Semantically enhanced keyword search for smartphones

Ko, Jihoon; Shin, Sangjin; Eom, Sungkwang; Song, Minjae; Shin, Dong-Hoon; Lee, Kyong-Ho; Jang, Yongil

doi:10.1145/2567948.2577331

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“…Outro destaque no uso de ontologias são os trabalhos direcionados para a Web Semântica, que visam desenvolver interfaces de busca, bem como métodos e técnicas de pesquisa, exploração e interpretação de grande quantidade de dados estruturados (BAST et al, 2007;GUPTA;BHOWMIK;GOVINDARAJU, 2008;SOYLU et al, 2013 Também encontramos pesquisas relacionadas à utilização de ontologias em aplicações para Dispositivos Móveis, com o objetivo de agregar recursos semânticos à busca (KO et al, 2014;SHIN et al, 2013aSHIN et al, , 2013b) e como componentes para o Desenvolvimento de Interfaces e Sistemas, sendo utilizadas para implementar recursos semânticos variados, bem como para possibilitar reutilização de código, personalização de aplicações, acesso e persistência de dados, mapeamento relacional e integração de ontologias (EL-ATAWY; KHALEFA, 2016;PAULHEIM, 2009;ROZELL et al, 2012;ZHENG et al, 2012).…”

Section: áReas De Desenvolvimento De Pesquisas E Principais Abordagensunclassified

“…Na área de Dispositivos móveis, os trabalhos apresentados por Ko et al (2014) e Shin et al (2013aShin et al ( , 2013b) discutem a implementação de busca semântica para smartphones, agregando recursos e funcionalidades para promover resultados mais significativos, entre eles: 1) refinamento e expansão da busca, por meio do uso de ontologia subjacente; 2) pesquisa baseada em intenção e contexto de busca; 3) busca a partir do reconhecimento de voz; e 4) gráfico de respostas, no qual o usuário tem condições de indicar quais informações ele realmente precisa. Neste contexto, a captura do significado pretendido da consulta e a expansão da busca contribuem para que a pesquisa seja mais precisa, uma vez que os conceitos próximos de uma ontologia possuem uma conexão semanticamente forte.…”

Section: Navegação Do Corpus Baseada Em Ontologiasunclassified

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Utilização de ontologias na Recuperação de Informação: principais abordagens, problemas e propostas de melhorias

Reis

Ferneda

2021

I&S

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As ontologias estão sendo utilizadas para a implementação de novos recursos e melhorias em sistemas de busca e recuperação de informações, principalmente no contexto da Web. O presente artigo tem como objetivo apresentar um panorama sobre a utilização de ontologias em sistemas de recuperação de informação, discutindo tipos adotados, áreas de aplicação, principais abordagens, propostas de melhorias, estudos validados por usuários e lacunas de pesquisa ainda existentes. A metodologia adotada para este fim contou com pesquisa bibliográfica, de caráter exploratório, baseada nas áreas de Ciência da Informação e Ciência da Computação, realizada por meio de publicações presentes na ACM Digital Library e Google Scholar. Entre os principais resultados, percebemos que as ontologias têm sido amplamente discutidas na literatura e utilizadas em diversas propostas e experimentos, proporcionando melhorias significativas no processo de recuperação de informação. Tal recurso possibilita o desenvolvimento de funcionalidades e recursos interativos, busca semântica, expansão e refinamento de consultas, além de contribuir para projetos de acesso à Web Semântica, visualização de informações, recuperação multimídia, dispositivos móveis e desenvolvimento de interfaces e sistemas. No entanto, apesar das inúmeras contribuições, sugerimos que as ontologias sejam utilizadas para potencializar a busca, através da exploração do significado existente entre os conceitos relacionados.

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Section: áReas De Desenvolvimento De Pesquisas E Principais Abordagensunclassified

Section: Navegação Do Corpus Baseada Em Ontologiasunclassified

Utilização de ontologias na Recuperação de Informação: principais abordagens, problemas e propostas de melhorias

Reis

Ferneda

2021

I&S

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“…In other word, it indicates similarities between query keywords and the data, which contain those keywords as substrings, stored in the field which they belong to. Formula (2) for SimilarityWithData(KD) is defined as (2) where dj represents j th data in the field which stores data as substrings of kdi, i th keyword of KD. dj.length denotes the string length of j th data value.…”

Section: A Translating User Querymentioning

confidence: 99%

“…The FTS approach is not only user-friendly but also easy to use. However, it shows limited abilities when there are too many search results from given keywords or when a user does not remember the keywords that represent what he/she wants [1,2]. FTS does not consider a user's query intention, since it only returns search results that include given keywords as substrings.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Keyword Based Semantic Search for Mobile Data

Shin

Eom

et al. 2014

2014 IEEE 15th International Conference on Mobile Data Management

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Most of the mobile platforms provide a keywordbased full text search (FTS) for users to find what they want. However, FTS has difficulties in dealing with the cases where a user cannot remember the exact keywords about target data or the number of search results is too many. To overcome these limitations of FTS, we propose a semantically enhanced method of searching for data on mobile devices along with mobile ontology. Experimental results of the proposed method show that our method provides accurate search results and is suitable for a mobile environment.

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“…In this paper, we propose a semantic search method which reflects the relationships among mobile databases based on a mobile ontology from our previous work [1] [2] and retrieves search results according to a user's intention. A user's context information from mobile devices has an effect on search results.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Enriching mobile semantic search with web services

Song

Eom

Shin

et al. 2015

Proceedings of the 2015 IEEE 9th International Conference on Semantic Computing (IEEE ICSC 2015)

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With the increasing number of mobile devices, there have been many researches on searching and managing a large volume of mobile data. Most of the mobile platforms today provide users with keyword-based full text search (FTS) in order to search for mobile data. Recently, voice search interfaces have been deployed. These search methods, however, query only the keywords given as an input to local databases in mobile devices. Therefore, it is quite difficult to figure out and to provide what a user really wants. To overcome this limitation, we propose a semantic search method for mobile platforms. The proposed method augments the results of semantic search on local databases with their related useful Web information according to the intention and context information of a user. Although there are various semantic search techniques, it is hard to apply the existing methods to mobile devices due to the characteristics of mobile devices such as isolated database structures and limited computing resources. To enable semantic search on mobile devices, we also propose a lightweight mobile ontology. The proposed mobile ontology is also aligned with related Web information to enrich search results. Experimental results from prototype implementation of the proposed method verify that our approach provides more accurate results than the conventional FTS does. In addition, the proposed method shows an acceptable amount of response time and battery consumption.

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Semantically enhanced keyword search for smartphones

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Utilização de ontologias na Recuperação de Informação: principais abordagens, problemas e propostas de melhorias

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Keyword Based Semantic Search for Mobile Data

Enriching mobile semantic search with web services

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