Tesis profesional presentada por María Auxilio Medina Nieto

Doctorado en Ciencias de la Computación. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica. Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla.

Jurado Calificador

Presidente: Dr. Mauricio Javier Osorio Galindo
Vocal y Director: Dr. J. Alfredo Sánchez Huitrón
Secretario: Dr. Oleg Starostenko

Cholula, Puebla, México a 19 de septiembre de 2008.

Resumen

Ontologies are key components in the development of the SemanticWeb, as they provide a shared understanding of a domain. However, acquiring the knowledge needed to construct ontologies is a costly task that requires much time and many resources. This task can be supported by ontology learning methods, which are often based on machine learning techniques, natural language processing or clustering algorithms. This work describes the OntOAIr method (Ontologies from Open Archives Initiative Repositories to Support Information Retrieval), a semi-automatic...

Resumen (archivo pdf, 55 kb).

Índice de contenido

Portada (archivo pdf, 186 kb)

Agradecimientos (archivo pdf, 22 kb)

Capítulo 1. Introduction (archivo pdf, 163 kb)

  • 1.1 OAI background
  • 1.2 An overview of ontologies
  • 1.3 Contributions
  • 1.4 Outline of the document

Capítulo 2. Related work (archivo pdf, 364 kb)

  • 2.1 Document clustering
  • 2.2 Incorporation of ontologies into keyword-based information retrieval systems
  • 2.3 Ontology learning methods
  • 2.4 Categorization of ontologies of records
  • 2.5 Summary of related work

Capítulo 3. The OntOAIr method: construction of ontologies (archivo pdf, 249 kb)

  • 3.1 Harvesting
  • 3.2 Representation
  • 3.3 Clustering: adaptation of FIHC
  • 3.4 Formalization

Capítulo 4. Models of the OntOAIr method (archivo pdf, 227 kb)

  • 4.1 Keyword-based retrieval model
  • 4.2 Ontology-based exploration model

Capítulo 5. OntoSIR: a prototypical implementation of OntOAIr (archivo pdf, 342 kb)

Capítulo 6. Evaluation (archivo pdf, 243 kb)

  • 6.1 Clustering evaluation
  • 6.2 Ontology evaluation

Capítulo 7. Conclusions (archivo pdf, 105 kb)

  • 7.1 Summary
  • 7.2 Future work

Referencias (archivo pdf, 120 kb)

Apéndice A. XML schema (archivo pdf, 68 kb)

Apéndice B. RDF schema (archivo pdf, 86 kb)

Apéndice C. OWL model (archivo pdf, 99 kb)

Apéndice D. File of instances (archivo pdf, 88 kb)

Medina Nieto, M. A. 2008. OntOAIr: Construction of Lightweight Ontologies to Support Information Retrieval from Multiple Collections of Documents. Tesis Doctorado. Ciencias de la Computación. Departamento de Computación, Electrónica y Mecatrónica, Escuela de Ingeniería y Ciencias, Universidad de las Américas Puebla. Septiembre. Derechos Reservados © 2008.