- 1. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Activacin de Conceptos en Ontolog mediante o as el algoritmo de
Spreading ActivationDirector: Jos Emilio Labra Gayo e Co-Director:
Diego Berrueta MuoznJose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de
Carrera No 1072029Escuela Politcnica Superior de Ingenier Gijn ea o
Universidad de Oviedo5 de Noviembre de 2007Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation
e
2. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
ActivationeIndice1 Introduccino 2 Spreading Activation 3 Desarrollo
de Spreading Activation 4 Pruebas y Proceso de Renamiento de
Spreading Activation 5 ConclusionesJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 3.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal
Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation
e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el
algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para
validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un
proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez
Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
4. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal
Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation
e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el
algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para
validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un
proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez
Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
5. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal
Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation
e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el
algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para
validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un
proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez
Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
6. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oObjetivos del Proyecto Objetivos Objetivo Principal
Formalizar y aplicar el uso de las tcnicas de Spreading Activation
e en la activacin de conceptos denidos en ontolog oas.Modelar el
algoritmo de forma genrica.e Denir un modelo de pruebas para
validar la formalizacin yo modelado del algoritmo. Establecer un
proceso de renamiento y conguracin delo algoritmo. Jose Mar Alvarez
Rodr aguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
7. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oWeb Semntica a IntroduccinoDenicino Una web extendida,
dotada de mayor signicado, en la que cualquier usuario en Internet
podr encontrar respuestas a sus a preguntas de forma ms rpida y
sencilla gracias a una informacin a a o mejor denida.
(W3C).Herramienta universal y multipropsito.o Recursos (imgenes,
videos, pginas HTML, etc.) marcadosa a para ser explotados por
agentes automticos.a Infraestructura para explotar ecientemente el
potencial de la web. Describe la informacin de manera precisa y no
ambigua. o Utiliza lenguajes formales.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 8.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oWeb Semntica a IntroduccinoDenicino Una web extendida,
dotada de mayor signicado, en la que cualquier usuario en Internet
podr encontrar respuestas a sus a preguntas de forma ms rpida y
sencilla gracias a una informacin a a o mejor denida.
(W3C).Herramienta universal y multipropsito.o Recursos (imgenes,
videos, pginas HTML, etc.) marcadosa a para ser explotados por
agentes automticos.a Infraestructura para explotar ecientemente el
potencial de la web. Describe la informacin de manera precisa y no
ambigua. o Utiliza lenguajes formales.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 9.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oWeb Semntica a Arquitectura para la Web
SemnticaaArquitectura en capas parael manejo de
recursos.Identicacin unica. o Formato de datos
estndara(XML).Descripcin (RDF) y oconsulta (SparQL).Modelado formal
(OWL).Figura: Arquitectura Web Semnticaa... 2005.Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
10. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Introduccin oWeb Semntica a Ontolog asDenicino Modelo conceptual
organizado mediante una taxonom que a permite denir relaciones
entre conceptos, funciones, instancias (elementos) y axiomas en un
determinado dominio.Conceptualizacin, modelo abstracto de algn
fenmeno del ou o mundo, proveniente de la identicacin de los
conceptos o relevantes de dicho fenmeno.o Explcita, conceptos y
restricciones usados se denen expl citamente. Formal, capacidad de
ser legible e interpretable por las mquinas. a Compartida, captura
conocimiento consensuado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 11. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica
a Ontolog asDenicino Modelo conceptual organizado mediante una
taxonom que a permite denir relaciones entre conceptos, funciones,
instancias (elementos) y axiomas en un determinado
dominio.Conceptualizacin, modelo abstracto de algn fenmeno del ou o
mundo, proveniente de la identicacin de los conceptos o relevantes
de dicho fenmeno.o Explcita, conceptos y restricciones usados se
denen expl citamente. Formal, capacidad de ser legible e
interpretable por las mquinas. a Compartida, captura conocimiento
consensuado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 12. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica
a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos
Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal:
Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para
ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe
recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 13. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica
asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de
conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics,
F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S),
WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo
formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 14. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb
Semntica a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y
objetivos Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo
formal: Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes
para ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica,
describe recursos.a Ontolog modelo formal para la Web
Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 15. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica
a Ontolog y Web Semntica asaUniendo caracter sticas y objetivos
Ontolog como base de conocimiento. as Lgica como modelo formal:
Description Logics, F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para
ontolog OWL, RDF, RDF(S), WSML, etc. as: Web Semntica, describe
recursos.a Ontolog modelo formal para la Web Semntica.asaJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 16. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Introduccin oWeb Semntica a Ontolog y Web Semntica
asaUniendo caracter sticas y objetivos Ontolog como base de
conocimiento. as Lgica como modelo formal: Description Logics,
F-Logic,o Horn Logic, etc. Lenguajes para ontolog OWL, RDF, RDF(S),
WSML, etc. as: Web Semntica, describe recursos.a Ontolog modelo
formal para la Web Semntica.asaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 17. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb
Semntica a Tecnolog Semntica y Aplicacionesa a TecnologaLenguajes
de descripcin yo Aplicacionesmarcado: RDF, RDFa, etc. Bsqueda
Semntica.uaLenguajes para lgica: OWL,oServicios Web Semnticos.
aWSML, etc.Clasicaciones estndar deaRepositorios de
recursos:productos.Joseki, OWLim, Sesame,etc.Contextualizacin.
oEntornos de desarrollo: Otros: redes sociales,Prot`g`, SWOOP,
etc.e e visualizacin de oconocimiento, etc.Otros: WSMO,
RDF123,Jena, OWL-API, etc. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 18. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Introduccin oWeb Semntica
a Tecnolog Semntica y Aplicacionesa a TecnologaLenguajes de
descripcin yo Aplicacionesmarcado: RDF, RDFa, etc. Bsqueda
Semntica.uaLenguajes para lgica: OWL,oServicios Web Semnticos.
aWSML, etc.Clasicaciones estndar deaRepositorios de
recursos:productos.Joseki, OWLim, Sesame,etc.Contextualizacin.
oEntornos de desarrollo: Otros: redes sociales,Prot`g`, SWOOP,
etc.e e visualizacin de oconocimiento, etc.Otros: WSMO,
RDF123,Jena, OWL-API, etc. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 19. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationAntecedentes Antecedentes-Tcnicas de Spreading
Activatione Nacen en el campo de la Psicolog a. Resultado de la
investigacin de la memoria humana.o Bsqueda de procedimientos para
explotar las formas de u representacin del conocimiento humano.
oObjetivo Intentan simular el comportamiento de la memoria humana y
generar una navegacin conceptual con signicado de la mismao manera
que lo har nuestra propia memoria. aJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 20.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationAntecedentes Antecedentes-Tcnicas de Spreading
Activatione Nacen en el campo de la Psicolog a. Resultado de la
investigacin de la memoria humana.o Bsqueda de procedimientos para
explotar las formas de u representacin del conocimiento humano.
oObjetivo Intentan simular el comportamiento de la memoria humana y
generar una navegacin conceptual con signicado de la mismao manera
que lo har nuestra propia memoria. aJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 21.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationAntecedentes Necesidad-Tcnicas de Spreading Activation
eRepresentacin y exploracin eciente de bases de o o conocimiento
basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un mtodo
para obtener los conceptos relacionados de e forma automtica.a Los
algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones
se basan en: Redes Semnticas, algoritmos de Brand and Bounch.a
Redes Neuronales, calcular activacin de las neuronas.oJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 22. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Spreading ActivationAntecedentes Necesidad-Tcnicas de
Spreading Activation eRepresentacin y exploracin eciente de bases
de o o conocimiento basadas en conceptos y relaciones (mundo real).
