work facilitates access to robust data available on the Web and, thus, contributes to advances in research in several areas of knowledge.