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BIGOWL se refiere a una ontología propuesta para apoyar la gestión del conocimiento en el análisis de Big Data. La ontología ha sido diseñada para cubrir un amplio vocabulario de términos relacionados con los flujos de trabajo de análisis de Big Data, incluyendo sus componentes y cómo están conectados, desde las fuentes de datos hasta la visualización del análisis. Además, tiene en cuenta aspectos como los parámetros, restricciones y formatos.
La ontología BIGOWL no solo define las relaciones taxonómicas entre los diferentes conceptos, sino también las instancias que representan individuos específicos para guiar a los usuarios en el diseño de flujos de trabajo de análisis de Big Data.
BIGOWL está concebido para modelar semánticamente el análisis de datos en entornos de Big Data. En la actualidad hay diversas ontologías similares, pero con características más concretas o reducidas que BIGOWL. CRISP-DM y KDDONTO son ontologías muy parecidas que se centran en minería de datos y procedimientos generales de extracción de conocimiento (KDD). Otras, sin embargo, emplean algoritmos de optimización como PMOEA y ECO. También se han descrito otras ontologías que además de centrarse en minería de datos, también participan en la generación de flujos de trabajo como son DMWF, KD o DMOP, sin embargo, BIGOWL alinea con todas las ontologías descritas previamente, además de poder emplearse en entornos Big Data.
BIGOWL se distribuye bajo licencia MIT. Se puede ampliar información a través https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.08.026) y https://github.com/KhaosResearch/BIGOWL
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Universidad de Málaga
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Todo el mundo.
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María del Mar Roldán García
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Antonio Jesús Nebro Urbaneja
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Title BIGOWL (BIG data analytics OWL ontology)
BIGOWL se refiere a una ontología propuesta para apoyar la gestión del conocimiento en el análisis de Big Data. La ontología ha sido diseñada para cubrir un amplio vocabulario de términos relacionados con los flujos de trabajo de análisis de Big Data, incluyendo sus componentes y cómo están conectados, desde las fuentes de datos hasta la visualización del análisis. Además, tiene en cuenta aspectos como los parámetros, restricciones y formatos.
La ontología BIGOWL no solo define las relaciones taxonómicas entre los diferentes conceptos, sino también las instancias que representan individuos específicos para guiar a los usuarios en el diseño de flujos de trabajo de análisis de Big Data.
BIGOWL está concebido para modelar semánticamente el análisis de datos en entornos de Big Data. En la actualidad hay diversas ontologías similares, pero con características más concretas o reducidas que BIGOWL. CRISP-DM y KDDONTO son ontologías muy parecidas que se centran en minería de datos y procedimientos generales de extracción de conocimiento (KDD). Otras, sin embargo, emplean algoritmos de optimización como PMOEA y ECO. También se han descrito otras ontologías que además de centrarse en minería de datos, también participan en la generación de flujos de trabajo como son DMWF, KD o DMOP, sin embargo, BIGOWL alinea con todas las ontologías descritas previamente, además de poder emplearse en entornos Big Data.
BIGOWL se distribuye bajo licencia MIT. Se puede ampliar información a través https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.08.026) y https://github.com/KhaosResearch/BIGOWL
Work type Software and Database designs
Tags big data, ontología, knowledge extraction, extracción de conocimiento, semántica, ontology, semantics
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Registry info in Safe Creative
Identifier 2407168671598
Entry date Jul 16, 2024, 10:35 AM UTC
License All rights reserved
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Copyright registered declarations
Derechos de explotación, incluyendo comunicación, distribución, reproducción y transformación. 100.00 %. Holder Universidad de Málaga. Date Jul 16, 2024. Geographic coverage: Todo el mundo.. Scope Todos los ámbitos de explotación..
Author 16.68 %. Holder Cristóbal Barba González. Date Jul 18, 2024.
Author 16.66 %. Holder José Manuel García Nieto. Date Jul 24, 2024.
Author 16.66 %. Holder María del Mar Roldán García. Date Jul 22, 2024.
Author 16.66 %. Holder Ismael Navas Delgado. Date Jul 19, 2024.
Author 16.66 %. Holder Antonio Jesús Nebro Urbaneja. Date Jul 19, 2024.
Author 16.68 %. Holder José F. Aldana Montes. Date Jul 22, 2024.
Information available at https://www.safecreative.org/work/2407168671598-bigowl-big-data-analytics-owl-ontology-