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Mémoire de Maîtrise
DOI
Document
Auteur
Nom complet
Angélica Abadia Paulista Ribeiro
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Ribeirão Preto, 2019
Directeur
Jury
Macedo, Alessandra Alaniz (Président)
Fortes, Renata Pontin de Mattos
Martinez, Alexandre Souto
Soares, Marinalva Dias
Titre en anglais
Similarity algorithms for Heterogeneous Information Networks
Mots-clés en anglais
Heterogeneous Information Network
Meta-path
Similarity measures
Terminology products
Resumé en anglais
Most real systems can be represented as a graph of multi-typed components with a large number of interactions. Heterogeneous Information Networks (HIN) are interconnected structures with data of multiple types which support the rich semantic meaning of structural types of nodes and edges. In HIN, different information can be presented using different types and forms of data, but may have the same or complementary information. So there is knowledge to be discovered. Terminology Knowledge Structures (TKS) como terminology products can be sources of linguistic representations and knowledge to be used for enrich the HIN and create a measure of similarity to extract the documents similar to each other, even if these documents are of different types (for example, finding medical articles that are in some way related to medical records). In this sense, this work presents the creation of a Heterogeneous Information Network using classical similarity measures, terminology products and the attributes of documents by an algorithm called NetworkCreator. As a contribution, an algorithm called NetworkCreator was created that from medical records and scientific articles builds an HIN with related documents, was also created. The algorithm HeteSimTKSQuery to calculate similarity measures between documents of different types which are in HIN. Terminology products with meta-paths were also explored. The results were efficient, reaching on average 89\% accuracy in some cases. However, it is important to note that all HIN presented in the researched literature were constructed only by one type of data coming from a single source. The results show that the algorithms are feasible to solve the problems of HIN construction and search for similarity. But it still needs improvement. In the future one can work on detection in the detection of node granularity of these networks and try to reduce the network construction runtime
Titre en portugais
Algoritmos de similaridade para Redes de Informações Heterogêneas
Mots-clés en portugais
Medidas de Similaridade
Meta-caminho
Produtos terminológicos
Redes de Informação Heterogêneas
Resumé en portugais
A maioria dos sistemas reais pode ser representada como um grafo de componentes multi-tipados com um grande número de interações. Redes de Informação Heterogênea (HIN) são estruturas interconectadas com dados de múltiplos tipos que suportam o rico significado semântico de tipos estruturais de nós e arestas. Nas HIN, diferentes informações podem ser apresentadas usando diferentes tipos e formas de dados, mas podem ter informações iguais ou complementares. Então, há conhecimento a ser descoberto. Estruturas de Conhecimento Terminológicos (TKS) como produtos terminológicos podem ser fontes de representações linguísticas e de conhecimento a ser usado para enriquecer a HIN e criar uma medida de similaridade para extrair os documentos similares entre si, mesmo que esses documentos sejam de tipos diferentes (por exemplo, encontrar os artigos médicos que de alguma forma estão relacionados com registros médicos). Nesse sentido, este trabalho apresenta o algoritmo NetworkCreator que cria uma Rede de Informações Heterogêneas utilizando medidas de similaridade clássicas, produtos de terminológicos e os atributos dos documentos. Nos experimentos, foram utilizados prontuários médicos e artigos científicos para construir a HIN e relacionar seus conteúdos. O algoritmo HeteSimTKSQuery também foi criado para calcular medidas de similaridade entre os documentos de diferentes tipos que se encontram na HIN. Produtos terminológicos com meta-caminhos também foram explorados. Os resultados se mostraram eficientes, alcançando em média 89\% de acurácia, em alguns casos. No entanto, é importante notar que todas as HIN apresentadas na literatura pesquisada foram construídas apenas por um tipo de dados proveniente de uma única fonte. Os resultados mostram que os algoritmos são viáveis para resolver os problemas de construção de HIN e busca de similaridade. Porém, eles ainda precisam de aperfeiçoamentos. Futuramente, pode-se trabalhar na detecção da granularidade dos nós destas redes e tentar reduzir o tempo de construção da rede
 
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Date de Publication
2019-04-25
 
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