Fundamentos de la web semántica
| Tema | Nombre | Descripción | |||
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| Unidad 1: Evolución de la web | |||||
| Unidad 2: Metadatos | Aquí encuentras el mismo material de estudio para Metadatos que está en la lección pero en un único archivo descargable en formato .pdf |
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| Unidad 3. Modelos de Datos - Arquitectura de la Web Semántica - XML | |||||
Material sobre XML |
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Artículo sobre Arquitectura de la Web Semántica |
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| Unidad 4. Modelos Semánticos: RDF(S) | El Grafo de Conocimientos de Google El término Grafo de Conocimiento se hizo popular al ser presentado por Google en el año 2012. Para resolver una consulta, Google no solo presenta el resultado que más se acerca a un término de búsqueda, sino que también establece conexiones más amplias entre los datos. Google, por lo tanto, recopila y analiza cantidades masivas de datos sobre personas, lugares, cosas y hechos y desarrolla formas de presentar los hallazgos de manera accesible en el llamado Panel de Conocimiento. Usando "El Grafo de Conocimiento", es que Google consigue ampliar el resultado de una consulta y presentarlo en el panel, o tablero, de conocimiento que se muestra arriba a la derecha de los resultados. Vean en la Figura 1 el tablero que presenta Google al buscar: "Facultad de Ingeniería, UdelaR".
Figura 1. Ejemplo de Panel de Conocimiento de Google. El
panel de conocimiento de Google es el resultado de agrupar hechos,
personas y lugares, en relación a una consulta para crear resultados
de búsqueda interconectados. Un modelo sencillo que represente las
relaciones que conectan a distintos recursos de la web es un
grafo dirigido con aristas etiquetadas. La
Figura 2 nos muestra un grafo respecto al panel de conocimiento de la
búsqueda "Facultad de Ingeniería, UdelaR",
correspondiente a la Figura 1.
Para repasar el concepto de Grafo puedes leeer el material complementario: https://www.fing.edu.uy/inco/grupos/bioinf/bioinfo1/teorico/grafos.pdf  The Google Knowledge Graph https://www.youtube.com/watch?v=mmQl6VGvX-c En este video puedes ver la presentación de Google cuando lanzaron el
Panel de Conocimiento explicando el uso del "Grafo de
Conocimiento" en el 2012. Actualmente el grafo representa
recursos mucho más interactivos que al comienzo. Si se busca por ejemplo
un negocio se puede obtener la franja horaria con indicaciones de
las horas más ocupadas.
Figura 2. Ejemplo de grafo de la
Facultad de Ingeniería UdelaR.
Es interesante buscar distintos recursos en la web, como grupos musicales, artistas, alojamientos y observar que también se muestran en el panel las redes sociales donde tiene presencia y recomendaciones relacionadas.
¿Podrías responder estas preguntas?: ¿Por qué trabajar con un grafo de conocimientos y no trabajar con bases de datos relacionales? ¿Qué tiene un grafo de conocimientos que lo hace diferente a un grafo de datos? En esta unidad del curso trataremos de contestar estas preguntas.
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Contenido de la Unidad4-Parte I en formato imprimible. |
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Video de presentación de Google cuando lanzaron el Panel de Conocimiento explicando el uso del "Grafo de Conocimiento" en el 2012. Actualmente el grafo representa recursos mucho más interactivos que al comienzo. Si se busca por ejemplo un negocio se puede obtener la franja horaria con indicaciones de las horas más ocupadas. Es interesante buscar distintos recursos en la web, como grupos musicales, artistas, alojamientos y comparar con lo que anuncia el video de hace 8 años. Observen por ejemplo que también se muestran en el panel actual las redes sociales donde un artista tiene presencia y recomendaciones relacionadadas. |
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| Unidad 5: SPARQL | Introducción y motivación al lenguaje de consulta SPARQL. |
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| Unidad 6. Lógica Descriptiva | |||||
| Unidad 7. Ontologías - OWL | |||||
Recomendación de W3C. |
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Ontologias OWL en Acción! Para ver en la práctica como funciona el mecanismo de razonamiento de una ontología instala el editor de ontologías PROTÉGÉ que puedes descargar desde esta direccion: http://protege.stanford.edu/ Usa este tutorial para construir una ontología de PIZZAS. Prueba hacer tu ontologia de pizzas ! Recuerda que todas las dudas las puedes direccionar al foro. |
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| Tema 8. Aplicaciones de Ontologías | UDLOntology.owl |
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Generación de cuestionarios guiados por Ontologías - Aplicación a la percepción de obras de arte. Nestor Rocchetti, Gonzalo Labandera Proyecto de Grado Carrera Ing. en Computación, FIng-UdelaR, 2015 |
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Experiencia de uso de Ontologias para el modelado de Sistemas de Data Warehousing |
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Informe de proyecto de grado sobre evaluación de la metodología de uso de Ontologias en el modelado de DataWarehouses. |
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EULAide: Interpretation of End-User License Agreements using Ontology-Based
Information Extraction. SEMANTICS.
Auer, S., Nejad, N.M., Scerri, S., & Sibarani, E.M.. (2016, September)
In Proceedings of the 12th International Conference on Semantic Systems (pp. 73-80). ACM.
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Multilingual Extraction Ontologies. Towards the Multilingual Semantic Web. Embley, D.W., Liddle, S.W., Lonsdale, D.W., Shin, B., & Tijerino, Y.A. (2014).
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| GRABACIONES DE ENCUENTROS por ZOOM | Tema: Evolución de la web Código de acceso: r*FTE4#R |
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Tema: Metadatos Código de acceso: kg56XF+F |
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Tema: XML SCHEMA Passcode: ZQF.iTG8 |
