Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)
INGENIERO INFORMÁTICO
PROYECTO FIN DE CARRERA
Herramienta para
construir bases de conocimiento
a partir de información en la web
JORGE GIL PEÑA
Madrid, Septiembre 2010
Jorge Gil Peña
Dr. Miguel Ángel Sanz
Dr. David Contreras Bárcena
UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)
INGENIERO INFORMÁTICO
PROYECTO FIN DE CARRERA
Herramienta para
construir bases de conocimiento
a partir de información en la web
AUTOR: Gil Peña, Jorge
DIRECTOR: Dr. Miguel Ángel Sanz Bobi
MADRID, Septiembre 2010
HERRAMIENTA
PARA
CONSTRUIR
BASES
DE
CONOCIMIENTO A PARTIR DE INFORMACIÓN EN LA
WEB
RESUMEN DEL PROYECTO
En una época en la que los contenidos de Internet tienen cada día un
nivel de disponibilidad mayor y uno de los principales problemas del
internauta empieza a ser cómo decidir entre unos y otros. La
recomendación de contenidos personalizados es, cada vez más, un
fenómeno de importancia crucial: una necesidad cada vez más
apremiante para los usuarios que quieren acceder a los contenidos que
suscitan un verdadero interés para ellos de manera rápida.
Con el objetivo de satisfacer esta necesidad de recomendación de
contenidos, nace el servicio desarrollado por este Proyecto Fin
de
Carrera, el servicio web llamado “my Web”, que será accesible a través
de Internet y que pretende ofrecer al usuario una selección de contenidos
acordes a sus intereses y gustos. El nombre de este servicio hace alusión
a la pretensión de ser un portal de personalización de contenidos de
Internet.
El objetivo del proyecto será pues el de crear una web personal en la
cual, a partir de un test inicial que todo usuario deberá completar,
aparezcan una serie de recomendaciones en lo que a posibles intereses
musicales, de cine y literatura se refiere. Para poder ofertarles contenidos
acordes a sus gustos, será condición sine quanon darse de alta y rellenar
un test personal, con la finalidad de recabar información del usuario. En
"myWeb", el usuario podrá ver las recomendaciones hechas por el
sistema, acceder a fotos, links o videos de YouTube, así como modificar
sus enlaces favoritos y realizar búsquedas asociadas a su perfil.
El desarrollo de este proyecto supone un gran alivio de tiempo para los
usuarios de Internet, ya que filtra los contenidos más interesantes para
cada usuario. Pero es que, además del ahorro de tiempo, este servicio
puede suponer adicionalmente una herramienta de ocio, posibilitando el
acceso del internauta a contenidos de la web de manera personalizada.
El proceso hacia el desarrollo de “my Web” implica todo un compromiso
por la investigación y la innovación, así como una apuesta por las nuevas
tecnologías de la web 3.0., la web semántica y, sobretodo, por la
aplicación de la inteligencia artificial y sus tecnologías a las páginas web
que se usan a diario.
Este servicio web se ha realizado como aplicación web programada en
Java. Este programa, emplea técnicas de Inteligencia Artificial tales
como la adquisición automática de conocimiento, la representación de
conocimiento por medio de las ontologías y el incremento de éstas
mediante un algoritmo de incremento del conocimiento. Se trata de un
sistema basado en conocimiento que tiene un claro enfoque hacia las
nuevas tecnologías semánticas.
La aplicación comienza leyendo una ontología completa basada en la
Wikipedia y una vez el usuario completa la encuesta, esta es enviada al
servidor. A partir de los intereses del usuario se accede a webs 3.0 como
DbPedia y MusicBrainz, con el fin de recabar información semántica
asociada a dichos intereses. Esta información servirá para que la
ontología continúe incrementándose.
Para la recomendación de contenidos se ha implementado un algoritmo
que se encargará de controlar el crecimiento de la ontología y asignara un
peso a los recursos más interesantes. Este algoritmo parte de la base
teórica de que nuestros intereses están relacionados a nuestra forma de
ser, por lo que nuestros intereses están conectados en distintos dominios.
Esto hace que el algoritmo busque relaciones entre nuestros intereses.
Asigna pesos, a los recursos asociados al usuario, y a los datos
relacionados con estos. En función del número y del tipo de conexiones
entre estos se considerará un recurso como más interesante.
Para tratar con las ontologías se emplea una herramienta también
desarrollada en Java, conocida como Jena, que facilitara dicha tarea.
Permitiendo la unión, la lectura y la modificación de ontologías y de sus
entidades y relaciones. Además esta biblioteca se usara para conectarse a
Internet y leer los ficheros RDF mediante un motor de consulta
SPARQL.
La implementación de la aplicación a servicio web ha sido llevada cabo
en paralelo. Se han desarrollado con una arquitectura de tres niveles,
siguiendo el esquema MVC. Del interfaz gráfico ha sido desarrollado en
JSP , empleando JSTL para recibir objetos Java. El código Java, que se
encarga de ejecutar la lógica del programa y los Servlets que se encargan
de generar páginas web de forma dinámica. Y se dispone de una base de
datos en MySQL que se encarga de la administración de datos, dándole
permeabilidad a la ontología.
Los objetivos han sido cumplidos al desarrollar una herramienta
completa con la que se ha podido cerrar el ciclo completo, construyendo
bases de conocimiento a partir de información en la web, disponiendo
además de un algoritmo de recomendación de contenidos y de una
aplicación web para mostrar los resultados.
El aprendizaje que se ha llevado a cabo en la realización e investigación
para este proyecto de “my Web” ha sido voluminoso y variado desde
técnicos a conceptuales. Este proyecto va a significar, de cara al futuro,
el comienzo de una nueva etapa en la que este servicio de
personalización de contenidos pueda seguir desarrollándose de forma
muy prometedora.
TOOL
FOR
BUILDING
FOUNDATIONS
OF
KNOWLEDGE IN INFORMATION FROM THE WEB
ABSTRACT
At a time that
Internet content every day has a greater level of
availability and one of the main problems of the Internet begins to be
how to decide between them. The personalized content recommendation
is, increasingly, a critical phenomenon: an increasingly urgent need for
users who want to access to genuine and interesting content quickly.
In order to satisfy this need for content recommendation, was born on
service developed by this thesis, the web service called "my Web", which
is accessible through the Internet and aims to offer users a consistent
selection of content their interests and tastes. The name of this service
refers to the claim of being a portal of Internet content personalization.
The aim of the project is therefore to create a personal website in which,
after an initial test that all users must complete and appear a number of
recommendations as to any interest in music, film and literature are
concerned. To be able to offer content tailored to their tastes, be a
condition sine quanon register and fill out a personal test, in order to
collect user information. In "myWeb", the user can view the
recommendations made by the system, accessing photos, links or videos
to YouTube and edit your favorite links and search associated with your
profile.
The development of this project is a great relief from time to Internet
users, since most interesting content filters for each user. But is that, in
addition to saving time, this service may involve additional entertainment
tool, enabling internet access to web content in a personalized way.
The process towards the development of "my Web" implies considerable
commitment to research and innovation and a commitment to new web
3.0 technologies., Semantic web and, above all, by the application of
artificial intelligence and their technologies to web pages that are used
daily.
This web service has been done as a Web application programmed in
Java. This program uses Artificial Intelligence techniques such as the
automatic acquisition of knowledge, knowledge representation through
ontologies and increasing them by an algorithm for knowledge
enhancement. It is a knowledge based system that has a clear focus on
semantic technologies.
The application begins reading a complete ontology based on Wikipedia
and once the user completes the survey, this is sent to the server. From a
user's interests can be accessed as web 3.0 DBpedia and MusicBrainz in
order to obtain semantic information associated with those interests. This
information will help the ontology continue to rise.
For content recommendation has been implemented an algorithm that
will control the growth of ontology and assign a weight to the most
interesting resources. This algorithm theory assumes that our interests are
linked to our way of being, so that our interests are connected in different
domains. This makes the algorithm look for relations between our
interests. Weights assigned to the resources associated with the user, and
data related to these. Depending on the number and type of connections
between these are considered a resource as more interesting.
To deal with ontologies also used a tool developed in Java, known as
Jena, to facilitate this task. Allowing the union, reading and modification
of ontologies and its entities and relationships. In addition this library
will be used to connect to the Internet and read RDF files using a
SPARQL query engine.
Implementing the Web service application has been carried out in
parallel. Have developed a three-tier architecture following the MVC
pattern. The graphic interface has been developed in JSP, JSTL to receive
objects using Java. Java code, which is responsible for implementing the
program logic and Servlets which are responsible for geerating web
pages dynamically. And you have a MySQL database that handles data
management, giving patency to the ontology.
Targets have been met to develop a comprehensive tool with which he
was unable to close the whole period, building knowledge bases from
information in the web, besides providing a recommendation algorithm
and content of a web application to display results.
The learning that has taken place for the practice and research for this
project "my Web" has been voluminous and varied from technical to
conceptual. This project will mean, for the future, the beginning of a new
era in which this content personalization service can continue to develop
very promising.
.
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
MEMORIA
PROYECTO FIN DE CARRERA
9
Herramienta para
construir bases de conocimiento
a partir de información en la web
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
I N D I CE
1.
Introducción _________________________________________________ 12
1.1.
Justificación _______________________________________________ 13
1.2.
Motivación del proyecto ________________________________ 14
2.
Objetivos. _____________________________________________________ 16
3.
Revisión de técnicas y tecnologías ______________________ 18
3.1.