Proveer un mtodo para obtener los conceptos relacionados de e forma
automtica.a Los algoritmos normalmente utilizados para realizar
estas exploraciones se basan en: Redes Semnticas, algoritmos de
Brand and Bounch.a Redes Neuronales, calcular activacin de las
neuronas.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 23. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationAntecedentes Necesidad-Tcnicas de Spreading Activation
eRepresentacin y exploracin eciente de bases de o o conocimiento
basadas en conceptos y relaciones (mundo real). Proveer un mtodo
para obtener los conceptos relacionados de e forma automtica.a Los
algoritmos normalmente utilizados para realizar estas exploraciones
se basan en: Redes Semnticas, algoritmos de Brand and Bounch.a
Redes Neuronales, calcular activacin de las neuronas.oJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 24. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Spreading ActivationAntecedentes Aplicacin-Tcnicas de
Spreading Activationo e Uso de SA La utilizacin de SA como
algoritmo de exploracin de grafos no es oo nueva y ya a principios
de los aos 80 aparec los primeros nan trabajos de
investigacin.oCampo de Information Retrieval y Document Retrieval.
El xito de Internet ha provocado que se aplique a lae recuperacin
de hipertexto. o Bsqueda hubrida.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 25.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationAntecedentes Aplicacin-Tcnicas de Spreading Activationo e
Uso de SA La utilizacin de SA como algoritmo de exploracin de
grafos no es oo nueva y ya a principios de los aos 80 aparec los
primeros nan trabajos de investigacin.oCampo de Information
Retrieval y Document Retrieval. El xito de Internet ha provocado
que se aplique a lae recuperacin de hipertexto. o Bsqueda
hubrida.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas
de Spreading Activation e 26. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Spreading ActivationDenicin o Modelo
GenricoeDenicin: Tcnicas de Spreading Activation o e Las Tcnicas de
Spreading Activation son un mtodo para explorar ee redes semnticas
a partir de un conjunto inicial de conceptos con a determinada
puntuacin asociada.o CaractersticasModelo genrico
extensible.eEjecucin iterativa. oProceso de activacin y
opropagacin. oFigura: Modelo grco del aSpreading Activation. Los
pesos de las relacionessuelen ser valores reales. Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
27. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Spreading ActivationDenicin o Modelo GenricoeDenicin: Tcnicas de
Spreading Activation o e Las Tcnicas de Spreading Activation son un
mtodo para explorar ee redes semnticas a partir de un conjunto
inicial de conceptos con a determinada puntuacin asociada.o
CaractersticasModelo genrico extensible.eEjecucin iterativa.
oProceso de activacin y opropagacin. oFigura: Modelo grco del
aSpreading Activation. Los pesos de las relacionessuelen ser
valores reales. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 28. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Procesos-Modelo Genrico eAjuste previo
(preadjustement) Fase inicial, de carcter opcional. Control sobre
el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderacin inicial de los
conceptos. oPropagacin (spreading )o Fase de expansin 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 nal, tambin opcional. Control de los
conceptos activados.e Ej: Normalizacin de la activacin de los
conceptos.oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 29. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Procesos-Modelo Genrico eAjuste previo
(preadjustement) Fase inicial, de carcter opcional. Control sobre
el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderacin inicial de los
conceptos. oPropagacin (spreading )o Fase de expansin 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 nal, tambin opcional. Control de los
conceptos activados.e Ej: Normalizacin de la activacin de los
conceptos.oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 30. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Procesos-Modelo Genrico eAjuste previo
(preadjustement) Fase inicial, de carcter opcional. Control sobre
el grafo que se va a a explorar. Ej: Ponderacin inicial de los
conceptos. oPropagacin (spreading )o Fase de expansin 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 nal, tambin opcional. Control de los
conceptos activados.e Ej: Normalizacin de la activacin de los
conceptos.oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 31. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Proceso de Propagacin-Modelo Genricooe Grado de
activacin Ii de un nodo nioIi =Oj ji (1)j Ii es el grado de
activacin del nodo ni . o Oj es la salida del nodo nj conectado al
nodo ni . ji es el peso de la asociacin del nodo nj con el nodo ni
. Sio no existe relacin entre el nodo nj y el nodo ni se asume que
o ji = 0. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 32. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Proceso de Propagacin-Modelo Genricooe Grado de
activacin Ii de un nodo nioIi =Oj ji (1)j Ii es el grado de
activacin del nodo ni . o Oj es la salida del nodo nj conectado al
nodo ni . ji es el peso de la asociacin del nodo nj con el nodo ni
. Sio no existe relacin entre el nodo nj y el nodo ni se asume que
o ji = 0. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 33. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Funcin de Activacin-Modelo Genrico o oe
Denicin: Nivel de Activacinoo Ni = f (Ii ) (2) 0 si Ii < i Ni =
f (Ii ) = (3)1 si Ii > ii es el valor de activacin umbral para
i, depende de la o aplicacin.o El grado de activacin Ii de un nodo
ni ir variando. o a Jose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 34. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Funcin de Activacin-Modelo Genrico o oe
Denicin: Nivel de Activacinoo Ni = f (Ii ) (2) 0 si Ii < i Ni =
f (Ii ) = (3)1 si Ii > ii es el valor de activacin umbral para
i, depende de la o aplicacin.o El grado de activacin Ii de un nodo
ni ir variando. o a Jose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione 35. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Activacin de forma grcao a Figura: Activacin de
conceptos en Spreading Activation. oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 36.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Restricciones I-Modelo GenricoeDenicin:
Restriccin de Distancia o o La distancia del nodo nj al nodo ni ,
dji , en una red conceptual es el nmero m unimo de vrtices que
deben recorrerse para llegar dele nodo nj al ni .Denicin:
Restriccin de Caminooo El camino seguido por la activacin desde un
nodo puede sero guiado atendiendo a los pesos y a las etiquetas de
las relaciones.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 37. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Restricciones I-Modelo GenricoeDenicin:
Restriccin de Distancia o o La distancia del nodo nj al nodo ni ,
dji , en una red conceptual es el nmero m unimo de vrtices que
deben recorrerse para llegar dele nodo nj al ni .Denicin:
Restriccin de Caminooo El camino seguido por la activacin desde un
nodo puede sero guiado atendiendo a los pesos y a las etiquetas de
las relaciones.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 38. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Restricciones II-Modelo Genrico eDenicin:
Restriccin de Mltiples salidas(Fan-Out)oou Un nodo ni ser activado
con el valor correspondiente Ii si sua grado de salida (Mltiples
salidas(Fan-Out)), gi , el nmero deu u arcos que salen de ni , es
inferior una a constante umbral .Denicin: Restriccin de Umbral de
Activacinooo Un nodo ni ser propagado sii su valor de activacin, Ii
