O documento discute a aplicação da lógica fuzzy nos dados RDF da Web Semântica para fornecer resultados mais precisos às consultas. Ele propõe representar predicados como conjuntos fuzzy e objetos como graus de pertinência para permitir inferências dedutivas e aprendizado indutivo baseado em exemplos.

1. Fuzzy RDF in the
Semantic Web:
Deduction and Induction
Otávio Calaça Xavier
otaviocx@gmail.com

2. Web Semântica
Extensão da Web atual;

As máquinas processam informações e não

dados;
Trabalhar com o conteúdo semântico dos

dados, e não apenas com a forma sintática;
Os mecanismos de busca passam a

“entender” o conteúdo dos documentos web.
2
Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction

3. Conceitos
URI - Uniform Resource Identifier

<http://ubytovanie.atg­slovakia.sk/017>
XML - eXtensible Markup Language

<item>
<codigo>2</codigo>
</item>
SQL - Structured Query Language

SELECT *
FROM ITEM
WHERE CODIGO = 2
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4. Conceitos
RDF - Resource Description Framework

 Substantivo, predicado e objeto.
 N-Triples
<http://ubytovanie.atg-slovakia.sk/017>
<http://s.ics.upjs.sk/~vanekova/predicates/name>
quot;Nezabudkaquot;
 Notation 3
@prefix vv: <http://s.ics.upjs.sk/~vanekova/predicates/> .
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#> .
<http://ubytovanie.atg-slovakia.sk/017>
vv:name quot;Nezabudkaquot; ;
vv:price quot;770quot;^^xsd:integer .
ILP - Inductive Logic Programming

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5. Gráfico RDF
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Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction

6. O problema
 As aplicações que implementam Web
Semântica, principalmente sistemas de
busca, oferecem resultados inexatos ou
aproximados das necessidades do
usuário, por estas serem imprecisas.
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7. Uma solução com Lógica Fuzzy
É proposta, então, uma nova aproximação

para os dados e ferramentas do RDF
baseada nos princípios formais da Lógica
Fuzzy, principalmente os conjuntos fuzzy,
os graus de pertinência e a transformação
destes em consultas de banco de dados.
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8. Do comum para o Fuzzy
No RDF tinhamos o sujeito, o predicado e o

objeto, dessa forma:
<http://ubytovanie.atg-slovakia.sk/002> vv:price
quot;200quot;^^xsd:integer .
No Fuzzy RDF o predicado passa a ser um

conjunto fuzzy e o objeto, o grau de
pertinência do sujeito nesse conjunto.
<http://ubytovanie.atg-slovakia.sk/002> vv:cheap
quot;0.6quot;^^xsd:double .
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9. Método Dedutivo
No slide anterior, julgamos que um hotel com

diária custando $200 está contido no conjunto
“barato” com grau de pertinência de 60%.
 Se tivermos uma tríplice RDF definindo o
objeto(grau de persistência) de outro hotel
com valor de 0.5, significa dizer que tal hotel é
“menos barato” que o primeiro.
<http://ubytovanie.atg-slovakia.sk/003> vv:cheap
quot;0.5quot;^^xsd:double .
Exemplo de equação para calculo da regra:

my_cheap(y)= max(0, 1-(y/500))
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10. Método Dedutivo
Esse conceito pode ser aplicado na prática;

 Utilizando banco de dados relacional;
 Com SQL convencional:
SELECT hotel, max(0, 1-(price/500))
FROM hotel_price
A consulta retornará o grau de persistência de

cada hotel no conjunto “barato”.
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11. Sistema Indutivo
Aprendizagem baseada em ILP;

 Consiste em encontrar uma hipótese H tal que:
Onde:
B é o conjunto de fatos base;
E+ é o conjunto de exemplos positivos;
E- é o conjunto de exemplos negativos.
Exemplo:

B = { parent(ann, mary), parent(ann, tom),
parent(tom, eve), parent(ann, jan),
female(ann), female(mary), female(eve) }
E+ = { daughter(mary, ann), daughter(eve, tom) }
E- = { daughter(tom, ann), daughter(eve, ann) }.
A partir disso nós podemos aprender a hipótese:
H = {daughter(X, Y) :- female(X), parent(Y,X) }
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12. Árvore RDF
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13. Referências
Baseado em: Fuzzy RDF in the Semantic

Web: Deduction and Induction, disponível em:
klud.ics.upjs.sk/~gursky/papers/2005wda.pdf
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Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction

14. FIM
“O maior elogio que uma inovação pode
receber é haver quem diga: isto é óbvio.
Por que não pensei nisso antes?”
Petter Drucker
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