3.1.1.
Conceptos y definiciones básicas ______________________ 18
Web2.0. ________________________________________________________ 19
3.1.2. Web3.0. ___________________________________________________________ 21
3.1.3. Técnicas de Inteligencia Artificial _______________________________ 26
3.2.
Arquitectura ______________________________________________ 29
3.2.1.
Introducción ___________________________________________________ 29
3.2.2.
Arquitectura Cliente Servidor ________________________________ 30
3.2.3
Arquitectura de tres niveles __________________________________ 33
3.3.
empleadas
Descripción funcionamiento de Tecnologías
36
3.3.1
Java _____________________________________________________________ 37
3.3.2
Funcionamiento de Jena _____________________________________ 39
3.3.3
Servidor web __________________________________________________ 56
3.3.4. Páginas dinámicas________________________________________________ 57
3.3.5
4.
5.
Sistema Gestor de base de datos _____________________________ 64
Análisis de la aplicación___________________________________ 66
4.1.
Introducción ______________________________________________ 66
4.2.
Análisis de alternativas _________________________________ 66
Diseño y desarrollo de la aplicación myWeb __________ 73
5.1.
Introducción ______________________________________________ 73
5.2.
Diseño ______________________________________________________ 73
5.2.1.
Modelo de Casos de Uso ______________________________________ 74
5.2.1.
Modelo de Dominio ___________________________________________ 80
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
10
Jorge Gil Peña
5.3.
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Tareas desarrolladas en el proyecto __________________ 86
5.3.1.
Estudio psicológico de conexiones musicales _______________ 87
5.3.2.
Diseño de myWeb _____________________________________________ 88
5.3.3.
Diseño entradas al programa ________________________________ 93
5.3.4.
Utilización de la herramienta JENA __________________________ 95
5.3.5.
Realización del algoritmo con Java. ________________________ 100
5.3.6.Crear y preparación del proyecto web ________________________ 108
6.
Desarrollo de la aplicación myWeb ____________________ 113
6.1. Modulo Java _________________________________________________ 113
6.1.1. Introducción ____________________________________________________ 113
6.1.2. Parte Jena _______________________________________________________ 115
6.1.3.Parte Algoritmo _________________________________________________ 117
6.2. Módulo Servlets ____________________________________________ 125
6.3. Módulo JSP __________________________________________________ 129
6.4. Modulo base de datos _____________________________________ 133
7. Caso ejemplo___________________________________________________ 136
8 Especificaciones Tecnológicas ______________________________ 140
8.1. Proyecto en desarrollo ____________________________________ 140
8.2. Proyecto en explotación __________________________________ 142
9. Presupuesto ___________________________________________________ 145
10. Planificación _________________________________________________ 147
11. Conclusiones _________________________________________________ 148
12. Tabla de ilustraciones _____________________________________ 151
13. Bibliografía __________________________________________________ 153
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
11
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
1. Introducción
E
ste proyecto está orientado a adquirir los
gustos
de
la
música,
películas,
libros,
intereses y forma de ser de los usuarios
usuar
a
través de información disponible en la web semántica. Para
poder ofertar de forma ontológica contenidos acordes a sus
gustos se realiza una encuesta al comienzo, al darse de alta
en el servicio,
servicio y un algoritmo se encarga de buscar los
contenidos recomendados más acordes con el perfil.
perfil Se
trata de un servicio web llamado myWeb,, al cual se puede
acceder a través de internet.
12
Ilustración 3.1.1
El nombre de este servicio viene dado porque
pretende realizar una selección
ción de contenidos acordes al
a
interés del usuario siendo su
u punto de acceso a Internet.
En
este
punto
de
acceso
a
él
puede
ver
sus
recomendaciones acceder a fotos,
recomendaciones,
otos, links interesantes o
videos de YouTube,
YouTube pero también modificar sus
us favoritos,
ver los más votados, y realizar búsquedas asociadas a su
perfil.
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
El camino para el desarrollo ha sido
toda una
apuesta por la investigación y la innovación. Una apuesta
por las nuevas tecnologías de la web 3.0., la web semántica
y
una
apuesta,
sobretodo,
por
aplicar
técnicas
de
inteligencia artificial y a las páginas web que se usan a
diario.
1.1.
Justificación
Este proyecto viene motivado por intentar proponer
una Internet sencilla y entretenida para la gente con ganas
de conocer cosas nuevas y de sacarle el mejor partido a esta
gran
fuente
de
conocimientos.
Este
enfoque
está
plenamente justificado porque no existe una página web
unificada, estandarizada y completa, que aporte contenidos
de la web o simplemente conceptos que puedan entretener,
interesar, divertir o simplemente llamar la atención en
función de nuestro perfil.
Considerándose que esto podría ser muy útil en el
mundo de Internet, el proyecto se ha orientado hacia una
interfaz web, con objeto de hacerlo mucho más accesible
para todo el mundo y de una manera mucho más dinámica.
Además trata de evitar los temidos tiempos de descargas y
posibles desconfianzas en la descarga del programa desde
Internet. Pero aun así es muy importante tener en cuenta
que esta página web cuenta con un gran proyecto Java en
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
13
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
el backend (servidor), y que será el encargado de llevar la
lógica de negocio.
1.2.
Motivación del
proyecto
Como
suele
suceder
las
justificaciones
y
las
motivaciones suelen ir de la mano, y en este proyecto no ha
sido una excepción. La principal motivación del proyecto es
proponer una manera de entretenimiento y de ofrecer
contenidos interesantes adaptados al perfil de cada usuario
concreto usando técnicas elaboradas y automatizadas de
tratamiento del conocimiento.
Sin embargo ha habido otras motivaciones técnicas
importantes como el hecho de trabajar con conceptos de
Inteligencia Artificial. Para tratar de mejorar lo que ofrecen
los programas actuales, y de simular inteligencia humana
para lograr los propósitos de búsqueda de información
interésate. Por ejemplo en este caso se ha trabajado con
técnicas de incremento del conocimiento, en los que
partiendo de conceptos básicamente descritos por el
usuario acerca de su perfil extrayendo de la web más
conocimientos interesantes basados en los originales,
dando resultados interesantes.
A nivel técnico una de las mayores motivaciones y
complicaciones ha sido el hecho de trabajar con tecnologías
en vías de continuo desarrollo. Éstas están abriendo
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
14
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
muchas puertas a desarrolladores y usuarios, como pueden
ser
la
web
3.0.
o
la
web
semántica,
motores
de
procesamiento como Lucene o de búsqueda como SPARQL,
tecnologías como los RDF , o los OWL y conceptos como
ontología y clasificación de perfiles. Todos estos conceptos
serán debidamente comentados más adelante.
También ha sido muy ilusionante el hecho de montar
un
servidor
desde
cero,
este
concepto
hasta
ahora
prácticamente abstracto para los estudiantes de informática
y en cambio tan importante. Pudiendo ofrecer a unos
clientes una conexión con un servidor para acceder desde
cualquier lugar del mundo en apenas unas centésimas de
segundo a una base de datos, a unos contenidos, a un
programa trabajando en local.
15
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
2. Objetivos.
E
l
motivo
del
proyecto
es
desarrollar
una
herramienta para construir bases de conocimiento
a partir de información en la web. El proyecto ha
de desarrollar una herramienta en JAVA capaz de elaborar
de forma automática los contenidos de una base de
conocimientos.
Para ello, por un lado, usará conjuntos de ejemplos de los
que se extraerán conceptos básicos y sus relaciones, por
otro lado se generará de forma automática una ontología
sobre el dominio de conocimiento a través de búsquedas
inteligentes en documentos web. Finalmente la información
se mostrará en una página web que será un sistema de
recomendación de contenidos de la web, según el perfil del
usuario.
El proyecto hará elaboración automática de una
ontología y su correspondiente base de conocimientos
creada a partir de ejemplos y contenidos informativos
asociados a los mismos en la web 2.0.
Para alcanzar el objetivo del proyecto se han de
conseguir los siguientes objetivos parciales que a su vez son
objeto de las tareas de que consta el proyecto:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
16
Jorge Gil Peña
•
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Desarrollar una herramienta de búsqueda en la
web 2.0 sobre términos introducidos bien por un
usuario, bien recibidos de otra aplicación. El
resultado de esta búsqueda será un listado de
contenidos que posteriormente hay que procesar.
Los contenidos serán casos ejemplo que hay que
procesar posteriormente.
•
Desarrollar un algoritmo que clasifique y filtre
jerárquicamente los conceptos y términos más
relevantes obtenidos en los contenidos de la
búsqueda inicial.
•
Desarrollar una aplicación que organice en una
jerarquía los conceptos y términos obtenidos.
•
Adaptación de la ontología al perfil del usuario.
•
Desarrollo de una aplicación capaz de hacer crecer
los términos de la ontología de manera automática.
•
Elaboración
de
una
base
de
conocimientos
asociada a la ontología. Integración en un sistema
experto.
•
Integración
de
aplicaciones
multiagente
capaz
de
realizar
en
un
una
entorno
búsqueda
guiada por el conocimiento extraído y el perfil del
usuario reflejado en la ontología.
•
Desarrollo de un servicio web y puesta a punto en
un servidor web particular.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
17
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
3. Revisión de técnicas y
tecnologías
E
sta parte de la memoria es la encargada de
introducir al lector en las tecnologías que se van a
emplear durante el desarrollo de esta memoria. De
manera que cuando se expliquen cómo usarlas se pueda
dar por conocidos un conocimiento básico de estas.