, es mayor a o que una constante umbral de activacin .oJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 39. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Spreading ActivationDenicin o Restricciones II-Modelo
Genrico eDenicin: Restriccin de Mltiples salidas(Fan-Out)oou Un
nodo ni ser activado con el valor correspondiente Ii si sua grado
de salida (Mltiples salidas(Fan-Out)), gi , el nmero deu u arcos
que salen de ni , es inferior una a constante umbral .Denicin:
Restriccin de Umbral de Activacinooo Un nodo ni ser propagado sii
su valor de activacin, Ii , es mayor a o que una constante umbral
de activacin .oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 40. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationDenicin o Spreading Activation Figura: Ejemplo de
propagacin/activacin. oo Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 41. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Punto de partida
para Spreading ActivationObjetivo 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 serasa cualquier base de conocimiento
representable en forma de grafo. Cada nodo ni es un concepto ci de
la ontolog a. El arco ji una relacin semntica entre los conceptos
cj y ci . o a La terminacin del algoritmo ofrece como resultado el
o conjunto de pares ordenados (ni , Ii ) que forman Qsem .Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 42. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading
Activation o Punto de partida para Spreading ActivationObjetivo
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 serasa cualquier
base de conocimiento representable en forma de grafo. Cada nodo ni
es un concepto ci de la ontolog a. El arco ji una relacin semntica
entre los conceptos cj y ci . o a La terminacin del algoritmo
ofrece como resultado el o conjunto de pares ordenados (ni , Ii )
que forman Qsem .Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 43. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Distancia)Denicin: Restriccin de
Distanciaoo Nodos alejados del ncleo de activacin deben ser
penalizados.u o Distancia. Utilizamos una funcin decreciente de
degradacin.ooFuncin de Degradacin h0oo Funcin identidad.o Oj = h0
(Ij ) = Ij(4)Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 44. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Distancia)Denicin: Restriccin de
Distanciaoo Nodos alejados del ncleo de activacin deben ser
penalizados.u o Distancia. Utilizamos una funcin decreciente de
degradacin.ooFuncin de Degradacin h0oo Funcin identidad.o Oj = h0
(Ij ) = Ij(4)Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 45. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Distancia)Funcin de Degradacin h1 oo
Degrada aquellos conceptos que se alejan del ncleo de u activacin y
premia cun cerca est un concepto de los nodos oae originales. Sea
la distancia dj , donde dj = min{dlj : nl }:IjOj = h1 (Ij , dj ) =
(5) djFuncin de Degradacin h2o o Se basa en la cantidad de
iteraciones k que se han ejecutado:IjIj Oj = h2 (Ij , k) = (1 + )
exp( ).(6)k k Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 46. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Distancia)Funcin de Degradacin h1 oo
Degrada aquellos conceptos que se alejan del ncleo de u activacin y
premia cun cerca est un concepto de los nodos oae originales. Sea
la distancia dj , donde dj = min{dlj : nl }:IjOj = h1 (Ij , dj ) =
(5) djFuncin de Degradacin h2o o Se basa en la cantidad de
iteraciones k que se han ejecutado:IjIj Oj = h2 (Ij , k) = (1 + )
exp( ).(6)k k Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 47. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Camino yActivacin)o Denicin:
Restricciones de Camino y Activacino o El camino de propagacin ser
guo a ado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinarn el
valor de activacin.a oPonderacin de las relaciones o El experto de
dominio deber establecer la importancia (peso) ya rango de las
relaciones de la ontolog (grafo).a Ej: Superclase= 0,5,
esCompetenciaDe=0,5 o default=0,0Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 48.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Camino yActivacin)o Denicin:
Restricciones de Camino y Activacino o El camino de propagacin ser
guo a ado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinarn el
valor de activacin.a oPonderacin de las relaciones o El experto de
dominio deber establecer la importancia (peso) ya rango de las
relaciones de la ontolog (grafo).a Ej: Superclase= 0,5,
esCompetenciaDe=0,5 o default=0,0Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 49.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Camino yActivacin)o Denicin:
Restricciones de Camino y Activacino o El camino de propagacin ser
guo a ado por las relaciones: etiquetas o pesos que determinarn el
valor de activacin.a oPonderacin de las relaciones o El experto de
dominio deber establecer la importancia (peso) ya rango de las
relaciones de la ontolog (grafo).a Ej: Superclase= 0,5,
esCompetenciaDe=0,5 o default=0,0Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 50.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Mltiples Salidasuy Activacin)oDenicin:
Restricciones de Mltiples Salidas y Activacin ouo Se propagarn los
nodos con un m a nimo valor de activacin. Nodos o altamente
conectados no deber activarse, ruido en losan resultados.Otras
Restricciones Slo se propagarn un nmero determinado de
conceptos.oauJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 51. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Restricciones
para Spreading Activation (Mltiples Salidasuy Activacin)oDenicin:
Restricciones de Mltiples Salidas y Activacin ouo Se propagarn los
nodos con un m a nimo valor de activacin. Nodos o altamente
conectados no deber activarse, ruido en losan resultados.Otras
Restricciones Slo se propagarn un nmero determinado de
conceptos.oauJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 52. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Ampliacin de
Restricciones para Spreading ActivationoDenicin: Contexto de
Activacin o o Dado un contexto de activacin con URI (Cns ), slo se
propagarn o oa los conceptos con URI (Curi ) pertenecientes a ese
contexto.Denicin: Tiempo de Activacin o o El algoritmo slo se
ejecutar durante un tiempo t de activacin oao determinado.Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 53. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Spreading ActivationPersonalizacin de Spreading
Activation o Ampliacin de Restricciones para Spreading
ActivationoDenicin: Contexto de Activacin o o Dado un contexto de
activacin con URI (Cns ), slo se propagarn o oa los conceptos con
URI (Curi ) pertenecientes a ese contexto.Denicin: Tiempo de
Activacin o o El algoritmo slo se ejecutar durante un tiempo t de
activacin oao determinado.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 54. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Recompensa de
Caminos en Spreading ActivationFigura: Premiando caminos Spreading
Activation. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 55. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationPersonalizacin de Spreading Activation o Ejemplo de
Recompensa de Caminos en SpreadingActivation Figura: Ejemplo de
Recompensa en Spreading Activation. Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 56.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationImplementacino Implementacin de Spreading Activationo
Consideraciones iniciales Consiste en construir dos conjuntos de
conceptos que guardan informacin sobre el estado del
algoritmo.oDcom es el conjunto de conceptos de la red semntica. a (
Qsem ). Conjunto de conceptos inicialmente activados. cjk es un
concepto propagado en la iteracin k-sima (a partir oe de l se
activan otros conceptos). ek ji es el peso de la relacin por la que
se propaga el algoritmoo desde cjk hasta ci en la iteracin k-sima.
