1. ONTOLOGIAS

2. BASES DE DATOS HETEROGENEAS Son un conjunto de BD administradas por diferentes SMBD, la heterogeneidad de éstas se debe a que los datos son de diferentes tipos o formatos. En el contexto de bases de datosheterogeneas, se distinguentrestipos de heterogeneidad: semantica, esquematica y sintactica.

3. BASES DE DATOS HETEROGENEAS HeterogeneidadSemantica:es la diferencia de la informacion en el contexto, debido a que el significado de la informacion se intercambiayaquetieneque ser entendidoatraves de massistemas. HeterogeneidadSintactica: se refiere a lasdiferencias en lasrepresentaciones de los datos. HeterogeneidadEsquematica:diferencias en lasabstraccioneshechas en cuanto a la definicion de clases, atributos y susrelaciones.

4. BASES DE DATOS HETEROGENEAS Para la resolución de problemas con la heterogeneidad esquemática podemos considerar: Un esquema compartido y mediador de contexto: El usuario se comunica con el esquema compartido, y este al resolver los conflictos se comunica con el mediador de contesto que es el encargado de mapear la información. Cuando el esquema tenga la solución a la pregunta se la envía al mediador para que la vuelva a mapear y así pasársela al usuario. Para resolver el conflicto de heterogeneidadsemantica la mejorsoluciones el uso de ontologias, es la mejormanera de que los individuoscomprendan la informacion de sistemas o bases de datosmuydiferentes.

5. ONTOLOGIAS Si los metadatos sirven para la estructuración del contenido, las ontologías hacen posible una semántica para construirlos. Una ontología es una especificación de una conceptualización, es decir, un marco común o una estructura conceptual sistematizada y de consenso no sólo para almacenar información, sino también para poder buscarla y recuperarla

6. ONTOLOGIAS Una ontología define los términos y las relaciones básicas para la comprensión de un área del conocimiento, así como las reglas para poder combinar los términos para definir las extensiones de este tipo de vocabulario controlado.

7. ONTOLOGIAS Por ejemplo, un agente inteligente que busque un vino que satisfaga las preferencias de un usuario, usará las ontologías vinícolas para elegir el vino (color, sabor, olor, embotellado) y empleará las ontologías empresariales para encargarlo a alguna tienda y regatear en el precio (siempre que se pueda). Otro ejemplo: mediante las ontologías, un agente encargado de comprar viviendas se podrá comunicar con agentes hipotecarios (de entidades bancarias) y con agentes inmobiliarios (de empresas constructoras e inmobiliarias).

8. ONTOLOGIAS Dependiendo del grado de formalidad, las ontologías explícitas se clasifican en informales, semi-informales, semi-formales y formales. Las primeras se expresan directamente en cualquier lenguaje natural. Las segundas se expresan en una forma estructurada y restringida de algún lenguaje natural. Las terceras se expresan en lenguajes estructurados, como RDF.

9. ONTOLOGIAS Las ontologías se usan para favorecer la comunicación entre personas, organizaciones y aplicaciones,lograr la interoperabilidad entre sistemas informáticos, razonar automáticamente y para la ingeniería de software.

10. ONTOLOGIAS Se componen de: conceptos: son las ideas básicas que se intentan formalizar. Los conceptos pueden ser clases de objetos, métodos, planes, estrategias, procesos de razonamiento, etc. relaciones: representan la interacción y enlace entre los conceptos de un dominio. Suelen formar la taxonomía del dominio. Por ejemplo: subclase-de, parte-de, parte-exhaustiva-de, conectado-a, etc. funciones: son un tipo concreto de relación donde se identifica un elemento mediante el cálculo de una función que considera varios elementos de la ontología. Por ejemplo, pueden aparecer funciones como: asignar-fecha, categorizar-clase, etc. instancias: se utilizan para representar objetos determinados de un concepto. reglas de restricción o axiomas: son teoremas que se declaran sobre relaciones que deben cumplir los elementos de la ontología. Por ejemplo: "Si A y B son de la clase C, entonces A no es subclase de B", "Para todo A que cumpla la condición B1, A es C", etc. Los axiomas, junto con la herencia de conceptos, permiten inferir conocimiento que no esté indicado explícitamente en la taxonomía de conceptos.

11. LENGUAJES UTILIZADOS PARA ONTOLOGIAS

12. RDF Es un framework para metadatos en laWorldWideWeb. Este modelo se basa en la idea de convertir las declaraciones de los recursos en expresiones con la forma sujeto-predicado-objeto (conocidas en términos RDF como tripletes). El sujeto es el recurso, es decir aquello que se está describiendo. El predicado es la propiedad o relación que se desea establecer acerca del recurso. Por último, el objeto es el valor de la propiedad o el otro recurso con el que se establece la relación. La combinación de RDF con otras herramientas como RDF Schema y OWL permite añadir significado a las páginas, y es una de las tecnologías esenciales de la Web semántica.

