Explotación de la semántica de dominio orientada a la integración, estandarización y análisis de datos.
| dc.centro | E.T.S.I. Informática | es_ES |
| dc.contributor.advisor | Roldán-García, María del Mar | |
| dc.contributor.advisor | García-Nieto, José Manuel | |
| dc.contributor.author | Paneque Romero, Manuel | |
| dc.date.accessioned | 2024-04-15T11:14:18Z | |
| dc.date.available | 2024-04-15T11:14:18Z | |
| dc.date.created | 2024-01-09 | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.submitted | 2024-01-24 | |
| dc.departamento | Lenguajes y Ciencias de la Computación | |
| dc.description | Esta tesis combina de manera exitosa, profundidad teórica con aplicabilidad práctica, dando respuesta a algunos de los desafíos más importantes en el campo del Big Data y la Web Semántica. | es_ES |
| dc.description.abstract | Esta Tesis de Doctorado se centra en la generación de nuevas ontologías y modelos semánticos, motivada por la necesidad de avanzar en su comprensión y aplicación en distintos dominios. Se busca explorar a fondo su potencial en aplicaciones del mundo real, especialmente en e-learning, banca electrónica y seguridad en bases de datos orientadas a grafos. La investigación extrae experiencias comunes al analizar la eficacia de estas estructuras en contextos heterogéneos. La Tesis aborda preguntas de investigación específicas, guiando el proceso de modelado, experimentación y validación en aplicaciones prácticas. Destaca en tres áreas de aplicación: en e-learning, mejora la integración y análisis de datos en sistemas de aprendizaje en línea; en banca electrónica, introduce una ontología para la consolidación y anotación de datos de transacciones según el estándar PSD2, facilitando la reconciliación de datos y la clasificación de clientes; y en seguridad de bases de datos orientadas a grafos, explora la aplicación de ontologías para fortalecer el diseño de la seguridad y facilitar la comprensión de relaciones en estos entornos. El trabajo proporciona contribuciones significativas al avance de la investigación semántica aplicada en estos campos clave, ofreciendo un marco conceptual y práctico para el desarrollo de procesos de inteligencia artificial en el análisis de grafos de conocimiento. | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10630/31034 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | UMA Editorial | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.accessRights | open access | es_ES |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Datos masivos | es_ES |
| dc.subject | Lingüística computacional - Semántica | es_ES |
| dc.subject | Grafos, Teoría de | es_ES |
| dc.subject.other | Ontología | es_ES |
| dc.subject.other | Web Semántica | es_ES |
| dc.subject.other | Big data | es_ES |
| dc.subject.other | Análisis de datos | es_ES |
| dc.subject.other | Grafos de Conocimiento | es_ES |
| dc.title | Explotación de la semántica de dominio orientada a la integración, estandarización y análisis de datos. | es_ES |
| dc.type | doctoral thesis | es_ES |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorOfPublication | c7a2379c-5fc9-4e25-a93b-7a5a01daab69 | |
| relation.isAdvisorOfPublication | 04a9ec70-bfda-4089-b4d7-c24dd0870d17 | |
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