El capitulo está dividido en tres sub apartados, que
son conceptos y definiciones básicos, arquitectura y por
último
descripción
del
funcionamiento
de
tecnologías
empleadas. Los dos primeros apartados se refieren más a
conceptos y técnicas, mientras que el tercero en cambio se
centra en las tecnologías, es decir en cómo son las
herramientas empleadas que implementan estas técnicas o
conceptos.
3.1.
Conceptos y definiciones
básicas
Los conceptos básicos que se van a explicar aquí, son
conceptos que seguramente se tenga una vaga idea de ellos
o por lo menos se hayan oído alguna vez, pero no se tenga
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
18
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
muy claro a que se refieren con exactitud. Así que se
comenzara
explicando que es y a que se refiere la web
2.0,la web semántica, la inteligencia artificial y alguna de
sus técnicas que se emplearan en este proyecto.
3.1.1.
Web2.0.
(1)El término Web 2.0 se estableció como tal entorno
al año 2004, aunque hoy en día se sigue dudando de que
estas
webs
sean
cualitativamente
diferentes
de
las
tecnologías web anteriores. Sin embargo sí que es cierto que
estas webs están asociadas con un fenómeno social, basado
en la interacción que se logra a partir de diferentes
aplicaciones web, que facilitan el compartir información.
Además de la interoperabilidad y el diseño centrado en el
usuario (D.C.U.). Algunos ejemplos de la Web 2.0 serian las
comunidades web en torno a una temática, las wikis, blogs,
los servicios web, las aplicaciones Web, los servicios de
alojamiento de videos, mashups (aplicación web hibrida) y
folksonomías.
El concepto original del contexto, llamado Web 1.0 se
basaba en páginas estáticas programadas en HTML (Hyper
Text
Mark
Language)
que
no
eran
actualizadas
frecuentemente. El éxito de las .com dependía de webs más
dinámicas, a veces llamadas Web 1.5,
donde los CMS
(Content Management System en inglés, abreviado CMS)
Sistema de gestión de contenidos
servían páginas HTML
dinámicas creadas al vuelo desde una actualizada base de
datos. En ambos sentidos, el conseguir hits (visitas) y la
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
19
Jorge Gil Peña
estética
visual
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
eran
considerados
como
factores
importantes.
Los teóricos de la aproximación a la Web 2.0 creen
que el uso de la web está orientado a la interacción y redes
sociales, que pueden servir contenidos y explotar los efectos
de las redes, creando o no webs interactivas y visuales. Es
decir, los sitios Web 2.0 actúan más como puntos de
encuentro, o webs dependientes de usuarios, que como
webs tradicionales.
Resumiendo se puede decir que un sitio Web 2.0
permite a sus usuarios interactuar con otros usuarios o
cambiar contenidos del sitio web, esto en contraste a sitios
web no-interactivos donde los usuarios se limitan a la
visualización pasiva de información que se les proporciona,
por lo que este tipo de web aumentan y su información
crece
de
manera
descentralizada.
Sin
que
la
responsabilidad de todos los contenidos recaiga sobre un
administrador.
En la ilustración 3.1, se resaltan algunos de los
ejemplos más representativos que la Web 2.0 representa.
Ilustración 3.1.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
20
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
3.1.2. Web3.0.
(2)La tecnología de la Web 3.0, se basa originalmente
en programas inteligentes que utilizan datos semánticos; se
han ido implementado y usando a pequeña escala en
compañías para conseguir una manipulación de datos más
eficiente. Se considera la realización y extensión del
concepto
de
la
“Web
semántica”,
apoyándose
en
la
Inteligencia artificial. Las investigaciones académicas están
dirigidas a desarrollar programas que puedan razonar,
basados en descripciones lógicas y agentes inteligentes.
Dichas
aplicaciones,
razonamientos
lógicos
pueden
utilizando
llevar
reglas
a
que
cabo
expresan
relaciones lógicas entre conceptos y datos en la red. La
"Data Web" es el primer paso hacia la completa “Web
Semántica”.
En
la
fase
“Data
Web”,
el
objetivo
es
principalmente, hacer que los datos estructurados sean
accesibles utilizando un formato de texto conocido como
RDF, que se explicara más detenidamente a continuación.
El escenario de la "Web Semántica" ampliará su alcance en
tanto que los datos estructurados e incluso, lo que
tradicionalmente
se
ha
denominado
contenido
semi-
estructurado (como páginas web, documentos, etc.), esté
disponible en los formatos semánticos de RDF y OWL.
Muy importante para este proceso de evolución es el
proceso de estandarización que desde el consorcio de la
World Wide Web, se intenta liderar, ya que los formatos en
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
21
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
que se publica la información en Internet son dispares,
como XML, RDF, OWL y otros micro formatos. No obstante
la apuesta del grupo de la World Wide Web con la creación y
estandarización de la tecnología SPARQL, y su reciente
crecimiento permite un lenguaje estandarizado de acceso a
estos datos. Así el desarrollo de las APIs para la búsqueda
a través de bases de datos en la red también está siendo
muy bien recibido.
Es curioso que se intentaba desde el nacimiento de
Internet incluir información semántica en todas las webs, la
World Wide Web, pero debido a la rápida expansión de
Internet, no se pudo realizar su implementación, ya que las
prisas por tener una web iban contra esta idea. Sin
embargo con el paso de los años y el crecimiento de la web,
se ha hecho necesario volver a pensar en la web semántica
con el fin de poner un poco de control y mejor manejo de la
información. La Web semántica, como se ha comentado se
basa en la idea de añadir metadatos semánticos y
ontológicos a la World Wide Web para que los programas y
sus empresas puedan compartir información estandarizada.
Ilustración 3.2.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
22
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Esas informaciones adicionales —que describen el
contenido, el significado y la relación de los datos— se
deben proporcionar de manera formal, para que así sea
posible evaluarlas automáticamente
por
máquinas de
procesamiento. El objetivo es mejorar Internet ampliando la
interoperabilidad entre los sistemas informáticos usando
"agentes inteligentes".
Se puede ver en la Ilustración 3.3 la conexión entre
las distintas web semánticas a fecha de Julio del 2009. En
este gráfico se puede observar como las distintas webs
trabajan de la mano para ofrecer contenidos de distintos
dominios de manera actualizada.
23
Ilustración 3.3
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
El lenguaje HTML es válido para adecuar el aspecto
visual de un documento e incluir objetos multimedia en el
texto (imágenes, esquemas de diálogo, etc.). Pero ofrece
pocas posibilidades para categorizar los elementos que
configuran el texto más allá de las típicas funciones
estructurales. Para ello la web semántica dispone de
tecnologías de descripción de contenidos, como RDF y OWL,
además de XML, el lenguaje de marcas diseñado para
describir los datos.
-RDF: es un modelo de datos para los recursos y las
relaciones que se puedan establecer entre ellos. Aporta una
semántica básica para ese modelo de datos que puede
representarse mediante XML.
-RDF Schema: es un vocabulario para describir las
propiedades y las clases de los recursos RDF, con una
semántica para establecer jerarquías de generalización
entre dichas propiedades y clases.
-OWL:
añade
más
vocabulario
para
describir
propiedades y clases: tales como relaciones entre clases
(p.ej. disyunción), cardinalidad (por ejemplo "únicamente
uno"), igualdad, tipologías de propiedades más complejas,
caracterización de propiedades (por ejemplo simetría) o
clases enumeradas.
Estas
tecnologías
se
combinan
para
aportar
descripciones explícitas de los recursos de la Web (ya sean
estos catálogos, formularios, mapas u otro tipo de objeto
documental). Esas etiquetas permiten que los gestores de
contenidos o los lenguajes de consulta interpreten los
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
24
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
documentos y realicen procesos inteligentes de captura y
tratamiento de información. SPARQL es el lenguaje de
consulta más empleado.
-SPARQL: es un acrónimo recursivo del inglés
SPARQL Protocol y RDF Query Language. Se trata de un
lenguaje estandarizado para la consulta de grafos RDF.
Únicamente incorpora funciones para la recuperación
sentencias RDF. Es necesario distinguir entre el lenguaje de
consulta y el motor para el almacenamiento y recuperación
de
los
datos.
Por
este
motivo,
existen
múltiples
implementaciones de SPARQL, generalmente ligados a
entornos de desarrollo y plataforma tecnológicas.
El desarrollo y difusión masivos de la web semántica
tiene algunas dificultades que no se han podido superar
todavía, una de ellas es tecnológica y la otra está
relacionada con la falta de interés de los propietarios de las
páginas web.
Ilustración 3.4.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
25
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
La Ilustración 3.4 en la que se observa un gráfico
sencillo e intuitivo puede ayudar a resumir lo citado hasta
ahora. En el primer nivel la web 1.0 donde la máquina hace
de servidor de páginas web estática, en la Web 2.0 los
usuarios tienen iteración entre ellos y con las páginas web,
de
manera
que
estas
se
rellenan
de
contenidos
dinámicamente. En la web 3.0 son directamente las
máquinas las que leen estas páginas y en muchos casos
son estas máquinas las que directamente generan otras
páginas.
3.1.3. Técnicas de
Inteligencia Artificial
26
Con
objeto
de
extraer
conocimiento
de
forma
automática, su posterior representación y su incremento se
van a usar técnicas de Inteligencia Artificial en este
proyecto. Con objeto de tener claros algunos conceptos se
va a proceder a su definición.
