Extração semiautomática de redes bayesianas a partir de ontologias com base em sumarização
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Rigo, Sandro José | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Bez, Marta Rosecler | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/0416601437290797 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/3914159735707328 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Silva, Diego Pinheiro da | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/4943548858140690 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2019-08-29T16:17:08Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2019-08-29T16:17:08Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2019-03-14 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Ontologies are models of representation of knowledge easily interpreted by both humans and computers. Bayesian networks are models of knowledge that work with uncertain reasoning, providing a way to treat uncertainty. The ontology summarization aims to facilitate and improve the understanding of an ontology, in order to restrict the knowledge of the domain to the most important concepts. There is a great difficulty in the construction and / or generation of Bayesian Networks, according to the literature. Most known models involve extensive manual interaction. On the other hand, there is a growing availability of ontologies that describe the knowledge of several areas. These ontologies can be applied as sources for the creation of Bayesian networks, through several models. This work presents a new model for the semiautomatic extraction of Bayesian Networks from ontologies. The differential of this work is the analysis of the relevance of the semantic aspects of the ontologies present in a developed conversion algorithm, as well as the structuring of the knowledge needed to be converted, where in this work we use the ontology summarization. The literature presents no approach that resembles this one. The text describes the theoretical basis and related works, as well as the formulated hypotheses, the developed model and the preliminary evaluation experiment. The model was implemented in a real case of Bayesian network generation for clinical cases and was integrated to a Bayesian Network editor. Three different experiments were carried out, through comparative analyzes, with specialists and questionnaires. The results indicate good possibilities in the generation of Bayesian networks, being effective when compared with manual results and advances in relation to the state of the art. The model was well received and endorsed by experts. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Ontologias são modelos de representação de conhecimento facilmente interpretados tanto por seres humanos como por computadores. Redes Bayesianas são modelos de representação de conhecimento que incorporam o tratamento de incerteza. A sumarização de ontologias tem como proposta facilitar e melhorar o entendimento de uma ontologia, com o intuito de delimitar os conceitos mais importantes dentro o conjunto de conceitos representados. Existe uma grande dificuldade na construção de Redes Bayesianas, segundo a literatura. A maioria dos modelos conhecidos envolve uma extensa interação manual. Por outro lado, existe uma disponibilidade crescente de ontologias que descrevem o conhecimento de diversas áreas. Essas ontologias podem ser utilizadas como fontes para a criação de Redes Bayesianas, através de modelos diversos. Este trabalho apresenta um novo modelo para a extração semiautomática de Redes Bayesianas a partir de Ontologias. O diferencial desse trabalho localiza-se na abordagem com análise de relevância dos aspectos semânticos das ontologias, presentes em um algoritmo de conversão desenvolvido, bem como a estruturação do conhecimento necessário a ser convertido com uso de um método de sumarização de ontologias, o que é considerado como uma abordagem inédita na área. O texto descreve o embasamento teórico e os trabalhos relacionados, bem como as hipóteses formuladas, o modelo proposto, o protótipo desenvolvido e o experimento de avaliação de resultados. O modelo foi implementado em um caso real de geração de Redes Bayesianas para casos clínicos e foi integrado a um editor interativo de Redes Bayesianas. Realizou-se três experimentos diferentes, através de análises comparativas, com especialistas na área da saúde. Os resultados indicam boas possibilidades na geração das redes bayesianas, sendo efetivos quando comparados com resultados manuais e com avanços em relação ao estado da arte. O modelo foi bem recebido e considerado útil por especialistas. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/8780 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Ontologia | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Redes Bayesianas | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Extração de Dados | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Sumarização de Ontologias | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Ontology | en |
| Assunto (dc.subject) | Bayesian Network | en |
| Assunto (dc.subject) | Data Extraction | en |
| Assunto (dc.subject) | Ontology Summarization | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
| Título (dc.title) | Extração semiautomática de redes bayesianas a partir de ontologias com base em sumarização | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
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