Departamento de Computación

En las grandes organizaciones, existe un problema recurrente que pocos investigadores han considerado referente a la localización y al uso compartido de recursos, una tarea muy común que puede ser mejorada en términos de tiempo y accesibilidad. En un contexto organizacional, el uso de recursos adecuados para resolver un problema contribuye a generar mejores resultados para una meta establecida. Un equipo de trabajo dentro de una organización debe contar con un sistema que ayude a sus miembros a encontrar estos recursos de manera rápida y eficiente. Los recursos encontrados por el sistema deben satisfacer los requerimientos técnicos, las restricciones y los permisos de uso definidos para dicho grupo de trabajo, además de localizarse lo más cercano posible a sus miembros. La resolución del problema de compartición de recursos a través de un sistema computacional es un objetivo del Trabajo Cooperativo Asistido por Computadora. Por otro lado, el problema de la búsqueda de recursos puede ser tratado como una versión de la localización de Servicios Web. Por lo tanto, en esta tesis se propone el desarrollo de un algoritmo de coincidencia semántico basado en contexto colaborativo para solucionar el problema de descubrimiento y uso compartido de recursos dentro de una organización. Debido a las similitudes que comparten ambos tipos de búsqueda, podemos usar algunas herramientas que se utilizan actualmente en el descubrimiento de servicios Web para la localización de recursos compartidos dentro de una organización. Entre estas herramientas, podemos mencionar a los protocolos de descubrimiento de servicios Web, e.g., Jini, UpnP y UDDI, y a los algoritmos de coincidencia semánticos. Estos últimos, además de generar resultados a través de similitud sintáctica de palabras claves entre los servicios solicitados y los servicios publicados, también usan similitud semántica para mostrar servicios que pueden ser usados de forma similar a los solicitados originalmente. Para poder implementar similitud semántica en nuestro algoritmo de coincidencia usamos ontologías porque han probado ser el modelo idóneo para representar y analizar el significado y contexto de la información (en este caso, el contexto colaborativo para la localización y el préstamo de recursos compartidos en una organización), proveen un razonamiento eficiente sobre dicha información y permiten la interoperabilidad de servicios como base de conocimiento, la cual puede ser manipulada a través del algoritmo de coincidencia propuesto. Estas ontologías fueron diseñadas de forma genérica para ser adoptadas por cualquier organización y explotar el contexto colaborativo en ellas, mediante relaciones que permiten representar la existencia de vínculos entre los colaboradores de dicha organización, con el fin de mejorar la certitud de la respuesta que nuestro algoritmo proporciona.

Abstract

In large organizations, there exists a recurrent problem that few researchers ha- ve considered concerning the discovery and sharing of resources, a very common task that can be improved in terms of time and accessibility. In an organizational context, the use of appropriate resources to solve a problem contributes to produ- ce better results for a specific goal. A teamwork in an organization should have a system to help its members to find such resources quickly and eficiently. The resources found by the system must satisfy the technical requirements, restrictions and use permissions for the teamwork, and these resources must be located as close as possible to its members. The solution of the resource sharing problem through a computer system is a target of the Computer Supported Cooperative Work eld. On the other hand, the resource search problem can be treated as a version of the Web service discovery. Therefore, in this thesis, we propose the development of a collaborative context-based semantic matchmaker to solve the problem of resource discovery and sharing in an organization. Due to the similarities shared by both types of searches, we can rely on some tools that are currently used in the discovery of Web services to find shared resources in an organization. Among these tools, we can mention the Web service discovery protocols, e.g., Jini, UpnP, and UDDI, and semantic matchmakers. The latter ones are designed to generate results through syntactic similarity of keywords between the requested service and the published ones and also use semantic similarity to show services that can be used similarly to the requested ones. To implement semantic similarity in our matchmaker, we use ontologies because they have demonstrated to be the ideal model to represent and analyze the meaning and context of information (in this case, the collaborative context for discovering and borrowing shared resources in an organization), provi- de an eficient reasoning about such information and facilitate the interoperability of services as a knowledge base, which can be manipulated through the proposed matchmaker. These ontologies were designed in a generic way to be adopted by any organization and exploit the collaborative context in them, through relations- hips that can represent the existence of ties between the employees of such an organization, in order to improve the certainty of the response that our algorithm provides.