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  • 1. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Activaci´n de Conceptos en Ontolog´ mediante o ıas el algoritmo de Spreading Activation Director: Jos´ Emilio Labra Gayo e Co-Director: Diego Berrueta Mu˜oz n Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera No 1072029 Escuela Polit´cnica Superior de Ingenier´ Gij´n e ıa o Universidad de Oviedo 5 de Noviembre de 2007 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 2. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e ´ Indice 1 Introducci´n o 2 Spreading Activation 3 Desarrollo de Spreading Activation 4 Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation 5 Conclusiones Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 3. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Objetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las t´cnicas de Spreading Activation e en la activaci´n de conceptos definidos en ontolog´ o ıas. Modelar el algoritmo de forma gen´rica. e Definir un modelo de pruebas para validar la formalizaci´n y o modelado del algoritmo. Establecer un proceso de refinamiento y configuraci´n del o algoritmo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 4. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Objetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las t´cnicas de Spreading Activation e en la activaci´n de conceptos definidos en ontolog´ o ıas. Modelar el algoritmo de forma gen´rica. e Definir un modelo de pruebas para validar la formalizaci´n y o modelado del algoritmo. Establecer un proceso de refinamiento y configuraci´n del o algoritmo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 5. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Objetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las t´cnicas de Spreading Activation e en la activaci´n de conceptos definidos en ontolog´ o ıas. Modelar el algoritmo de forma gen´rica. e Definir un modelo de pruebas para validar la formalizaci´n y o modelado del algoritmo. Establecer un proceso de refinamiento y configuraci´n del o algoritmo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 6. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Objetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal Formalizar y aplicar el uso de las t´cnicas de Spreading Activation e en la activaci´n de conceptos definidos en ontolog´ o ıas. Modelar el algoritmo de forma gen´rica. e Definir un modelo de pruebas para validar la formalizaci´n y o modelado del algoritmo. Establecer un proceso de refinamiento y configuraci´n del o algoritmo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 7. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Introducci´n o Definici´n o Una web extendida, dotada de mayor significado, en la que cualquier usuario en Internet podr´ encontrar respuestas a sus a preguntas de forma m´s r´pida y sencilla gracias a una informaci´n a a o mejor definida. (W3C). Herramienta universal y multiprop´sito. o Recursos (im´genes, videos, p´ginas HTML, etc.) marcados a a para ser explotados por agentes autom´ticos. a Infraestructura para explotar eficientemente el potencial de la web. Describe la informaci´n de manera precisa y no ambigua. o Utiliza lenguajes formales. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 8. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Introducci´n o Definici´n o Una web extendida, dotada de mayor significado, en la que cualquier usuario en Internet podr´ encontrar respuestas a sus a preguntas de forma m´s r´pida y sencilla gracias a una informaci´n a a o mejor definida. (W3C). Herramienta universal y multiprop´sito. o Recursos (im´genes, videos, p´ginas HTML, etc.) marcados a a para ser explotados por agentes autom´ticos. a Infraestructura para explotar eficientemente el potencial de la web. Describe la informaci´n de manera precisa y no ambigua. o Utiliza lenguajes formales. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 9. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Arquitectura para la Web Sem´ntica a Arquitectura en capas para el manejo de recursos. Identificaci´n unica. o ´ Formato de datos est´ndar a (XML). Descripci´n (RDF) y o consulta (SparQL). Modelado formal (OWL). Figura: Arquitectura Web Sem´ntica a ... 2005. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 10. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ ıas Definici´n o Modelo conceptual organizado mediante una taxonom´ que ıa permite definir relaciones entre conceptos, funciones, instancias (elementos) y axiomas en un determinado dominio. Conceptualizaci´n, modelo abstracto de alg´n fen´meno del o u o mundo, proveniente de la identificaci´n de los conceptos o relevantes de dicho fen´meno. o Expl´ıcita, conceptos y restricciones usados se definen expl´ ıcitamente. Formal, capacidad de ser legible e interpretable por las m´quinas. a Compartida, captura conocimiento consensuado. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 11. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ ıas Definici´n o Modelo conceptual organizado mediante una taxonom´ que ıa permite definir relaciones entre conceptos, funciones, instancias (elementos) y axiomas en un determinado dominio. Conceptualizaci´n, modelo abstracto de alg´n fen´meno del o u o mundo, proveniente de la identificaci´n de los conceptos o relevantes de dicho fen´meno. o Expl´ıcita, conceptos y restricciones usados se definen expl´ ıcitamente. Formal, capacidad de ser legible e interpretable por las m´quinas. a Compartida, captura conocimiento consensuado. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 12. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ y Web Sem´ntica ıas a Uniendo caracter´ ısticas y objetivos Ontolog´ como base de conocimiento. ıas L´gica como modelo formal: Description Logics, F-Logic, o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog´ OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. ıas: Web Sem´ntica, describe recursos. a Ontolog´ modelo formal para la Web Sem´ntica. ıas a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 13. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ y Web Sem´ntica ıas a Uniendo caracter´ ısticas y objetivos Ontolog´ como base de conocimiento. ıas L´gica como modelo formal: Description Logics, F-Logic, o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog´ OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. ıas: Web Sem´ntica, describe recursos. a Ontolog´ modelo formal para la Web Sem´ntica. ıas a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 14. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ y Web Sem´ntica ıas a Uniendo caracter´ ısticas y objetivos Ontolog´ como base de conocimiento. ıas L´gica como modelo formal: Description Logics, F-Logic, o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog´ OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. ıas: Web Sem´ntica, describe recursos. a Ontolog´ modelo formal para la Web Sem´ntica. ıas a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 15. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ y Web Sem´ntica ıas a Uniendo caracter´ ısticas y objetivos Ontolog´ como base de conocimiento. ıas L´gica como modelo formal: Description Logics, F-Logic, o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog´ OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. ıas: Web Sem´ntica, describe recursos. a Ontolog´ modelo formal para la Web Sem´ntica. ıas a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 16. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Ontolog´ y Web Sem´ntica ıas a Uniendo caracter´ ısticas y objetivos Ontolog´ como base de conocimiento. ıas L´gica como modelo formal: Description Logics, F-Logic, o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog´ OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. ıas: Web Sem´ntica, describe recursos. a Ontolog´ modelo formal para la Web Sem´ntica. ıas a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 17. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Tecnolog´ ıa Lenguajes de descripci´n y o Aplicaciones marcado: RDF, RDFa, etc. B´squeda Sem´ntica. u a Lenguajes para l´gica: OWL, o Servicios Web Sem´nticos. a WSML, etc. Clasificaciones est´ndar de a Repositorios de recursos: productos. Joseki, OWLim, Sesame, etc. Contextualizaci´n. o Entornos de desarrollo: Otros: redes sociales, Prot`g`, SWOOP, etc. e e visualizaci´n de o conocimiento, etc. Otros: WSMO, RDF123, Jena, OWL-API, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 18. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Introducci´n o Web Sem´ntica a Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Tecnolog´ ıa Lenguajes de descripci´n y o Aplicaciones marcado: RDF, RDFa, etc. B´squeda Sem´ntica. u a Lenguajes para l´gica: OWL, o Servicios Web Sem´nticos. a WSML, etc. Clasificaciones est´ndar de a Repositorios de recursos: productos. Joseki, OWLim, Sesame, etc. Contextualizaci´n. o Entornos de desarrollo: Otros: redes sociales, Prot`g`, SWOOP, etc. e e visualizaci´n de o conocimiento, etc. Otros: WSMO, RDF123, Jena, OWL-API, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 19. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Antecedentes-T´cnicas de Spreading Activation e Nacen en el campo de la Psicolog´ ıa. Resultado de la investigaci´n de la memoria humana. o B´squeda de procedimientos para explotar las formas de u representaci´n del conocimiento humano. o Objetivo Intentan simular el comportamiento de la memoria humana y generar una navegaci´n conceptual con significado de la misma o manera que lo har´ nuestra propia memoria. ıa Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 20. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Antecedentes-T´cnicas de Spreading Activation e Nacen en el campo de la Psicolog´ ıa. Resultado de la investigaci´n de la memoria humana. o B´squeda de procedimientos para explotar las formas de u representaci´n del conocimiento humano. o Objetivo Intentan simular el comportamiento de la memoria humana y generar una navegaci´n conceptual con significado de la misma o manera que lo har´ nuestra propia memoria. ıa Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 21. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Necesidad-T´cnicas de Spreading Activation e Representaci´n y exploraci´n eficiente de bases de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un m´todo para obtener los conceptos relacionados de e forma autom´tica. a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones se basan en: Redes Sem´nticas, algoritmos de Brand and Bounch. a Redes Neuronales, calcular activaci´n de las neuronas. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 22. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Necesidad-T´cnicas de Spreading Activation e Representaci´n y exploraci´n eficiente de bases de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un m´todo para obtener los conceptos relacionados de e forma autom´tica. a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones se basan en: Redes Sem´nticas, algoritmos de Brand and Bounch. a Redes Neuronales, calcular activaci´n de las neuronas. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 23. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Necesidad-T´cnicas de Spreading Activation e Representaci´n y exploraci´n eficiente de bases de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un m´todo para obtener los conceptos relacionados de e forma autom´tica. a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones se basan en: Redes Sem´nticas, algoritmos de Brand and Bounch. a Redes Neuronales, calcular activaci´n de las neuronas. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 24. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Aplicaci´n-T´cnicas de Spreading Activation o e Uso de SA La utilizaci´n de SA como algoritmo de exploraci´n de grafos no es o o nueva y ya a principios de los a˜os 80 aparec´ los primeros n ıan trabajos de investigaci´n. o Campo de “Information Retrieval” y “Document Retrieval”. El ´xito de Internet ha provocado que se aplique a la e recuperaci´n de hipertexto. o B´squeda h´ u ıbrida. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 25. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Antecedentes Aplicaci´n-T´cnicas de Spreading Activation o e Uso de SA La utilizaci´n de SA como algoritmo de exploraci´n de grafos no es o o nueva y ya a principios de los a˜os 80 aparec´ los primeros n ıan trabajos de investigaci´n. o Campo de “Information Retrieval” y “Document Retrieval”. El ´xito de Internet ha provocado que se aplique a la e recuperaci´n de hipertexto. o B´squeda h´ u ıbrida. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 26. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Modelo Gen´rico e Definici´n: T´cnicas de Spreading Activation o e Las T´cnicas de Spreading Activation son un m´todo para explorar e e redes sem´nticas a partir de un conjunto inicial de conceptos con a determinada puntuaci´n asociada. o Caracter´ ısticas Modelo gen´rico extensible. e Ejecuci´n iterativa. o Proceso de activaci´n y o propagaci´n. o Figura: Modelo gr´fico del a Spreading Activation. Los pesos de las relaciones suelen ser valores reales. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 27. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Modelo Gen´rico e Definici´n: T´cnicas de Spreading Activation o e Las T´cnicas de Spreading Activation son un m´todo para explorar e e redes sem´nticas a partir de un conjunto inicial de conceptos con a determinada puntuaci´n asociada. o Caracter´ ısticas Modelo gen´rico extensible. e Ejecuci´n iterativa. o Proceso de activaci´n y o propagaci´n. o Figura: Modelo gr´fico del a Spreading Activation. Los pesos de las relaciones suelen ser valores reales. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 28. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Procesos-Modelo Gen´rico e Ajuste previo (preadjustement) Fase inicial, de car´cter opcional. Control sobre el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderaci´n inicial de los conceptos. o Propagaci´n (spreading ) o Fase de expansi´n 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 final, tambi´n opcional. Control de los conceptos activados. e Ej: Normalizaci´n de la activaci´n de los conceptos. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 29. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Procesos-Modelo Gen´rico e Ajuste previo (preadjustement) Fase inicial, de car´cter opcional. Control sobre el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderaci´n inicial de los conceptos. o Propagaci´n (spreading ) o Fase de expansi´n 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 final, tambi´n opcional. Control de los conceptos activados. e Ej: Normalizaci´n de la activaci´n de los conceptos. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 30. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Procesos-Modelo Gen´rico e Ajuste previo (preadjustement) Fase inicial, de car´cter opcional. Control sobre el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderaci´n inicial de los conceptos. o Propagaci´n (spreading ) o Fase de expansi´n 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 final, tambi´n opcional. Control de los conceptos activados. e Ej: Normalizaci´n de la activaci´n de los conceptos. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 31. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Proceso de Propagaci´n-Modelo Gen´rico o e Grado de activaci´n Ii de un nodo ni o Ii = Oj ωji (1) j Ii es el grado de activaci´n del nodo ni . o Oj es la salida del nodo nj conectado al nodo ni . ωji es el peso de la asociaci´n del nodo nj con el nodo ni . Si o no existe relaci´n entre el nodo nj y el nodo ni se asume que o ωji = 0. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 32. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Proceso de Propagaci´n-Modelo Gen´rico o e Grado de activaci´n Ii de un nodo ni o Ii = Oj ωji (1) j Ii es el grado de activaci´n del nodo ni . o Oj es la salida del nodo nj conectado al nodo ni . ωji es el peso de la asociaci´n del nodo nj con el nodo ni . Si o no existe relaci´n entre el nodo nj y el nodo ni se asume que o ωji = 0. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 33. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Funci´n de Activaci´n-Modelo Gen´rico o o e Definici´n: Nivel de Activaci´n o o Ni = f (Ii ) (2) 0 si Ii < i Ni = f (Ii ) = (3) 1 si Ii > i i es el valor de activaci´n umbral para i, depende de la o aplicaci´n. o El grado de activaci´n Ii de un nodo ni ir´ variando. o a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 34. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Funci´n de Activaci´n-Modelo Gen´rico o o e Definici´n: Nivel de Activaci´n o o Ni = f (Ii ) (2) 0 si Ii < i Ni = f (Ii ) = (3) 1 si Ii > i i es el valor de activaci´n umbral para i, depende de la o aplicaci´n. o El grado de activaci´n Ii de un nodo ni ir´ variando. o a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 35. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Activaci´n de forma gr´fica o a Figura: Activaci´n de conceptos en Spreading Activation. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 36. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Restricciones I-Modelo Gen´rico e Definici´n: Restricci´n de Distancia o o La distancia del nodo nj al nodo ni , dji , en una red conceptual es el n´mero m´ u ınimo de v´rtices que deben recorrerse para llegar del e nodo nj al ni . Definici´n: Restricci´n de Camino o o El camino seguido por la activaci´n desde un nodo puede ser o guiado atendiendo a los pesos y a las etiquetas de las relaciones. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 37. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Restricciones I-Modelo Gen´rico e Definici´n: Restricci´n de Distancia o o La distancia del nodo nj al nodo ni , dji , en una red conceptual es el n´mero m´ u ınimo de v´rtices que deben recorrerse para llegar del e nodo nj al ni . Definici´n: Restricci´n de Camino o o El camino seguido por la activaci´n desde un nodo puede ser o guiado atendiendo a los pesos y a las etiquetas de las relaciones. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 38. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Restricciones II-Modelo Gen´rico e Definici´n: Restricci´n de M´ltiples salidas(Fan-Out) o o u Un nodo ni ser´ activado con el valor correspondiente Ii si su a grado de salida (M´ltiples salidas(Fan-Out)), gi , el n´mero de u u arcos que salen de ni , es inferior una a constante umbral . Definici´n: Restricci´n de Umbral de Activaci´n o o o Un nodo ni ser´ propagado sii su valor de activaci´n, Ii , es mayor a o que una constante umbral de activaci´n . o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 39. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Restricciones II-Modelo Gen´rico e Definici´n: Restricci´n de M´ltiples salidas(Fan-Out) o o u Un nodo ni ser´ activado con el valor correspondiente Ii si su a grado de salida (M´ltiples salidas(Fan-Out)), gi , el n´mero de u u arcos que salen de ni , es inferior una a constante umbral . Definici´n: Restricci´n de Umbral de Activaci´n o o o Un nodo ni ser´ propagado sii su valor de activaci´n, Ii , es mayor a o que una constante umbral de activaci´n . o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 40. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Definici´n o Spreading Activation Figura: Ejemplo de propagaci´n/activaci´n. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 41. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Punto de partida para Spreading Activation Objetivo 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´ ser ıas ıa cualquier base de conocimiento representable en forma de grafo. Cada nodo ni es un concepto ci de la ontolog´ ıa. El arco ωji una relaci´n sem´ntica entre los conceptos cj y ci . o a La terminaci´n del algoritmo ofrece como resultado el o conjunto de pares ordenados (ni , Ii ) que forman Qsem . Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 42. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Punto de partida para Spreading Activation Objetivo 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´ ser ıas ıa cualquier base de conocimiento representable en forma de grafo. Cada nodo ni es un concepto ci de la ontolog´ ıa. El arco ωji una relaci´n sem´ntica entre los conceptos cj y ci . o a La terminaci´n del algoritmo ofrece como resultado el o conjunto de pares ordenados (ni , Ii ) que forman Qsem . Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 43. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia) Definici´n: Restricci´n de Distancia o o Nodos alejados del n´cleo de activaci´n deben ser penalizados. u o Distancia. Utilizamos una funci´n decreciente de degradaci´n. o o Funci´n de Degradaci´n h0 o o Funci´n identidad. o Oj = h0 (Ij ) = Ij (4) Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 44. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia) Definici´n: Restricci´n de Distancia o o Nodos alejados del n´cleo de activaci´n deben ser penalizados. u o Distancia. Utilizamos una funci´n decreciente de degradaci´n. o o Funci´n de Degradaci´n h0 o o Funci´n identidad. o Oj = h0 (Ij ) = Ij (4) Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 45. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia) Funci´n de Degradaci´n h1 o o Degrada aquellos conceptos que se alejan del “n´cleo de u activaci´n” y premia cu´n cerca est´ un concepto de los nodos o a e originales. Sea la distancia dj , donde dj = min{dlj : ∀nl ∈ Φ}: Ij Oj = h1 (Ij , dj ) = (5) dj Funci´n de Degradaci´n h2 o o Se basa en la cantidad de iteraciones k que se han ejecutado: Ij Ij Oj = h2 (Ij , k) = (1 + ) exp(− ). (6) k k Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 46. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Distancia) Funci´n de Degradaci´n h1 o o Degrada aquellos conceptos que se alejan del “n´cleo de u activaci´n” y premia cu´n cerca est´ un concepto de los nodos o a e originales. Sea la distancia dj , donde dj = min{dlj : ∀nl ∈ Φ}: Ij Oj = h1 (Ij , dj ) = (5) dj Funci´n de Degradaci´n h2 o o Se basa en la cantidad de iteraciones k que se han ejecutado: Ij Ij Oj = h2 (Ij , k) = (1 + ) exp(− ). (6) k k Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 47. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Camino y Activaci´n) o Definici´n: Restricciones de Camino y Activaci´n o o El camino de propagaci´n ser´ gu´ o a ıado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinar´n el valor de activaci´n. a o Ponderaci´n de las relaciones o El experto de dominio deber´ establecer la importancia (peso) y a rango de las relaciones de la ontolog´ (grafo). ıa Ej: “Superclase”= 0,5, “esCompetenciaDe”=0,5 o “default”=0,0 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 48. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Camino y Activaci´n) o Definici´n: Restricciones de Camino y Activaci´n o o El camino de propagaci´n ser´ gu´ o a ıado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinar´n el valor de activaci´n. a o Ponderaci´n de las relaciones o El experto de dominio deber´ establecer la importancia (peso) y a rango de las relaciones de la ontolog´ (grafo). ıa Ej: “Superclase”= 0,5, “esCompetenciaDe”=0,5 o “default”=0,0 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 49. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (Camino y Activaci´n) o Definici´n: Restricciones de Camino y Activaci´n o o El camino de propagaci´n ser´ gu´ o a ıado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinar´n el valor de activaci´n. a o Ponderaci´n de las relaciones o El experto de dominio deber´ establecer la importancia (peso) y a rango de las relaciones de la ontolog´ (grafo). ıa Ej: “Superclase”= 0,5, “esCompetenciaDe”=0,5 o “default”=0,0 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 50. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (M´ltiples Salidas u y Activaci´n) o Definici´n: Restricciones de M´ltiples Salidas y Activaci´n o u o Se propagar´n los nodos con un m´ a ınimo valor de activaci´n. Nodos o “altamente” conectados no deber´ activarse, “ruido” en los ıan resultados. Otras Restricciones S´lo se propagar´n un n´mero determinado de conceptos. o a u Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 51. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Restricciones para Spreading Activation (M´ltiples Salidas u y Activaci´n) o Definici´n: Restricciones de M´ltiples Salidas y Activaci´n o u o Se propagar´n los nodos con un m´ a ınimo valor de activaci´n. Nodos o “altamente” conectados no deber´ activarse, “ruido” en los ıan resultados. Otras Restricciones S´lo se propagar´n un n´mero determinado de conceptos. o a u Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 52. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Ampliaci´n de Restricciones para Spreading Activation o Definici´n: Contexto de Activaci´n o o Dado un contexto de activaci´n con URI (Cns ), s´lo se propagar´n o o a los conceptos con URI (Curi ) pertenecientes a ese contexto. Definici´n: Tiempo de Activaci´n o o El algoritmo s´lo se ejecutar´ durante un tiempo t de activaci´n o a o determinado. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 53. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Ampliaci´n de Restricciones para Spreading Activation o Definici´n: Contexto de Activaci´n o o Dado un contexto de activaci´n con URI (Cns ), s´lo se propagar´n o o a los conceptos con URI (Curi ) pertenecientes a ese contexto. Definici´n: Tiempo de Activaci´n o o El algoritmo s´lo se ejecutar´ durante un tiempo t de activaci´n o a o determinado. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 54. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Recompensa de Caminos en Spreading Activation Figura: Premiando caminos Spreading Activation. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 55. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Personalizaci´n de Spreading Activation o Ejemplo de Recompensa de Caminos en Spreading Activation Figura: Ejemplo de Recompensa en Spreading Activation. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 56. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n de Spreading Activation o Consideraciones iniciales Consiste en construir dos conjuntos de conceptos que guardan informaci´n sobre el estado del algoritmo. o Dcom es el conjunto de conceptos de la red sem´ntica. a Φ (Φ ≡ Qsem ). Conjunto de conceptos inicialmente activados. cjk es un concepto propagado en la iteraci´n k-´sima (a partir o e de ´l se activan otros conceptos). e k ωji es el peso de la relaci´n por la que se propaga el algoritmo o desde cjk hasta ci en la iteraci´n k-´sima. o e Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 57. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n de Spreading Activation o Consideraciones iniciales Consiste en construir dos conjuntos de conceptos que guardan informaci´n sobre el estado del algoritmo. o Dcom es el conjunto de conceptos de la red sem´ntica. a Φ (Φ ≡ Qsem ). Conjunto de conceptos inicialmente activados. cjk es un concepto propagado en la iteraci´n k-´sima (a partir o e de ´l se activan otros conceptos). e k ωji es el peso de la relaci´n por la que se propaga el algoritmo o desde cjk hasta ci en la iteraci´n k-´sima. o e Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 58. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Implementaci´n o Conjuntos de Implementaci´n o Definici´n: Conjunto de Conceptos Activados o El conjunto A representa el conjunto de conceptos activados candidatos a ser propagados. A0 = Φ (7) Ak = (Ak−1 ∪ {ci : ∀ci /ωji > 0}) − {G k } k (8) Definici´n: Conjunto de Conceptos Propagados o El conjunto G representa el conjunto de conceptos propagados. G0 = ∅ (9) k k−1 G =G ∪ {cjk } (10) Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 59. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Implementaci´n o Conjuntos de Implementaci´n o Definici´n: Conjunto de Conceptos Activados o El conjunto A representa el conjunto de conceptos activados candidatos a ser propagados. A0 = Φ (7) Ak = (Ak−1 ∪ {ci : ∀ci /ωji > 0}) − {G k } k (8) Definici´n: Conjunto de Conceptos Propagados o El conjunto G representa el conjunto de conceptos propagados. G0 = ∅ (9) k k−1 G =G ∪ {cjk } (10) Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 60. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Implementaci´n o Pseudoc´digo para Spreading Activation o Data: Φ = ∅ Result: G = ∅ A ← Φ; G ← ∅; while A = ∅ AND card(G) < Gm´ AND Nk ≥ Nm´ do ın ın nk ← extraer (A); G ← {nk } ∪ G; while ni /wki > 0 do Ni ← Ni + wki Nk ; A ← ({ni } ∪ A) − G; end end return G; Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 61. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Spreading Activation Casos de Uso Casos de Uso de Spreading Activation Aplicaciones B´squeda Sem´ntica (h´ u a ıbrida). Servicios Web Sem´nticos (proceso de descubrimiento). a Clasificaciones est´ndar de productos. a Contextualizaci´n. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 62. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog´ de desarrollo: Extreme Programming. ıa Utilizaci´n de m´todos ´giles. o e a Entorno tecnol´gico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gesti´n del proyecto a trav´s de SourceForge, o e http://sf.net/projects/ontospread. Gesti´n del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX. o A Buenas pr´cticas: Patrones de Dise˜o, Refactoring, Pruebas a n unitarias, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 63. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog´ de desarrollo: Extreme Programming. ıa Utilizaci´n de m´todos ´giles. o e a Entorno tecnol´gico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gesti´n del proyecto a trav´s de SourceForge, o e http://sf.net/projects/ontospread. Gesti´n del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX. o A Buenas pr´cticas: Patrones de Dise˜o, Refactoring, Pruebas a n unitarias, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 64. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog´ de desarrollo: Extreme Programming. ıa Utilizaci´n de m´todos ´giles. o e a Entorno tecnol´gico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gesti´n del proyecto a trav´s de SourceForge, o e http://sf.net/projects/ontospread. Gesti´n del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX. o A Buenas pr´cticas: Patrones de Dise˜o, Refactoring, Pruebas a n unitarias, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 65. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog´ de desarrollo: Extreme Programming. ıa Utilizaci´n de m´todos ´giles. o e a Entorno tecnol´gico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gesti´n del proyecto a trav´s de SourceForge, o e http://sf.net/projects/ontospread. Gesti´n del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX. o A Buenas pr´cticas: Patrones de Dise˜o, Refactoring, Pruebas a n unitarias, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 66. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog´ de desarrollo: Extreme Programming. ıa Utilizaci´n de m´todos ´giles. o e a Entorno tecnol´gico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gesti´n del proyecto a trav´s de SourceForge, o e http://sf.net/projects/ontospread. Gesti´n del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX. o A Buenas pr´cticas: Patrones de Dise˜o, Refactoring, Pruebas a n unitarias, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 67. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog´ de desarrollo: Extreme Programming. ıa Utilizaci´n de m´todos ´giles. o e a Entorno tecnol´gico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gesti´n del proyecto a trav´s de SourceForge, o e http://sf.net/projects/ontospread. Gesti´n del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX. o A Buenas pr´cticas: Patrones de Dise˜o, Refactoring, Pruebas a n unitarias, etc. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 68. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Dise˜o de Spreading Activation n Objetivo Dise˜o de un API para las t´cnicas de SA. No s´lo implementar el n e o algoritmo b´sico. a Escalable. Flexible. Extensible. Ortogonal. Expresivo. ... Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 69. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Componentes Listado Acceso a los datos del grafo. Independencia de la fuente de datos. Manejo de las restricciones: c´mo expresar, evaluar y aplicar o las restricciones. Estrategias de control: selecci´n de concepto a propagar, o parada del algoritmo o puntos de control. Proceso gen´rico de las t´cnicas de SA. e e Ejecuci´n, control de las iteraciones y condiciones de parada o del algoritmo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 70. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Diagrama de Componentes Ver Documento No 2-Dise˜o p´g. 18. n a Figura: Diagrama general SA. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 71. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Acceso a Datos I Pr´ctica a Patrones de dise˜o Data Access Object y Transfer Object. JAXB, n modelado de un lenguaje interno en XML Identificaci´n de recursos. o Acceso a los recursos: fichero, base de datos. Independencia del lenguaje de representaci´n: OWL, RDF, o WSML, etc. Definici´n de las operaciones necesarias para SA: obtener o descripci´n de concepto, obtener relaciones, etc. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 72. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Diagrama Acceso a Datos Ver Documento No 2-Dise˜o p´g. 20. n a Figura: Diagrama de Acceso a Datos (ontolog´ ıas). Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 73. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Lenguaje Interno § ¤ <c o n c e p t x m l n s=” h t t p : // o n t o s p r e a d . s f . n e t ”> <c o n c e p t D e s c r i p t i o n> < u r i>#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> <c o n c e p t D e s c r i p t i o n> < u r i># 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 Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 74. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Restricciones y Estrategias Pr´ctica a Patrones de dise˜o: Strategy, Composite y Visitor. n Una estrategia (selecci´n, parada u otras) est´ sometida a o a restricciones. Una restricci´n puede ser simple o compuesta. o La evaluaci´n de las restricciones debe ser autom´tica. Por o a ejemplo si la restricci´n se cumple. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 75. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Diagrama de Restricciones y Estrategias Ver Documento No 2-Dise˜o p´g. 19. n a Figura: Diagrama general de restricciones SA. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 76. