Pytology: Uma ferramenta para cálculo de relevância de predicados em bases RDF

Silveira, Victor Vieira Barros Leal da

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dc.contributor.advisor	Macêdo, José Antonio Fernandes de	-
dc.contributor.author	Silveira, Victor Vieira Barros Leal da	-
dc.date.accessioned	2019-09-13T17:49:47Z	-
dc.date.available	2019-09-13T17:49:47Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.citation	SILVEIRA, Victor Vieira Barros Leal da. Pytology: Uma ferramenta para cálculo de relevância de predicados em bases RDF : estudo sobre predicados em bases RDF. 2018. 40 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/45761	-
dc.description.abstract	The growth of linked data still occurs in 2018 and associated with that its use is important in our lives. It is common to have data stored in RDF technology. This kind of technology does not only store the data but also their relations. The RDF data can be represented as a graph and this kind of graph has edges with varied semantics. There already exists tools that try to explore the semantic of the edges but their solutions have some problems that this work could help. This work focus on the development of a relevance value for the predicates in RDF graphs by usign topological analysis.	pt_BR
dc.language.iso	pt_BR	pt_BR
dc.subject	Busca Exploratória	pt_BR
dc.subject	Recuperação de Informações	pt_BR
dc.subject	Relevância de Predicados	pt_BR
dc.subject	Grafos RDF	pt_BR
dc.title	Pytology: Uma ferramenta para cálculo de relevância de predicados em bases RDF	pt_BR
dc.type	TCC	pt_BR
dc.description.abstract-ptbr	O crescimento de dados ligados ainda se faz presente por volta de 2018 e com isso a sua utilização e importância em nossas vidas. É comum termos esses tipos de dados armazenados em uma tecnologia que chamamos de RDF. Essa tecnologia, além dos dados, guarda suas relações, e ainda permite a representação dos dados em grafos. Os grafos gerados possuem arestas de semânticas totalmente distintas e bem variadas. Já existem ferramentas que tentam explorar as diferentes semânticas dos relacionamentos dos dados, mas ainda há falhas nos processos utilizados e dificuldade de gerar uma solução acessível. Este trabalho foca justamente em uma maneira de solucionar essas falhas através da geração de relevância para as arestas do grafo.	pt_BR
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