o e Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activation e 57. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Spreading ActivationImplementacino
Implementacin de Spreading Activationo Consideraciones iniciales
Consiste en construir dos conjuntos de conceptos que guardan
informacin sobre el estado del algoritmo.oDcom es el conjunto de
conceptos de la red semntica. a ( Qsem ). Conjunto de conceptos
inicialmente activados. cjk es un concepto propagado en la iteracin
k-sima (a partir oe de l se activan otros conceptos). ek ji es el
peso de la relacin por la que se propaga el algoritmoo desde cjk
hasta ci en la iteracin k-sima. o e Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 58.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Spreading
ActivationImplementacino Conjuntos de Implementacin oDenicin:
Conjunto de Conceptos Activadoso El conjunto A representa el
conjunto de conceptos activados candidatos a ser propagados. A0 =
(7)Ak = (Ak1 {ci : ci /ji > 0}) {G k } k (8)Denicin: Conjunto de
Conceptos Propagadoso El conjunto G representa el conjunto de
conceptos propagados.G0 = (9) kk1G =G {cjk }(10) Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
59. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Spreading ActivationImplementacino Conjuntos de Implementacin
oDenicin: Conjunto de Conceptos Activadoso El conjunto A representa
el conjunto de conceptos activados candidatos a ser propagados. A0
= (7)Ak = (Ak1 {ci : ci /ji > 0}) {G k } k (8)Denicin: Conjunto
de Conceptos Propagadoso El conjunto G representa el conjunto de
conceptos propagados.G0 = (9) kk1G =G {cjk }(10) Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
60. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Spreading ActivationImplementacino Pseudocdigo para Spreading
Activation oData: = Result: G = A ; G ; while A = AND card(G) <
Gm AND Nk Nm do n nnk extraer (A);G {nk } G;while ni /wki > 0
doNi Ni + wki Nk ;A ({ni } A) G;end end return G;Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
61. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Spreading ActivationCasos de Uso Casos de Uso de Spreading
Activation Aplicaciones Bsqueda Semntica (huabrida). Servicios Web
Semnticos (proceso de descubrimiento).a Clasicaciones estndar de
productos. a Contextualizacin.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 62. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
Activation Consideraciones Generales Metodolog de desarrollo:
Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea Entorno
tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del proyecto a
travs de SourceForge,o e http://sf.net/projects/ontospread. Gestin
del desarrollo: Maven, Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas:
Patrones de Diseo, Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 63. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading Activation Consideraciones
Generales Metodolog de desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin
de mtodos giles.oea Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc.
o Gestin del proyecto a travs de SourceForge,o e
http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven,
Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo,
Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 64.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de
desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea
Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del
proyecto a travs de SourceForge,o e
http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven,
Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo,
Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 65.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de
desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea
Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del
proyecto a travs de SourceForge,o e
http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven,
Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo,
Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 66.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de
desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea
Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del
proyecto a travs de SourceForge,o e
http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven,
Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo,
Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 67.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading Activation Consideraciones Generales Metodolog de
desarrollo: Extreme Programming.a Utilizacin de mtodos giles.oea
Entorno tecnolgico: Java, Jena, XML, JAXB, etc. o Gestin del
proyecto a travs de SourceForge,o e
http://sf.net/projects/ontospread. Gestin del desarrollo: Maven,
Subversion, LTEX.o ABuenas prcticas: Patrones de Diseo,
Refactoring, Pruebasan unitarias, etc.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 68.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diseo de Spreading
Activationn Objetivo Diseo de un API para las tcnicas de SA. No slo
implementar el neo algoritmo bsico.aEscalable. Flexible.
Extensible. Ortogonal. Expresivo. ...Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 69.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Componentes
ListadoAcceso a los datos del grafo. Independencia de la fuente
dedatos. Manejo de las restricciones: cmo expresar, evaluar y
aplicar o las restricciones. Estrategias de control: seleccin de
concepto a propagar,o parada del algoritmo o puntos de control.
Proceso genrico de las tcnicas de SA.e e Ejecucin, control de las
iteraciones y condiciones de paradao del algoritmo. Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 70. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon
Diagrama de Componentes Ver Documento No 2-Diseo pg. 18.n aFigura:
Diagrama general SA. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 71. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo del Algoritmon Acceso a Datos I Prctica a Patrones
de diseo Data Access Object y Transfer Object. JAXB, n modelado de
un lenguaje interno en XMLIdenticacin de recursos.o Acceso a los
recursos: chero, base de datos. Independencia del lenguaje de
representacin: OWL, RDF, o WSML, etc. Denicin de las operaciones
necesarias para SA: obtener o descripcin de concepto, obtener
relaciones, etc.o Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 72. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo del Algoritmon Diagrama Acceso a DatosVer Documento
No 2-Diseo pg. 20.n aFigura: Diagrama de Acceso a Datos (ontolog
as).Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activation e 73. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del
Algoritmon Lenguaje Interno < 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>< 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 Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activation e 74. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del
Algoritmon Restricciones y EstrategiasPrctica a Patrones de diseo:
Strategy, Composite y Visitor. nUna estrategia (seleccin, parada u
otras) est sometida aoa restricciones. Una restriccin puede ser
simple o compuesta.o La evaluacin de las restricciones debe ser
automtica. Por oa ejemplo si la restriccin se cumple.oJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 75. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon
Diagrama de Restricciones y EstrategiasVer Documento No 2-Diseo pg.
