Uso de lógica difusa como estrategia para evaluar la confianza y accesibilidad de los DataSet publicados en SPARQL Endpoints

Autores/as

  • Jhon Francined Herrera-Cubides 1Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Paulo Alonso Gaona-García Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Carlos Enrique Montenegro-Marín Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Esteban Arias-Caracas Universidad Distrital Francisco José de Caldas
  • Daniel Fernando Mendoza-López Universidad Distrital Francisco José de Caldas

DOI:

https://doi.org/10.18041/1794-4953/avances.1.4737

Palabras clave:

datos abiertos vinculados, lógica difusa, medición de la calidad, SPARQL

Resumen

La web semántica ha proporcionado herramientas como Linked Data, la cual ha permitido adelantar procesos de vinculación de datos abiertos. De cara a la creciente publicación de datos abiertos, se encuentran los retos de calidad de los datos vinculados, requerimientos vitales para el beneficio de los consumidores que deseen utilizar los datos publicados. Para abordar estos retos, se han generado modelos y herramientas
que permiten evaluar la calidad de los datos. Una gran parte de estas herramientas basan su quehacer en la medición de variables haciendo uso de modelos matemáticos tradicionales, restringiendo la valoración misma de la calidad. Este artículo se orienta en proponer un método de evaluación de datos abiertos bajo especificaciones Linked Open Data, publicados en SPARQL Endpoints, mediante la implementación
de un modelo basado en lógica difusa. Este modelo permitirá comparar los modelos tradicionales de evaluación sin la necesidad de restringir los aspectos de calidad con los que se puede medir. Finalmente se presentan los resultados obtenidos y trabajos futuros.

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Publicado

2018-12-28

Cómo citar

Herrera-Cubides, J. F., Gaona-García, P. A., Montenegro-Marín, C. E., Arias-Caracas, E., & Mendoza-López, D. F. (2018). Uso de lógica difusa como estrategia para evaluar la confianza y accesibilidad de los DataSet publicados en SPARQL Endpoints. Avances Investigación En Ingeniería, 15(1), 231-255. https://doi.org/10.18041/1794-4953/avances.1.4737