Improving and Assessing Data Quality of Knowledge Graphs

Promovendus/a
Ben De Meester
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Science in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen— afstudeerrichting informatie- en communicatietechnologie, Universiteit Gent, 2013
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Gegevenskwaliteit van kennisgrafieken verbeteren en beoordelen
Promotor(en)
prof. Ruben Verborgh, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - dr. Anastasia Dimou, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Examencommissie
voorzitter prof. Filip De Turck (academisch secretaris) - dr. Anastasia Dimou (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Jose Emilio Labra Gayo (Universidad de Oviedo, Spain) - prof. Erik Mannens (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Heiko Paulheim (Universität Mannheim, Germany) - dr. Juan Sequeda (data.world, Austin, USA) - prof. Ruben Verborgh (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Steven Verstockt (Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen)

Korte beschrijving

Ons dagelijks leven wordt sterk beïnvloed door besluitvormingsprocessen op basis van grote hoeveelheden gegevens, waarvan zowel de gegevenswaarden als de betekenisvolle (semantische) relaties kunnen vervat worden in kennisgrafen. Gezien hun automatische verwerking moeten kennisgrafen op deze beide fronten kwaliteitsvol zijn. Dit proefschrift richt zich op beide: zowel het verbeteren van de gegevenskwaliteit, als het beoordelen van de semantische kwaliteit van kennisgrafen. Het beschrijft enerzijds een raamwerk om kennisgrafen te genereren met uitbreidbare gegevenstransformaties die gegevens kunnen opschonen ("RML FnO"), dat is uitgebreid om gegevenstransformaties automatisch en implementatie-onafhankelijk uit te voeren ("FnO.io"). Anderzijds beschrijft het een validatie-aanpak voortbouwend op een op regels gebaseerde redeneeroplossing ("Validatrr"). Deze houdt rekening met de gebruikte semantiek, en maakt specifieke verbeteringen aan de kennisgraaf mogelijk dankzij precieze duiding van de ontstaansgronden van kwaliteitsproblemen. Dankzij deze bijdrages kunnen gegevenswaarden in kennisgrafen worden opgeschoond tijdens het genereren van kennisgrafen, en kunnen ze worden vervolledigd met behulp van automatische gegevenstransformaties op bestaande kennisgrafen. Onze validatie-aanpak maakt het mogelijk om de kwaliteit van de semantische relaties in kennisgrafen nauwkeurig te beoordelen. Het gecombineerde werk maakt het makkelijker om bij kennisgrafen de datakwaliteit te verbeteren en de semantische kwaliteit te beoordelen, wat er toe bijdraagt om kennisgrafen correct in te zetten bij besluitvormingsprocessen.

Praktisch

Wanneer
Donderdag 28 mei 2020, 17:00
Waar
Via livestream

via livestream/videoconferentie, zie link hierboven, maatregel COVID19

Meer info

Contact
doctoraat.ea@UGent.be