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SUMMARY:Seminario:  “Knowledge Graph exploration tools: literature review” di Mario Santoro
DESCRIPTION:Abstract: \n\n\n\nNell’ultimo decennio c’è stata un’esplosione di informazioni\, infatti solo nell’ultimo anno sono stati creati o replicati 79 Zb di dati. \n\n\n\nCon la proliferazione di questi dati è necessario modellare questi ultimi in modo da renderne facile l’interrogazione. Un approccio possibile è quello di modellarli in un Knowledge Graph (KG). \n\n\n\nUn KG\, noto anche come rete semantica\, rappresenta una rete di entità del mondo reale\, ad esempio oggetti\, eventi\, situazioni o concetti\, e illustra la relazione tra di essi. \n\n\n\nMa per interrogare e visualizzare i dati nei KG sono necessari linguaggi di interrogazione come SPARQL\, che nonostante si è affermato tra i principali strumenti di interrogazione non è alla portata di tutti per la sua complessità. Ciò restringe la possibilità di utilizzo di questo strumento ai soli ricercatori/professionisti del campo. \n\n\n\nNasce così la necessità di poter visualizzare ed esplorare questi dati contenuti nei KG anche per utenti senza competenze tecniche. Questa necessità è soddisfatta grazie all’utilizzo di tool che permetta in maniera agevole agli utenti la navigazione delle classi\, istanze e proprietà di un KG. \n\n\n\nNonostante nell’ultimo decennio sono stati sviluppati e distribuiti una grande varietà di tool di questo tipo\, potrebbe rivelarsi molto utile effettuare un’analisi e confronto di sistemi di esplorazione di KG proposti in letteratura e proporre linee guida per tool futuri. \n\n\n\nProprio questi ultimi due punti saranno gli obiettivi di questa tesi. \n\n\n\nLe metriche di valutazione individuate da literature review precedenti sono 36\, raggruppate in 7 macroaree. \n\n\n\nI tool selezionati sono stati cercati in pubblicazioni scientifiche degli ultimi dieci anni\, dove su 591 articoli/tool sono stati trovati 93 tool\, che in seguito ad analisi e screening ha ridotto questo numero a un totale di 65 tool da analizzare sulle metriche individuate. \n\n\n\nA valle di queste analisi oltre a rispondere agli obiettivi iniziali\, si possono trarre delle conclusioni su alcune metriche ancora poco esplorate oltre che poter fare diverse speculazioni sulle correlazioni che le metriche hanno tra loro e con i tool.
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