13. OWL Un lenguaje de marcado para publicar y compartir datos usando ontologías en la WWW. OWL tiene como objetivo facilitar un modelo de marcado construido sobre RDF y codificado en XML. Está diseñado para ser usado en aplicaciones que necesitan procesar el contenido de la información en lugar de únicamente representar información para los humanos. OWL facilita un mejor mecanismo de interpretabilidad de contenido Web que los mecanismos admitidos por XML, RDF, y esquema RDF (RDF-S) proporcionando vocabulario adicional junto con una semántica formal. OWL tiene tres sublenguajes, con un nivel de expresividad creciente: OWL Lite, OWL DL, y OWL Full.

14. Herramientas para Trabajar con Ontologías

15. GECOsoft GECOSoft está compuesto por dos herramientas de software principales: Un Editor de Conocimiento, llamado Macosoft (Software para la construcción de Mapas Conceptuales), cuyas funcionalidades básicas permiten automatizar el proceso de construcción de conocimiento en forma de Mapas Conceptuales (MC) y a través del componente Map-to-OWL se obtiene la formalización en el lenguaje de ontologías OWL de los MC construidos; Y un Servidor de Conocimiento, llamado ServiMap (Servidor de Mapas Conceptuales) que automatiza los procesos de gestión de persistencia, colaboración, acceso e integración del conocimiento que es generado y que ha sido compartido en diferentes momentos por diferentes usuarios.

16. GECOSoft

17. PROTEGE Protégé es una herramienta para el desarrollo de Ontologías y Sistemas basados en el conocimiento. Protégé está desarrollada en JAVA y puede funcionar perfectamente bajo WINDOWS.Las aplicaciones desarrolladas con Protégé son empleadas en resolución de problemas y toma de decisiones en dominios particulares. La herramienta Protégé soporta dos formas de modelar ontologías, con frames y con OWL. Las ontologías generadas pueden ser exportadas a varios formatos incluyendo RDF Schema, OWL y XML Schema.Un proyecto en Protégé consiste en el desarrollo de una ontología o estructura de conocimiento. Los elementos que se pueden ir creando son fundamentalmente clases, slots, formularios, instancias y consultas, aunque la herramienta es modular y permite adicionar más componentes de una forma sencilla. Cada uno de estos elementos dispone de una etiqueta en la ventana principal de la herramienta, seleccionando cada una de ellas podemos elegir el tipo de elemento concreto sobre el que se va a trabajar.

18. APLICACIONES DE LA ONTOLOGIAS Las ontologías pueden usarse para mejorar la búsqueda de información en Web y en las intranets de las organizaciones, así como para navegar por ellas. Si se definieran una o más ontologías para cada dominio, los contenidos web podrían describirse en función de los términos ontológicos, lo cuál ´permitiría expandir las búsquedas mediante términos de las categorías mas específicas de la ontología. Se pueden usar para comprobar la validez de los datos. En una ontología de animales podría usarse para comprobar si ciertas afirmaciones son válidas o no, por ejemplo, Afirmaciones como “ el perro fido tiene una mascota llamada miau” sería falsa, ya que solo las personas tienen mascotas.

19. APLICACIONES DE LA ONTOLOGIAS También son útiles para organizar las colecciones de recursos multimedia, ya que permiten incluir anotaciones semánticas en colecciones de imágenes y videos y otros recursos no textuales. Actualmente estos recursos se indexan mediante metadatos que pueden usarse para buscar mediante palabras clave. Las ontologías se utilizarán para programar Agentes inteligentes que entenderán e integrarán las informaciones procedentes de distintas fuentes. En el futuro los servicios web se describirán mediante ontologías. Los agentes las usarán para buscar los servicios web que les interesen y utilizarlos automáticamente, sin intervención humana.

20. Aplicaciones de Ontologías en Bases de Datos Especialmente interesante es el uso de las ontologías para la validación de datos procedentes de Bases de Datos. Por ejemplo, una ontología que establezca que una instancia de la clase TrabajadorAutónomo debe estar vinculada a una o más instancias de la clase ActividadEconómica podría usarse para comprobar que todos los autónomos registrados en una base de datos tienen al menos una actividad.

21. Bibliografia http://ontologiasdemetadatos.50webs.com/ontologiasymetadatos.html http://www.wshoy.sidar.org/index.php?2005/12/09/30-ontologias-que-son-y-para-que-sirven http://cihde.blogspot.com/2009/05/bases-de-datos-heterogeneas.html http://www.hipertexto.info/documentos/ontologias.htm