Semdrops: A Social Semantic Tagging Approach for Emerging Semantic Data

Torres, Diego; Díaz, Alicia; Skaf-Molli, Hala; Molli, Pascal

doi:10.1109/wi-iat.2011.51

Cited by 10 publications

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References 24 publications

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“…For instance, social networking platforms such as Facebook 4 or Flickr 5 allow users to freely choose tags. The system of Torres et al [45] allows users to tag web resources with categories, properties and attributes using a Firefox plugin. The tags created by these non-automated semantic tagging techniques are based on the knowledge of each user and therefore contain specic domain knowledge.…”

Section: Motivating Examplementioning

confidence: 99%

Enabling the Continuous Evolution of Ontologies for Ontology-Based Data Management

Pomp

Lipp

Meisen

2019

IJRC

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Companies suer from heterogeneous data sources that are distributed across all business units and locations. Accessing, discovering, and understanding these data sources is challenging because data scientists have to deal with dierent protocols, data formats, and even company-specic organizational issues such as rewalls and privacy policies. Ontology-Based Data Management (OBDM) provides dierent aspects for reducing the barriers of integrating, accessing and managing heterogeneous data sources by using ontologies. For that, we establish a mapping between data sources and one or multiple target ontologies. However, the biggest challenges in ODBM are creation and administration of required ontologies. Usually, these ontologies are created in advance, for instance, by ontology engineers and domain experts that closely work together for manually designing and even maintaining the ontology. In order to enhance the process of designing and maintaining an ontology, we propose an approach consisting of an evolving knowledge graph that includes an internal ontology, which continuously evolves on demand as domain experts add new data sources and dene the mapping between the ontology and that data source. For this purpose, we develop an intuitive, user-oriented wizard and combine it with a semi-supervised evolution strategy that supports the user with the help of external knowledge databases. Moreover, we equip the system with additional logic that allows to automatically link related concepts of the ontology. We evaluate the accuracy and usability of our approach by conducting a user 20 André Pomp et al. study. The results show that mappings become more objective and consistent with our provided user wizard, resulting in a knowledge graph with higher connectivity and stability.

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Section: Motivating Examplementioning

confidence: 99%

Enabling the Continuous Evolution of Ontologies for Ontology-Based Data Management

Pomp

Lipp

Meisen

2019

IJRC

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“…WOA [4] presents an approach for the creation of WA layers by firstly annotating Web contents with semantic tags. Most SW improvements of non-SW applications are based on the semantification of Web pages from social efforts [8,5]. For the best of our knowledge, there exist no end-user tools for defining the weaving of information extracted from the SW in the current context of Web browsing.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

An End-User Semantic Web Augmentation Tool

Sottile

Firmenich

Torres

2019

Lecture Notes in Computer Science

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Web Augmentation is usually applied to add, remove and change Web sites' functionalities, content, and presentation. Contentbased Web Augmentation is commonly performed by integrating content from an external Web site into the current one. In this article, we explore the use of the Semantic Web as a source of information to be incorporated to any Web site, aiming to simplify the development of Web Augmentation based on Semantic Web data. Our approach allows end-users without any programming skills to build Web Augmentation scripts that takes some information from the current Web page, and produce new related information gathered from the Semantic Web. This article introduces a pipeline process for building SWA and an End-User Development tool called SWAX to create augmentation layers without the need for any programming or SW skills.

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“…• The article "Semdrops: A Social Semantic Tagging Approach for Emerging Semantic Data" [92] where the Social Semantic Tagging model is introduced and developed in the Semdrops add-on.…”

Section: A Semantic Social Tag Model To Semantify Any Web Resourcementioning

confidence: 99%

Co-evolución entre la Web Social y la Web Semántica

Torres¹

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La Web Social y la Web Semántica han impactado en la forma en que la creación de conocimiento se ha llevado a cabo en la Web. La Web Social promociona la participación de los usuarios para crear y editar contenido y conocimiento en la Web. La proliferación de contenido y la necesidad de tener una administración automatizada de esta información disparó la aparición de la Web Semántica. Actualmente, la Web Social y la Web Semántica conviven y comparten un mismo tema: un mejor manejo del conocimiento. Sin embargo, la mayoría de la información en la Web Social no es parte de la Web Semántica, y la información de la Web Semántica no es utilizada para mejorar a la Web Social. Esta tesis presenta un enfoque innovador para estimular una co-evolución entre la Web Semántica y la Web Social: las fuerzas que impulsan la Web Social y las herramientas que llevan a cabo la Web Semántica trabajando en conjunto con el fin de tener beneficios mutuos. En este trabajo afirmamos que la co-evolución entre la Web Social y la Web Semántica mejorará la generación de información semántica en la Web Semántica, y mejorará la producción de conocimiento en la Web Social. Esto invita a responder las siguientes preguntas: ¿Cómo puede incluirse la generación de datos semánticos en las actividades de los usuarios de la Web Social? ¿Como puede definirse la semántica de un recurso web en un entorno social? ¿Cómo puede inyectarse en la Web Social las nuevas piezas de información extraídas de la Web Semántica? ¿Poseen las comunidades de la Web Social convenciones generales que deban ser respetadas? Con el fin de mejorar la Web Semántica con las fuerzas de la Web Social, en este trabajo se proponen dos enfoques de Social Semantic Tagging: P-Swooki que permite a usuarios de una wiki semántica gestionar anotaciones semánticas permitiendo completar el proceso de construcción de conocimiento, y Semdrops que permite a los usuarios describir en forma semántica cualquier recurso de la Web tanto en un espacio de conocimiento personal como en un espacio compartido. Además, con el fin de mejorar el contenido de la Web Social, proponemos BlueFinder: un sistema de recomendación que detecta y recomienda la mejor manera de representar en un sitio de la Web Social, información que es extraída de la Web Semántica. En particular, BlueFinder recomienda la manera de representar una propiedad semántica de DBpedia en Wikipedia, respetando las convenciones de la comunidad de usuarios de Wikipedia.

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Semdrops: A Social Semantic Tagging Approach for Emerging Semantic Data

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An End-User Semantic Web Augmentation Tool

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