Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction

Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction

Otávio Calaça [email protected]

Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction 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.


Conceitos

URI - Uniform Resource Identifier<http://ubytovanie.atgslovakia.sk/017>

XML - eXtensible Markup Language

SQL - Structured Query Language

<item><codigo>2</codigo>

</item>

SELECT *FROM ITEM WHERE CODIGO = 2


Conceitos

RDF - Resource Description FrameworkSubstantivo, predicado e objeto.N-Triples

Notation 3

ILP - Inductive Logic Programming

<http://ubytovanie.atg-slovakia.sk/017><http://s.ics.upjs.sk/~vanekova/predicates/name>"Nezabudka"

@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 "Nezabudka" ;vv:price "770"^^xsd:integer .


Gráfico RDF


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.


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.


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"200"^^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"0.6"^^xsd:double .


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"0.5"^^xsd:double .

Exemplo de equação para calculo da regra:my_cheap(y)= max(0, 1-(y/500))


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”.


Sistema Indutivo

Aprendizagem baseada em ILP; Consiste em encontrar uma hipótese H tal que:

Exemplo:

Onde:B é o conjunto de fatos base;E+ é o conjunto de exemplos positivos;E- é o conjunto de exemplos negativos.

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) }


Árvore RDF


Referências

Baseado em: Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction, disponível em: klud.ics.upjs.sk/~gursky/papers/2005wda.pdf


FIM

“O maior elogio que uma inovação pode receber é haver quem diga: isto é óbvio.

Por que não pensei nisso antes?” Petter Drucker

Fuzzy RDF in the Semantic Web: Deduction and Induction

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