19.n a Figura: Diagrama general de restricciones SA.Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 76. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon
Proceso Genrico y Ejecucin eo Prctica a Patrones de Diseo: Template
Method e Iterator. nInterfaces para los procesos genricos de
Spreading Activation. e Plantillas de llamadas a mtodos en los
procesos. e Estado del algoritmo, informacin, concentrada en un
slooo objeto. Ejecucin del algoritmo en forma de reproductor
(primero,o ultimo, siguiente, anterior). Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 77.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading ActivationDiseo del Algoritmon Diagrama Proceso
Genrico y Ejecucineo Ver Documento No 2-Diseo pg. 21.n aFigura:
Diagrama de Proceso SA.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 78. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Diseo de un Entorno de
Pruebas para SpreadingnActivationObjetivo Herramienta para realizar
conjuntos de prueba en lote de forma automtica y obtener un informe
de los resultados. aY tambin...e Servir como implementacin de
referencia de un cliente del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 79.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Diseo de un
Entorno de Pruebas para SpreadingnActivationObjetivo Herramienta
para realizar conjuntos de prueba en lote de forma automtica y
obtener un informe de los resultados. aY tambin...e Servir como
implementacin de referencia de un cliente del API SA. oJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 80. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Entorno
de Pruebasn Conguracin a expresaro Base de conocimiento, cheros de
ontolog as. Pesos de relaciones. Conguracin de conceptos iniciales.
o Seleccin de la funcin de activacin.o o o Conguracin de
restricciones. oSolucin propuesta o Vocabulario XML personalizado
diseado con XML-Schema y el n patrn Extensible Content Model e
interpretado con el apoyo de o JAXB. Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 81.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo
de Spreading ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Ejemplo de
Restriccin en XMLo < 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 >< i n i t>0 . 3 i n
i t>0 . 1 s t e 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 Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 82. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo de un Entorno de Pruebasn Diagrama IntrpreteeVer
Documento No 2-Diseo pg. 29.n aFigura: Diagrama Intrprete de
Tests.e Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas
de Spreading Activation e 83. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un
Interfaz Grcon a Diseo de un Interfaz Grco para Spreading
Activationn a Objetivo Visualizacin y depuracin grca de Spreading
ActivationooaY tambin... e Servir como implementacin de un cliente
del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 84. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Diseo de un Interfaz Grco
para Spreading Activationn a Objetivo Visualizacin y depuracin grca
de Spreading ActivationooaY tambin... e Servir como implementacin
de un cliente del API SA. oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 85. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Tecnolog y Operaciones del
Interfaz Grcoa aOperacionesConguracin de un procesooTecnologade
SA.Entorno grco interactivo:a Ver: descripcin de unoSWT.concepto,
conceptoAPI para la representacino propagado, etc.elegante de
grafos: Visualizacin del estado del oJpowerGraph.algoritmo.Ejecucin
en forma de oreproductor. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 86. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Tecnolog y Operaciones del
Interfaz Grcoa aOperacionesConguracin de un procesooTecnologade
SA.Entorno grco interactivo:a Ver: descripcin de unoSWT.concepto,
conceptoAPI para la representacino propagado, etc.elegante de
grafos: Visualizacin del estado del oJpowerGraph.algoritmo.Ejecucin
en forma de oreproductor. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 87. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a Pantalla Descripcin de
ConceptooFigura: Descripcin Grca de un Concepto. oaJose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
88. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Desarrollo de Spreading ActivationDiseo de un Interfaz Grcon a
Pantalla Ejecucin GrcaoaFigura: Ejecucin Grca. oaJose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
89. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino Implementacino 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 descripcin de conceptos.o Prueba de
ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas
de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas
5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo
acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 90. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationImplementacino Implementacino 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 descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso
mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o
Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API
para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 91. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino
Implementacino 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 descripcin de conceptos.o
Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player
). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo
fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y
bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 92. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationImplementacino Implementacino 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 descripcin de conceptos.o Prueba de ejecucin del proceso
mediante los reproductoreso (Player ). Mtricas de cdigo fuente.e o
Nmero total de lu neas de cdigo fuente netas 5272, slo delo o API
para SA. Cdigo con alta cohesin y bajo acoplamiento.ooJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 93. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Desarrollo de Spreading ActivationImplementacino
Implementacino 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 descripcin de conceptos.o
Prueba de ejecucin del proceso mediante los reproductoreso (Player
). Mtricas de cdigo fuente.e o Nmero total de lu neas de cdigo
fuente netas 5272, slo delo o API para SA. Cdigo con alta cohesin y
bajo acoplamiento.ooJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 94. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationImplementacino Mtricas de Cdigo Fuente e o Algunas
Mtricas e Tipo Valor Ambito LCOM 0,18 (1) Clase CE 1,976 (5)Paquete
CA 6,524 (48) Paquete VG 1,297 (10) Mtodo e MLOC 4,05 (88)Mtodo e
RMD0,32 (1) PaqueteJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 95. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Desarrollo de Spreading
ActivationImplementacino Mtricas de Progreso eProgreso Ms de 700
commits. aFigura: Progreso del desarrollo SA. Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
96. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading Activation Pruebas
para Spreading ActivationObjetivo Validacin del algoritmo,
comprobacin de que el algoritmo o o termina con las
restricciones.Objetivo Denir un proceso de renamiento de las
tcnicas de Spreadinge Activation.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 97.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading Activation Pruebas para
Spreading ActivationObjetivo Validacin del algoritmo, comprobacin
de que el algoritmo o o termina con las restricciones.Objetivo
Denir un proceso de renamiento de las tcnicas de Spreadinge
Activation.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 98. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de
Renamiento de Spreading ActivationValidacin del Algoritmoo
Validacin del algoritmo de Spreading Activationo Mtodo e Probar la
ejecucin del algoritmo con cada una de las restriccioneso por
separado.1 Mnimo valor de activacin. o 2 Mximo nmero de
conceptos.au 3 Mnimo nmero de conceptos a propagar u 4 Contexto. 5
Tiempo. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas
de Spreading Activation e 99. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading
ActivationValidacin del Algoritmoo Validacin del algoritmo de
Spreading Activationo Mtodo e Probar la ejecucin del algoritmo con
cada una de las restriccioneso por separado.1 Mnimo valor de
activacin. o 2 Mximo nmero de conceptos.au 3 Mnimo nmero de
conceptos a propagar u 4 Contexto. 5 Tiempo. Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
100. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationValidacin
del Algoritmoo Tabla Ejemplo de Validacin del algoritmo de
Spreading oActivationTotal Total de conceptos iniciales 2 Total de
conceptos propagados2775 Total de conceptos activados 2775Conceptos
Propagados (Finales) URIValor #OutputSynonym 227492,17
#LibroDeRegistroYControl 40028,50Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 101.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 102.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 103.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 104.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 105.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 106.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 107.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Metodolog de Prueba y Renamiento a1
Utilizar una ontolog conocida. a 2 Denir posibles conjuntos de
conceptos de entrada. 3 Ajustar los pesos en las relaciones segn
importancia.u 4 Iterar sobre las distintas restricciones,
combinndolas y a variando sus valores. 5 Aadir las tcnicas de
recompensa.ne 6 Valorar nuevas funciones de activacin (degradacin).
oo 7 Repetir pasos 1-6 hasta obtener conjuntos de salida vlidosa
(con sentido respecto al conjunto de entrada), para extender la
conguracin como buena para el dominio.oJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 108.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Patrones de Control de Spreading
ActivationFigura: Patrones de Control de Spreading Activation.Jose
Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 109. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading
ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Diseo del
experimento InOntolog del Proyecto BOPA (debe ser un dominioa
conocido). Pesos de las relaciones, valor por omisin. o Conjunto de
conceptos iniciales. #EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0.
