SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 23
SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
DE INFORMACIÓN
Introducción a la Web
Semántica
Martin I. Pacheco
Mauricio G. Morales Universidad Nacional de Centro - 2010
Agenda
 Introducción
 Evolución de la Web
 Web Semántica
 Etiquetado de la información
 Tecnologías
 Aplicaciones de la Web Semántica
 Twine
 Ubiquity
 Conclusiones
Evolución de la WebProductividadgrupale
individual
Cantidad de grupos y datos
1980-1990
1990-2000
2000-2010
2010-2020
2020-2030
Carpetas, Bases de Datos
Sitios web, email, Directorios
Búsqueda con palabras claves
Etiquetado y Folksonomías
Inteligencia artificial
Búsqueda semántica
Búsqueda por lenguaje natural
World Wide Web
SO Web
Web Semántica
Web Semántica (1)
 Que es y que busca resolver?
 Extiende a la Web actual con metadatos
dotándola de mayor significado -> Web
Semántica.
 Busca optimizar los problemas habituales en
las búsquedas de información.
 Como?
 Clasificar, dotar de estructura y anotar los
recursos con semántica explicita procesable por
maquinas.
Web Semántica (2)
 Tipificación de
Recursos (nodo)
 Relaciones
explícitamente
diferenciadas
Etiquetado de la información (1)
 El objetivo principal del etiquetado de
información es construir una representación
fidedigna del recurso que esta siendo
marcado.
 Este proceso se puede dividir en dos partes:
 El análisis conceptual
 La traducción
 Etiquetado colaborativo tiene diversas líneas:
 Ontologías
 Folksonomías
 Ejemplo
Ontología
Etiquetado de la información (2)
 Ejemplo folksonomía
Etiquetado de la información (3)
Folksonomía vs. Ontología
 Ventajas de la Folksonomía:
 Costo reducido en términos de esfuerzo y tiempo
para los usuarios.
 Refleja el vocabulario de los usuarios.
 Desventaja mas significativa: Sinónimos-
Lunfardo
 Ontología: Escasa interacción del usuario
 Introducción
 Twine ayuda al usuario a navegar descubrir y
compartir contenido acerca de tópicos en los cuales
ellos están interesados
 Twine se construye en una plataforma de
aplicaciones semánticas que combina estándares
W3C para RDF y OWL con procesamiento de
lenguaje natural, análisis estadístico y capacidades
de análisis de grafos
Aplicaciones Web Semántica (1)
 Que busca resolver Twine?
 Auxiliar a los usuarios en sus búsquedas de información
de manera mas productiva manteniendo sus intereses
 Como lo resuelve?
 Conceptos de nivel de aplicación en la plataforma son
definidos ontológicamente: cuentas de usuario, datos de
aplicación y permisos…
 Extracción de datos de Web y varios niveles de ontologías
para trazar un mapa de objetos de datos para ser
subyacentes al significado de la fuente
 por el aporte del editorial humano, Twine puede
agregar y organizar contenido con un nivel alto de
comprensión sutil de los matices y las necesidades
de grupos y temas diferentes
Aplicaciones Web Semántica (2)
Resource Description Framework (RDF)
Permite añadir significado a las paginas o
recursos Web
Se basa en la idea de convertir las declaraciones
de los recursos en expresiones para análisis
semántica
Expresiones de la forma:
tema-predicado-objeto (RDF triples)
tema: el recurso
predicado: propiedad o relación que se desea establecer
acerca del recurso
objeto: valor de la propiedad u otro recurso
Aplicaciones Web Semántica (3)
 En particular, aquí aparece el twine del
libro Jurassic Park y esta es la versión en RDF
Aplicaciones Web Semántica (4)
Aplicaciones Web Semántica (5)
Aplicaciones Web Semántica (6)
Aplicaciones Web Semántica (7)
 Web Ontology Languaje (OWL): Proporciona
un lenguaje para definir ontologías
estructuradas que se pueden usar en
diferentes sistemas.
 Los datos se agrupan en:
 Individuos
 Propiedades
 Axiomas
 Limitaciones
Aplicaciones Web Semántica (8)
 Ontología de las clases de te.
 Sintaxis de OWL2 XML
 <Ontology
ontologyIRI="http://example.com/tea.owl" ...>
<Prefix name="owl"
IRI="http://www.w3.org/2002/07/owl#"/>
<Declaration> <Class IRI="Tea"/>
</Declaration> </Ontology>
Aplicaciones Web Semántica (9)
 El Problema: Enviar un email con la dirección
de restaurante a un amigo
 No puedes agregar un mapa fácilmente
 Solo un link…
 MashUp -> Ubiquity!!!
 Conectar la Web con lenguaje y no palabras
Hipermedia Física
Aplicaciones Web Semántica (10)
Aplicaciones Web Semántica (11)
Aplicaciones Web Semántica (12)
Aplicaciones Web Semántica (13)
 Actualmente los buscadores devuelven
enlaces no relevantes.
 La necesidad de otorgarle mayor significado a
la información conlleva a tener que marcar la
misma con metadatos desembocando en la
Web Semántica.
 ¿Será posible catalogar toda la información
que existe en la red?
Conclusiones