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Proceso Gen´rico y Ejecuci´n e o Pr´ctica a Patrones de Dise˜o: Template Method e Iterator. n Interfaces para los procesos gen´ricos de Spreading Activation. e Plantillas de llamadas a m´todos en los procesos. e Estado del algoritmo, informaci´n, concentrada en un s´lo o o objeto. Ejecuci´n del algoritmo en forma de “reproductor” (primero, o ultimo, siguiente, anterior). ´ Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 77. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o del Algoritmo n Diagrama Proceso Gen´rico y Ejecuci´n e o Ver Documento No 2-Dise˜o p´g. 21. n a Figura: Diagrama de Proceso SA. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 78. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Entorno de Pruebas n Dise˜o de un Entorno de Pruebas para Spreading n Activation Objetivo Herramienta para realizar conjuntos de prueba en lote de forma autom´tica y obtener un informe de los resultados. a Y tambi´n... e Servir como implementaci´n de referencia de un cliente del API SA. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 79. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Entorno de Pruebas n Dise˜o de un Entorno de Pruebas para Spreading n Activation Objetivo Herramienta para realizar conjuntos de prueba en lote de forma autom´tica y obtener un informe de los resultados. a Y tambi´n... e Servir como implementaci´n de referencia de un cliente del API SA. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 80. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Entorno de Pruebas n Configuraci´n a expresar o Base de conocimiento, ficheros de ontolog´ ıas. Pesos de relaciones. Configuraci´n de conceptos iniciales. o Selecci´n de la funci´n de activaci´n. o o o Configuraci´n de restricciones. o Soluci´n propuesta o Vocabulario XML personalizado dise˜ado con XML-Schema y el n patr´n “Extensible Content Model” e interpretado con el apoyo de o JAXB. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 81. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Entorno de Pruebas n Ejemplo de Restricci´n en XML o § ¤ < 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 ” > <c o n f i g> < i n i t>0 . 3</ i n i t> <s t e p>0 . 1</ s t e p> <s t o 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 Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 82. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Entorno de Pruebas n Diagrama Int´rprete e Ver Documento No 2-Dise˜o p´g. 29. n a Figura: Diagrama Int´rprete de Tests. e Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 83. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Interfaz Gr´fico n a Dise˜o de un Interfaz Gr´fico para Spreading Activation n a Objetivo Visualizaci´n y depuraci´n gr´fica de Spreading Activation o o a Y tambi´n... e Servir como implementaci´n de un cliente del API SA. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 84. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Interfaz Gr´fico n a Dise˜o de un Interfaz Gr´fico para Spreading Activation n a Objetivo Visualizaci´n y depuraci´n gr´fica de Spreading Activation o o a Y tambi´n... e Servir como implementaci´n de un cliente del API SA. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 85. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Interfaz Gr´fico n a Tecnolog´ y Operaciones del Interfaz Gr´fico ıa a Operaciones Configuraci´n de un proceso o Tecnolog´ ıa de SA. Entorno gr´fico interactivo: a Ver: descripci´n de un o SWT. concepto, concepto API para la representaci´n o propagado, etc. “elegante” de grafos: Visualizaci´n del estado del o JpowerGraph. algoritmo. Ejecuci´n en forma de o reproductor. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 86. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Interfaz Gr´fico n a Tecnolog´ y Operaciones del Interfaz Gr´fico ıa a Operaciones Configuraci´n de un proceso o Tecnolog´ ıa de SA. Entorno gr´fico interactivo: a Ver: descripci´n de un o SWT. concepto, concepto API para la representaci´n o propagado, etc. “elegante” de grafos: Visualizaci´n del estado del o JpowerGraph. algoritmo. Ejecuci´n en forma de o reproductor. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 87. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Interfaz Gr´fico n a Pantalla Descripci´n de Concepto o Figura: Descripci´n Gr´fica de un Concepto. o a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 88. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Dise˜o de un Interfaz Gr´fico n a Pantalla Ejecuci´n Gr´fica o a Figura: Ejecuci´n Gr´fica. o a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 89. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n o 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 descripci´n de conceptos. o Prueba de ejecuci´n del proceso mediante los reproductores o (Player ). M´tricas de c´digo fuente. e o N´mero total de l´ u ıneas de c´digo fuente netas 5272, s´lo del o o API para SA. C´digo con alta cohesi´n y bajo acoplamiento. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 90. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n o 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 descripci´n de conceptos. o Prueba de ejecuci´n del proceso mediante los reproductores o (Player ). M´tricas de c´digo fuente. e o N´mero total de l´ u ıneas de c´digo fuente netas 5272, s´lo del o o API para SA. C´digo con alta cohesi´n y bajo acoplamiento. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 91. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n o 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 descripci´n de conceptos. o Prueba de ejecuci´n del proceso mediante los reproductores o (Player ). M´tricas de c´digo fuente. e o N´mero total de l´ u ıneas de c´digo fuente netas 5272, s´lo del o o API para SA. C´digo con alta cohesi´n y bajo acoplamiento. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 92. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n o 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 descripci´n de conceptos. o Prueba de ejecuci´n del proceso mediante los reproductores o (Player ). M´tricas de c´digo fuente. e o N´mero total de l´ u ıneas de c´digo fuente netas 5272, s´lo del o o API para SA. C´digo con alta cohesi´n y bajo acoplamiento. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 93. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o Implementaci´n o 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 descripci´n de conceptos. o Prueba de ejecuci´n del proceso mediante los reproductores o (Player ). M´tricas de c´digo fuente. e o N´mero total de l´ u ıneas de c´digo fuente netas 5272, s´lo del o o API para SA. C´digo con alta cohesi´n y bajo acoplamiento. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 94. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o M´tricas de C´digo Fuente e o Algunas M´tricas e Tipo Valor ´ Ambito LCOM 0,18 (1) Clase CE 1,976 (5) Paquete CA 6,524 (48) Paquete VG 1,297 (10) M´todo e MLOC 4,05 (88) M´todo e RMD 0,32 (1) Paquete Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 95. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Desarrollo de Spreading Activation Implementaci´n o M´tricas de Progreso e Progreso M´s de 700 commits. a Figura: Progreso del desarrollo SA. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 96. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Pruebas para Spreading Activation Objetivo Validaci´n del algoritmo, comprobaci´n de que el algoritmo o o termina con las restricciones. Objetivo Definir un proceso de refinamiento de las t´cnicas de Spreading e Activation. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 97. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Pruebas para Spreading Activation Objetivo Validaci´n del algoritmo, comprobaci´n de que el algoritmo o o termina con las restricciones. Objetivo Definir un proceso de refinamiento de las t´cnicas de Spreading e Activation. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 98. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Validaci´n del Algoritmo o Validaci´n del algoritmo de Spreading Activation o M´todo e Probar la ejecuci´n del algoritmo con cada una de las restricciones o por separado. 1 M´ ınimo valor de activaci´n. o 2 M´ximo n´mero de conceptos. a u 3 M´ ınimo n´mero de conceptos a propagar u 4 Contexto. 5 Tiempo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 99. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Validaci´n del Algoritmo o Validaci´n del algoritmo de Spreading Activation o M´todo e Probar la ejecuci´n del algoritmo con cada una de las restricciones o por separado. 1 M´ ınimo valor de activaci´n. o 2 M´ximo n´mero de conceptos. a u 3 M´ ınimo n´mero de conceptos a propagar u 4 Contexto. 5 Tiempo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 100. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Validaci´n del Algoritmo o Tabla Ejemplo de Validaci´n del algoritmo de Spreading o Activation Total Total de conceptos iniciales 2 Total de conceptos propagados 2775 Total de conceptos activados 2775 Conceptos Propagados (Finales) URI Valor #OutputSynonym 227492,17 #LibroDeRegistroYControl 40028,50 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 101. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 102. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 103. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 104. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 105. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 106. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 107. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Metodolog´ de Prueba y Refinamiento ıa 1 Utilizar una ontolog´ conocida. ıa 2 Definir posibles conjuntos de conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones seg´n importancia. u 4 Iterar sobre las distintas restricciones, combin´ndolas y a variando sus valores. 5 A˜adir las t´cnicas de recompensa. n e 6 Valorar nuevas funciones de activaci´n (degradaci´n). o o 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida v´lidos a (con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la configuraci´n como “buena” para el dominio. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 108. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Patrones de Control de Spreading Activation Figura: Patrones de Control de Spreading Activation. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 109. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Dise˜o del experimento I n Ontolog´ del Proyecto BOPA (debe ser un dominio ıa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisi´n. o Conjunto de conceptos iniciales. “#EmpleadoDeFincas” con valor inicial 1,0. “#Vacaciones” con valor inicial 1,0. Funci´n de degradaci´n, funciones h1 y h2 . o o Recompensa de caminos. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 110. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Dise˜o del experimento I n Ontolog´ del Proyecto BOPA (debe ser un dominio ıa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisi´n. o Conjunto de conceptos iniciales. “#EmpleadoDeFincas” con valor inicial 1,0. “#Vacaciones” con valor inicial 1,0. Funci´n de degradaci´n, funciones h1 y h2 . o o Recompensa de caminos. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 111. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Dise˜o del experimento I n Ontolog´ del Proyecto BOPA (debe ser un dominio ıa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisi´n. o Conjunto de conceptos iniciales. “#EmpleadoDeFincas” con valor inicial 1,0. “#Vacaciones” con valor inicial 1,0. Funci´n de degradaci´n, funciones h1 y h2 . o o Recompensa de caminos. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 112. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Dise˜o del experimento I n Ontolog´ del Proyecto BOPA (debe ser un dominio ıa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisi´n. o Conjunto de conceptos iniciales. “#EmpleadoDeFincas” con valor inicial 1,0. “#Vacaciones” con valor inicial 1,0. Funci´n de degradaci´n, funciones h1 y h2 . o o Recompensa de caminos. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 113. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Dise˜o del experimento I n Ontolog´ del Proyecto BOPA (debe ser un dominio ıa conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisi´n. o Conjunto de conceptos iniciales. “#EmpleadoDeFincas” con valor inicial 1,0. “#Vacaciones” con valor inicial 1,0. Funci´n de degradaci´n, funciones h1 y h2 . o o Recompensa de caminos. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 114. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Dise˜o del experimento II n Restricciones para las pruebas Tipo Valor M´ınimo valor de activa- 0.3 ci´n o M´ınimo n´mero de con- 0 u ceptos M´ximo n´mero de con- 15 a u ceptos Tiempo de propagaci´n o 0 Contexto DEFAULT (0) Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 115. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados sin Refinamiento I M´tricas globales e Total de conceptos iniciales 2 Total de conceptos propagados 15 Total de conceptos activados 91 Valor de activaci´n m´s alto o a 39 Camino de propagaci´n m´s profundo o a 5 Tiempo de propagaci´no 0 Funci´n de degradaci´n o o h1 Recompensa No Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 116. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados sin Refinamiento II Conceptos Propagados (Finales) #ParticularComunidad 39,0 #Propietario 27,0 #AgenteComunidad 19,5 #ObjetoFisicoComunidad 14,5 #BienInmueble 13,75 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 117. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Refinamiento de Spreading Activation Utilizar pesos en las relaciones. Seguir los pasos de la metodolog´ ıa. Ajustar a patrones de control. Verificar resultados: ´mbito, conceptos propagados y a activados. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 118. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados con Refinamiento I M´tricas globales e Total de conceptos iniciales 2 Total de conceptos propagados 5 Total de conceptos activados 35 Valor de activaci´n m´s alto o a 1,23 Camino de propagaci´n m´s profundo o a 3 Tiempo de propagaci´no 20 Funci´n de activaci´n o o h1 Recompensa Si Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 119. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Pruebas y Proceso de Refinamiento de Spreading Activation Proceso de Refinamiento para Spreading Activation Tabla de Resultados con Refinamiento II Conceptos Propagados (Finales) #Vacaciones 1,23 #EmpleadoDeFincas 1,05 #Contratado 0,67 #ContratoLaboral 0,6 #ElementoDeContratoLaboral 0,5 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 120. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Conclusiones Conclusiones sobre las t´cnicas de Spreading Activation e 1 Destacan por su flexibilidad, extensibilidad y modularidad. 2 Los campos de aplicaci´n 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: Definir objetivos, alcance y entorno tecnol´gico. o Establecer buenas pr´cticas de planificaci´n, gesti´n, desarrollo a o o y prueba. Seguir una metodolog´ de trabajo. ıa Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 121. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Conclusiones Futuras L´ ıneas de Trabajo Futuro Spreading Activation Refinamiento por el uso de la metodolog´ de prueba y de las ıa t´cnicas. e Definici´n de nuevas funciones de degradaci´n, restricciones, o o etc. Algoritmo de aprendizaje para generar configuraciones del algoritmo. Nuevas medidas de activaci´n relativas a instancias como o “Cluster Measure”, “Specifity Measure”. Estudio y validaci´n de la aplicaci´n de estas t´cnicas en o o e nuevos escenarios. Promoci´n p´blica del API y de las herramientas: env´ a o u ıo listas de correo, publicaciones, etc. Obtener realimentaci´n de o usuarios. Otras de car´cter funcional: refactoring, tutoriales, a visualizaci´n, etc. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 122. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Activaci´n de Conceptos en Ontolog´ mediante o ıas el algoritmo de Spreading Activation Director: Jos´ Emilio Labra Gayo e Co-Director: Diego Berrueta Mu˜oz n Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera No 1072029 Escuela Polit´cnica Superior de Ingenier´ Gij´n e ıa o Universidad de Oviedo 5 de Noviembre de 2007 Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 123. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Demostraci´n o Demostraci´n o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 124. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Presupuesto Presupuesto Cap´ıtulo Subtotal 1. Aplicaciones inform´ticas a 266,96 e 2, Bienes, equipos y servicios inform´ticos a 740 e 3. Consumibles 6,84 e 4. Investigaci´n o 28250 e 5. Desarrollo del prototipo 9650 e 6. Entrega del proyecto 54 e TOTAL 38967,8 e Total (con impuestos): 45202,64 e Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 125. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Motivaci´n o El Proyecto BOPA Buscador sem´ntico sobre el Bolet´ Oficial del Principado de a ın Asturias. Con los siguientes objetivos: 1 Analizar la estructura del BOPA y la tipolog´ de documentos ıa que la constituyen. 2 Superar la barrera l´xica entre el vocabulario del BOPA y el e l´xico de entrada al sistema de los usuarios. e 3 A˜adir conocimiento al motor de b´squeda para completar la n u falta de informaci´n de los ciudadanos acerca de la estructura o de la administraci´n p´blica y del sistema normativo y o u legislativo. Iniciativa e-Asturias 2007. Supervisi´n del Departamento de Inform´tica y Filolog´ de la o a ıa Universidad de Oviedo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 126. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Motivaci´n o Modelo de b´squeda u Figura: Aplicando Spreading Activation en el Proyecto Bopa. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 127. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Web Sem´ntica a No es Web Sem´ntica a Tim Berners-Lee insiste en que la Web Sem´ntica no es a inteligencia artificial: ¿Por qu´? e El concepto de documento entendible por una m´quina no implica a alg´n tipo de inteligencia artificial m´gica que permita a las u a m´quinas comprender el farfullar de los humanos. S´lo indica una a o habilidad de la m´quina para resolver un problema bien definido a a base de realizar operaciones bien definidas sobre unos datos bien definidos. En vez de pedir a las m´quinas que entiendan nuestro a lenguaje, se le pedir´ a la gente que haga un esfuerzo extra. a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 128. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Web Sem´ntica a Arquitectura para la Web Sem´ntica a Figura: Arquitectura Web Sem´ntica a Figura: Arquitectura Web Sem´ntica a 2002. 2005. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 129. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Ontolog´ ıas Componentes de las ontolog´ ıas Conceptos: entidad que se puede describir, un identificador unico, posee diferentes atributos y establece ´ relaciones con otros conceptos. Relaciones: interacci´n entre conceptos de un dominio. o Funciones: relaciones en las cuales el elemento n-´simo es unico e ´ para los n − 1 anteriores. Axiomas: modelan “verdades” que siempre se cumplen en el modelo. Instancias: representan realizaciones espec´ ıficas de un dominio. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 130. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Ontolog´ ıas Ventajas de Uso M´ ınimo compromiso. Claridad. Diversificaci´n. o Completitud. Estandarizaci´n. o Coherencia. Granularidad. Extensibilidad. ... Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 131. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Ontolog´ ıas Ejemplo de concepto descrito con SKOS Figura: Concepto expresado en SKOS-Core. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 132. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Servicios Web Sem´nticos a Definici´n o Recursos software auto descritos y contenidos que pueden ser publicados, descubiertos y compuestos para ser ejecutados en un entorno web de forma autom´tica. a Figura: Evoluci´n Servicios Web. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 133. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Procesos en los Servicios Web Sem´nticos a Publicaci´n: hace disponible la descripci´n de la capacidad del o o servicio. Descubrimiento: localiza los servicios que pueden atender a un determinado objetivo. Selecci´n: de los servicios descubiertos escoge el m´s apropiado. o a Composici´n: combinaci´n de servicios para atender a un objetivo. o o Mediaci´n: resoluci´n de conflictos (datos o procesos) que o o pueden surgir en la combinaci´n de servicios. o Ejecuci´n: invocaci´n del servicio. o o Otros: monitorizaci´n, compensaci´n, etc. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 134. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Clasificaciones Est´ndares de Productos a Definici´n o Instrumentos claves de estandarizaci´n. Bases de conocimiento o consensuadas. Cat´logo unificado en un determinado contexto. a Ej: UNSPSC, e@Class, RossetaNet o CPV Disponibles en distintos formatos MSExcel, PDF, HTML, etc. Acceso p´blico y en algunos casos explotaci´n restringida . u o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 135. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Contextualizaci´n o T´cnica e Los contenidos servidos u ofertados por una aplicaci´n pueden o o deber´ variar seg´n las caracter´ ıan u ısticas del usuario. Personalizaci´n o Adaptaci´n de una aplicaci´n seg´n un perfil: o o u De aplicaci´n para el usuario, tipo Mozilla-Firefox (plugins, o vistas, etc.). De usuario para la aplicaci´n, caracter´ o ısticas personales de acuerdo a unos criterios prefijados que la aplicaci´n maneja y o utiliza para controlar la interacci´n con el usuario. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 136. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Tecnolog´ Sem´ntica y Aplicaciones ıa a Contextualizaci´n o T´cnica e Los contenidos servidos u ofertados por una aplicaci´n pueden o o deber´ variar seg´n las caracter´ ıan u ısticas del usuario. Personalizaci´n o Adaptaci´n de una aplicaci´n seg´n un perfil: o o u De aplicaci´n para el usuario, tipo Mozilla-Firefox (plugins, o vistas, etc.). De usuario para la aplicaci´n, caracter´ o ısticas personales de acuerdo a unos criterios prefijados que la aplicaci´n maneja y o utiliza para controlar la interacci´n con el usuario. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 137. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Complejidad de Spreading Activation I Temporal Ejecuci´n iterativa, T (n) = N. o T (n) = K ∗ C ∗ N K , n´mero de operaciones elementales a realizar para evaluar u las restricciones. C , n´mero de operaciones elementales en la activaci´n de un u o concepto. N, el n´mero de conceptos m´ximo de conceptos a propagar. u a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 138. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Complejidad de Spreading Activation II Espacial O(2 ∗ N) ınimo para ejecutar el algoritmo G y 2, n´mero de conjuntos m´ u A. N uni´n del n´mero de conceptos iniciales,propagados y o u activados. En general, O(K ∗ N) con K n´mero de listas en los que puede u aparecer un concepto Ni . Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 139. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Cluster Measure Definici´n o n i=1 nijk W (Cj , Ck ) = n (11) i=1 nij El valor nij es 1 si el concepto Cj est´ relacionado con el a concepto Ci , 0 en otro caso. El valor nijk es 1 si los conceptos Cj y Ck est´n relacionados a con el concepto Ci , 0 en otro caso. Porcentaje de conceptos relacionados que tienen en com´n Cj u y Ck . Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 140. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Specifity Measure Definici´n o 1 W (Cj , Ck ) = √ (12) nk El valor nk es igual al n´mero de relaciones que tienen como u destino el nodo k. El peso de la relaci´n es inversamente proporcional al n´mero o u de relaciones con el concepto Ck . Si pocos conceptos del tipo Cj est´n relacionados con Ck entonces el peso de la relaci´n, a o W (Cj , Ck ), entre Cj y Ck ser´ alto (la relaci´n es muy a o importante y poco com´n), en caso contrario ser´ bajo. u a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 141. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Patrones de Control de Spreading Activation Propagaci´n ascendente o generalista, premiar la activaci´n o o de conceptos m´s gen´ricos que el actual. M´s peso a la a e a relaci´n “superclase” o Propagaci´n descendente o espec´ o ıfica, premiar la activaci´n o de conceptos m´s espec´ a ıficos que el actual. M´s peso a la a relaci´n “subclase”. o Propagaci´n nominal o de individuales, activaci´n las o o instancias de los conceptos. M´s peso a la relaci´n “ser a o instancia”. Propagaci´n relacional o transversal, la activaci´n de o o conceptos conectados a trav´s de cierta relaci´n R. e o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 142. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Patrones de Control de Spreading Activation Propagaci´n ascendente o generalista, premiar la activaci´n o o de conceptos m´s gen´ricos que el actual. M´s peso a la a e a relaci´n “superclase” o Propagaci´n descendente o espec´ o ıfica, premiar la activaci´n o de conceptos m´s espec´ a ıficos que el actual. M´s peso a la a relaci´n “subclase”. o Propagaci´n nominal o de individuales, activaci´n las o o instancias de los conceptos. M´s peso a la relaci´n “ser a o instancia”. Propagaci´n relacional o transversal, la activaci´n de o o conceptos conectados a trav´s de cierta relaci´n R. e o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 143. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Patrones de Control de Spreading Activation Propagaci´n ascendente o generalista, premiar la activaci´n o o de conceptos m´s gen´ricos que el actual. M´s peso a la a e a relaci´n “superclase” o Propagaci´n descendente o espec´ o ıfica, premiar la activaci´n o de conceptos m´s espec´ a ıficos que el actual. M´s peso a la a relaci´n “subclase”. o Propagaci´n nominal o de individuales, activaci´n las o o instancias de los conceptos. M´s peso a la relaci´n “ser a o instancia”. Propagaci´n relacional o transversal, la activaci´n de o o conceptos conectados a trav´s de cierta relaci´n R. e o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 144. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Patrones de Control de Spreading Activation Propagaci´n ascendente o generalista, premiar la activaci´n o o de conceptos m´s gen´ricos que el actual. M´s peso a la a e a relaci´n “superclase” o Propagaci´n descendente o espec´ o ıfica, premiar la activaci´n o de conceptos m´s espec´ a ıficos que el actual. M´s peso a la a relaci´n “subclase”. o Propagaci´n nominal o de individuales, activaci´n las o o instancias de los conceptos. M´s peso a la relaci´n “ser a o instancia”. Propagaci´n relacional o transversal, la activaci´n de o o conceptos conectados a trav´s de cierta relaci´n R. e o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 145. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Cient´ ıficas I En cuanto a la aplicaci´n dentro del Proyecto BOPA, una o b´squeda sem´ntica se debe basar en el razonamiento u a humano para que pueda tener ´xito. e Las t´cnicas de Spreading Activation se ajustan e perfectamente, gracias a su flexibilidad, a un enfoque de b´squeda h´ u ıbrido1 . Bases de conocimiento modulares permiten un tratamiento m´s eficaz de la informaci´n que contienen. a o No podemos asegurar que una modificaci´n del algoritmo o mejore todos los casos de aplicaci´n. o 1 Creaci´n de una consulta sint´ctica a partir un conjunto de conceptos o a relacionados sem´nticamente. a Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 146. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Cient´ ıficas II Ajustar 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 las o restricciones del algoritmo como: Gm´ , Nm´ y wki , ın ın depender´ del refinamiento por el uso. a La restricci´n 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 situaci´n o o concepto. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 147. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Cient´ ıficas III No podemos asegurar que la recompensa de caminos se produzca en cualquier ontolog´ depender´ del dise˜o de la ıa, a n misma y del proceso de activaci´n/propagaci´n. o o Los campos de aplicaci´n de estas t´cnicas son muy variados, o e pero el ´xito de aplicaci´n depender´ de la ma˜a de los e o a n desarrolladores en configurar el proceso de activaci´n/propagaci´n. o o No resuelve ning´n problema concreto, pero ayuda a los u algoritmos que si tienen esta capacidad, enriqueciendo la informaci´n de entrada mediante el conocimiento del dominio o del problema. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 148. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Cient´ ıficas IV El ajuste del algoritmo es una tarea que debe ser realizada por los expertos de dominio que modelan la base de conocimiento sobre la que act´a Spreading Activation. u Las t´cnicas de Spreading Activation son aplicables en aquellas e aplicaciones que puedan trabajar con cierta incertidumbre. La activaci´n y propagaci´n de instancias es una operaci´n o o o “peligrosa” de cara a obtener unos resultados fiables con el algoritmo. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 149. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones de Desarrollo Como en toda aplicaci´n de software, el c´digo, o o documentaci´n, pruebas, etc. puede ser ampliado y mejorado. o Implementaci´n de nuevas funciones de activaci´n. o o Refactoring de distintas partes del c´digo. o Mejora de la eficiencia y del rendimiento, mediante un profiler podemos establecer d´nde est´ el “cuello de botella” del o a algoritmo e intentar mejorar esa parte. Integraci´n del API en algunos de los IDEs para ontolog´ o ıas como Prot´g´ o SWOOP. e e Soporte para otros lenguajes de ontolog´ como WSML. ıas Ejecuci´n multihilo del algoritmo desde diferentes puntos de o partida. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 150. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones del Entorno de Pruebas Permitir nuevos formatos de salida como Earl 2 . Lenguaje de expresi´n de restricciones m´s expresivo. o a Implementar un sistema de iteraci´n por los pesos de las o relaciones, al igual que con las restricciones. 2 Lenguaje para la generaci´n de evaluaciones e informes del W3C. o http://www.w3.org/TR/EARL10-Schema/ Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 151. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones del Interfaz Gr´fico a Mejora de la representaci´n gr´fica del SA, a˜adiendo mayor o a n interacci´n entre el usuario y el grafo de representaci´n. o o Creaci´n de un editor de las t´cnicas SA. o e Prueba de nuevas API para la representaci´n de grafos. o Exportaci´n del interfaz a Java Web Start. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 152. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones de Investigaci´n I o Definici´n de una metodolog´ completa de ajuste para los o ıa pesos de las relaciones, funciones de activaci´n y restricciones. o Introducci´n y prueba de nuevas restricciones al algoritmo. o Normalizaci´n de los niveles de activaci´n de los conceptos. o o Definici´n de m´tricas y optimizaci´n del rendimiento o e o dependiendo de la carga: n´mero de clases e instancias. u Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 153. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones de Investigaci´n II o Utilizaci´n de medidas relativas a instancias (por ejemplo o n´mero de superclases compartidas, roles, etc.), para c´lculos u a en los niveles de activaci´n de los conceptos. o Estudio y validaci´n de la aplicaci´n de estas t´cnicas en o o e nuevos escenarios. Algoritmo de aprendizaje autom´tico para la generaci´n de a o configuraciones estables del proceso de SA. De esta manera, “entrenando” el algoritmo con distintas configuraciones, obtendr´ ıamos aquella que optimiza el proceso de SA para un determinado dominio en cuanto a los pesos de las relaciones, funci´n de activaci´n (par´metro de degradaci´n) o o o a o combinaci´n de restricciones. o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 154. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones de Investigaci´n III o Estudio y momento de aplicaci´n (cuando se detecta o al o final) de nuevos tipos de recompensa. Evaluaci´n de nuevas funciones de degradaci´n. o o Elaboraci´n de t´cnicas de selecci´n de conceptos a propagar, o e o probablemente basadas en metaheur´ ısticas o b´squedas Tab´. u u Estudio de la posible aplicaci´n del algoritmo como o “ayudante” de procesos semi-autom´ticos como el mapping a de ontolog´ secci´n. ıas, o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 155. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Spreading Activation Ampliaciones de Investigaci´n IV o Estudio de la combinaci´n de SA con otras t´cnolog´ o o e ıas propuestas en la Web Sem´ntica como sistemas basados en a reglas. Elaboraci´n de trabajos de investigaci´n con los nuevos o o avances. Estudio de la aplicabilidad de la utilizaci´n de medidas o relativas a instancias como “Cluster Measure”, “Specifity Measure” o combinaciones de ambas, en el proceso de activaci´n/propagaci´n. o o Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 156. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Desarrollo JAXB Figura: Arquitectura de JAXB. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 157. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Desarrollo M´tricas de C´digo Fuente I e o LCOM (Lack of Cohesion of Methods). Cohesi´n de una o clase. Si m(A) es el n´mero de m´todos que acceden a un u e atributo A, se calcula media de m(A) para todos los atributos, se resta el n´mero de m´todos m y se divide el resultado entre u e (1 − m). Un valor bajo indica clase con alta cohesi´n o (preferible) y alto, baja cohesi´n y se deber´ dividir en n o ıa subclases. (Henderson-Sellers). CE (Efferent Coupling). N´mero de clases dentro del paquete u que dependen de clases fuera del paquete. CA (Afferent Coupling). N´mero de clases fuera del paquete u que dependen de clases dentro del paquete. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e
  • 158. Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e Demostraci´n o Desarrollo M´tricas de C´digo Fuente II e o VG (McCabe Cyclomatic Complexity). Complejidad ciclom´tica. a MLOC (Method Lines of Code). N´mero de l´ u ıneas de c´digo o (limpias) por m´todo. e RMD (Normalized Distance). |RMA + RMI − 1|, este n´mero u debe ser peque˜o. Cercano a 0 indica un buen dise˜o de n n paquetes. Jose Mar´ Alvarez Rodr´ ıa ıguez Proyecto Fin de Carrera-T´cnicas de Spreading Activation e