#Vacaciones con valor inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones
h1 y h2 .oo Recompensa de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 110.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del
Proyecto BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las
relaciones, valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales.
#EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor
inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa
de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 111. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de
Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para
Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto
BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones,
valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales.
#EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor
inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa
de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 112. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de
Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para
Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto
BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones,
valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales.
#EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor
inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa
de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 113. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de
Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para
Spreading Activation Diseo del experimento InOntolog del Proyecto
BOPA (debe ser un dominioa conocido). Pesos de las relaciones,
valor por omisin. o Conjunto de conceptos iniciales.
#EmpleadoDeFincas con valor inicial 1,0. #Vacaciones con valor
inicial 1,0. Funcin de degradacin, funciones h1 y h2 .oo Recompensa
de caminos.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 114. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y Proceso de
Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento para
Spreading Activation Diseo del experimento IIn Restricciones para
las pruebasTipo ValorMnimo valor de activa- 0.3cinoMnimo nmero de
con- 0uceptosMximo nmero de con- 15a uceptosTiempo de
propagacino0Contexto DEFAULT (0) Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 115.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Tabla de Resultados sin Renamiento
IMtricas globales e Total de conceptos iniciales 2 Total de
conceptos propagados15 Total de conceptos activados 91 Valor de
activacin ms altooa39 Camino de propagacin ms profundoo a 5 Tiempo
de propagacino 0 Funcin de degradacino o h1 Recompensa NoJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 116. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading
ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Tabla de
Resultados sin Renamiento II Conceptos Propagados (Finales)
#ParticularComunidad 39,0 #Propietario 27,0 #AgenteComunidad 19,5
#ObjetoFisicoComunidad 14,5 #BienInmueble13,75Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
117. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de
Renamiento para Spreading Activation Renamiento de Spreading
Activation Utilizar pesos en las relaciones. Seguir los pasos de la
metodolog a. Ajustar a patrones de control. Vericar resultados:
mbito, conceptos propagados ya activados.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 118.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Pruebas y
Proceso de Renamiento de Spreading ActivationProceso de Renamiento
para Spreading Activation Tabla de Resultados con Renamiento I
Mtricas globales eTotal de conceptos iniciales 2Total de conceptos
propagados5Total de conceptos activados 35Valor de activacin ms
alto oa1,23Camino de propagacin ms profundo o a 3Tiempo de
propagacino 20Funcin de activacin o o h1Recompensa SiJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 119. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Pruebas y Proceso de Renamiento de Spreading
ActivationProceso de Renamiento para Spreading Activation Tabla de
Resultados con Renamiento IIConceptos Propagados
(Finales)#Vacaciones1,23#EmpleadoDeFincas1,05#Contratado0,67#ContratoLaboral
0,6#ElementoDeContratoLaboral 0,5Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 120.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Conclusiones Conclusiones sobre las tcnicas de Spreading
Activatione 1 Destacan por su exibilidad, extensibilidad y
modularidad. 2 Los campos de aplicacin 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: Denir objetivos,
alcance y entorno tecnolgico. o Establecer buenas prcticas de
planicacin, gestin, desarrolloa oo y prueba. Seguir una metodolog
de trabajo.a Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 121. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione ConclusionesFuturas L neas
de Trabajo Futuro Spreading Activation Renamiento por el uso de la
metodolog de prueba y de las a tcnicas. e Denicin de nuevas
funciones de degradacin, restricciones, o o etc. Algoritmo de
aprendizaje para generar conguraciones del algoritmo. Nuevas
medidas de activacin relativas a instancias comoo Cluster Measure,
Specity Measure. Estudio y validacin de la aplicacin de estas
tcnicas en o o e nuevos escenarios. Promocin pblica del API y de
las herramientas: env ao u o listas de correo, publicaciones, etc.
Obtener realimentacin de o usuarios. Otras de carcter funcional:
refactoring, tutoriales, a visualizacin, etc.oJose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
122. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Activacin de Conceptos en Ontolog mediante o as el algoritmo de
Spreading ActivationDirector: Jos Emilio Labra Gayo e Co-Director:
Diego Berrueta MuoznJose Mar Alvarez RodraguezProyecto Fin de
Carrera No 1072029Escuela Politcnica Superior de Ingenier Gijn ea o
Universidad de Oviedo5 de Noviembre de 2007Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
123. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oDemostracino DemostracinoJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 124.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oPresupuesto PresupuestoCaptuloSubtotal1. Aplicaciones
informticas a 266,96 e2, Bienes, equipos y servicios informticos
a740 e3. Consumibles 6,84 e4. Investigacino 28250 e5. Desarrollo
del prototipo9650 e6. Entrega del proyecto54 eTOTAL 38967,8 e Total
(con impuestos): 45202,64 eJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 125. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oMotivacino El
Proyecto BOPABuscador semntico sobre el Bolet Ocial del Principado
dean Asturias. Con los siguientes objetivos: 1 Analizar la
estructura del BOPA y la tipolog de documentos a que la
constituyen. 2 Superar la barrera lxica entre el vocabulario del
BOPA y el e lxico de entrada al sistema de los usuarios.e 3 Aadir
conocimiento al motor de bsqueda para completar la n u falta de
informacin de los ciudadanos acerca de la estructura o de la
administracin pblica y del sistema normativo y o u legislativo.
Iniciativa e-Asturias 2007. Supervisin del Departamento de
Informtica y Filolog de laoaa Universidad de Oviedo. Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 126. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oMotivacino Modelo de bsqueda uFigura:
Aplicando Spreading Activation en el Proyecto Bopa.Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
127. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oWeb Semntica a No es Web Semntica a Tim Berners-Lee
insiste en que la Web Semntica no esa inteligencia articial: Por
qu? e El concepto de documento entendible por una mquina no implica
a algn tipo de inteligencia articial mgica que permita a lasua
mquinas comprender el farfullar de los humanos. Slo indica una a o
habilidad de la mquina para resolver un problema bien denido a a
base de realizar operaciones bien denidas sobre unos datos bien
denidos. En vez de pedir a las mquinas que entiendan nuestro a
lenguaje, se le pedir a la gente que haga un esfuerzo extra.a Jose
Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 128. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oWeb Semntica a Arquitectura para la Web
SemnticaaFigura: Arquitectura Web Semnticaa Figura: Arquitectura
Web Semnticaa2002. 2005.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 129. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oOntolog as
Componentes de las ontologasConceptos: entidad que se puede
describir, un identicador unico, posee diferentes atributos y
establece relaciones con otros conceptos.Relaciones: interaccin
entre conceptos de un dominio. o Funciones: relaciones en las
cuales el elemento n-simo es unico epara los n 1 anteriores.
