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dc.contributor.advisorAbel, Marapt_BR
dc.contributor.authorAparicio, Jose Martin Lozanopt_BR
dc.date.accessioned2015-07-18T02:00:56Zpt_BR
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/119251pt_BR
dc.description.abstractNowadays many petroleum companies are adopting different knowledge-based systems aiming to have a better reservoir quality prediction. However, there are obstacles that not allow different background geologists to retrieve information without needing the help of an information technology expert. The main problem is the heterogeneity semantic of end users when doing queries in a visual query system (VQS). This can be worst when there is new terminology in the knowledge-base affecting the user interaction, particularly for novice users. In this context, we present theoretical and practical contributions that exploit the synergism between ontology and human computer interaction (HCI). On the theory side, we introduce the concept of ontology view for well-founded ontology and provide a formal definition and expressive power characterization. We focus in the ontology view extraction of a well-founded and complete ontology based on ontological meta-properties and propose a language independent algorithm for sub-ontology extraction, which is guided by ontological meta-properties. On the practical side, based on the principles of HCI and interaction design, we propose a new Visual Query System that uses the ontology view approach to guide the query process. Also, our design includes data visualizations that will help geologists to make sense of the retrieved data. Furthermore, we evaluated our interaction design with five users performing a usability testing through a questionnaire in a controlled experiment. The evaluation was performed over geologists that work in the area of petroleum geology. The approach proposed is evaluated on the petrography domain taking the communities of Diagenesis and MicroStructural adopting the well known criteria of precision and recall. Experimental results show that relevant terms obtained from the documents of a community varies from 30 to 66 % of precision and 4.6 to 36% of recall depending on the approach selected and the parameters combination. Furthermore, results show that almost for all the parameters combination that recall and f-measure obtained from diagenesis articles using the sub-ontology generated for the diagenesis community is greater than recall and f-measure using the sub-ontology generated for microstructural community. On the other hand, results for all the parameters combination that recall and f-measure obtained from microstructural articles using the sub-ontology generated for the microstructural community is greater than recall and f-measure using the subontology generated for diagenesis community.en
dc.description.abstractHoje em dia, muitas empresas de petróleo estão adotando diferentes sistemas baseados em conhecimento com o objetivo de ter uma melhor predição de qualidade de reservatório. No entanto, existem obstáculos que não permitem geólogos com diferentes formações recuperar as informações sem a necessidade da ajuda de um especialista em tecnologia da informação. O principal problema é a heterogeneidade semântica dos usuários finais quando fazem consultas em um sistema de consulta visual (VQS). Isto pode ser pior quando há uma nova terminologia na base de conhecimentos que afetam a interação do usuário, especialmente para usuários novatos. Neste contexto, apresentamos contribuições teóricas e práticas que explora o sinergismo entre ontologia e interação homem-computador (HCI). Do lado da teoria, introduzimos o conceito de visão de ontologia bem fundamentada e a sua definição formal. Nós nos concentramos na extração de vista ontologia de uma ontologia bem fundamentada e completa, baseando-nos em meta-propriedades ontológicas e propusemos um algorítmo independente da linguagem para extração de sub-ontologia que é guiada por meta-propriedades ontológicas. No lado prático, baseado nos princípios de HCI e desenho de interação, propusemos um novo sistema de consulta visual que usa o enfoque de vistas de ontologias para guiar o processo de consulta. Também o nosso desenho inclui visualizações de dados que ajudarão geólogos a entender os dados recuperados. Além disso, avaliamos nosso desenho com um teste de usabilidade a-través de um questionário em experimento controlado. Cinco geólogos que trabalham na área de Geologia do Petróleo foram avaliados. O enfoque proposto é avaliado no domínio de petrografia tomando as comunidades de Diagênese e Microestrutural adotando o critério de precisão e revocação. Os resultados experimentais mostram que termos relevantes obtidos de documentos de uma comunidade varia entre 30 a 66% de precisão e 4.6 a 36% de revocação, dependendo do enfoque selecionado e da combinação de parâmetros. Além disso, os resultados mostram que, para toda combinação de parâmetros, a revocação obtidos de artigos de diagênese usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagênese é maior que a revocação e f-measure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural. Por outro lado, resultados para toda combinação de parâmetros mostram que a revocação e f-measure obtida de artigos de microestrutural usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de microestrutural é maior que a revocação e o fmeasure usando a sub-ontologia gerada para a comunidade de diagêneses.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectOntology viewen
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectFoundational ontologyen
dc.subjectOntologiaspt_BR
dc.subjectSub-ontology extractionen
dc.subjectInteração homem-computadorpt_BR
dc.subjectGeoinformáticapt_BR
dc.subjectHCIen
dc.titleOntology view : a new sub-ontology extraction methodpt_BR
dc.title.alternativeVista de ontologia : um novo metodo para extrair uma sub-ontologiaen
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coPimenta, Marcelopt_BR
dc.identifier.nrb000970269pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2015pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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