-Incremento
del
conocimiento:
Consiste
en
desarrollar técnicas que permitan a las computadoras
aprender. De forma más concreta, se trata de crear
programas capaces de generalizar comportamientos. Es, por
lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento. En este
caso consistiría básicamente en primer lugar en usar
palabras clave del resultado de una búsqueda para lanzar
otras búsquedas y completar la información de manera
automática, y así sucesivamente.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Agentes inteligentes: Son programas que buscan
información como los trataría una persona. Gozan de
propiedades muy características como la autonomía en la
toma de decisiones, en la relación con otros agentes para
cooperar aun fin común.
-Ontologías: En el área de la inteligencia artificial, la
resolución de problemas puede ser simplificada con la
elección apropiada de una representación del conocimiento.
La ontología se utiliza para la clasificación en bibliotecas y
para procesar conceptos en un sistema de información.
El término ontología en informática hace referencia a
la formulación de un exhaustivo y riguroso esquema
conceptual dentro de uno o varios dominios dados; con la
finalidad de facilitar la comunicación y el intercambio de
información entre diferentes sistemas y entidades (esta es la
diferencia con la ontología filosófica, que solo tiene un
punto de referencia).
En
algunas
aplicaciones,
se
combinan
varios
esquemas en una estructura de facto completa de datos,
que contiene todas las entidades relevantes y sus relaciones
dentro del dominio. Los programas informáticos pueden
utilizar así este punto de vista de la ontología para una
variedad
de
propósitos,
incluyendo
el
razonamiento
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
27
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
inductivo, la clasificación, y una variedad de técnicas de
resolución de problemas.
El desarrollo de una ontología facilitará que el
conocimiento sea incremental, pero para esto se necesitan
usar nuevos conceptos y tecnologías, como el concepto de
ontología. Concepto históricamente reconocido y empleado
desde
los
griegos
hasta
nuestros
ordenadores
más
modernos. Aristóteles ya pensó en la necesidad de crear
una ontología en su época, y la definió como enciclopedia de
las palabras. Y este concepto permite unir las palabras y el
conocimiento, que va encontrando por la web anexándolo a
la ontología, así la ontología va creciendo con todo la
información
recogida
por
las
webs
con
información
28
semántica.
-Tripletas de conocimiento: Es un modelo de
metadatos basado en el concepto de sentencias de la forma
“sujeto-predicado-objeto”, denominadas tripletas RDF. Este
modelo ofrece una adecuación mayor para la representación
del conocimiento que el modelo relacional de las bases de
datos tradicionales.
Se pueden almacenar de diversas
formas, aunque la serialización (marshalling) más habitual
se basa en la utilización de archivos XML.
-Modelo ontológico: Es una representación de la
realidad ontológica de un sistema. En este modelo, basado
en la lógica descriptiva, se definen los conceptos, términos y
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
secuencias, así como la relación que existe entre los
distintos términos. La creación de terminología se llevará a
cabo directamente en un sistema basado en un modelo. Es
utilizado para el manejo y representación de ontologías.
Ilustración 3.5.
29
3.2.
Arquitectura
3.2.1. Introducción
L
a manera de acceder a la información inicial
relativa al usuario era partiendo de las
canciones en local del usuario y obtener sus
artistas favoritos para que sirviese de manera automática
para obtener un perfil de intereses. Como se ha comentado,
poco
a
poco
esta
idea
fue
disolviéndose
debido
a
complejidad a la hora de procesar datos locales en un
servidor, esto hizo que se planteasen alternativas como que
el usuario rellenase información relativa a su personalidad
y gustos en un cuestionario inicial. Esto condicionó la
arquitectura del proyecto.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Para la arquitectura de esta aplicación se va a usar el
Modelo Vista Controlador (MVC) es un estilo que separa los
datos de una aplicación, la interfaz de usuario, y la lógica
de control en tres componentes distintos. El patrón MVC se
ve frecuentemente en aplicaciones web, donde la vista es la
página HTML y el código provee de datos dinámicos a la
página.
El modelo es el Sistema de Gestión de Base de Datos
y la Lógica de negocio, y el controlador es el responsable de
recibir los eventos de entrada desde la vista. Será revisado a
continuación de manera rápida y útil las diferencias entre
las arquitecturas más básicas. Se va a proceder a explicar
la arquitectura de dos niveles, existente antes del MVC, de
manera que sea más fácil la comprensión de la arquitectura
de tres niveles.
3.2.2.
Arquitectura Cliente
Servidor
Esta arquitectura consiste básicamente en que un
programa, el cliente, realiza peticiones a otro programa, el
servidor que les da respuesta. Esto resulta muy ventajoso
en un sistema operativo multiusuario distribuido a través
de una red de computadoras.
En esta arquitectura la capacidad de proceso está
repartida entre los clientes y los servidores, aunque son
más importantes las ventajas de tipo organizativo debidas a
la centralización de la gestión de la información y la
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
30
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
separación de responsabilidades, lo que facilita y clarifica el
diseño del sistema. La separación entre cliente y servidor es
una separación de tipo lógico, donde el servidor no se
ejecuta necesariamente sobre una sola máquina ni es
necesariamente un sólo programa.
La
arquitectura
cliente-servidor
sustituye
a
la
arquitectura monolítica en la que no hay distribución, tanto
a nivel físico como a nivel lógico.
Ventajas de la arquitectura cliente-servidor
a.) Centralización del control: los accesos, recursos y
la integridad de los datos son controlados por el servidor de
forma que un programa cliente defectuoso o no autorizado
no pueda dañar el sistema.
b.) Escalabilidad: se puede aumentar la capacidad de
clientes y servidores por separado.
Desventajas de esta arquitectura
a.) La congestión del tráfico: cuando una gran
cantidad de clientes envían peticiones al mismo servidor al
mismo tiempo.
b.) Robustez: Cliente/Servidor no tiene la buena
robustez como red del P2P. Cuando el servidor está caído,
las peticiones de los clientes no pueden ser satisfechas al
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
31
Jorge Gil Peña
estar
todos
los
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
datos
centralizados
como
puede
comprobarse en la imagen siguiente hay un único servidor:
Ilustración 3.6
32
El servidor de cliente es la arquitectura de red que
separa al cliente (a menudo un uso que utiliza un interfaz
utilizador gráfico) de un servidor. Cada caso del software del
cliente puede enviar peticiones a un servidor a través de la
red como se puede observar en el gráfico Ilustración 3.6 .
Los tipos específicos de servidores incluyen los servidores
Web, los servidores del uso, los servidores de archivo, los
servidores terminales, y los servidores del correo. Mientras
que sus propósitos varían algo, la arquitectura básica sigue
siendo igual.
Aunque esta idea se aplica en una variedad de
maneras, en muchas diversas clases de usos, el ejemplo
más fácil de visualizar es el uso actual de las páginas Web
en Internet. Por ejemplo, si se está leyendo una página Web,
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
la computadora y Web browser serían considerados un
cliente, y las computadoras, las bases de datos, y los usos
que componen la página Web serían considerados el
servidor.
3.2.3
Arquitectura de tres
niveles
Una vez introducida la arquitectura Cliente/Servidor,
hay que añadir una parte de almacenamiento y gestión de
datos a este modelo y llevarlo al caso que nos atañe, el
modelo Web, En la mayoría de los casos, el navegador suele
ser un mero presentador de información (modelo de cliente
delgado),
y
no
lleva
a
cabo
ningún
procesamiento
relacionado con la lógica de negocio.
No obstante, con la utilización de applets, código de
JavaScript y DHTML la mayoría de los sistemas se sitúa en
un punto intermedio entre un modelo de cliente delgado y
un modelo de cliente grueso (donde el cliente realiza el
procesamiento de la información y el servidor solo es
responsable de la administración de datos). Por este motivo
el desarrollo de la capa de cliente se ha concentrado en un
simple visualizador con apenas alguna validación de datos.
Con lo que se ha conseguido un proceso de cliente ligero y
sencillo.
El
procesamiento
realizado
en
el
cliente
está
relacionado con aspectos de la interfaz (como ocultar o
mostrar secciones de la página en función de determinados
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
33
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
eventos) y nunca con la lógica de negocio. En todos los
sistemas de este tipo y ortogonalmente a cada una de las
capas de despliegue comentadas, se puede dividir la
aplicación en tres áreas o niveles:
-Nivel de presentación: Es el encargado de generar
la interfaz de usuario en función de las acciones llevadas a
cabo por el mismo. (Páginas JSP)
-Nivel de negocio: Contiene toda la lógica que
modela los procesos de negocio y es donde se realiza todo el
procesamiento necesario para atender a las peticiones del
usuario. (Programa JAVA)
-Nivel de administración de datos: Encargado de
hacer persistente toda la información, además suministra y
almacena información para el nivel de negocio. (MySQL)
Los dos primeros y una parte del tercero (el código
encargado de las actualizaciones y consultas) suelen estar
en el servidor mientras que la parte restante del tercer nivel
se sitúa en la base de datos, que aunque es posible que la
base de datos resida en el servidor, se separe en otra capa
lógica.
En
la
figura
Ilustración
3.7
puede
verse
una
representación aproximada de un sistema en el que la base
de datos se encuentra fuera del servidor:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
34
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 3.7.
Respecto al nivel de negocio no hay ninguna “receta”
para asegurar un buen diseño. La aplicación de patrones de
diseño
conocidos
encapsulación
y
de
el
respeto
información
a
y
los
principios
distribución
de
de
responsabilidad (que cada objeto haga solo aquello que le
ha sido asignado) es la mejor manera de conseguir un
diseño apropiado.
