An Ontology to Assess Data Quality Domains. A Case Study Applied to a Health Care Entity

Urrutia, Angélica; Chávez, Emma; Motz, Regina; Gajardo, Rosa

doi:10.1109/tla.2017.7994799

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“…Las ontologías se utilizan ampliamente en la integración de datos, ya que permiten representar el conocimiento como una descripción formal de un dominio de interés (Liu y Gao, 2018). Dentro de la Web Semántica se definen los conceptos y las relaciones que hacen posible la interoperabilidad global (Urrutia et al, 2017).…”

Section: Ieeexploreunclassified

“…Urrutia y Chávez (2017) definieron un proceso flexible de eliminación de anomalías en los datos. En ese proceso se utilizaron las métricas de calidad: existencia, unicidad y consistencia incorporadas en una ontología, se insertaron los datos en la ontología y mediante un proceso de inferencia se realizó una evaluación automática de la base de datos (Urrutia et al, 2017).…”

Section: Tablaunclassified

“…La Web Semántica, extensión de la web actual, necesita que la información y el conocimiento se publiquen de manera comprensible y procesable por las máquinas. Motivo por el cual, actualmente, muchas organizaciones están en la obligación de transformar sus grandes volúmenes de datos hacia otros formatos (Urrutia et al 2017).…”

Section: Introductionunclassified

“…Una ontología es una especificación formal y explícita de una conceptualización compartida (Studer, Benjamins y Fensel, 1998). Conceptualización se refiere a una forma de comprender y describir un dominio de conocimiento compartido que es consensuado por el conjunto de interesados expertos en ese dominio y explícita porqué está descrita en un lenguaje formal (Urrutia et al, 2017). En la representación abstracta de un dominio en una ontología se identifican los conceptos relevantes (clases), atributos (propiedades), relaciones (roles, asociaciones) y las restricciones (axiomas) (Soylu et al, 2016).…”

Section: Introductionunclassified

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Escenarios de vinculación de las bases de datos relacionales y las ontologías: un mapeo sistemático

2021

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Las bases de datos relacionales constituyen una de las fuentes de datos más utilizadas. Sin embargo, como fuente de almacenamiento presenta un grupo de limitaciones. En las bases de datos relacionales se dificulta almacenar conocimiento semántico. Para solventar las carencias en la representación de conocimiento de las bases de datos relacionales, una tendencia ha sido el uso de las ontologías. Las ontologías poseen una mayor riqueza semántica y son más cercanas al vocabulario del usuario final que los esquemas de las bases de datos relacionales. El objetivo de la presente investigación consiste en realizar un mapeo sistemático acerca de los escenarios en que se vinculan las bases de datos relacionales y las ontologías para brindar una mejor integración, consulta y visualización de los datos almacenados. El mapeo se llevó a cabo aplicando una propuesta metodológica establecida en la literatura. Como resultado de la investigación, se detectó que el mapeo de bases de datos relacionales a ontologías y la utilización de las ontologías para la integración de fuentes de datos heterogéneas fueron los escenarios de mayor presencia. Igualmente, se identificaron tendencias y desafíos en cada uno de los escenarios que pueden merecer mayores esfuerzos de investigación en el futuro.

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Section: Ieeexploreunclassified

Section: Tablaunclassified

Section: Introductionunclassified

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Escenarios de vinculación de las bases de datos relacionales y las ontologías: un mapeo sistemático

2021

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“…Neste trabalho, foi criada uma ontologia específica que permite a representação das informações existentes sobre uma pessoa que tenha um Currículo Lattes registrado. A ontologia foi baseada em trabalhos anteriores [3,4] e foram representadas em OWL (Ontology Web Language) [9,12,13,17].…”

Section: Introductionunclassified

Calculating Similarity of Curriculum Lattes

Freitas

Canedo

Jesus

2018

IEEE Latin Am. Trans.

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 This paper implements a similarity algorithm that calculates the percentage of adhesion between academic profile of the University of Brasilia. The supplier base field of data that makes possible the calculation will be the Lattes Platform. This offers the information of academic literature production registered members. The calculation shows the classification of the individuals and the similarities between their academic productions. This is achieved by considering a profile basis compared to one or more destination profiles. To perform this procedure, the information is extracted from each curriculum Lattes, created ontology of concepts that contain data pertaining to production to provide subsidy to comparisons. These comparisons are performed in each term of the names of all the literature production of both profiles compared. Each term can contain a set of synonyms which are also considered in the comparison. The results are compiled and presented in a spreadsheet that contains the summaries of all the percentage of adhesion compared. The application of the algorithm which determines a set of people has more or less proximity and semantic link according to their academic productions when compared with other individuals, resulting in the percentage of similarity.

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