Master Thesis Slides

1. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Activacin de Conceptos en Ontolog mediante o as el algoritmo de Spreading ActivationDirector: Jos Emilio Labra Gayo e Co-Director: Diego Berrueta MuoznJose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de Carrera No 1072029Escuela Politcnica Superior de Ingenier Gijn ea o Universidad de Oviedo5 de Noviembre de 2007Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e

2. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading ActivationeIndice1 Introduccino 2 Spreading Activation 3 Desarrollo de Spreading Activation 4 Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading Activation 5 ConclusionesJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 3. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 4. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 5. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 6. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 7. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a IntroduccinoDenicino Una web extendida, dotada de mayor signicado, en la que cualquier usuario en Internet podr encontrar respuestas a sus a preguntas de forma ms rpida y sencilla gracias a una informacin a a o mejor denida. (W3C).Herramienta universal y multipropsito.o Recursos (imgenes, videos, pginas HTML, etc.) marcadosa a para ser explotados por agentes automticos.a Infraestructura para explotar ecientemente el potencial de la web. Describe la informacin de manera precisa y no ambigua. o Utiliza lenguajes formales.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 8. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a IntroduccinoDenicino Una web extendida, dotada de mayor signicado, en la que cualquier usuario en Internet podr encontrar respuestas a sus a preguntas de forma ms rpida y sencilla gracias a una informacin a a o mejor denida. (W3C).Herramienta universal y multipropsito.o Recursos (imgenes, videos, pginas HTML, etc.) marcadosa a para ser explotados por agentes automticos.a Infraestructura para explotar ecientemente el potencial de la web. Describe la informacin de manera precisa y no ambigua. o Utiliza lenguajes formales.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 9. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Arquitectura para la Web SemnticaaArquitectura en capas parael manejo de recursos.Identicacin unica. o Formato de datos estndara(XML).Descripcin (RDF) y oconsulta (SparQL).Modelado formal (OWL).Figura: Arquitectura Web Semnticaa... 2005.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 10. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog asDenicino Modelo conceptual organizado mediante una taxonom que a permite denir relaciones entre conceptos, funciones, instancias (elementos) y axiomas en un determinado dominio.Conceptualizacin, modelo abstracto de algn fenmeno del ou o mundo, proveniente de la identicacin de los conceptos o relevantes de dicho fenmeno.o Explcita, conceptos y restricciones usados se denen expl citamente. Formal, capacidad de ser legible e interpretable por las mquinas. a Compartida, captura conocimiento consensuado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 11. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog asDenicino Modelo conceptual organizado mediante una taxonom que a permite denir relaciones entre conceptos, funciones, instancias (elementos) y axiomas en un determinado dominio.Conceptualizacin, modelo abstracto de algn fenmeno del ou o mundo, proveniente de la identicacin de los conceptos o relevantes de dicho fenmeno.o Explcita, conceptos y restricciones usados se denen expl citamente. Formal, capacidad de ser legible e interpretable por las mquinas. a Compartida, captura conocimiento consensuado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 12. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 13. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 14. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 15. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 16. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 17. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Tecnolog Semntica y Aplicacionesa a TecnologaLenguajes de descripcin yo Aplicacionesmarcado: RDF, RDFa, etc. Bsqueda Semntica.uaLenguajes para lgica: OWL,oServicios Web Semnticos. aWSML, etc.Clasicaciones estndar deaRepositorios de recursos:productos.Joseki, OWLim, Sesame,etc.Contextualizacin. oEntornos de desarrollo: Otros: redes sociales,Prot`g`, SWOOP, etc.e e visualizacin de oconocimiento, etc.Otros: WSMO, RDF123,Jena, OWL-API, etc. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 18. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica a Tecnolog Semntica y Aplicacionesa a TecnologaLenguajes de descripcin yo Aplicacionesmarcado: RDF, RDFa, etc. Bsqueda Semntica.uaLenguajes para lgica: OWL,oServicios Web Semnticos. aWSML, etc.Clasicaciones estndar deaRepositorios de recursos:productos.Joseki, OWLim, Sesame,etc.Contextualizacin. oEntornos de desarrollo: Otros: redes sociales,Prot`g`, SWOOP, etc.e e visualizacin de oconocimiento, etc.Otros: WSMO, RDF123,Jena, OWL-API, etc. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 19. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Antecedentes-Tcnicas de Spreading Activatione Nacen en el campo de la Psicolog a. Resultado de la investigacin de la memoria humana.o Bsqueda de procedimientos para explotar las formas de u representacin del conocimiento humano. oObjetivo Intentan simular el comportamiento de la memoria humana y generar una navegacin conceptual con signicado de la mismao manera que lo har nuestra propia memoria. aJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 20. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Antecedentes-Tcnicas de Spreading Activatione Nacen en el campo de la Psicolog a. Resultado de la investigacin de la memoria humana.o Bsqueda de procedimientos para explotar las formas de u representacin del conocimiento humano. oObjetivo Intentan simular el comportamiento de la memoria humana y generar una navegacin conceptual con signicado de la mismao manera que lo har nuestra propia memoria. aJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 21. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Necesidad-Tcnicas de Spreading Activation eRepresentacin y exploracin eciente de bases de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un mtodo para obtener los conceptos relacionados de e forma automtica.a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones se basan en: Redes Semnticas, algoritmos de Brand and Bounch.a Redes Neuronales, calcular activacin de las neuronas.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 22. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Necesidad-Tcnicas de Spreading Activation eRepresentacin y exploracin eciente de bases de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un mtodo para obtener los conceptos relacionados de e forma automtica.a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones se basan en: Redes Semnticas, algoritmos de Brand and Bounch.a Redes Neuronales, calcular activacin de las neuronas.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 23. