Defesa de Dissertação de Mestrado N.º 585 - Tiago Brasileiro Araújo

postado em 1 de fev de 2016 09:41 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG   [ 21 de mar de 2016 07:42 atualizado‎(s)‎ ]
Candidato: Tiago Brasileiro Araújo
Título do trabalho: Uma Abordagem em Paralelo para Matching de Grandes Ontologias com Balanceamento de Carga
Orientador(es): Prof. Dr. Carlos Eduardo Santos Pires

Data: 07/03/2016
Horário: 09:00
Local: Aud. do CEEI

Banca examinadora:(mais detalhes abaixo) Profa. Dr Maria Claudia Reis Cavalcanti (Instituto Militar de Engenharia - RJ), (), Prof. Dr. Cláudio Elízio Calazans Campelo (UFCG), (UFCG). 

Resumo: Atualmente, o uso de grandes ontologias em diversos domínios do conhecimento está aumentando. Uma vez que estas ontologias podem apresentar sobreposição de conteúdo, a identificação de correspondências entre seus conceitos se torna necessária. Esse processo é chamado de Matching de Ontologias (MO). Um dos maiores desafios do matching de grandes ontologias é o elevado tempo de execução e o excessivo consumo de recursos de computacionais. Assim, para melhorar a eficiência, técnicas de particionamento de ontologias e paralelismo podem ser empregadas no processo de MO. Este trabalho apresenta uma abordagem para o Matching de Ontologias baseado em Particionamento e Paralelismo (MOPP) que particiona as ontologias de entrada em subontologias e executa as comparações entre conceitos em paralelo, usando o framework MapReduce como solução programável. Embora as técnicas de paralelização possam melhorar a eficiência do processo de MO, essas técnicas apresentam problemas referentes ao desbalanceamento de carga. Por essa razão, o presente trabalho propõe ainda duas técnicas para balanceamento de carga (básica e refinada) para serem aplicadas junto à abordagem MOPP, a fim de orientar a distribuição uniforme das comparações (carga de trabalho) entre os nós de uma infraestrutura computacional. O desempenho da abordagem proposta é avaliado em diferentes cenários (diferentes tamanhos de ontologias e graus de desbalanceamento de carga) utilizando uma infraestrutura computacional e ontologias reais e sintéticas. Os resultados experimentais indicam que a abordagem MOPP é escalável e capaz de reduzir o tempo de execução do processo de MO. No que diz respeito às técnicas de balanceamento de carga, os resultados obtidos mostram que a abordagem MOPP é robusta, mesmo em cenários com elevado grau de desbalanceamento de carga, com a utilização da técnica refinada de balanceamento de carga.
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