Avaliação da Qualidade de Linked Datasets
Uma Abordagem para Aplicações de Domínio Específico
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O crescimento da Web de Dados possibilita uma série de novas aplicações que podem fazer uso de múltiplos Linked Datasets (fontes de dados publicadas segundo os princípios Linked Data). O grande número de fontes de dados disponíveis na Web de Dados e a falta de informações sobre a proveniência e a qualidade destes dados, traz a tona um grande desafio: como identificar os melhores Linked Datasets para uma aplicação? Uma possível solução é utilizar critérios de Qualidade da Informação (QI) no processo de avaliação dos Linked Datasets, considerando os requisitos específicos d...
O crescimento da Web de Dados possibilita uma série de novas aplicações que podem fazer uso de múltiplos Linked Datasets (fontes de dados publicadas segundo os princípios Linked Data). O grande número de fontes de dados disponíveis na Web de Dados e a falta de informações sobre a proveniência e a qualidade destes dados, traz a tona um grande desafio: como identificar os melhores Linked Datasets para uma aplicação? Uma possível solução é utilizar critérios de Qualidade da Informação (QI) no processo de avaliação dos Linked Datasets, considerando os requisitos específicos da aplicação. Este livro propõe uma abordagem, denominada QualityStamp, para avaliação da qualidade de Linked Datasets para aplicações de Domínio Específico. A abordagem proposta utiliza cinco critérios de qualidade (disponibilidade, tempo de resposta, escalabilidade, completude e interlinking).A avaliação de qualidade é guiada pelos requisitos da aplicação, representados por meio de um conjunto de consultas e dosrequisitos não funcionais, que correspondem aos critérios de qualidade mais indicados para a aplicação. Ao longo do trabalho, a abordagem é apresentada e os experimentos para avaliação são descritos.
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