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

PresentacióN De La Tesis
PresentacióN De La TesisPresentacióN De La Tesis
PresentacióN De La Tesis
GEOVAN21
 
Monografia ontologias - Primera Aproximación
Monografia ontologias - Primera AproximaciónMonografia ontologias - Primera Aproximación
Monografia ontologias - Primera Aproximación
Marcos Umaño
 
unidad de aprendizaje 1.
unidad de aprendizaje 1.unidad de aprendizaje 1.
unidad de aprendizaje 1.
Get18
 
Presentacion web semantica
Presentacion web semanticaPresentacion web semantica
Presentacion web semantica
Córdova Ram
 
Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente
Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente
Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente
Paola López
 

La actualidad más candente (20)

Introduccion - Curso Ontologías
Introduccion - Curso OntologíasIntroduccion - Curso Ontologías
Introduccion - Curso Ontologías
 
Conceptualización de hipermedia y etiquetado de la información.
Conceptualización de hipermedia y etiquetado de la información.Conceptualización de hipermedia y etiquetado de la información.
Conceptualización de hipermedia y etiquetado de la información.
 
PresentacióN De La Tesis
PresentacióN De La TesisPresentacióN De La Tesis
PresentacióN De La Tesis
 
Herrramientas
Herrramientas Herrramientas
Herrramientas
 
Monografia ontologias - Primera Aproximación
Monografia ontologias - Primera AproximaciónMonografia ontologias - Primera Aproximación
Monografia ontologias - Primera Aproximación
 
unidad de aprendizaje 1.
unidad de aprendizaje 1.unidad de aprendizaje 1.
unidad de aprendizaje 1.
 
Los recursos de_la_web_2.0_para_el_manejo_de_informacion_academica
Los recursos de_la_web_2.0_para_el_manejo_de_informacion_academicaLos recursos de_la_web_2.0_para_el_manejo_de_informacion_academica
Los recursos de_la_web_2.0_para_el_manejo_de_informacion_academica
 
Ontología cis
Ontología cisOntología cis
Ontología cis
 
Acceso a la información académica
Acceso a la información académicaAcceso a la información académica
Acceso a la información académica
 
Desarrollo orientado a la semántica - Encuentro de la Industria en el Tecnoló...
Desarrollo orientado a la semántica - Encuentro de la Industria en el Tecnoló...Desarrollo orientado a la semántica - Encuentro de la Industria en el Tecnoló...
Desarrollo orientado a la semántica - Encuentro de la Industria en el Tecnoló...
 
Buscadores
BuscadoresBuscadores
Buscadores
 
Charla investigadores
Charla investigadoresCharla investigadores
Charla investigadores
 
Tobias trabajo de fuentes de informatica
Tobias trabajo de fuentes de informaticaTobias trabajo de fuentes de informatica
Tobias trabajo de fuentes de informatica
 
Introducción a los recursos open access
Introducción a los recursos open accessIntroducción a los recursos open access
Introducción a los recursos open access
 
Tema 1 y 2 presencial ucv1
Tema 1 y 2 presencial ucv1Tema 1 y 2 presencial ucv1
Tema 1 y 2 presencial ucv1
 
Tabla recurso web
Tabla recurso webTabla recurso web
Tabla recurso web
 
Karla estrategias de búsqueda de información en la web
Karla estrategias de búsqueda de información en la web   Karla estrategias de búsqueda de información en la web
Karla estrategias de búsqueda de información en la web
 
Presentacion web semantica
Presentacion web semanticaPresentacion web semantica
Presentacion web semantica
 
Participación de la BCN en la Global Legislative Hackathon 2016.
Participación de la BCN en la Global Legislative Hackathon 2016.Participación de la BCN en la Global Legislative Hackathon 2016.
Participación de la BCN en la Global Legislative Hackathon 2016.
 
Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente
Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente
Como Buscar Información en la web de Manera Eficiente
 

Similar a Sistemas de Recomendación de Información - Web Semáctica

Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...
Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...
Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...
Víctor Jesús Hernández
 
TecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNtica
TecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNticaTecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNtica
TecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNtica
Javier Capa
 
Web semantica amt
Web semantica amtWeb semantica amt
Web semantica amt
242011
 
Indización automatizada
Indización automatizadaIndización automatizada
Indización automatizada
Javier Gascón
 
Parte 2. web semantica eva mendez - argentina - 301009
Parte 2. web semantica   eva mendez - argentina - 301009Parte 2. web semantica   eva mendez - argentina - 301009
Parte 2. web semantica eva mendez - argentina - 301009
izrxrzi
 
Web semántica y sus principales características
Web semántica y sus principales característicasWeb semántica y sus principales características
Web semántica y sus principales características
Pollis Morales
 
La Web Semántica y la Oportunidad que Representa
La Web Semántica y la Oportunidad que RepresentaLa Web Semántica y la Oportunidad que Representa
La Web Semántica y la Oportunidad que Representa
Software Guru
 
Web semántica y visiones de la web 3.0
Web semántica y visiones de la web 3.0 Web semántica y visiones de la web 3.0
Web semántica y visiones de la web 3.0
Miguel R. Artacho
 

Similar a Sistemas de Recomendación de Información - Web Semáctica (20)

Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...
Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...
Web Semantica. La nueva Generación de Portales. (Infotec - SemanticWebBuilder...
 
TecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNtica
TecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNticaTecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNtica
TecnologíAs Y Herramientas De La Web SemáNtica
 
Web semantica amt
Web semantica amtWeb semantica amt
Web semantica amt
 
Web semántica 2do comunicacion "A"
Web semántica 2do comunicacion "A"Web semántica 2do comunicacion "A"
Web semántica 2do comunicacion "A"
 
La nuevas tendencias de comunicación con el ciudadano. Estrategia en Web: Por...
La nuevas tendencias de comunicación con el ciudadano. Estrategia en Web: Por...La nuevas tendencias de comunicación con el ciudadano. Estrategia en Web: Por...
La nuevas tendencias de comunicación con el ciudadano. Estrategia en Web: Por...
 
Introducción a la programación de la Web Semántica
Introducción a la programación de la Web Semántica Introducción a la programación de la Web Semántica
Introducción a la programación de la Web Semántica
 
Indización automatizada
Indización automatizadaIndización automatizada
Indización automatizada
 
33022200 Cesar
33022200 Cesar33022200 Cesar
33022200 Cesar
 
Web Semantica Y las Bases de Datos
Web Semantica Y las Bases de DatosWeb Semantica Y las Bases de Datos
Web Semantica Y las Bases de Datos
 
Parte 2. web semantica eva mendez - argentina - 301009
Parte 2. web semantica   eva mendez - argentina - 301009Parte 2. web semantica   eva mendez - argentina - 301009
Parte 2. web semantica eva mendez - argentina - 301009
 
Webmaster20
Webmaster20Webmaster20
Webmaster20
 
Web semántica y sus principales características
Web semántica y sus principales característicasWeb semántica y sus principales características
Web semántica y sus principales características
 
Websemantica2007 1197487057652938 3
Websemantica2007 1197487057652938 3Websemantica2007 1197487057652938 3
Websemantica2007 1197487057652938 3
 
SemanticWebBuilder
SemanticWebBuilderSemanticWebBuilder
SemanticWebBuilder
 
Impacto web
Impacto webImpacto web
Impacto web
 
Desarrollo de aplicaciones 3.0
Desarrollo de aplicaciones 3.0Desarrollo de aplicaciones 3.0
Desarrollo de aplicaciones 3.0
 
La Web Semántica y la Oportunidad que Representa
La Web Semántica y la Oportunidad que RepresentaLa Web Semántica y la Oportunidad que Representa
La Web Semántica y la Oportunidad que Representa
 
Relación de una Web Semántica CIS-UNL
Relación de una Web Semántica CIS-UNLRelación de una Web Semántica CIS-UNL
Relación de una Web Semántica CIS-UNL
 
Introducción a la Web Semántica
Introducción a la Web SemánticaIntroducción a la Web Semántica
Introducción a la Web Semántica
 
Web semántica y visiones de la web 3.0
Web semántica y visiones de la web 3.0 Web semántica y visiones de la web 3.0
Web semántica y visiones de la web 3.0
 

Más de martinp

Extraction and Analysis System of Topics for Software History Reports
Extraction and Analysis System of Topics for Software History ReportsExtraction and Analysis System of Topics for Software History Reports
Extraction and Analysis System of Topics for Software History Reports
martinp
 
IA - Redes Neuronales
IA - Redes NeuronalesIA - Redes Neuronales
IA - Redes Neuronales
martinp
 
Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1
Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1
Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1
martinp
 
The Deep Web
The Deep WebThe Deep Web
The Deep Web
martinp
 

Más de martinp (11)

Evolutionary Computing - Genetic Algorithms - An Introduction
Evolutionary Computing - Genetic Algorithms - An IntroductionEvolutionary Computing - Genetic Algorithms - An Introduction
Evolutionary Computing - Genetic Algorithms - An Introduction
 
Extraction and Analysis System of Topics for Software History Reports
Extraction and Analysis System of Topics for Software History ReportsExtraction and Analysis System of Topics for Software History Reports
Extraction and Analysis System of Topics for Software History Reports
 
IA - Redes Neuronales
IA - Redes NeuronalesIA - Redes Neuronales
IA - Redes Neuronales
 
Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1
Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1
Algoritmos de Planning - Práctico Nro. 1
 
The Deep Web
The Deep WebThe Deep Web
The Deep Web
 
Hofstede’s Cultural Dimensions
Hofstede’s Cultural DimensionsHofstede’s Cultural Dimensions
Hofstede’s Cultural Dimensions
 
Desarrollo de Software Orientado a Aspectos
Desarrollo de Software Orientado a AspectosDesarrollo de Software Orientado a Aspectos
Desarrollo de Software Orientado a Aspectos
 
Patrimonio dell'umanità in Italia
Patrimonio dell'umanità in ItaliaPatrimonio dell'umanità in Italia
Patrimonio dell'umanità in Italia
 
Int. a la Computación Evolutiva - Informe para cursada
Int. a la Computación Evolutiva - Informe para cursadaInt. a la Computación Evolutiva - Informe para cursada
Int. a la Computación Evolutiva - Informe para cursada
 
Software Libre/Código Abierto - Enunciado
Software Libre/Código Abierto - EnunciadoSoftware Libre/Código Abierto - Enunciado
Software Libre/Código Abierto - Enunciado
 
Software Libre/Código Abierto - Informe Final
Software Libre/Código Abierto - Informe FinalSoftware Libre/Código Abierto - Informe Final
Software Libre/Código Abierto - Informe Final
 

Último

Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfProyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
patriciaines1993
 
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
MiNeyi1
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
lupitavic
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
UPTAIDELTACHIRA
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Francisco158360
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
RigoTito
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Fernando Solis
 
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
MiNeyi1
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
EliaHernndez7
 

Último (20)

Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdfProyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
Proyecto de aprendizaje dia de la madre MINT.pdf
 
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdfAbril 2024 -  Maestra Jardinera Ediba.pdf
Abril 2024 - Maestra Jardinera Ediba.pdf
 
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICABIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
BIOMETANO SÍ, PERO NO ASÍ. LA NUEVA BURBUJA ENERGÉTICA
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
6.-Como-Atraer-El-Amor-01-Lain-Garcia-Calvo.pdf
 
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docxPLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
PLAN DE REFUERZO ESCOLAR primaria (1).docx
 
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la InvestigaciónUnidad 3 | Metodología de la Investigación
Unidad 3 | Metodología de la Investigación
 
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdfNUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
NUEVAS DIAPOSITIVAS POSGRADO Gestion Publica.pdf
 
Qué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativaQué es la Inteligencia artificial generativa
Qué es la Inteligencia artificial generativa
 
ACTIVIDAD DIA DE LA MADRE FICHA DE TRABAJO
ACTIVIDAD DIA DE LA MADRE FICHA DE TRABAJOACTIVIDAD DIA DE LA MADRE FICHA DE TRABAJO
ACTIVIDAD DIA DE LA MADRE FICHA DE TRABAJO
 
Dinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes dDinámica florecillas a María en el mes d
Dinámica florecillas a María en el mes d
 
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcciónEstrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
Estrategia de prompts, primeras ideas para su construcción
 
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdfCurso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
Curso = Metodos Tecnicas y Modelos de Enseñanza.pdf
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
 
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
2 REGLAMENTO RM 0912-2024 DE MODALIDADES DE GRADUACIÓN_.pptx
 
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptxMedición del Movimiento Online 2024.pptx
Medición del Movimiento Online 2024.pptx
 
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VSSEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
SEPTIMO SEGUNDO PERIODO EMPRENDIMIENTO VS
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
5.- Doerr-Mide-lo-que-importa-DESARROLLO PERSONAL
 
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
🦄💫4° SEM32 WORD PLANEACIÓN PROYECTOS DARUKEL 23-24.docx
 

