AGROS: servicio de Búsqueda y Recuperación de Información basado en Ontologías de dominio agrícola para las Ciencias Agropecuarias de la Universidad Central ¨Marta Abreu¨ de Las Villas
Fecha
2015-07-07
Autores
Díaz Jiménez, Asleni
Título de la revista
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Editor
Universidad Cetral "Marta Abreu" de Las Villas
Resumen
Los servicios de búsqueda y recuperación de información son necesariamente una de las vías utilizadas por el hombre para acceder a los inmensos volúmenes de información existentes en la red. El uso de las computadoras unido a las ontologías es hoy una vía para distinguir como un modelo de datos de un conocimiento se especifica en una conceptualización. Este contiene definiciones que nos proveen de un vocabulario para referirnos a un dominio, convirtiéndose en una forma diferente de ver al mundo de la información. Esta investigación propone el diseño de AGROS: Servicio de Búsqueda y Recuperación de Información basado en Ontologías de Dominio Agrícola para las Ciencias Agropecuarias de la Universidad Central “Marta Abreu” de las Villas. El mismo pretende proporcionar el mejoramiento y accesibilidad a la información científica de la rama agrícola. La investigación cuenta con un análisis documental muy exhaustivo de la bibliografía existente sobre el tema. Llegando a desarrollar una perspectiva teórica-conceptual y metodológica hasta llegar a los diferentes subtemas relacionados con la temática principal como son: servicios de información, ontologías, servicios de información con ontologías, Linkend y Open Data, Web Semántica, entre otros. La metodología para el diseño del servicio es la planteada por Tramullas y Garrido en el 2006, desarrollando su diseño centrado en el usuario. El desarrollo de dicho servicio comprende la utilización de una ontología que comprende el dominio agrícola trabajada en Protégé, utilizando el lenguaje RDF. Posteriormente se llega a conclusiones y se presentan las recomendaciones convenientes a la temática investigada.
Descripción
Palabras clave
Servicio de Búsqueda, Recuperación de Información, Ontologías, Linked Data, Open Data