Axiomas: modelan verdades que siempre se cumplen en elmodelo.
Instancias: representan realizaciones especcas de un dominio. Jose
Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 130. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oOntolog as Ventajas de UsoM nimo
compromiso.Claridad.Diversicacin.oCompletitud.Estandarizacin.
oCoherencia.Granularidad.Extensibilidad....Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
131. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oOntolog as Ejemplo de concepto descrito con SKOS
Figura: Concepto expresado en SKOS-Core. Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 132.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Servicios Web
Semnticos a Denicino Recursos software auto descritos y contenidos
que pueden ser publicados, descubiertos y compuestos para ser
ejecutados en un entorno web de forma automtica.a Figura: Evolucin
Servicios Web.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 133. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog
Semntica y Aplicacionesa a Procesos en los Servicios Web Semnticos
aPublicacin: hace disponible la descripcin de la capacidad del o o
servicio. Descubrimiento: localiza los servicios que pueden atender
a un determinado objetivo.Seleccin: de los servicios descubiertos
escoge el ms apropiado. oa Composicin: combinacin de servicios para
atender a un objetivo.ooMediacin: resolucin de conictos (datos o
procesos) que o o pueden surgir en la combinacin de servicios. o
Ejecucin: invocacin del servicio.o oOtros: monitorizacin,
compensacin, etc. o oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 134. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oTecnolog
Semntica y Aplicacionesa a Clasicaciones Estndares de
ProductosaDenicino Instrumentos claves de estandarizacin. Bases de
conocimiento o consensuadas. Catlogo unicado en un determinado
contexto. a Ej: UNSPSC, e@Class, RossetaNet o CPV Disponibles en
distintos formatos MSExcel, PDF, HTML, etc. Acceso pblico y en
algunos casos explotacin restringida . uoJose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 135.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oTecnolog Semntica y Aplicacionesa a Contextualizacin
oTcnicae Los contenidos servidos u ofertados por una aplicacin
pueden o o deber variar segn las caracteranusticas del
usuario.Personalizacino Adaptacin de una aplicacin segn un perl:oo
u De aplicacin para el usuario, tipo Mozilla-Firefox (plugins, o
vistas, etc.). De usuario para la aplicacin, caracterosticas
personales de acuerdo a unos criterios prejados que la aplicacin
maneja y o utiliza para controlar la interaccin con el
usuario.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas
de Spreading Activation e 136. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Demostracin oTecnolog Semntica y
Aplicacionesa a Contextualizacin oTcnicae Los contenidos servidos u
ofertados por una aplicacin pueden o o deber variar segn las
caracteranusticas del usuario.Personalizacino Adaptacin de una
aplicacin segn un perl:oo u De aplicacin para el usuario, tipo
Mozilla-Firefox (plugins, o vistas, etc.). De usuario para la
aplicacin, caracterosticas personales de acuerdo a unos criterios
prejados que la aplicacin maneja y o utiliza para controlar la
interaccin con el usuario.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 137. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Complejidad de Spreading Activation ITemporal Ejecucin
iterativa, T (n) = N.o T (n) = K C N K , nmero de operaciones
elementales a realizar para evaluaru las restricciones. C , nmero
de operaciones elementales en la activacin de unuo concepto. N, el
nmero de conceptos mximo de conceptos a propagar. uaJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 138. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oSpreading Activation Complejidad de
Spreading Activation II Espacial O(2 N) nimo para ejecutar el
algoritmo G y 2, nmero de conjuntos m u A. N unin del nmero de
conceptos iniciales,propagados y ou activados. En general, O(K N)
con K nmero de listas en los que puede u aparecer un concepto Ni
.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activation e 139. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Demostracin oSpreading Activation Cluster
Measure Denicinoni=1 nijkW (Cj , Ck ) = n(11) i=1 nijEl valor nij
es 1 si el concepto Cj est relacionado con ela concepto Ci , 0 en
otro caso. El valor nijk es 1 si los conceptos Cj y Ck estn
relacionadosa con el concepto Ci , 0 en otro caso. Porcentaje de
conceptos relacionados que tienen en comn Cj u y Ck . Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 140. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oSpreading Activation Specity Measure
Denicino1W (Cj , Ck ) = (12) nkEl valor nk es igual al nmero de
relaciones que tienen comou destino el nodo k. El peso de la
relacin es inversamente proporcional al nmeroou de relaciones con
el concepto Ck . Si pocos conceptos del tipo Cj estn relacionados
con Ck entonces el peso de la relacin, a o W (Cj , Ck ), entre Cj y
Ck ser alto (la relacin es muyao importante y poco comn), en caso
contrario ser bajo.uaJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 141. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Patrones de Control de Spreading ActivationPropagacin
ascendente o generalista, premiar la activacin oo de conceptos ms
genricos que el actual. Ms peso a la a ea relacin superclase o
Propagacin descendente o espec oca, premiar la activacin o de
conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la a relacin
subclase. o Propagacin nominal o de individuales, activacin las o o
instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin ser ao instancia.
Propagacin relacional o transversal, la activacin deo o conceptos
conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
142. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oSpreading Activation Patrones de Control de Spreading
ActivationPropagacin ascendente o generalista, premiar la activacin
oo de conceptos ms genricos que el actual. Ms peso a la a ea
relacin superclase o Propagacin descendente o espec oca, premiar la
activacin o de conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la
a relacin subclase. o Propagacin nominal o de individuales,
activacin las o o instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin
ser ao instancia. Propagacin relacional o transversal, la activacin
deo o conceptos conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 143. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oSpreading Activation Patrones de Control
de Spreading ActivationPropagacin ascendente o generalista, premiar
la activacin oo de conceptos ms genricos que el actual. Ms peso a
la a ea relacin superclase o Propagacin descendente o espec oca,
premiar la activacin o de conceptos ms espec a cos que el actual.
Ms peso a la a relacin subclase. o Propagacin nominal o de
individuales, activacin las o o instancias de los conceptos. Ms
peso a la relacin ser ao instancia. Propagacin relacional o
transversal, la activacin deo o conceptos conectados a travs de
cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 144. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Patrones de Control de Spreading ActivationPropagacin
ascendente o generalista, premiar la activacin oo de conceptos ms
genricos que el actual. Ms peso a la a ea relacin superclase o
Propagacin descendente o espec oca, premiar la activacin o de
conceptos ms espec a cos que el actual. Ms peso a la a relacin
subclase. o Propagacin nominal o de individuales, activacin las o o
instancias de los conceptos. Ms peso a la relacin ser ao instancia.