35
Un principio que suele resultar de bastante utilidad
es
agrupar
en
servicios
las
operaciones
de
negocio
relacionadas. Por ejemplo, en una aplicación de comercio
virtual, se podría tener un servicio para la gestión de
usuarios, otro para la tramitación de pedidos, etc. De esta
manera, si se aplica la estrategia vista anteriormente, los
comandos invocarán uno o más métodos de estos servicios,
que serían los que accederían a los objetos que constituyen
el modelo.
Por último se comentará brevemente el nivel de
administración de datos. Este último nivel es proporcionado
por el framework de persistencia utilizado junto con la base
de
datos
propiamente
dicha.
Cada
uno
tiene
unas
características y funcionalidad concretas que obligarán a
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
adaptar el diseño de manera apropiada. Solo apuntar que
normalmente, en una aplicación
Web una petición http
equivale a una transacción. Es decir, si mientras se sirve la
petición ocurre un error todo lo hecho a raíz de la petición
debe deshacerse.
Por tanto, en función del modelo de persistencia,
habrá que actuar de manera que los cambios en la base de
datos no se hagan definitivos hasta que la petición se haya
completado. La mejor forma de gestionar esto es en el
Servlet controlador, pues al ser el que finaliza la petición
enviando la respuesta al cliente, es el mejor lugar para
asegurar de que todo ha ido bien y hacer definitivos los
cambios en la base de datos.
Con esto
se
completa el breve análisis de
la
arquitectura de los sistemas Web modernos, donde se han
comentado ideas básicas para un diseño lo más correcto
posible de los mismos sobre todo en el nivel o capa de
presentación, que es con el que más se ha trabajado en este
proyecto.
3.3. Descripción funcionamiento de
Tecnologías empleadas
Antes de proceder a explicar cómo se ha realizado
esta implementación, se va a realizar una introducción a las
tecnologías empleadas en el proyecto.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
36
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Se comienza con una breve introducción al entorno de
desarrollo Java. Dando por conocidos unos mínimos
básicos de este.
3.3.1
Java
Java es un lenguaje de programación con el que se
puede realizar cualquier tipo de programa. En la actualidad
es un lenguaje muy extendido y cada vez cobra más
importancia tanto en el ámbito de Internet como en la
informática en general. Está desarrollado por la compañía
Sun Microsystems con gran dedicación y siempre enfocado a
cubrir las necesidades tecnológicas más punteras. (5)
Una de las principales características por las que
Java se ha hecho muy famoso es que es un lenguaje
independiente de la plataforma. Eso quiere decir que si se
hace un programa en Java, esté podrá funcionar en
cualquier
ordenador
del
mercado.
Es
una
ventaja
significativa para los desarrolladores de software, pues
antes tenían que hacer un programa para cada sistema
operativo, por ejemplo Windows, Linux, Apple, etc. Esto lo
consigue porque se ha creado una Máquina de Java para
cada sistema que hace de puente entre el sistema operativo
y el programa de Java y posibilita que éste último se
entienda perfectamente.
La independencia de plataforma es una de las razones
por las que Java es interesante para Internet, ya que
muchas personas deben tener acceso con ordenadores
distintos. Pero no se queda ahí, Java está desarrollándose
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
37
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
incluso para distintos tipos de dispositivos además del
ordenador como teléfonos móviles, agendas y en general
para cualquier dispositivo de información.
Ilustración 3.8
Arquitectura Java
38
El programa Java será el que implemente toda la
lógica de negocio y procese y almacene el algoritmo de
recomendación de contenidos. Usará el framework de Jena
y sus librerías para los accesos a ficheros en la web con el
formato XML,
XML bien RDF, OWL, N3,, o formatos similares, en
los cuales la información está asociada a un concepto. Se
trata de información semántica con herencia, y donde la
gran parte de los conceptos están definidos. Para ello hay
que localizar los puntos de información fiables, que se
actualicen fácilmente y que sean accesibles.
ra ello se está trabajando principalmente con
Para
DbPedia (proyecto para la extracción de datos de Wikipedia
para
proponer
una
versión
Web
semántica
semántica),
DbTune
(proyecto que mantiene servidores con acceso a información
info
estructurada en relación con la música) y MusicBrainz
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
(proyecto de la fundación estadounidense sin ánimo de
lucro MetaBrainz, que pretende crear una base de datos
musical de contenido abierto). Pero hay muchos otros
interesantes como se puede observar en el gráfico:
La base de datos esta almacenada y gestionada por
MySql que es un sistema de gestión de bases de datos
relacional, multihilo y multiusuario. Será accedida desde el
código Java gracias al conector especifico (driver o conector
de la JVM para MySql).
3.3.2
Funcionamiento de
Jena
39
Jena es una librería para Java que se encarga de la
gestión de contenidos de la web semántica. Esta librería se
encarga de conectarse a la web, y leer los ficheros de RDF
que se encuentran en Internet. La información
leída con
SPARQL, se puede almacenar en memoria o en disco duro.
Igualmente la información leída se almacena o bien en un
modelo, o en una lista, o en un ResultSet (estructura de
Java) para poder leerlos y tratarlos. En un modelo la
información se almacena en tripletas (o Statements), Esto
permite ir incorporando el conocimiento a un modelo
general de conocimiento, uniendo modelos, incluso los
generados por otras personas o ya establecidos. (4)
Esta herramienta, es muy cómoda a la hora de tratar
con esta información, poder manejarla y filtrarla. Además
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
de ser la más completa para usarla con Java, como se ha
analizado
anteriormente
en
el
momento
en
que
se
seleccionó.
Jena es un framework Java para la creación de
aplicaciones de la Web Semántica. Proporciona de un
entorno de programación para RDF , RDFS and OWL ,
SPARQL. Proporciona un entorno de programación para
RDF , RDFS y OWL , SPARQL e incluye un motor de
inferencia basado en regla.
Jena es de código abierto y desarrollado a partir del
trabajo con los laboratorios de HP Web Semántica Programa
.
40
Ilustración 3.9
El Marco de Jena incluye:
•
Un API RDF de
•
Lectura y escritura de RDF en RDF / XML, N3 y NTriples
•
Una API de OWL
•
En la memoria de almacenamiento y persistente
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
•
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Motor de consulta SPARQL
(5)Funcionamiento de RDF: El Resource Description
Framework (RDF) es un estándar (técnicamente una
recomendación del W3C) para describir los recursos. ¿Qué
es un recurso? Se puede pensar que es algo que se puede
identificar. Usted es un recurso, como es su página de
inicio, este documento, el número uno y la gran ballena
blanca en Moby Dick.
La forma de representar un nodo es con diagramas de
arco para sus propiedades. Un vcard suele ser usado como
la clase que engloba propiedades (prefijo de espacio) y que
une dos recursos. Tómese como ejemplo las personas.
Podría ser así en RDF como se observa en la Ilustración
3.10, donde ser ve como el recurso, John Smith, se muestra
dentro de una elipse y se identifica por un Uniform Resource
Identifier (URI), en este caso "http://.../JohnSmith".
Ilustración 3.10
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
41
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Los recursos tienen propiedades. En estos ejemplos
se está interesado en el tipo de propiedades que podrían
aparecer en tarjeta de visita de John Smith. La figura de la
Ilustración 3.10 muestra sólo una propiedad, el nombre
completo de John Smith. Una propiedad es representada
por un arco, etiquetado junto a esta el nombre de la
propiedad. El nombre de una propiedad también es una
URI. (14)
La parte que precede al ':' se llama un prefijo de
espacio y representa un espacio de nombres. La parte que
sigue al ':' se llama un nombre local y representa un
nombre en ese espacio de nombres. Las propiedades son
por lo general referenciadas a un prefijo de espacio
(namespace).
En
sentido
estricto,
sin
embargo,
las
propiedades se identifican mediante una URI completa.
El nsprefix: nombre_local forma es un atajo para el
URI
del
espacio
de
nombres
concatenados
con
el
nombre_local. No hay requisito de que la URI de una
propiedad se deba resolver mediante un navegador. Cada
propiedad tiene un valor. En este caso el valor es un literal.
Los literales se muestran en rectángulos.
Jena es una API Java que se puede utilizar para crear
y manipular gráficos RDF. Jena tiene clases de objetos para
representar gráficos, recursos, propiedades y literales. Las
interfaces que representan los recursos, propiedades y
literales son llamados de recursos y literal, respectivamente.
En Jena, una gráfica de una ontología o una parte de ella se
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
42
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
llama un modelo y está representado por la interfaz de
Model.
El código para crear este gráfico, o modelo, es simple.
Primero se definen las variables, y luego con el método
createDefaultModel (), se genera un modelo vacio. Con la
función createResource genera un recurso incluyéndolo en
la ontología actual, lo mismo seria para generar una
propiedad con la función addProperty.
