Um método para publicação semântica Linked Data de bases de dados convencionais e um estudo de caso real de artigos acadêmicos

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DATA DE PUBLICAÇÃO

20/01/2020

RESUMO

Resumo Este trabalho propõe, por meio de uma metodologia de pesquisa quali-quantitativa, aplicada e experimental, um método para mapeamento e publicação sistemática de uma base relacional existente, segundo os princípios Linked Data, a partir de um estudo de caso de artigos acadêmicos da conferência interna Semana de Integração Acadêmica de uma universidade públicafederal brasileira. O método proposto é resultado de mapeamento do domínio de conhecimento estudado em ontologias Linked Data de referência (Schema.org, Friend of a Friend, Bibliographic Ontology, Semantic Web Conference Ontology, entre outras). O referido método foi aplicado ao banco de dados relacional da conferência, a fim de disponibilizá-lo em formato inteligível por máquinas na Web, estabelecendo-se ainda links semânticos com a famosa fonte de dados DBpedia, por meio de um processo de mashup automatizado. Os resultados obtidos com o método foram bastante satisfatórios, atingindo-se plenamente o objetivo de se publicar uma visão Linked Data sobre os dados relacionais, sem alterá-los. Espera-se, com este trabalho, fomentar a disponibilização de dados semânticos na Web, em consonância com os princípios Linked Data. Assim, contribui-se para a ampla divulgação de conhecimento, impulsionada pela capacidade que a Web Semântica provê às máquinas de interligar, compreender e descobrir informações.Abstract Using a quali-quantitative, applied, and experimental research methodology, this paper proposes a method for systematic mapping and publication of an existing relational database according to the Linked Data principles and based on a case study of academic papers of the internal conference Semana de Integração Acadêmica (Academic Integration Week), carried out in a Brazilian federal publicuniversity. The proposed method results from mapping the knowledge domain studied in reputed Linked Data ontologies (Schema.org, Friend of a Friend, Bibliographic Ontology, Semantic Web Conference Ontology, etc.) and it was applied to the conference’s relational database in order to make it available in machine readable format on the Web, establishing, in addition, semantic links with the famousDBpedia dataset through an automated mashup process. The results obtained with the method were quite satisfactory. The goal of publishing a Linked Data view over the relational data was fully achieved without changing it. With this work, we hope to foster making semantic data available on the web in accordance with Linked Data principles, thus contributing to a wide dissemination of knowledge,boosted by the ability the Semantic Web provides to machines for interconnecting, understanding, and discovering information.

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