Sistemas de Recomendación de Información - Web Semáctica

  • 1. SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN DE INFORMACIÓN Introducción a la Web Semántica Martin I. Pacheco Mauricio G. Morales Universidad Nacional de Centro - 2010
  • 2. Agenda  Introducción  Evolución de la Web  Web Semántica  Etiquetado de la información  Tecnologías  Aplicaciones de la Web Semántica  Twine  Ubiquity  Conclusiones
  • 3. Evolución de la WebProductividadgrupale individual Cantidad de grupos y datos 1980-1990 1990-2000 2000-2010 2010-2020 2020-2030 Carpetas, Bases de Datos Sitios web, email, Directorios Búsqueda con palabras claves Etiquetado y Folksonomías Inteligencia artificial Búsqueda semántica Búsqueda por lenguaje natural World Wide Web SO Web Web Semántica
  • 4. Web Semántica (1)  Que es y que busca resolver?  Extiende a la Web actual con metadatos dotándola de mayor significado -> Web Semántica.  Busca optimizar los problemas habituales en las búsquedas de información.  Como?  Clasificar, dotar de estructura y anotar los recursos con semántica explicita procesable por maquinas.
  • 5. Web Semántica (2)  Tipificación de Recursos (nodo)  Relaciones explícitamente diferenciadas
  • 6. Etiquetado de la información (1)  El objetivo principal del etiquetado de información es construir una representación fidedigna del recurso que esta siendo marcado.  Este proceso se puede dividir en dos partes:  El análisis conceptual  La traducción  Etiquetado colaborativo tiene diversas líneas:  Ontologías  Folksonomías
  • 8.  Ejemplo folksonomía Etiquetado de la información (3)
  • 9. Folksonomía vs. Ontología  Ventajas de la Folksonomía:  Costo reducido en términos de esfuerzo y tiempo para los usuarios.  Refleja el vocabulario de los usuarios.  Desventaja mas significativa: Sinónimos- Lunfardo  Ontología: Escasa interacción del usuario
  • 10.  Introducción  Twine ayuda al usuario a navegar descubrir y compartir contenido acerca de tópicos en los cuales ellos están interesados  Twine se construye en una plataforma de aplicaciones semánticas que combina estándares W3C para RDF y OWL con procesamiento de lenguaje natural, análisis estadístico y capacidades de análisis de grafos Aplicaciones Web Semántica (1)
  • 11.  Que busca resolver Twine?  Auxiliar a los usuarios en sus búsquedas de información de manera mas productiva manteniendo sus intereses  Como lo resuelve?  Conceptos de nivel de aplicación en la plataforma son definidos ontológicamente: cuentas de usuario, datos de aplicación y permisos…  Extracción de datos de Web y varios niveles de ontologías para trazar un mapa de objetos de datos para ser subyacentes al significado de la fuente  por el aporte del editorial humano, Twine puede agregar y organizar contenido con un nivel alto de comprensión sutil de los matices y las necesidades de grupos y temas diferentes Aplicaciones Web Semántica (2)
  • 12. Resource Description Framework (RDF) Permite añadir significado a las paginas o recursos Web Se basa en la idea de convertir las declaraciones de los recursos en expresiones para análisis semántica Expresiones de la forma: tema-predicado-objeto (RDF triples) tema: el recurso predicado: propiedad o relación que se desea establecer acerca del recurso objeto: valor de la propiedad u otro recurso Aplicaciones Web Semántica (3)
  • 13.  En particular, aquí aparece el twine del libro Jurassic Park y esta es la versión en RDF Aplicaciones Web Semántica (4)
  • 17.  Web Ontology Languaje (OWL): Proporciona un lenguaje para definir ontologías estructuradas que se pueden usar en diferentes sistemas.  Los datos se agrupan en:  Individuos  Propiedades  Axiomas  Limitaciones Aplicaciones Web Semántica (8)
  • 18.  Ontología de las clases de te.  Sintaxis de OWL2 XML  <Ontology ontologyIRI="http://example.com/tea.owl" ...> <Prefix name="owl" IRI="http://www.w3.org/2002/07/owl#"/> <Declaration> <Class IRI="Tea"/> </Declaration> </Ontology> Aplicaciones Web Semántica (9)
  • 19.  El Problema: Enviar un email con la dirección de restaurante a un amigo  No puedes agregar un mapa fácilmente  Solo un link…  MashUp -> Ubiquity!!!  Conectar la Web con lenguaje y no palabras Hipermedia Física Aplicaciones Web Semántica (10)
  • 23.  Actualmente los buscadores devuelven enlaces no relevantes.  La necesidad de otorgarle mayor significado a la información conlleva a tener que marcar la misma con metadatos desembocando en la Web Semántica.  ¿Será posible catalogar toda la información que existe en la red? Conclusiones