/ / Algunas definiciones
estática personURI String = "http://somewhere/JohnSmith";
estática FullName String = "John Smith";
/ Crea un vacío Modelo
Modelo = modelo ModelFactory.createDefaultModel ();
/ / Crear el recurso
Recursos JohnSmith = model.createResource (personURI);
/ / Añade la propiedad
johnSmith.addProperty (VCARD.FN, nombre completo);
Es muy importante tener en
cuenta antes de
continuar que hay distintas maneras de representar este
conocimiento y esto es debido a la complejidad en poner a
todo el mundo de acuerdo a la hora de serializar. (6)
a) RDF / XML: es una sintaxis, definida por el W3C,
para expresar un grafo RDF como un documento XML. Es
uno de las serializaciones más empleadas.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
43
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
<rdf:RDF>
<rdf:Description
rdf:about="http://dbpedia.org/resource/Mana_%28musical_group
%29">
<dbpprop:redirect
rdf:resource="http://dbpedia.org/resource/Man%C3%A1"/>
</rdf:Description>
−
<rdf:Description
rdf:about="http://dbpedia.org/resource/Falta_Amor">
<dbpedia-owl:artist
rdf:resource="http://dbpedia.org/resource/Man%C3%A1"/>
</rdf:Description>
b) Notation3, N3: es una serialización no XML. Se
basa en la descripción de los recursos de un modelos de
Marco. Diseñado para que los humanos puedan leerlo. N3
es mucho más compacto y fácil de leer que la notación
XML/RDF. Ejemplo:
<rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<rdf:Description
rdf:about="http://en.wikipedia.org/wiki/Tony_Benn">
<dc:title>Tony Benn</dc:title>
<dc:publisher>Wikipedia</dc:publisher>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
c) N-Triples: es una línea basada en texto sin formato
para la codificación de un grafo RDF. Fue diseñado para ser
un subconjunto fijo de N3 y por lo tanto las herramientas
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
44
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
como cwm N3, n-triples2kif.pl y Euler se puede utilizar para
leer y procesar la misma. cwm puede dar salida a este
formato cuando se invoca como "cwm-ntriples". Ejemplo:
<http://www.w3.org/2001/sw/RDFCore/ntriples/>
<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> ↵
<http://xmlns.com/foaf/0.1/Document> .
<http://www.w3.org/2001/sw/RDFCore/ntriples/>
<http://purl.org/dc/terms/title> "N-Triples" .
<http://www.w3.org/2001/sw/RDFCore/ntriples/>
<http://xmlns.com/foaf/0.1/maker> _:art .
<http://www.w3.org/2001/sw/RDFCore/ntriples/>
<http://xmlns.com/foaf/0.1/maker> _:dave .
d) Turtle/RDF: es un formato de serialización de RDF
(Resource Description Framework) gráficos. Un subconjunto
del formato mínimo de N-Triples. A diferencia de N3
completo, la sintaxis Turtle no va más allá del modelo
gráfico de RDF. El Protocolo SPARQL y RDF Query Language
utiliza un subconjunto N3 similar a el sistema Turtle para
pintar los patrones de su gráfica, pero el uso de llaves N3 es
una sintaxis para delimitar subgrafos. Es uno de los
formatos complejos de leer por un humano. Ejemplo:
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix dc: <http://purl.org/dc/elements/1.1/> .
@prefix ex: <http://example.org/stuff/1.0/> .
<http://www.w3.org/TR/rdf-syntax-grammar>
dc:title "RDF/XML Syntax Specification (Revised)" ;
ex:editor [
ex:fullname "Dave Beckett";
ex:homePage <http://purl.org/net/dajobe/>
].
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
45
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Como se puede confirmar a pesar de las variantes que
existen con respecto a la notación más específica y más
rápida a la hora de procesarse, hay una idea clara en torno
a todas las posibles notaciones, y esa es que cada elemento
básico de conocimiento se representa
representa con una tripleta,
también conocida como statement en Jena.
Aquí puede verse un ejemplo en la Ilustración 3.11. Se
ve como Perú tiene la propiedad capital y se conecta con el
recurso Lima. Por lo tanto se lee "Perú capital Lima".
Exactamente lo mismo
mismo ocurre con el Machu Pichu, y la
propiedad IS FROM (es de) Perú.
46
Ilustración 3.11
Funcionamiento de OWL:
OWL OWL es el acrónimo del
inglés Ontology Web Language,
Language un lenguaje de marcado
para publicar y compartir datos usando
usan
ontologías en la
web 3.0. OWL tiene como objetivo facilitar un modelo de
marcado construido sobre RDF y codificado en XML.
XML
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Tiene como antecedente DAML+OIL, en los cuales se
inspiraron los creadores de OWL para crear el lenguaje.
Junto
al
entorno
RDF
y
otros
componentes,
estas
herramientas hacen posible el proyecto de web semántica.
OWL ayuda de manera sencilla a interpretar a una
máquina el contenido Web, con el apoyo de XML, RDF y RDF
Schema (RDF-S). Proporciona un vocabulario adicional junto
con una semántica formal. OWL tiene tres sublenguajes en
función de su nivel de expresividad: OWL Lite, OWL DL y
OWL Full. (4)
Se presenta como alternativa al RDF Schema (RDF-S),
como . lenguaje primitivo de ontologías y proporciona los
elementos
básicos
para
la
descripción
completa
de
vocabularios no solo de los recursos. Diferencia importante.
Ejemplo de dominio las cámaras de fotos, en el que se
puede observar primero las etiquetas establecidas para que
el ordenador reconozca que se trata de una ontología con
formato RDFS. Usa las propiedades de namespace OWL
como
se
puede
observar
todas
las
clases
definidas
pertenecen a la ontología de OWL.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntaxns#"
xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:owl="http://www.w3.org/2002/07/owl#"
xmlns="http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#"
xmlns:camera="http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/#
"
xml:base="http://www.xfront.com/owl/ontologies/camera/">
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
47
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
<owl:Ontology rdf:about="">
<rdfs:comment>
Camera OWL Ontology
Author: Roger L. Costello
</rdfs:comment>
</owl:Ontology>
<owl:Class rdf:ID="Money">
<rdfs:subClassOf
rdf:resource="http://www.w3.org/2002/07/owl#Thing"/>
</owl:Class>
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="currency">
<rdfs:domain rdf:resource="#Money"/>
<rdfs:range
rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string"/>
</owl:DatatypeProperty>
<owl:Class rdf:ID="Range">
<rdfs:subClassOf
rdf:resource="http://www.w3.org/2002/07/owl#Thing"/>
</owl:Class>
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="min">
<rdfs:domain rdf:resource="#Range"/>
<rdfs:range
rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#float"/>
</owl:DatatypeProperty>
48
<owl:DatatypeProperty rdf:ID="max">
<rdfs:domain rdf:resource="#Range"/>
<rdfs:range
rdf:resource="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#float"/>
</owl:DatatypeProperty>
Funcionamiento
de
SPARQL:
SPARQL
es
un
lenguaje de consulta y un protocolo de acceso a RDF
diseñado por el W3C.
Como un lenguaje de consulta, SPARQL es "orientado
a datos" en el que sólo se consulta la información contenida
en los modelos, no hay inferencia en el lenguaje de consulta
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
en sí. SPARQL no hace otra cosa que tomar la descripción
de lo que la aplicación desea, realiza una consulta y
devuelve esa información, en forma de un conjunto de
enlaces o un gráfico de RDF.
Al igual que sucede con SQL, es necesario distinguir
entre
el
lenguaje
de
consulta
y
el
motor
para
el
almacenamiento y recuperación de los datos. Por este
motivo,
existen
múltiples
implementaciones
de
esta
tecnología, generalmente ligados a entornos de desarrollo y
plataforma tecnológicas. Un ejemplo de consulta SPARQL
sería, donde de una ontología que se encuentra en la
dirección
http://wwww.owl-ontologies.com/unnamed.owl,
se seleccionan las empresas que venden madera.
49
PREFIX po: <http://wwww.owl-ontologies.com/unnamed.owl>
select empresa
where
{
?empresa po:vende po:madera .
}
Como se ha podido observar todas estas tecnologías
tratan con URIs, a las que se accede a recoger información.
Estas son webs semánticas ya que si no, no lee nada la
aplicación. A continuación se va a proceder a la explicación
e introducción a las web semánticas mas empleadas con el
framework de Jena en esta aplicación.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Funcionamiento DbPedia:
es una web orientada hacia las nuevas tecnologías, es
un proyecto de las universidades más innovadoras de
Alemania y la compañía OpenLink Software. El proyecto
DbPedia trata de la extracción automática de datos de
Wikipedia para proponer una versión semántica de está.
Surgió ante la necesidad de ofrecer los contenidos cada vez
mayores, auto crecientes y precisos de la wiki. Se trata de
un proyecto bastante complejo e interesante. (7)
En
la
base
de
datos
se
describen
3.380.000
entidades, entre ellas al menos 312.000 personas, 413.000
lugares, 94.000 álbumes de música y 49.000 películas y
contiene 1.460.000 enlaces a imágenes, 5.543.000 enlaces
a páginas externas, 4.878.000 enlaces a datasets externos y
415.000 categorías Wikipedia.
Se ha seleccionado DbPedia como fuente más fiable y
completa para el desarrollo de este programa, ya que ofrece,
gracias a su apoyo en Wikipedia, una fuente muy amplia y
completa de datos, y un acceso a estos de manera
estandarizada y rápida.
Es interesante que su fuente de acceso información
sea de un dominio tan amplio, como el de la Wikipedia. Ya
que la wiki es una de las web 2.0. de mayor éxito en todo
Internet. Su información pese a su manera de adquirir
conocimiento es completos, e interesante, ya que en ella se
apoya gran parte de nuestra sociedad y el resto del mundo,
y la gran mayoría confía o se apoya para ampliar su
conocimiento o simplemente para saciar su curiosidad. (3)
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
50
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 3.12
En el siguiente gráfico Ilustración 3.12 se puede
observar cómo se almacena esta info en la web de DbPedia.
