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Metodi e Tecniche per il Semantic Web Mining

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11 l’adattamento dei sistemi e per la modellazione degli utenti in rete. Nel Semantic Web possiamo estrarre semantica dal contenuto e dalla struttura web, utilizzando mappature e fusione di ontologie, che possono essere tratte dall’apprendimento dei contenuti web, da istanze di concetti, dalla estrazione di informazioni dal web, dall’uso di preesistenti concettualizzazioni per l’automatizzazione delle marcature, dalla struttura delle preferenze web e dalle tendenze dell’utilizzo web. Viene quindi descritto sia l’uso del Semantic Web per ottimizzare il mining che il mining del Semantic Web, attraverso il mining del contenuto e della struttura delle pagine web e la semantica del mining dell’utilizzo web e degli eventi applicativi evidenziandola in relazione all’utente. Infine, viene descritto il funzionamento di una applicazione concreta di Semantic Web Mining, e il “mining della semantica” per sottolineare la cresciuta predominanza della stessa. Viene poi fatta una sintesi del percorso fondamentale per giungere al Semantic Web, indicando i passi significativi che sono stati esaminati. E’ stato necessario considerare l’apporto di ulteriori esempi di mining semantico per chiarire lo stato dell’arte nel suo continuo sviluppo descrivendo il mining in un dominio specifico, con un prototipo denominato g-SEGS, il mining in un dominio esteso, con un sistema per la ricerca di ricercatori basato nella loro esperienza, di cui si descrivono, nelle attività correlate alla ricerca di ricercatori, le diverse proposte metodologiche presentate. Della panoramica del processo di ricerca, fanno parte la raccolta dati, la creazione dell’ontologia necessaria (tramite l’ontologia nel sistema CCS e l’ontologia di supporto), l’analisi della competenze del ricercatore e la creazione del profilo del ricercatore. Vengono infine specificate le modalità di recupero delle istanze ricavate. Il lavoro si conclude con alcune considerazioni finali.
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Metodi e Tecniche per il Semantic Web Mining

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Informazioni tesi

  Autore: Umberto Loffreda
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2010-11
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Riccardo Rosati
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 79

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Parole chiave

ricerca
ontologia
comprensione
ricerca scientifica
web semantico
macchine
scoperta
semanic web mining
nuova conoscenza
mining semantico

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