[en] AN APPROACH FOR DEALING WITH INCONSISTENCIES IN DATA MASHUPS

[pt] UMA ABORDAGEM PARA LIDAR COM INCONSISTÊNCIAS EM COMBINAÇÕES DE DADOS

[pt] EVELINE RUSSO SACRAMENTO FERREIRA

[pt] VERIFICACAO DE MODELOS

[pt] INCONSISTENCIA

[pt] LOGICA DE DEFAULTS

[pt] VERIFICACAO DE RESTRICOES

[pt] COMBINACAO DE DADOS

[en] MODEL CHECKING

[pt] A grande quantidade de dados disponíveis na Web permite aos usuários combinarem e rapidamente integrarem dados provenientes de fontes diferentes, pertencentes ao mesmo domínio de aplicação. Entretanto, combinações de dados construídas a partir de fontes de dados independentes e heterogêneas podem gerar inconsistências e, portanto, confundir o usuário que faz uso de tais dados. Esta tese aborda o problema de criação de uma combinação consistente de dados a partir de fontes de dados mutuamente inconsistentes. Especificamente, aborda o problema de testar quando os dados a serem combinados são inconsistentes em relação a um conjunto pré-definido de restrições. As principais contribuições desta tese são: (1) a formalização da noção de combinação consistente de dados, tratando os dados retornados pelas fontes como uma Teoria de Defaults e considerando uma combinação consistente de dados como uma extensão desta teoria; (2) um verificador de modelos para uma família de Lógicas de Descrição, usado para analisar e separar os dados consistentes e inconsistentes, além de testar a consistência e completude das combinações de dados obtidas; (3) um procedimento heurístico para computar tais combinações consistentes de dados.

[en] With the amount of data available on the Web, consumers can mashup and quickly integrate data from different sources belonging to the same application domain. However, data mashups constructed from independent and heterogeneous data sources may contain inconsistencies and, therefore, puzzle the user when observing the data. This thesis addresses the problem of creating a consistent data mashup from mutually inconsistent data sources. Specifically, it deals with the problem of testing, when data to be combined is inconsistent with respect to a predefined set of constraints. The main contributions of this thesis are: (1) the formalization of the notion of consistent data mashups by treating the data returned from the data sources as a default theory and considering a consistent data mashup as an extension of this theory; (2) a model checker for a family of Description Logics, which analyzes and separates consistent from inconsistent data and also tests the consistency and completeness of the obtained data mashups; (3) a heuristic procedure for computing such consistent data mashups.

MARCO ANTONIO CASANOVA

MARCO ANTONIO CASANOVA

EDWARD HERMANN HAEUSLER

GERALDO BONORINO XEXEO

LUIZ ANDRE PORTES PAES LEME

JOSE ANTONIO FERNANDES DE MACEDO

2016-05-24

2015-09-11

[pt] TEXTO

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INGLÊS

https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26459@1

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https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26459