Se trata de una web estándar, no de una web semántica.
Aunque no se lea el texto de esta imagen sin
sin embargo se
puede ver las conexiones del recurso Maná,, que es el texto
superior en grande y debajo sus conexiones, que se verán
en la imagen Ilustración 3.13.
Ilustración 0.3
0.1
0.2
Ilustración 3.13
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
51
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
A la izquierda del gráfico 3.14 quedan las propiedades
como: el abstract de la banda Maná, el género, el año que
empezaron o el lugar de nacimiento. Lo que queda más a la
derecha cuando es un link se trata de otro recurso (del que
se podría repetir el mismo proceso) y si no de un objeto que
nos aporta una información de esta relación. Aquí se puede
ver como continúan las relaciones
relacione de Maná:
52
Ilustración 3.14
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
No obstante este mismo fichero si se intenta leer de la
manera RDF/Turtle,
RDF/Turtle en la Ilustración 3.15,, no se entiende
nada. Y es que estos formatos están pensados para que los
lea otra máquina, no los humanos.
Ilustración 3.15
Funcionamiento de YAGO
Es una
cobertura
y
ontología
calidad
ligera
53
y extensible con
incorporada
en
la
base
alta
de
conocimientos de DbPedia,, así que ha sido empleada
durante este proyecto como fuente de conocimiento. YAGO
se basa en las
las entidades y las relaciones y contiene
actualmente más de 1 millón entidades y 5 millones de
statements.. Esto incluye la jerarquía así como las relaciones
no taxonómicas entre las entidades. Los datos han sido
extraídos de forma automática de Wikipedia y unificado con
WordNet,,
utilizando
una
combinación
cuidadosamente
diseñada basada en reglas y métodos de heurística
descritos en este documento. (9)
El conocimiento resultante es un paso importante
más allá de WordNet:: agregando el conocimiento acerca de
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
los individuos como personas, organizaciones, productos,
etc con sus relaciones semánticas - y en cantidad,
aumentando el número de hechos por más de un orden de
magnitud.
YAGO se basa en un modelo limpio, que es
extensible y compatible con RDFS. Es una parte de
conocimiento semántico dentro del proyecto DbPedia muy
importante.
Funcionamiento de MusicBrainz
Es una web social de la web 2.0. en la que se
almacena la información relativa a gran parte de los artistas
medianamente conocidos. Esta web es empleada en la
aplicación para confirmar la existencia de los artistas
introducidos por el usuario. (10)
MusicBrainz almacena información sobre artistas, sus
grabaciones, y la relación entre ellos. Los registros sobre las
grabaciones contienen, al menos, el título del álbum, los
nombres de las pistas, y la longitud de cada una de ellas.
La información es mantenida de acuerdo a una guía de
estilo común. Adicionalmente, las grabaciones almacenadas
pueden incorporar información sobre la fecha y país de
lanzamiento, el ID del CD, una huella acústica de cada
pista y un campo de texto libre o de anotaciones. A día 2 de
julio de 2007 MusicBrainz tenía información sobre 315.366
artistas, 494.248 álbumes, y 5,8 millones de pistas.
En esta web la gente va rellenando información de
sobre los artistas de manera altruista. Esta web contiene
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
54
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
una oferta de programas que rellenan las etiquetas de las
canciones mediante ID3, y sus librerías.
librerías. Además esta
información se encargan de presentarr la información con
formato semántico de manera que se puede acceder a él,
para comprobar su base de datos de artistas.
Los usuarios finales pueden utilizar programas que se
comunican con MusicBrainz para etiquetar su ficheros de
audio.. Desde la propia página los usuarios registrados
pueden crear y mantener la información disponible sobre
los discos de forma que, muy al estilo de la web 2.0,
2.0 la base
de datos va mejorando de forma colaborativa.
Muy interesante a tener en cuenta en este proyecto la
l
innovación
MusicBrainz
que
propusieron
utilizó
el
inicialmente,
algoritmo
TRM
(un
y
es
que
acrónimo
recursivo que significa: TRM Reconoce Música) para la
búsqueda de coincidencias mediante el uso de una huella
digital acústica; un código único generado que permite
identificar cada una de las pistas.[4]
pistas.
Esta característica,
atrajo muchos
chos usuarios y permitió que la base de datos
creciera de forma muy rápida.
rápida
Ilustración 3.16
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
55
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
3.3.3
Servidor web
En las arquitecturas explicadas con anterioridad se
ha definido que un servidor es un ordenador al que se
conecta un cliente. Pero ahora la descripción tecnológica se
centrara en la parte Software de un servidor. Un servidor
web es un programa que está diseñado para transferir
hipertextos, páginas web o páginas HTML (HyperText
Markup Language): textos complejos con enlaces, figuras,
formularios,
botones
y
objetos
incrustados
como
animaciones o reproductores de música. El programa
implementa el protocolo HTTP (HyperText Transfer Protocol)
que pertenece a la capa de aplicación del modelo OSI. El
término también se emplea para referirse al ordenador que
ejecuta el programa.
Estructura
de
un
documento
HTML:
En
un
documento HTML se puede incluir texto, imagen, sonido y
referencias a
otros documentos.
Para
diferenciar
las
directivas de HTML (instrucciones) del texto normal, dichas
directivas se encuentran encerradas entre los signos < y >.
Determinadas directivas tienen un inicio y un final. La
directiva final se acompaña del símbolo /. La estructura
básica de un documento HTML tendría las siguientes
directivas:
<HTML> inicio del documento
<HEAD> inicio de la cabecera
<TITLE> inicio del título
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
56
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Titulo de la pagina
</TITLE> final del título
</HEAD> final de la cabecera
<BODY> inicio del cuerpo de la página
Texto, gráficos y demás componentes de la página
</BODY> final del cuerpo de la página
</HTML> final del documento
El título de la página será el texto que identificará a la
página, la hoja en sí la se escribirá entre las directivas
<BODY> y </BODY>. Muchas de las directivas de HTML
pueden incluir parámetros. Estos parámetros añaden
opciones especiales a la directiva.
57
3.3.4. Páginas dinámicas
Las páginas dinámicas son páginas HTML generadas
a partir de lenguajes de programación (scripts) que son
ejecutados en el propio servidor web. A diferencia de otros
scripts, como el JavaScript, que se ejecutan en el propio
navegador del usuario, los 'Server Side' scripts generan un
código HTML desde el propio servidor web.
Este código HTML puede ser modificado -por ejemploen función de una petición realizada por el usuario en una
Base de Datos. Dependiendo de los resultados de la
consulta en la Base de Datos, se generará un código HTML
u otro, mostrando diferentes contenidos.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
En la actualidad la mayoría de las páginas Web se
desarrollan mediante la utilización de HTML. Este lenguaje
no es de programación si no, más bien se trata de un
lenguaje descriptivo que tiene como objeto dar formato al
texto y las imágenes que pretenden visualizar en el
navegador.
A partir de este leguaje se puede de introducir
enlaces, seleccionar el tamaño de las fuentes o intercambiar
imágenes, todo esto de una manera prefijada y en ningún
caso inteligente. En efecto, HTML no permite realizar un
simple cálculo matemático o crear una página de la nada de
una base de datos. A decir verdad HTML, aunque muy útil
a pequeña escala, resulta muy limitado a la hora de
concebir grandes sitios o portales.
58
Es esta deficiencia de HTML la que ha hecho
necesario el empleo de otros lenguajes accesorios mucho
más versátiles y de un aprendizaje relativamente más
complicado, ya que son capaces de responder de manera
inteligente a las demandas del navegador y que permiten
automatización
irremediables
de
como
determinadas
pueden
ser
tareas
tediosas
e
actualizaciones,
el
tratamiento de pedidos de una tienda virtual… Estos
leguajes capaces de recrear a partir de ciertos “scripts” un
sinfín de páginas automatizadas son los protagonistas de
este concepto de páginas dinámicas.
Las páginas dinámicas proporcionan beneficios en
muchos aspectos, como por ejemplo en el acceso a datos, ya
que permiten interactuar con la información y mostrarla al
usuario o bien para actualizar su contenido.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Son muchas las aplicaciones de este concepto en los
sistemas
de
información
actuales,
por
ejemplo,
una
empresa que vende sus artículos por Internet debe disponer
de páginas en las que se visualicen los datos de sus
productos, disponibilidad, precio, color, etc. Y almacenar
los pedidos de sus clientes.
Al tratarse de información en continua actualización,
es necesaria la presencia de una base de datos y su
consulta y actualización inmediata, ya que si no podría
crear un gran caos. Las páginas dinámicas pueden ayudar
a gestionar más fácilmente los contenidos de nuestro sitio
Web y también, a interactuar con bases de datos.
Dichas páginas, también proporcionan ayuda en la
administración y captación de personal para actualizar las
páginas Web. Al tener una base de datos, la actualización
de la base de datos requiere de muy poco tiempo ya que la
manipulación de código HTML es mínima. Mediante un
gestor de base de datos se pueden actualizar múltiples
páginas y si se necesita modificar una mayor cantidad de
contenido
se
puede
realizar
desde
la
página
del
administrador de la base de datos.
