OntoSmart: um modelo de recuperação de informação baseado em ontologia

Author:

Ferneda Edberto1,Dias Guilherme Ataíde2

Affiliation:

1. Universidade Estadual Paulista, Brazil

2. Universidade Federal da Paraíba, Brazil

Abstract

RESUMO Um sistema de recuperação de informação é um elemento mediador entre um estoque de informação e seus usuários. Sua eficácia depende do controle adequado da linguagem de representação dos itens de informações e das buscas de seus usuários. Este trabalho apresenta um modelo de recuperação de informação baseada em ontologia que usa a estrutura formal do modelo espaço vetorial. O vetor que representam um documento é criado durante o processo de indexação automático no qual uma ontologia fornece novos termos para enriquecer semanticamente essa representação. O vetor de busca é criado a partir de um processo de expansão de consulta, na qual novos termos são adicionados na expressão de busca inicialmente formulada pelo usuário a partir de inferências na ontologia. Usando o modelo proposto, foi desenvolvido um sistema denominado OntoSmart, cujos resultados preliminares apontam em uma melhoria significativa na precisão dos resultados de busca.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Library and Information Sciences,Museology,Information Systems

Reference34 articles.

1. Construction of Engineering Ontologies for Knowledge Sharing and Reuse;BORST W. N,1997

2. What are ontologies, and why do we need them;CHANDRASEKARAN B.;IEEE Intelligent Systems,1999

3. Tesauros y ontologías en sistemas de información documental;CODINA L.;El profesional de la Información,2011

4. The Semantic Web: a guide to the Future of XML, Web Services, and Knowledge Management;DACONTA M. C.,2003

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

1. A representação temática de imagens digitais da NASA no Flickr;RDBCI: Revista Digital de Biblioteconomia e Ciência da Informação;2020-05-18

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3