Propagacin relacional o transversal, la activacin deo o conceptos
conectados a travs de cierta relacin R. eoJose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
145. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oSpreading Activation Cient cas I En cuanto a la
aplicacin dentro del Proyecto BOPA, una obsqueda semntica se debe
basar en el razonamiento u ahumano para que pueda tener xito.eLas
tcnicas de Spreading Activation se ajustan eperfectamente, gracias
a su exibilidad, a un enfoque debsqueda h u brido1 .Bases de
conocimiento modulares permiten un tratamientoms ecaz de la
informacin que contienen. a oNo podemos asegurar que una modicacin
del algoritmoomejore todos los casos de aplicacin.o 1Creacin de una
consulta sintctica a partir un conjunto de conceptosoa relacionados
semnticamente.aJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 146. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Cient cas IIAjustar 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 laso restricciones del
algoritmo como: Gm , Nm y wki ,n n depender del renamiento por el
uso. a La restriccin 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 situacin o o concepto. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 147. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Cient cas III No podemos asegurar que la recompensa de
caminos se produzca en cualquier ontolog depender del diseo de
laa,an misma y del proceso de activacin/propagacin.o o Los campos
de aplicacin de estas tcnicas son muy variados, o e pero el xito de
aplicacin depender de la maa de los eoa n desarrolladores en
congurar el proceso de activacin/propagacin. o o No resuelve ningn
problema concreto, pero ayuda a los u algoritmos que si tienen esta
capacidad, enriqueciendo la informacin de entrada mediante el
conocimiento del dominioo del problema.Jose Mar Alvarez Rodraguez
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 148.
Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oSpreading Activation Cient cas IVEl ajuste del
algoritmo es una tarea que debe ser realizada por los expertos de
dominio que modelan la base de conocimiento sobre la que acta
Spreading Activation.u Las tcnicas de Spreading Activation son
aplicables en aquellase aplicaciones que puedan trabajar con cierta
incertidumbre. La activacin y propagacin de instancias es una
operacino oo peligrosa de cara a obtener unos resultados ables con
el algoritmo.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 149. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Ampliaciones de DesarrolloComo en toda aplicacin de
software, el cdigo,o o documentacin, pruebas, etc. puede ser
ampliado y mejorado.o Implementacin de nuevas funciones de
activacin. o o Refactoring de distintas partes del cdigo.o Mejora
de la eciencia y del rendimiento, mediante un proler podemos
establecer dnde est el cuello de botella deloa algoritmo e intentar
mejorar esa parte. Integracin del API en algunos de los IDEs para
ontologo as como Protg o SWOOP.e e Soporte para otros lenguajes de
ontolog como WSML.as Ejecucin multihilo del algoritmo desde
diferentes puntos deo partida. Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 150. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Ampliaciones del Entorno de PruebasPermitir nuevos
formatos de salida como Earl 2 .Lenguaje de expresin de
restricciones ms expresivo. oaImplementar un sistema de iteracin
por los pesos de lasorelaciones, al igual que con las
restricciones.2 Lenguaje para la generacin de evaluaciones e
informes del W3C.o http://www.w3.org/TR/EARL10-Schema/Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 151. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones del
Interfaz Grcoa Mejora de la representacin grca del SA, aadiendo
mayor o an interaccin entre el usuario y el grafo de
representacin.o o Creacin de un editor de las tcnicas SA. o e
Prueba de nuevas API para la representacin de grafos.o Exportacin
del interfaz a Java Web Start.oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 152. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Ampliaciones de Investigacin I oDenicin de una metodolog
completa de ajuste para losoa pesos de las relaciones, funciones de
activacin y restricciones. o Introduccin y prueba de nuevas
restricciones al algoritmo. o Normalizacin de los niveles de
activacin de los conceptos.oo Denicin de mtricas y optimizacin del
rendimientooe o dependiendo de la carga: nmero de clases e
instancias. uJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 153. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Ampliaciones de Investigacin II oUtilizacin de medidas
relativas a instancias (por ejemploo nmero de superclases
compartidas, roles, etc.), para clculosu a en los niveles de
activacin de los conceptos. o Estudio y validacin de la aplicacin
de estas tcnicas en ooe nuevos escenarios. Algoritmo de aprendizaje
automtico para la generacin deao conguraciones estables del proceso
de SA. De esta manera, entrenando el algoritmo con distintas
conguraciones, obtendramos aquella que optimiza el proceso de SA
para un determinado dominio en cuanto a los pesos de las
relaciones, funcin de activacin (parmetro de degradacin) oo oao
combinacin de restricciones. o Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto
Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 154. Proyecto Fin
de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oSpreading
Activation Ampliaciones de Investigacin III oEstudio y momento de
aplicacin (cuando se detecta o al o nal) de nuevos tipos de
recompensa. Evaluacin de nuevas funciones de degradacin. oo
Elaboracin de tcnicas de seleccin de conceptos a propagar,oe o
probablemente basadas en metaheursticas o bsquedas Tab.u u Estudio
de la posible aplicacin del algoritmo como o ayudante de procesos
semi-automticos como el mappinga de ontolog seccin. as, oJose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e 155. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activatione Demostracin oSpreading Activation Ampliaciones de
Investigacin IV o Estudio de la combinacin de SA con otras tcnolog
oo eas propuestas en la Web Semntica como sistemas basados ena
reglas. Elaboracin de trabajos de investigacin con los nuevosoo
avances. Estudio de la aplicabilidad de la utilizacin de medidaso
relativas a instancias como Cluster Measure, Specity Measure o
combinaciones de ambas, en el proceso de activacin/propagacin. o
oJose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activation e 156. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de
Spreading Activatione Demostracin oDesarrollo JAXBFigura:
Arquitectura de JAXB.Jose Mar Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e 157. Proyecto Fin de
Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione Demostracin oDesarrollo
Mtricas de Cdigo Fuente I e o LCOM (Lack of Cohesion of Methods).
Cohesin de una o clase. Si m(A) es el nmero de mtodos que acceden a
unu e atributo A, se calcula media de m(A) para todos los
atributos, se resta el nmero de mtodos m y se divide el resultado
entreue (1 m). Un valor bajo indica clase con alta cohesin o
(preferible) y alto, baja cohesin y se deber dividir en n oa
subclases. (Henderson-Sellers). CE (Eerent Coupling). Nmero de
clases dentro del paqueteu que dependen de clases fuera del
paquete. CA (Aerent Coupling). Nmero de clases fuera del paqueteu
que dependen de clases dentro del paquete.Jose Mar Alvarez
Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activation e
158. Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading Activatione
Demostracin oDesarrollo Mtricas de Cdigo Fuente II e oVG (McCabe
Cyclomatic Complexity). Complejidad ciclomtica. a MLOC (Method
Lines of Code). Nmero de l u neas de cdigo o (limpias) por mtodo.e
RMD (Normalized Distance). |RMA + RMI 1|, este nmerou debe ser
pequeo. Cercano a 0 indica un buen diseo de nn paquetes.Jose Mar
Alvarez Rodraguez Proyecto Fin de Carrera-Tcnicas de Spreading
Activation e