Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Malas prácticas en ontologías
Año:2009
Áreas de investigación
  • Inteligencia artificial
Datos
Descripción
Los denominados patrones de diseño ontológico (Ontology Design Patterns u ODPs), definidos como soluciones a problemas de diseño, suponen una ayuda para los desarrolladores durante la modelización de ontologías, proporcionan una guía en el desarrollo y en la evaluación, y mejoran la calidad de las ontologías resultantes. Sin embargo, se ha demostrado que los desarrolladores de ontologías tienen dificultades para reutilizar los patrones de diseño correctos, incluyendo en estos casos errores en la modelización. Para evitar la aparición de errores de modelado en ontologías, en este artículo se propone una clasificación de los mismos en dos tipos: (1) errores de modelado relacionados con ODPs existentes, llamados antipatrones; y (2) errores de modelado no relacionados con ODPs existentes, denominados malas prácticas. Esta clasificación ha surgido fruto del análisis de un conjunto de ontologías. Este artículo se centra en las malas prácticas encontradas durante dicho análisis, presentando una clasificación de las mismas y una serie de ejemplos.
Internacional
No
Nombre congreso
Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA) y Jornadas de Transferencia Tecnológica de Inteligencia Artificial (TTIA) (CAEPIA-TTIA 2009)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Sevilla, Spain
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-692-6424-9
DOI
Fecha inicio congreso
09/11/2009
Fecha fin congreso
13/11/2009
Desde la página
307
Hasta la página
316
Título de las actas
Proceedings of the CAEPIA-TTIA 2009
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Maria Poveda Villalon (UPM)
  • Autor: M. Carmen Suarez de Figueroa Baonza (UPM)
  • Autor: Asuncion de Maria Gomez Perez (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Ontology Engineering Group (LIA). Laboratorio Inteligencia Artificial. Grupo de Ingeniería Ontológica
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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