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Supporting UserTasks throughVisualisation of

Light-weightOntologies

Fluit, Sabou, vanHarmelen

Introducción

TrabajoRelacionadoVisualizadores deestructura

Visualizadores deestructura e instancias

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Navegación de grandesrepositorios

Conclusiones

Tecnologíapropuesta: ClusterMap

Escenarios deAplicación

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Supporting User Tasks throughVisualisation of Light-weight Ontologies

C. Fluit M. Sabou F. van Harmelen

Dana K. Urribarri




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I Tipos de ontologías:I Livianas (light-weight):

I conceptosI jerarquía entre los conceptos (is-a)I asociaciones entre los conceptos

I Pesadas (heavy-weight):I restriccionesI taxonomía de relacionesI axiomas

I En la Web Semántica la mayoría de las ontologíasson light-weight

I Características comunes de las taxonomíasinstanciadas

I incompletitud : la union de un conjunto de subclasesno contiene a todos los elementos de la superclase.

I superposición: las clases comparten instanciasporque no existe relación de especialización entreellas.




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Trabajo Relacionado

El análisis de diferentes herramientas y técnicas, se haceen base a dos criterios:

1. Definir 3 estados en el ciclo de vida de la ontologíaI desarrollo de la ontología: creación del esquema,

como visualizar conceptos y relaciones.I instanciación de la ontología: hay que asegurar que

sea de calidad (clasificadores semi-automáticos).I utilización de la ontología: es necesario

herramientas y métodos para analizar, consultar ynavegar ontologías.

2. Evaluar el grado con que la naturaleza de laontología es aprovechada en la visualización.




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Visualizadores de estructura

Hyperbolic Tree1 - WebBrain2

I Visualización de grandes estructuras de datos.I Información sintáctica se muestra como estructura

de links.I La semántica está implícita.I La estructura usada símil árbol.I Están pensados para datos genéricos.I Muestran la estructura genérica, la instanciación no

es parte de la visualización.

1http://www.inxight.com/products/sdks/st/2http://www.webbrain.com/




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Hyperbolic Tree




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WebBrain




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Visualizadores de estructura e instancias

MapNetI Muestra estructura e instanciación a la vez.I Escala a grandes taxonomías y conjuntos de

documentosI No tiene forma de expresar superposición entre

clases, hay replicación.




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IsaViz3 - RDFViz4

I están basados en GraphViz5.I muestran esquema e instanciaciónI representan cualquier tipo de relación entre clase e

instanciaI buenos para ontologías complejasI escalabilidad pobre

3http://www.w3.org/2001/11/IsaViz/4http://www.ilrt.bris.ac.uk/discovery/rdf-dev/rudolf/rdfviz/5http://www.graphviz.org/




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IsaViz




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Protégé6

I Soporta dos formas de modelar ontologías:1. Protégé-Frames editor : permite crear y poblar

ontologías que consisten de un conjunto de clasesorganizadas jerárquicamente, propiedades de esasclases, relaciones e instancias.

2. Protégé-OWL editor : permite crear ontologías parala web semántica.

6http://protege.stanford.edu/




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Protégé-Frames




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Protégé-OWL




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Otros Editores

OntoWeb7

I permite navegar y editar ontologíasI problemas de escalabilidad: las clases y las

instancias están representadas con elementosgráficos grandes y fáciles de leer

OntoEdit8

7http://www.ontoweb.org/8http://www.ontoknowledge.org/tools/ontoedit.shtml




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Navegación de grandes repositorios

CougarI cada documento tiene una o más etiquetas que

indican su tópicoI la aplicación permite seleccionar hasta tres etiquetasI los conjuntos de documentos se representan como

diagramas de VennI permite acceder documentos desde el resultadoI es un mecanismo para ver cómo se relacionan las

clases

InfoCrystalI Es una visualización derivada de los diagramas de

VennI Se visualiza mediante iconos.




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Cougar - InfoCrystal

Cougar InfoCrystal9

9http://www.scils.rutgers.edu/ aspoerri/InfoCrystal/Ch_3.html




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Lo que hay:I Visualizadores genéricos especializados en grandes

árboles y grafos (ontologías livianas).I Visualizadores integrados en editores para visualizar

la semántica de una parte de la ontología, pero queno escalan a muchas instancias.

I Pocos visualizadores que muestran instancias.I Si escalan a muchas instancias (Cougar, InfoCrystal)

muestran poca información de estructura.

Lo que falta: una técnica queI muestre esquema simple más instancias, yI escale a gran número de instancias.




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Tecnología propuesta: Cluster Map10

Visualiza instancias de un número de clasesseleccionadas desde una jerarquía.

I se representan las clases (o tópicos) con esferas, sele asocia un label con el nombre y la cardinalidad.

I cuando existe una relación entre dos clases seconectan con un arco dirigido.

I las instancias se representan con esferas máspequeñas.

I las instancias se dibujan dentro de un globo queconecta la o las clases a las que pertenecen esasinstancias.

Provee información de cómo se solapan las clases.Disponible como aplicación stand-alone o como librería.

10http://aduna-software.com/products/autofocus/index.html




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Tecnología propuesta: Cluster Map




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Escenario de aplicación: Browradius

Es un portal de información para la industria de laconstrucción. Conecta productores de publicacionesrelacionadas con la construcción y clientes que quierenrecibir información que les interese (docentes,estudiantes, compañías, etc).

El contenido y la estructura del portal dependen de:

1. un tesauro de aproximadamente 2000 términos quese usan para clasificar las publicaciones.

2. jerarquías de conceptos modelando la vista y elvocabulario de cada comunidad.