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Necesidad-Tcnicas de Spreading Activation eRepresentacin y exploracin eciente de bases de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un mtodo para obtener los conceptos relacionados de e forma automtica.a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones se basan en: Redes Semnticas, algoritmos de Brand and Bounch.a Redes Neuronales, calcular activacin de las neuronas.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 24. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Aplicacin-Tcnicas de Spreading Activationo e Uso de SA La utilizacin de SA como algoritmo de exploracin de grafos no es oo nueva y ya a principios de los aos 80 aparec los primeros nan trabajos de investigacin.oCampo de Information Retrieval y Document Retrieval. El xito de Internet ha provocado que se aplique a lae recuperacin de hipertexto. o Bsqueda hubrida.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 25. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationAntecedentes Aplicacin-Tcnicas de Spreading Activationo e Uso de SA La utilizacin de SA como algoritmo de exploracin de grafos no es oo nueva y ya a principios de los aos 80 aparec los primeros nan trabajos de investigacin.oCampo de Information Retrieval y Document Retrieval. El xito de Internet ha provocado que se aplique a lae recuperacin de hipertexto. o Bsqueda hubrida.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 26. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Modelo GenricoeDenicin: Tcnicas de Spreading Activation o e Las Tcnicas de Spreading Activation son un mtodo para explorar ee redes semnticas a partir de un conjunto inicial de conceptos con a determinada puntuacin asociada.o CaractersticasModelo genrico extensible.eEjecucin iterativa. oProceso de activacin y opropagacin. oFigura: Modelo grco del aSpreading Activation. Los pesos de las relacionessuelen ser valores reales. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 27. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Modelo GenricoeDenicin: Tcnicas de Spreading Activation o e Las Tcnicas de Spreading Activation son un mtodo para explorar ee redes semnticas a partir de un conjunto inicial de conceptos con a determinada puntuacin asociada.o CaractersticasModelo genrico extensible.eEjecucin iterativa. oProceso de activacin y opropagacin. oFigura: Modelo grco del aSpreading Activation. Los pesos de las relacionessuelen ser valores reales. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 28. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Procesos-Modelo Genrico eAjuste previo (preadjustement) Fase inicial, de carcter opcional. Control sobre el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderacin inicial de los conceptos. oPropagacin (spreading )o Fase de expansin del algoritmo. Los conceptos se van activando o por oleadas, en las que el nodo propagado activa a sus nodos vecinos.Ajuste posterior (postadjustment) Fase nal, tambin opcional. Control de los conceptos activados.e Ej: Normalizacin de la activacin de los conceptos.oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 29. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Procesos-Modelo Genrico eAjuste previo (preadjustement) Fase inicial, de carcter opcional. Control sobre el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderacin inicial de los conceptos. oPropagacin (spreading )o Fase de expansin del algoritmo. Los conceptos se van activando o por oleadas, en las que el nodo propagado activa a sus nodos vecinos.Ajuste posterior (postadjustment) Fase nal, tambin opcional. Control de los conceptos activados.e Ej: Normalizacin de la activacin de los conceptos.oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 30. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Procesos-Modelo Genrico eAjuste previo (preadjustement) Fase inicial, de carcter opcional. Control sobre el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderacin inicial de los conceptos. oPropagacin (spreading )o Fase de expansin del algoritmo. Los conceptos se van activando o por oleadas, en las que el nodo propagado activa a sus nodos vecinos.Ajuste posterior (postadjustment) Fase nal, tambin opcional. Control de los conceptos activados.e Ej: Normalizacin de la activacin de los conceptos.oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 31. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Proceso de Propagacin-Modelo Genricooe Grado de activacin Ii de un nodo nioIi =Oj ji (1)j Ii es el grado de activacin del nodo ni . o Oj es la salida del nodo nj conectado al nodo ni . ji es el peso de la asociacin del nodo nj con el nodo ni . Sio no existe relacin entre el nodo nj y el nodo ni se asume que o ji = 0. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 32. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Proceso de Propagacin-Modelo Genricooe Grado de activacin Ii de un nodo nioIi =Oj ji (1)j Ii es el grado de activacin del nodo ni . o Oj es la salida del nodo nj conectado al nodo ni . ji es el peso de la asociacin del nodo nj con el nodo ni . Sio no existe relacin entre el nodo nj y el nodo ni se asume que o ji = 0. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 33. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Funcin de Activacin-Modelo Genrico o oe Denicin: Nivel de Activacinoo Ni = f (Ii ) (2) 0 si Ii ii es el valor de activacin umbral para i, depende de la o aplicacin.o El grado de activacin Ii de un nodo ni ir variando. o a Jose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 34. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Funcin de Activacin-Modelo Genrico o oe Denicin: Nivel de Activacinoo Ni = f (Ii ) (2) 0 si Ii ii es el valor de activacin umbral para i, depende de la o aplicacin.o El grado de activacin Ii de un nodo ni ir variando. o a Jose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 35. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Activacin de forma grcao a Figura: Activacin de conceptos en Spreading Activation. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 36. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Restricciones I-Modelo GenricoeDenicin: Restriccin de Distancia o o La distancia del nodo nj al nodo ni , dji , en una red conceptual es el nmero m unimo de vrtices que deben recorrerse para llegar dele nodo nj al ni .Denicin: Restriccin de Caminooo El camino seguido por la activacin desde un nodo puede sero guiado atendiendo a los pesos y a las etiquetas de las relaciones.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 37. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Restricciones I-Modelo GenricoeDenicin: Restriccin de Distancia o o La distancia del nodo nj al nodo ni , dji , en una red conceptual es el nmero m unimo de vrtices que deben recorrerse para llegar dele nodo nj al ni .Denicin: Restriccin de Caminooo El camino seguido por la activacin desde un nodo puede sero guiado atendiendo a los pesos y a las etiquetas de las relaciones.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 38. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Restricciones II-Modelo Genrico eDenicin: Restriccin de Mltiples salidas(Fan-Out)oou Un nodo ni ser activado con el valor correspondiente Ii si sua grado de salida (Mltiples salidas(Fan-Out)), gi , el nmero deu u arcos que salen de ni , es inferior una a constante umbral .Denicin: Restriccin de Umbral de Activacinooo Un nodo ni ser propagado sii su valor de activacin, Ii , es mayor a o que una constante umbral de activacin .oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 39. