Evaluacion de la Calidad Linked Open Data basada en un Modelo de Lógica Difusa
Linked Open Data ha sido uno de los métodos de publicación de datos en línea más utilizados en los últimos años. Este crecimiento significa que la calidad de estos datos es necesaria para el beneficio de los consumidores y las personas que desean utilizar estos datos. Existen enfoques basados en m...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/13827
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/13827
- Palabra clave:
- LOD
Lógica
Difusa
Medición
Calidad
INGENIERÍA DE SISTEMAS - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICAS
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Linked Open Data ha sido uno de los métodos de publicación de datos en línea más utilizados en los últimos años. Este crecimiento significa que la calidad de estos datos es necesaria para el beneficio de los consumidores y las personas que desean utilizar estos datos. Existen enfoques basados en modelos matemáticos clásicos, sin embargo, la mayoría de estos resultados son demasiado lineales; es decir, usan evaluadores convencionales para definir tanto los aspectos de calidad como los resultados. En respuesta, un nuevo enfoque basado en la lógica difusa se construye como una aplicación, el cual tiene como objetivo complementar y comparar los modelos tradicionales sin la necesidad de restringir los aspectos de calidad con los que se puede medir. Como metodología, esto se logra obteniendo datos de cada conjunto de datos a través de los puntos finales SPARQL proporcionados por conjuntos de datos de alta categoría, clasificándolos dentro de las dimensiones de accesibilidad y confianza, representados en 4 valores: tiempo de respuesta, escalabilidad, confiabilidad y puntualidad. Este análisis se realiza internamente para los valores dentro de la dimensión de accesibilidad, y externamente para los valores dentro de la dimensión de confianza. De esta forma, es posible conocer o determinar una mejor aproximación de calidad general Linked Open Data con un gran número de variables de evaluación de calidad, o incluso parametrizar sus propios aspectos en el modelo como complemento a los modelos ya establecidos, a través del concepto de lógica difusa. |
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En respuesta, un nuevo enfoque basado en la lógica difusa se construye como una aplicación, el cual tiene como objetivo complementar y comparar los modelos tradicionales sin la necesidad de restringir los aspectos de calidad con los que se puede medir. Como metodología, esto se logra obteniendo datos de cada conjunto de datos a través de los puntos finales SPARQL proporcionados por conjuntos de datos de alta categoría, clasificándolos dentro de las dimensiones de accesibilidad y confianza, representados en 4 valores: tiempo de respuesta, escalabilidad, confiabilidad y puntualidad. Este análisis se realiza internamente para los valores dentro de la dimensión de accesibilidad, y externamente para los valores dentro de la dimensión de confianza. De esta forma, es posible conocer o determinar una mejor aproximación de calidad general Linked Open Data con un gran número de variables de evaluación de calidad, o incluso parametrizar sus propios aspectos en el modelo como complemento a los modelos ya establecidos, a través del concepto de lógica difusa.Linked Open Data has been one of the most widely used online data publishing methods in recent years. This growth means that the quality of this data is required for the benefit of consumers and people who wish to use this data. There are approaches based on classical mathematical models, however, most of these results are too linear; that is, they use conventional evaluators to define both quality aspects and results. In response, a new approach based on fuzzy logic is constructed as an application, which aims to complement and compare traditional models without the need to restrict the quality aspects with which it can be measured. As a methodology, it is done by obtaining data from each dataset through the SPARQL Endpoints provided by high category datasets, classifying them within accessibility and trust dimensions, represented in 4 values: response time, scalability, trustworthiness and timeliness. This analysis is done internally for the values within the accessibility dimension, and externally for the values within the confidence dimension. In this way, it is possible to know or determine a better general quality approximation of the Linked Open Data according to a large number of quality evaluation variables, or even parameterize its own aspects in the model as a complement to the already established models, through the concept of fuzzy logic.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2LODLógicaDifusaMediciónCalidadINGENIERÍA DE SISTEMAS - TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICASLÓGICA DIFUSADATOS ENLAZADOSWEB SEMÁNTICALODFuzzyLogicQualityMeasurementEvaluacion de la Calidad Linked Open Data basada en un Modelo de Lógica DifusaEvaluation of the Linked Open Data Quality Based on a Fuzzy Logic ModelProducción Académicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILAriasCaracasEsteban2018.pdf.jpgAriasCaracasEsteban2018.pdf.jpgIM 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