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Escenario de aplicación: Browradius

Los conceptos específicos de la vista no se toman deltesauro: cada hoja de la jerarquía de conceptos serelaciona con un conjunto de términos de tesauro, quedefinen los tipos de publicaciones relevantes a eseconcepto.

En qué ayuda la visualización:

1. a visualizar conjuntos de conceptos relacionados, yconstruir un mapa mental de la informacióndisponible.

2. a la evaluación de la calidad del sistema declasificación, por ejemplo comparando el resultadocon un conjunto de referencia clasificadomanualmente.




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Escenario de aplicación: SWAP

I Es un proyecto para explorar si la tecnologíapeer-to-peer puede proveer una arquitecturaalternativa para compartir conocimiento en la websemántica.

I Cada PC individual es un peer.I La información del peer se presenta a la swap

network enriquecida con semántica en término delos conceptos definidos por la ontología propia delpeer.




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Escenario de aplicación: SWAP

I Esa semántica refleja la vista individual del mundode ese peer.

I Las respuestas a las consultas se presentan entérmino de su ontología.

I En qué ayuda la visualización:1. el usuario puede obtener un overview de sus propios

datos.2. facilita la formulación de consultas y la interpretación

de los resultados.




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Diferencias entre los escenarios

I En Brouwradius el usuario maneja una gran cantidadde información

I En SWAP los usuarios reciben e interpretaninformación para su propio propósito.

I En Brouwradius el repositorio está centralizado.I En SWAP la información está distribuida y se conoce

solo parcialmente la información disponible.




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Cluster Map soporta:I AnálisisI ConsultaI Navegación




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Análisis

I Se define como la tarea donde el usuario quiereobtener un panorama global de la información.

I La aplicación del Cluster Map para la tarea deanálisis se caracteriza de acuerdo a tres parámetros:

I el conjunto de datos a visualizarI la ontología que define las principales clases del

dominioI la clasificación: la asignación de objetos del conjunto

de datos a clases de la ontología.

I Se realizaron análisis genéricos usando variacionesde los tres parámetros




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Análisis

Un conjunto de datos - una ontología - una clasificaciónI Es la aplicación más simple.I La visualización de las clases muestra cómo se

distribuyen los objetos y cómo se superponen.I Se hacen visibles patrones y outliers, y permite

confirmar o rechazar hipótesisI Es un proceso interactivo: el usuario debe elegir un

subconjuntos de clases del dominio completo, peroes necesario tener idea del dominio para elegir bienqué ver.




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Análisis

Permite identificar anomalías, y por lo tanto revisar eltesauro o la clasificación.




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Análisis

Un conjunto de datos - varias ontologías - unaclasificación por ontología

I Aplicar varias ontologías al mismo conjunto de datospermite analizar los datos desde dos puntos de vista

I en Bouwradius: visualizar el conjunto de datos deacuerdo a diferentes jerarquías de conceptos




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Análisis

Varios conjuntos de datos - una ontología - unaclasificación por conjunto de datos

I aplicar la misma ontología a diferentes conjunto dedatos permite comparalos.

I Hay dos formas de compararlos:1. crear visualizaciones separadas: el mismo conjunto

de clases por cada conjunto de datos2. crear una única visualización mezclando los

conjuntos y diferenciándolos con colores o iconos.




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Análisis

Comparación de dos conjuntos de datos




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Análisis

Un conjunto de datos - una ontología - variasclasificaciones

I Si hay varios clasificadores activos puede haberdiferencias.

I Por ejemplo Cluster Map permite:I mostrar la clasificación manual y marcar las que el

sistema clasificó diferente (precisión)I mostrar la clasificación automática y marcar las que

tienen diferente clasificación manual (recall)




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Análisis

Dos clasificaciones diferentes del mismo conjunto dedatos




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Análisis

Monitoreo

I Introduce un cuarto parámetro: el tiempoI Permite analizar cómo cambia la información con el

tiempo.I En Browradius interesa ver cómo cambia el

repositorio de información con el tesauro.I En SWAP interesa que un usuario pueda ver la

evolución de su información de acuerdo a lainformación de la red. Soluciona el problema deactualización automática vs. manual.




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Consultas

Encontrar un pequeño conjunto de items que satisfaganuna información requerida.

Se distinguen 4 estados en la tarea de búsqueda:

1. Formulación de la consulta: expresar la informaciónrequerida es una tarea difícil, incluye vocabulario yexpresiones lógicas simples.En Cluster Map el vocabulario está explícito. Elusuario solo debe seleccionar las clases de interés.

2. Iniciación de la consulta: comienza cuando seselecciona una clase.




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3. Revisión de los resultados: el resultado se muestragráficamente al usuario.Se muestra:

I union de las clasesI todas la posibles intersecciones entre las clasesI la intersección de todas las clases (si existe)

4. Refinamiento:I Si el resultado es muy grande puede reemplazar una

clase por una subclase más específica.I Si el resultado es muy pequeño (incluso vacío)

puede reemplazar una clase por una superclase.




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Navegación

Se puede usar como un navegador gráfico del espaciode información.Se han implementado dos escenarios:

1. Cluster Map se usa en combinación con una técnicamás tradicional de navegación, por ejemplo un árbolde texto.Presenta un overview del total de los datos: lasclases más importantes, sus relaciones e instancias.El usuario lo invoca cuando lo necesita.

2. Cluster Map es la única facilidad de navegación. Encualquier punto el mapa muestra la clase actual, susuperclase y sus subclases. Para la clase actual, lasinstancias se muestran en una lista.




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FIN

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