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Restricciones II-Modelo Genrico eDenicin: Restriccin de Mltiples salidas(Fan-Out)oou Un nodo ni ser activado con el valor correspondiente Ii si sua grado de salida (Mltiples salidas(Fan-Out)), gi , el nmero deu u arcos que salen de ni , es inferior una a constante umbral .Denicin: Restriccin de Umbral de Activacinooo Un nodo ni ser propagado sii su valor de activacin, Ii , es mayor a o que una constante umbral de activacin .oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 40. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Spreading Activation Figura: Ejemplo de propagacin/activacin. oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 41. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Punto de partida para Spreading ActivationObjetivo Desde los conceptos de la consulta inicial del usuario (Qsem ), extraer un nuevo conjunto de conceptos relevantes (Qsem ).Se utilizan ontolog como base de conocimiento. Podr serasa cualquier base de conocimiento representable en forma de grafo. Cada nodo ni es un concepto ci de la ontolog a. El arco ji una relacin semntica entre los conceptos cj y ci . o a La terminacin del algoritmo ofrece como resultado el o conjunto de pares ordenados (ni , Ii ) que forman Qsem .Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 42. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Punto de partida para Spreading ActivationObjetivo Desde los conceptos de la consulta inicial del usuario (Qsem ), extraer un nuevo conjunto de conceptos relevantes (Qsem ).Se utilizan ontolog como base de conocimiento. Podr serasa cualquier base de conocimiento representable en forma de grafo. Cada nodo ni es un concepto ci de la ontolog a. El arco ji una relacin semntica entre los conceptos cj y ci . o a La terminacin del algoritmo ofrece como resultado el o conjunto de pares ordenados (ni , Ii ) que forman Qsem .Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 43. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia)Denicin: Restriccin de Distanciaoo Nodos alejados del ncleo de activacin deben ser penalizados.u o Distancia. Utilizamos una funcin decreciente de degradacin.ooFuncin de Degradacin h0oo Funcin identidad.o Oj = h0 (Ij ) = Ij(4)Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 44. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia)Denicin: Restriccin de Distanciaoo Nodos alejados del ncleo de activacin deben ser penalizados.u o Distancia. Utilizamos una funcin decreciente de degradacin.ooFuncin de Degradacin h0oo Funcin identidad.o Oj = h0 (Ij ) = Ij(4)Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 45. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia)Funcin de Degradacin h1 oo Degrada aquellos conceptos que se alejan del ncleo de u activacin y premia cun cerca est un concepto de los nodos oae originales. Sea la distancia dj , donde dj = min{dlj : nl }:IjOj = h1 (Ij , dj ) = (5) djFuncin de Degradacin h2o o Se basa en la cantidad de iteraciones k que se han ejecutado:IjIj Oj = h2 (Ij , k) = (1 + ) exp( ).(6)k k Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 46. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia)Funcin de Degradacin h1 oo Degrada aquellos conceptos que se alejan del ncleo de u activacin y premia cun cerca est un concepto de los nodos oae originales. Sea la distancia dj , donde dj = min{dlj : nl }:IjOj = h1 (Ij , dj ) = (5) djFuncin de Degradacin h2o o Se basa en la cantidad de iteraciones k que se han ejecutado:IjIj Oj = h2 (Ij , k) = (1 + ) exp( ).(6)k k Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 47. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Camino yActivacin)o Denicin: Restricciones de Camino y Activacino o El camino de propagacin ser guo a ado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinarn el valor de activacin.a oPonderacin de las relaciones o El experto de dominio deber establecer la importancia (peso) ya rango de las relaciones de la ontolog (grafo).a Ej: Superclase= 0,5, esCompetenciaDe=0,5 o default=0,0Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 48. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Camino yActivacin)o Denicin: Restricciones de Camino y Activacino o El camino de propagacin ser guo a ado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinarn el valor de activacin.a oPonderacin de las relaciones o El experto de dominio deber establecer la importancia (peso) ya rango de las relaciones de la ontolog (grafo).a Ej: Superclase= 0,5, esCompetenciaDe=0,5 o default=0,0Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 49. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Camino yActivacin)o Denicin: Restricciones de Camino y Activacino o El camino de propagacin ser guo a ado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinarn el valor de activacin.a oPonderacin de las relaciones o El experto de dominio deber establecer la importancia (peso) ya rango de las relaciones de la ontolog (grafo).a Ej: Superclase= 0,5, esCompetenciaDe=0,5 o default=0,0Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 50. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Mltiples Salidasuy Activacin)oDenicin: Restricciones de Mltiples Salidas y Activacin ouo Se propagarn los nodos con un m a nimo valor de activacin. Nodos o altamente conectados no deber activarse, ruido en losan resultados.Otras Restricciones Slo se propagarn un nmero determinado de conceptos.oauJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 51. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Mltiples Salidasuy Activacin)oDenicin: Restricciones de Mltiples Salidas y Activacin ouo Se propagarn los nodos con un m a nimo valor de activacin. Nodos o altamente conectados no deber activarse, ruido en losan resultados.Otras Restricciones Slo se propagarn un nmero determinado de conceptos.oauJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 52. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Ampliacin de Restricciones para Spreading ActivationoDenicin: Contexto de Activacin o o Dado un contexto de activacin con URI (Cns ), slo se propagarn o oa los conceptos con URI (Curi ) pertenecientes a ese contexto.Denicin: Tiempo de Activacin o o El algoritmo slo se ejecutar durante un tiempo t de activacin oao determinado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 53. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Ampliacin de Restricciones para Spreading ActivationoDenicin: Contexto de Activacin o o Dado un contexto de activacin con URI (Cns ), slo se propagarn o oa los conceptos con URI (Curi ) pertenecientes a ese contexto.Denicin: Tiempo de Activacin o o El algoritmo slo se ejecutar durante un tiempo t de activacin oao determinado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 54. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Recompensa de Caminos en Spreading ActivationFigura: Premiando caminos Spreading Activation. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 55. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Ejemplo de Recompensa de Caminos en SpreadingActivation Figura: Ejemplo de Recompensa en Spreading Activation. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 56. