Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Thesis:
Ontology evaluation: a pitfall-based approach to ontology diagnosis
Year:2016
Research Areas
  • Information technology and adata processing
Information
Abstract
La evaluación de ontologías, incluyendo diagnóstico y reparación de las mismas, es una compleja actividad que debe llevarse a cabo en cualquier proyecto de desarrollo ontológico para comprobar la calidad técnica de las ontologías. Sin embargo, existe una gran brecha entre los enfoques metodológicos sobre la evaluación de ontologías y las herramientas que le dan soporte. En particular, no existen enfoques que proporcionen guías concretas sobre cómo diagnosticar y, en consecuencia, reparar ontologías. Esta tesis pretende avanzar en el área de la evaluación de ontologías, concretamente en la actividad de diagnóstico. Los principales objetivos de esta tesis son (a) ayudar a los desarrolladores en el diagnóstico de ontologías para encontrar errores comunes y (b) facilitar dicho diagnóstico reduciendo el esfuerzo empleado proporcionando el soporte tecnológico adecuado. Esta tesis presenta las siguientes contribuciones: ? Catálogo de 41 errores comunes que los ingenieros ontológicos pueden cometer durante el desarrollo de ontologías. ? Modelo de calidad para el diagnóstico de ontologías alineando el catálogo de errores comunes con modelos de calidad existentes. ? Diseño e implementación de 48 métodos para detectar 33 de los 41 errores comunes en el catálogo. ? Soporte tecnológico OOPS!, que permite el diagnstico de ontologías de forma (semi)automática. De acuerdo con los comentarios recibidos y los resultados de los test de satisfacción realizados, se puede afirmar que el enfoque desarrollado y presentado en esta tesis ayuda de forma efectiva a los usuarios a mejorar la calidad de sus ontologías. OOPS! ha sido ampliamente aceptado por un gran número de usuarios de formal global y ha sido utilizado alrededor de 3000 veces desde 60 países diferentes. OOPS! se ha integrado en software desarrollado por terceros y ha sido instalado en empresas para ser utilizado tanto durante el desarrollo de ontologías como en actividades de formación.
International
Si
Type
Doctoral
Mark Rating
Sobresaliente cum laude
Date
08/02/2016
Participants
  • Director: Asuncion de Maria Gomez Perez (UPM)
  • Autor: Maria Poveda Villalon (UPM)
  • Director: M. Carmen Suarez de Figueroa Baonza (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Ontology Engineering Group
  • Departamento: Inteligencia Artificial
S2i 2020 Observatorio de investigación @ UPM con la colaboración del Consejo Social UPM
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