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Título: CRAWLING THE LINKED DATA CLOUD
Autor: RAPHAEL DO VALE AMARAL GOMES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  MARCO ANTONIO CASANOVA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 26175
Catalogação:  26/04/2016 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26175@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26175@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26175

Resumo:
The Linked Data best practices recommend to publish a new tripleset using well-known ontologies and to interlink the new tripleset with other triplesets. However, both are difficult tasks. This thesis describes frameworks for metadata crawlers that help selecting the ontologies and triplesets to be used, respectively, in the publication and the interlinking processes. Briefly, the publisher of a new tripleset first selects a set of terms that describe the application domain of interest. Then, he submits the set of terms to a metadata crawler, constructed using one of the frameworks described in the thesis, that searches for triplesets which vocabularies include terms direct or transitively related to those in the initial set of terms. The crawler returns a list of ontologies that are used for publishing the new tripleset, as well as a list of triplesets with which the new tripleset can be interlinked. Hence, the crawler focuses on specific metadata properties, including subclass of, and returns only metadata, which justifies the classification metadata focused crawler.

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