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationImplementacino Implementacin de Spreading Activationo Consideraciones iniciales Consiste en construir dos conjuntos de conceptos que guardan informacin sobre el estado del algoritmo.oDcom es el conjunto de conceptos de la red semntica. a ( Qsem ). Conjunto de conceptos inicialmente activados. cjk es un concepto propagado en la iteracin k-sima (a partir oe de l se activan otros conceptos). ek ji es el peso de la relacin por la que se propaga el algoritmoo desde cjk hasta ci en la iteracin k-sima. o e Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 57. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationImplementacino Implementacin de Spreading Activationo Consideraciones iniciales Consiste en construir dos conjuntos de conceptos que guardan informacin sobre el estado del algoritmo.oDcom es el conjunto de conceptos de la red semntica. a ( Qsem ). Conjunto de conceptos inicialmente activados. cjk es un concepto propagado en la iteracin k-sima (a partir oe de l se activan otros conceptos). ek ji es el peso de la relacin por la que se propaga el algoritmoo desde cjk hasta ci en la iteracin k-sima. o e Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 58. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationImplementacino Conjuntos de Implementacin oDenicin: Conjunto de Conceptos Activadoso El conjunto A representa el conjunto de conceptos activados candidatos a ser propagados. A0 = (7)Ak = (Ak1 {ci : ci /ji > 0}) {G k } k (8)Denicin: Conjunto de Conceptos Propagadoso El conjunto G representa el conjunto de conceptos propagados.G0 = (9) kk1G =G {cjk }(10) Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 59. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationImplementacino Conjuntos de Implementacin oDenicin: Conjunto de Conceptos Activadoso El conjunto A representa el conjunto de conceptos activados candidatos a ser propagados. A0 = (7)Ak = (Ak1 {ci : ci /ji > 0}) {G k } k (8)Denicin: Conjunto de Conceptos Propagadoso El conjunto G representa el conjunto de conceptos propagados.G0 = (9) kk1G =G {cjk }(10) Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 60. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationImplementacino Pseudocdigo para Spreading Activation oData: = Result: G = A ; G ; while A = AND card(G) < Gm AND Nk Nm do n nnk extraer (A);G {nk } G;while ni /wki > 0 doNi Ni + wki Nk ;A ({ni } A) G;end end return G;Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 61. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading ActivationCasos de Uso Casos de Uso de Spreading Activation Aplicaciones Bsqueda Semntica (huabrida). Servicios Web Semnticos (proceso de descubrimiento).a Clasicaciones estndar de productos. a Contextualizacin.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 62. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 63. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 64. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 65. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 66. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 67. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 68. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diseo de Spreading Activationn Objetivo Diseo de un API para las tcnicas de SA. No slo implementar el neo algoritmo bsico.aEscalable. Flexible. Extensible. Ortogonal. Expresivo. ...Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 69. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Componentes ListadoAcceso a los datos del grafo. Independencia de la fuente dedatos. Manejo de las restricciones: cmo expresar, evaluar y aplicar o las restricciones. Estrategias de control: seleccin de concepto a propagar,o parada del algoritmo o puntos de control. Proceso genrico de las tcnicas de SA.e e Ejecucin, control de las iteraciones y condiciones de paradao del algoritmo. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 70. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diagrama de Componentes Ver Documento No 2-Diseo pg. 18.n aFigura: Diagrama general SA. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 71. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Acceso a Datos I Prctica a Patrones de diseo Data Access Object y Transfer Object. JAXB, n modelado de un lenguaje interno en XMLIdenticacin de recursos.o Acceso a los recursos: chero, base de datos. Independencia del lenguaje de representacin: OWL, RDF, o WSML, etc. Denicin de las operaciones necesarias para SA: obtener o descripcin de concepto, obtener relaciones, etc.o Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 72. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diagrama Acceso a DatosVer Documento No 2-Diseo pg. 20.n aFigura: Diagrama de Acceso a Datos (ontolog as).Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 73. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Lenguaje Interno #V a c a c i o n e s u r i> c o n c e p t D e s c r i p t i o n> < r e l a t i o n s>< r e l a t i o n>#ElementoDeContratoLaboral u r i> c o n c e p t D e s c r i p t i o n>< h i e r a r c h y> s u p e r c l a s s h i e r a r c h y> r e l a t i o n> r e l a t i o n s> c o n c e p t> Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 74. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Restricciones y EstrategiasPrctica a Patrones de diseo: Strategy, Composite y Visitor. nUna estrategia (seleccin, parada u otras) est sometida aoa restricciones. Una restriccin puede ser simple o compuesta.o La evaluacin de las restricciones debe ser automtica. Por oa ejemplo si la restriccin se cumple.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 75. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diagrama de Restricciones y EstrategiasVer Documento No 2-Diseo pg. 19.n a Figura: Diagrama general de restricciones SA.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 76. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Proceso Genrico y Ejecucin eo Prctica a Patrones de Diseo: Template Method e Iterator. nInterfaces para los procesos genricos de Spreading Activation. e Plantillas de llamadas a mtodos en los procesos. e Estado del algoritmo, informacin, concentrada en un slooo objeto. Ejecucin del algoritmo en forma de reproductor (primero,o ultimo, siguiente, anterior). Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 77. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diagrama Proceso Genrico y Ejecucineo Ver Documento No 2-Diseo pg. 21.n aFigura: Diagrama de Proceso SA.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 78. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Diseo de un Entorno de Pruebas para SpreadingnActivationObjetivo Herramienta para realizar conjuntos de prueba en lote de forma automtica y obtener un informe de los resultados. aY tambin...e Servir como implementacin de referencia de un cliente del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 79. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Diseo de un Entorno de Pruebas para SpreadingnActivationObjetivo Herramienta para realizar conjuntos de prueba en lote de forma automtica y obtener un informe de los resultados. aY tambin...e Servir como implementacin de referencia de un cliente del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 80. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Conguracin a expresaro Base de conocimiento, cheros de ontolog as. Pesos de relaciones. Conguracin de conceptos iniciales. o Seleccin de la funcin de activacin.o o o Conguracin de restricciones. oSolucin propuesta o Vocabulario XML personalizado diseado con XML-Schema y el n patrn Extensible Content Model e interpretado con el apoyo de o JAXB. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 81. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Ejemplo de Restriccin en XMLo < r e s t r i c t i o n x s i : t y p e= a c t i v a t i o n R e s t r i c t i o n >0 . 3 i n i t>0 . 1 s t e p>1 s t o p> c o n f i g> r e s t r i c t i o n> Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 82. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Diagrama IntrpreteeVer Documento No 2-Diseo pg. 29.n aFigura: Diagrama Intrprete de Tests.e Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 83. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Diseo de un Interfaz Grco para Spreading Activationn a Objetivo Visualizacin y depuracin grca de Spreading ActivationooaY tambin... e Servir como implementacin de un cliente del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 84. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Diseo de un Interfaz Grco para Spreading Activationn a Objetivo Visualizacin y depuracin grca de Spreading ActivationooaY tambin... e Servir como implementacin de un cliente del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 85. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Tecnolog y Operaciones del Interfaz Grcoa aOperacionesConguracin de un procesooTecnologade SA.Entorno grco interactivo:a Ver: descripcin de unoSWT.concepto, conceptoAPI para la representacino propagado, etc.elegante de grafos: Visualizacin del estado del oJpowerGraph.algoritmo.Ejecucin en forma de oreproductor. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 86. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Tecnolog y Operaciones del Interfaz Grcoa aOperacionesConguracin de un procesooTecnologade SA.Entorno grco interactivo:a Ver: descripcin de unoSWT.concepto, conceptoAPI para la representacino propagado, etc.elegante de grafos: Visualizacin del estado del oJpowerGraph.algoritmo.Ejecucin en forma de oreproductor. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 87. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Pantalla Descripcin de ConceptooFigura: Descripcin Grca de un Concepto. oaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 88. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Pantalla Ejecucin GrcaoaFigura: Ejecucin Grca. oaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 89. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Implementacino 60 casos de pruebas unitarias. Prueba de los subprocesos de SA de forma separada. Prueba de la carga de recursos desde diferentes fuentes. Pruebas para la descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 90. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Implementacino 60 casos de pruebas unitarias. Prueba de los subprocesos de SA de forma separada. Prueba de la carga de recursos desde diferentes fuentes. Pruebas para la descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 91. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Implementacino 60 casos de pruebas unitarias. Prueba de los subprocesos de SA de forma separada. Prueba de la carga de recursos desde diferentes fuentes. Pruebas para la descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 92. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Implementacino 60 casos de pruebas unitarias. Prueba de los subprocesos de SA de forma separada. Prueba de la carga de recursos desde diferentes fuentes. Pruebas para la descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 93. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Implementacino 60 casos de pruebas unitarias. Prueba de los subprocesos de SA de forma separada. Prueba de la carga de recursos desde diferentes fuentes. Pruebas para la descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 94. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Mtricas de Cdigo Fuente e o Algunas Mtricas e Tipo Valor Ambito LCOM 0,18 (1) Clase CE 1,976 (5)Paquete CA 6,524 (48) Paquete VG 1,297 (10) Mtodo e MLOC 4,05 (88)Mtodo e RMD0,32 (1) PaqueteJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 95. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Mtricas de Progreso eProgreso Ms de 700 commits. aFigura: Progreso del desarrollo SA. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 96. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading Activation Pruebas para Spreading ActivationObjetivo Validacin del algoritmo, comprobacin de que el algoritmo o o termina con las restricciones.Objetivo Denir un proceso de renamiento de las tcnicas de Spreadinge Activation.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 97. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading Activation Pruebas para Spreading ActivationObjetivo Validacin del algoritmo, comprobacin de que el algoritmo o o termina con las restricciones.Objetivo Denir un proceso de renamiento de las tcnicas de Spreadinge Activation.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 98. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationValidacin del Algoritmoo Validacin del algoritmo de Spreading Activationo Mtodo e Probar la ejecucin del algoritmo con cada una de las restriccioneso por separado.1 Mnimo valor de activacin. o 2 Mximo nmero de conceptos.au 3 Mnimo nmero de conceptos a propagar u 4 Contexto. 5 Tiempo. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 99. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationValidacin del Algoritmoo Validacin del algoritmo de Spreading Activationo Mtodo e Probar la ejecucin del algoritmo con cada una de las restriccioneso por separado.1 Mnimo valor de activacin. o 2 Mximo nmero de conceptos.au 3 Mnimo nmero de conceptos a propagar u 4 Contexto. 5 Tiempo. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 100. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationValidacin del Algoritmoo Tabla Ejemplo de Validacin del algoritmo de Spreading oActivationTotal Total de conceptos iniciales 2 Total de conceptos propagados2775 Total de conceptos activados 2775Conceptos Propagados (Finales) URIValor #OutputSynonym 227492,17 #LibroDeRegistroYControl 40028,50Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 101. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 102. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 103. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 104. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 105. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 106. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 107. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1 Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin). oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 108. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Patrones de Control de Spreading ActivationFigura: Patrones de Control de Spreading Activation.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 109. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales. #EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 110. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales. #EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 111. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales. #EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 112. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales. #EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 113. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales. #EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 114. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del experimento IIn Restricciones para las pruebasTipo ValorMnimo valor de activa- 0.3cinoMnimo nmero de con- 0uceptosMximo nmero de con- 15a uceptosTiempo de propagacino0Contexto DEFAULT (0) Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 115. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados sin Renamiento IMtricas globales e Total de conceptos iniciales 2 Total de conceptos propagados15 Total de conceptos activados 91 Valor de activacin ms altooa39 Camino de propagacin ms profundoo a 5 Tiempo de propagacino 0 Funcin de degradacino o h1 Recompensa NoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 116. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados sin Renamiento II Conceptos Propagados (Finales) #ParticularComunidad 39,0 #Propietario 27,0 #AgenteComunidad 19,5 #ObjetoFisicoComunidad 14,5 #BienInmueble13,75Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 117. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Renamiento de Spreading Activation Utilizar pesos en las relaciones. Seguir los pasos de la metodolog a. Ajustar a patrones de control. Vericar resultados: mbito, conceptos propagados ya activados.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 118. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados con Renamiento I Mtricas globales eTotal de conceptos iniciales 2Total de conceptos propagados5Total de conceptos activados 35Valor de activacin ms alto oa1,23Camino de propagacin ms profundo o a 3Tiempo de propagacino 20Funcin de activacin o o h1Recompensa SiJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 119. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados con Renamiento IIConceptos Propagados (Finales)#Vacaciones1,23#EmpleadoDeFincas1,05#Contratado0,67#ContratoLaboral 0,6#ElementoDeContratoLaboral 0,5Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 120. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Conclusiones Conclusiones sobre las tcnicas de Spreading Activatione 1 Destacan por su exibilidad, extensibilidad y modularidad. 2 Los campos de aplicacin son muy variados. o 3 El ajuste del algoritmo es una tarea que debe ser realizada por los expertos de dominio. 4 Se comportan como un ayudante experto de un dominio. 5 Sobre el desarrollo del proyecto: Denir objetivos, alcance y entorno tecnolgico. o Establecer buenas prcticas de planicacin, gestin, desarrolloa oo y prueba. Seguir una metodolog de trabajo.a Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 121. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione ConclusionesFuturas L neas de Trabajo Futuro Spreading Activation Renamiento por el uso de la metodolog de prueba y de las a tcnicas. e Denicin de nuevas funciones de degradacin, restricciones, o o etc. Algoritmo de aprendizaje para generar conguraciones del algoritmo. Nuevas medidas de activacin relativas a instancias comoo Cluster Measure, Specity Measure. Estudio y validacin de la aplicacin de estas tcnicas en o o e nuevos escenarios. Promocin pblica del API y de las herramientas: env ao u o listas de correo, publicaciones, etc. Obtener realimentacin de o usuarios. Otras de carcter funcional: refactoring, tutoriales, a visualizacin, etc.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 122. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Activacin de Conceptos en Ontolog mediante o as el algoritmo de Spreading ActivationDirector: Jos Emilio Labra Gayo e Co-Director: Diego Berrueta MuoznJose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de Carrera No 1072029Escuela Politcnica Superior de Ingenier Gijn ea o Universidad de Oviedo5 de Noviembre de 2007Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 123. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oDemostracino DemostracinoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 124. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oPresupuesto PresupuestoCaptuloSubtotal1. Aplicaciones informticas a 266,96 e2, Bienes, equipos y servicios informticos a740 e3. Consumibles 6,84 e4. Investigacino 28250 e5. Desarrollo del prototipo9650 e6. Entrega del proyecto54 eTOTAL 38967,8 e Total (con impuestos): 45202,64 eJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 125. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oMotivacino El Proyecto BOPABuscador semntico sobre el Bolet Ocial del Principado dean Asturias. Con los siguientes objetivos: 1 Analizar la estructura del BOPA y la tipolog de documentos a que la constituyen. 2 Superar la barrera lxica entre el vocabulario del BOPA y el e lxico de entrada al sistema de los usuarios.e 3 Aadir conocimiento al motor de bsqueda para completar la n u falta de informacin de los ciudadanos acerca de la estructura o de la administracin pblica y del sistema normativo y o u legislativo. Iniciativa e-Asturias 2007. Supervisin del Departamento de Informtica y Filolog de laoaa Universidad de Oviedo. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 126. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oMotivacino Modelo de bsqueda uFigura: Aplicando Spreading Activation en el Proyecto Bopa.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 127. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oWeb Semntica a No es Web Semntica a Tim Berners-Lee insiste en que la Web Semntica no esa inteligencia articial: Por qu? e El concepto de documento entendible por una mquina no implica a algn tipo de inteligencia articial mgica que permita a lasua mquinas comprender el farfullar de los humanos. Slo indica una a o habilidad de la mquina para resolver un problema bien denido a a base de realizar operaciones bien denidas sobre unos datos bien denidos. En vez de pedir a las mquinas que entiendan nuestro a lenguaje, se le pedir a la gente que haga un esfuerzo extra.a Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 128. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oWeb Semntica a Arquitectura para la Web SemnticaaFigura: Arquitectura Web Semnticaa Figura: Arquitectura Web Semnticaa2002. 2005.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 129. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oOntolog as Componentes de las ontologasConceptos: entidad que se puede describir, un identicador unico, posee diferentes atributos y establece relaciones con otros conceptos.Relaciones: interaccin entre conceptos de un dominio. o Funciones: relaciones en las cuales el elemento n-simo es unico epara los n 1 anteriores. Axiomas: modelan verdades que siempre se cumplen en elmodelo. Instancias: representan realizaciones especcas de un dominio. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 130. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oOntolog as Ventajas de UsoM nimo compromiso.Claridad.Diversicacin.oCompletitud.Estandarizacin. oCoherencia.Granularidad.Extensibilidad....Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 131. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oOntolog as Ejemplo de concepto descrito con SKOS Figura: Concepto expresado en SKOS-Core. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 132. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Servicios Web Semnticos a Denicino Recursos software auto descritos y contenidos que pueden ser publicados, descubiertos y compuestos para ser ejecutados en un entorno web de forma automtica.a Figura: Evolucin Servicios Web.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 133. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Procesos en los Servicios Web Semnticos aPublicacin: hace disponible la descripcin de la capacidad del o o servicio. Descubrimiento: localiza los servicios que pueden atender a un determinado objetivo.Seleccin: de los servicios descubiertos escoge el ms apropiado. oa Composicin: combinacin de servicios para atender a un objetivo.ooMediacin: resolucin de conictos (datos o procesos) que o o pueden surgir en la combinacin de servicios. o Ejecucin: invocacin del servicio.o oOtros: monitorizacin, compensacin, etc. o oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 134. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Clasicaciones Estndares de ProductosaDenicino Instrumentos claves de estandarizacin. Bases de conocimiento o consensuadas. Catlogo unicado en un determinado contexto. a Ej: UNSPSC, e@Class, RossetaNet o CPV Disponibles en distintos formatos MSExcel, PDF, HTML, etc. Acceso pblico y en algunos casos explotacin restringida . uoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 135. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Contextualizacin oTcnicae Los contenidos servidos u ofertados por una aplicacin pueden o o deber variar segn las caracteranusticas del usuario.Personalizacino Adaptacin de una aplicacin segn un perl:oo u De aplicacin para el usuario, tipo Mozilla-Firefox (plugins, o vistas, etc.). De usuario para la aplicacin, caracterosticas personales de acuerdo a unos criterios prejados que la aplicacin maneja y o utiliza para controlar la interaccin con el usuario.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 136. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Contextualizacin oTcnicae Los contenidos servidos u ofertados por una aplicacin pueden o o deber variar segn las caracteranusticas del usuario.Personalizacino Adaptacin de una aplicacin segn un perl:oo u De aplicacin para el usuario, tipo Mozilla-Firefox (plugins, o vistas, etc.). De usuario para la aplicacin, caracterosticas personales de acuerdo a unos criterios prejados que la aplicacin maneja y o utiliza para controlar la interaccin con el usuario.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 137. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Complejidad de Spreading Activation ITemporal Ejecucin iterativa, T (n) = N.o T (n) = K C N K , nmero de operaciones elementales a realizar para evaluaru las restricciones. C , nmero de operaciones elementales en la activacin de unuo concepto. N, el nmero de conceptos mximo de conceptos a propagar. uaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 138. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Complejidad de Spreading Activation II Espacial O(2 N) nimo para ejecutar el algoritmo G y 2, nmero de conjuntos m u A. N unin del nmero de conceptos iniciales,propagados y ou activados. En general, O(K N) con K nmero de listas en los que puede u aparecer un concepto Ni .Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 139. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Cluster Measure Denicinoni=1 nijkW (Cj , Ck ) = n(11) i=1 nijEl valor nij es 1 si el concepto Cj est relacionado con ela concepto Ci , 0 en otro caso. El valor nijk es 1 si los conceptos Cj y Ck estn relacionadosa con el concepto Ci , 0 en otro caso. Porcentaje de conceptos relacionados que tienen en comn Cj u y Ck . Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 140. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Specity Measure Denicino1W (Cj , Ck ) = (12) nkEl valor nk es igual al nmero de relaciones que tienen comou destino el nodo k. El peso de la relacin es inversamente proporcional al nmeroou de relaciones con el concepto Ck . Si pocos conceptos del tipo Cj estn relacionados con Ck entonces el peso de la relacin, a o W (Cj , Ck ), entre Cj y Ck ser alto (la relacin es muyao importante y poco comn), en caso contrario ser bajo.uaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 141. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Patrones de Control de Spreading ActivationPropagacin ascendente o generalista, premiar la activacin oo de conceptos ms genricos que el actual. Ms peso a la a ea relacin superclase o Propagacin descendente o espec oca, premiar la activacin o de conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la a relacin subclase. o Propagacin nominal o de individuales, activacin las o o instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin ser ao instancia. Propagacin relacional o transversal, la activacin deo o conceptos conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 142. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Patrones de Control de Spreading ActivationPropagacin ascendente o generalista, premiar la activacin oo de conceptos ms genricos que el actual. Ms peso a la a ea relacin superclase o Propagacin descendente o espec oca, premiar la activacin o de conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la a relacin subclase. o Propagacin nominal o de individuales, activacin las o o instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin ser ao instancia. Propagacin relacional o transversal, la activacin deo o conceptos conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 143. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Patrones de Control de Spreading ActivationPropagacin ascendente o generalista, premiar la activacin oo de conceptos ms genricos que el actual. Ms peso a la a ea relacin superclase o Propagacin descendente o espec oca, premiar la activacin o de conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la a relacin subclase. o Propagacin nominal o de individuales, activacin las o o instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin ser ao instancia. Propagacin relacional o transversal, la activacin deo o conceptos conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 144. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Patrones de Control de Spreading ActivationPropagacin ascendente o generalista, premiar la activacin oo de conceptos ms genricos que el actual. Ms peso a la a ea relacin superclase o Propagacin descendente o espec oca, premiar la activacin o de conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la a relacin subclase. o Propagacin nominal o de individuales, activacin las o o instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin ser ao instancia. Propagacin relacional o transversal, la activacin deo o conceptos conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 145. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Cient cas I En cuanto a la aplicacin dentro del Proyecto BOPA, una obsqueda semntica se debe basar en el razonamiento u ahumano para que pueda tener xito.eLas tcnicas de Spreading Activation se ajustan eperfectamente, gracias a su exibilidad, a un enfoque debsqueda h u brido1 .Bases de conocimiento modulares permiten un tratamientoms ecaz de la informacin que contienen. a oNo podemos asegurar que una modicacin del algoritmoomejore todos los casos de aplicacin.o 1Creacin de una consulta sintctica a partir un conjunto de conceptosoa relacionados semnticamente.aJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 146. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Cient cas IIAjustar los pesos de las relaciones entre conceptos es una tarea delicada, que puede desajustar el comportamiento correcto del algoritmo en general. No se puede establecer, a priori, unos valores ptimos en laso restricciones del algoritmo como: Gm , Nm y wki ,n n depender del renamiento por el uso. a La restriccin contextual de la red de conceptos conlleva a o que el algoritmo sea admisible, computacionalmente hablando, tanto temporal como espacialmente. Las recompensas aplicables al algoritmo se acercan en buena medida al modo humano de valorar cierta situacin o o concepto. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 147. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Cient cas III No podemos asegurar que la recompensa de caminos se produzca en cualquier ontolog depender del diseo de laa,an misma y del proceso de activacin/propagacin.o o Los campos de aplicacin de estas tcnicas son muy variados, o e pero el xito de aplicacin depender de la maa de los eoa n desarrolladores en congurar el proceso de activacin/propagacin. o o No resuelve ningn problema concreto, pero ayuda a los u algoritmos que si tienen esta capacidad, enriqueciendo la informacin de entrada mediante el conocimiento del dominioo del problema.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 148. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Cient cas IVEl ajuste del algoritmo es una tarea que debe ser realizada por los expertos de dominio que modelan la base de conocimiento sobre la que acta Spreading Activation.u Las tcnicas de Spreading Activation son aplicables en aquellase aplicaciones que puedan trabajar con cierta incertidumbre. La activacin y propagacin de instancias es una operacino oo peligrosa de cara a obtener unos resultados ables con el algoritmo.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 149. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones de DesarrolloComo en toda aplicacin de software, el cdigo,o o documentacin, pruebas, etc. puede ser ampliado y mejorado.o Implementacin de nuevas funciones de activacin. o o Refactoring de distintas partes del cdigo.o Mejora de la eciencia y del rendimiento, mediante un proler podemos establecer dnde est el cuello de botella deloa algoritmo e intentar mejorar esa parte. Integracin del API en algunos de los IDEs para ontologo as como Protg o SWOOP.e e Soporte para otros lenguajes de ontolog como WSML.as Ejecucin multihilo del algoritmo desde diferentes puntos deo partida. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 150. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones del Entorno de PruebasPermitir nuevos formatos de salida como Earl 2 .Lenguaje de expresin de restricciones ms expresivo. oaImplementar un sistema de iteracin por los pesos de lasorelaciones, al igual que con las restricciones.2 Lenguaje para la generacin de evaluaciones e informes del W3C.o http://www.w3.org/TR/EARL10-Schema/Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 151. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones del Interfaz Grcoa Mejora de la representacin grca del SA, aadiendo mayor o an interaccin entre el usuario y el grafo de representacin.o o Creacin de un editor de las tcnicas SA. o e Prueba de nuevas API para la representacin de grafos.o Exportacin del interfaz a Java Web Start.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 152. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones de Investigacin I oDenicin de una metodolog completa de ajuste para losoa pesos de las relaciones, funciones de activacin y restricciones. o Introduccin y prueba de nuevas restricciones al algoritmo. o Normalizacin de los niveles de activacin de los conceptos.oo Denicin de mtricas y optimizacin del rendimientooe o dependiendo de la carga: nmero de clases e instancias. uJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 153. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones de Investigacin II oUtilizacin de medidas relativas a instancias (por ejemploo nmero de superclases compartidas, roles, etc.), para clculosu a en los niveles de activacin de los conceptos. o Estudio y validacin de la aplicacin de estas tcnicas en ooe nuevos escenarios. Algoritmo de aprendizaje automtico para la generacin deao conguraciones estables del proceso de SA. De esta manera, entrenando el algoritmo con distintas conguraciones, obtendramos aquella que optimiza el proceso de SA para un determinado dominio en cuanto a los pesos de las relaciones, funcin de activacin (parmetro de degradacin) oo oao combinacin de restricciones. o Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 154. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones de Investigacin III oEstudio y momento de aplicacin (cuando se detecta o al o nal) de nuevos tipos de recompensa. Evaluacin de nuevas funciones de degradacin. oo Elaboracin de tcnicas de seleccin de conceptos a propagar,oe o probablemente basadas en metaheursticas o bsquedas Tab.u u Estudio de la posible aplicacin del algoritmo como o ayudante de procesos semi-automticos como el mappinga de ontolog seccin. as, oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 155. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones de Investigacin IV o Estudio de la combinacin de SA con otras tcnolog oo eas propuestas en la Web Semntica como sistemas basados ena reglas. Elaboracin de trabajos de investigacin con los nuevosoo avances. Estudio de la aplicabilidad de la utilizacin de medidaso relativas a instancias como Cluster Measure, Specity Measure o combinaciones de ambas, en el proceso de activacin/propagacin. o oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 156. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oDesarrollo JAXBFigura: Arquitectura de JAXB.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 157. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oDesarrollo Mtricas de Cdigo Fuente I e o LCOM (Lack of Cohesion of Methods). Cohesin de una o clase. Si m(A) es el nmero de mtodos que acceden a unu e atributo A, se calcula media de m(A) para todos los atributos, se resta el nmero de mtodos m y se divide el resultado entreue (1 m). Un valor bajo indica clase con alta cohesin o (preferible) y alto, baja cohesin y se deber dividir en n oa subclases. (Henderson-Sellers). CE (Eerent Coupling). Nmero de clases dentro del paqueteu que dependen de clases fuera del paquete. CA (Aerent Coupling). Nmero de clases fuera del paqueteu que dependen de clases dentro del paquete.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 158. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oDesarrollo Mtricas de Cdigo Fuente II e oVG (McCabe Cyclomatic Complexity). Complejidad ciclomtica. a MLOC (Method Lines of Code). Nmero de l u neas de cdigo o (limpias) por mtodo.e RMD (Normalized Distance). |RMA + RMI 1|, este nmerou debe ser pequeo. Cercano a 0 indica un buen diseo de nn paquetes.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e

Master Thesis Slides

Education

Transcript of Master Thesis Slides