Para poder implantar páginas Web dinámicas, se
requiere poseer distintos elementos. A la hora de trabajar
con páginas Web dinámicas en conjunto con Bases de
Datos,
hay
que
conocer
el
funcionamiento
de
los
componentes del sistema. Las tecnologías web con las que
se ha trabajado en el desarrollo de este proyecto para la
implantación de páginas web dinámicas se indican a
continuación:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
59
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
JSP: es un acrónimo de Java Server Pages, que en
castellano vendría a decir algo como Páginas de Servidor
Java. Es, pues, una tecnología orientada a crear páginas
web con programación en Java.
Con JSP se pueden crear aplicaciones web que se
ejecuten
en
variados
servidores
web,
de
múltiples
plataformas, ya que Java es en esencia un lenguaje
multiplataforma. Las páginas JSP están compuestas de
código HTML/XML mezclado con etiquetas especiales para
programar scripts de servidor en sintaxis Java. Por tanto,
las JSP se pueden escribir con un editor HTML/XML
habitual.
60
El motor de las páginas JSP está basado en los
Servlets
de
ejecutarse
Java
en
el
-programas
servidor-,
en
Java
aunque
el
destinados
a
número
de
desarrolladores que pueden afrontar la programación de
JSP es mucho mayor, dado que resulta mucho más sencillo
aprender que los Servlets.
En JSP se crean páginas de
manera parecida a como se crean en ASP o PHP -otras dos
tecnologías de servidor-.
Se generan archivos con extensión .JSP que incluyen,
dentro de la estructura de etiquetas HTML, las sentencias
Java a ejecutar en el servidor. Antes de que sean
funcionales los archivos, el motor JSP lleva a cabo una fase
de traducción de esa página en un Servlet, implementado
en un archivo class (Byte codes de Java). Esta fase de
traducción se lleva a cabo habitualmente cuando se recibe
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
la primera solicitud de la página .JSP, aunque existe la
opción de precompilar en código para evitar ese tiempo de
espera la primera vez que un cliente solicita la página.
Las JSP's permiten la utilización de código Java
mediante scripts. Además, es posible utilizar algunas
acciones
JSP
predefinidas
mediante
etiquetas.
Estas
etiquetas pueden ser enriquecidas mediante la utilización
de Bibliotecas de Etiquetas (TagLibs o Tag Libraries)
externas e incluso personalizadas. Como ha sido el caso al
emplear la librería JSTL,
y la de EL con el JSF
implementado.
JSTL y JSF: La librería JSTL es un componente
dentro de la especificación del Java 2 Enterprise Edition
(J2EE) y es controlada por Sun MicroSystems. JSTL no es
más que un conjunto de librerías de etiquetas simples y
estándares que encapsulan la funcionalidad principal que
es usada comúnmente para escribir páginas JSP. Las
etiquetas JSTL están organizadas en 4 librerías:
•
core: Comprende las funciones script básicas como
loops, condicionales, y entrada/salida.
•
xml: Comprende el procesamiento de xml
•
fmt: Comprende la internacionalización y formato
de valores como de moneda y fechas.
•
sql: Comprende el acceso a base de datos.
•
Los Servlets, son objetos que corren dentro del
contexto de un contenedor de Servlets
caso Tomcat
en este
y extienden su funcionalidad de
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
61
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
manera que conectan el código Java con los
servicios web.
(11)
Servlets: es un objeto que se ejecuta en un servidor o
contenedor JEE, especialmente diseñado para ofrecer
contenido dinámico desde un servidor web, generalmente
HTML. Otras opciones que permiten generar contenido
dinámico son los lenguajes ASP, PHP, JSP (un caso especial
de Servlet), Ruby y Python. Forman parte de JEE (Java
Enterprise Edition), que es una ampliación de JSE (Java
Standard Edition).
Un
implementa
Servlets
la
interfaz
javax.servlet.Servlet o hereda alguna de las clases más
convenientes
para
un
protocolo
específico
(ej:
javax.servlet.HttpServlet). Al implementar esta interfaz el
servlet
es
capaz
HttpServletRequest
de
y
interpretar
los
objetos
HttpServletResponse
de
tipo
quienes
contienen la información de la página que invocó al Servlet.
JavaScript: La diferencia de esta tecnología con el
HTML o el JSP estriba en que en el JavaScript el servidor
proporciona el código de las aplicaciones al cliente y éste,
mediante el navegador las ejecuta en local. Es necesario,
por tanto, que el cliente disponga de un navegador con
capacidad para ejecutar aplicaciones (también llamadas
scripts). Comúnmente, los navegadores permiten ejecutar
aplicaciones escritas en lenguaje JavaScript y java, aunque
pueden añadirse más lenguajes mediante el uso de Plugins.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
62
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
JavaScript es un lenguaje de programación utilizado
para crear pequeños programas encargados de realizar
acciones dentro del ámbito de una página Web. Con
JavaScript se pueden crear efectos especiales en las páginas
y definir interactividades con el usuario. El navegador del
cliente es el encargado de interpretar las instrucciones Java
Script
y
ejecutarlas
para
realizar
estos
efectos
e
interactividades, de modo que el mayor recurso, y tal vez el
único, con que cuenta este lenguaje es el propio navegador
en el que se ejecuta.
JavaScript es el siguiente paso, después del HTML,
que puede dar un programador de la Web que decida
mejorar sus páginas y la potencia de sus proyectos. Es un
lenguaje de programación bastante sencillo y pensado para
hacer las cosas con rapidez, a veces con ligereza. Incluso
las personas que no tengan una experiencia previa en la
programación podrán aprender este lenguaje con facilidad y
utilizarlo en toda su potencia con sólo un poco de práctica.
Entre las acciones típicas que se pueden realizar en
JavaScript hay dos vertientes. Por un lado los efectos
especiales sobre páginas Web, para crear contenidos
dinámicos y elementos de la página que tengan movimiento,
cambien de color o cualquier otro dinamismo. Por el otro,
nos permite ejecutar instrucciones como respuesta a las
acciones del usuario, con lo que se pueden crear páginas
interactivas con programas como calculadoras, agendas, o
tablas de cálculo.
JavaScript
es
un
lenguaje
con
muchas
posibilidades, permite la programación de pequeños scripts,
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
63
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
pero también de programas más grandes, orientados a
objetos, con funciones, estructuras de datos complejas, etc.
Toda esta potencia de JavaScript se pone a disposición del
programador, que se convierte en el verdadero dueño y
controlador de cada cosa que ocurre en la página.
Ilustración 3.17
64
3.3.5
Sistema Gestor de
base de datos
Los sistemas de gestión de base de datos son un tipo
de software muy específico, dedicado a servir de interfaz
entre la base de datos, el usuario y las aplicaciones que la
utilizan. En este caso se ha empleado MySQL, como opción
más rentable y fiable para la gestión de base de datos.
MySQL: es un sistema de gestión de base de datos
relacional, multihilo y multiusuario, de código libre. De
hecho MySQL es la base de datos open source más popular
y, posiblemente, mejor del mundo. Su continuo desarrollo y
su creciente popularidad está haciendo de MySQL un
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
competidor cada vez más directo de gigantes en la materia
de las bases de datos como Oracle. (12)
Ilustración 3.18
Es un sistema de administración de bases de datos
(Database Management System, DBMS) para bases de datos
relacionales. Así, no es más que una aplicación que permite
gestionar
archivos
llamados
de
bases
de
datos.
Su
popularidad como aplicación web está muy ligada a PHP,
que a menudo aparece en combinación con MySQL. En
aplicaciones web ofrece un entorno de intensiva lectura de
datos, lo que hace a MySQL ideal para este tipo de
aplicaciones
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
65
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
4. Análisis de la aplicación
4.1. Introducción
E
sta parte de la memoria se encarga de
comentar el análisis realizado para llevar a
cabo la aplicación. Como se ha comentado
anteriormente esta fase fue corta ya que había una
necesidad de elegir rápido las tecnología con el fin de
empezar a probarlas y ponerse en sintonía con el desarrollo
que ellas implicaban. Además algunas características eran
requisitos del sistema.
66
4.2.
Análisis de alternativas
Desde el comienzo de este proyecto se ha tenido muy
en cuenta el reto tecnológico que conlleva. Así que se sabía
que para el desarrollo de este software era muy importante
la fase de aprendizaje de las tecnologías empleadas.
Como ya se ha comentado anteriormente ha sido una
de las mayores motivaciones, ya que estas tecnologías al
encontrarse en continuo desarrollo no se encontraban del
todo bien documentadas y se tenían muchas dudas en
torno a ellas. Esta circunstancia ha hecho que una de las
etapas más importantes de este proyecto haya sido el
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
conocimiento y aprendizaje de estas tecnologías, y no solo
de ellas si no de los conceptos que implementan, como los
que se han introducido ya de web 2.0., web 3.0. u ontología.
La curva de aprendizaje ha sido algo larga, pero ha
permitido ir asentando esos conocimientos que se han
nombrado.
Este temor y respeto hizo acelerar la fase de análisis
deseando
pasar
rápidamente
al
aprendizaje
de
las
cuestiones en materia. Tras un pequeño análisis, que no se
quiso alargar mucho, se llego a una serie de propuestas de
desarrollo.
Entorno de trabajo
67
La mejor solución que se concluyó fue basar todo el
desarrollo
en
la
plataforma
Java.
Este
lenguaje
de
programación ofrecía la independencia de la plataforma en
la que fuese a ser desarrollo, su amplio reconocimiento y
su gratuicidad ya que es una fuente abierta. Una vez
tomada esta decisión. Se seleccionó como entorno de
programación Eclipse, que es uno de los programas más
usados junto con NetBeans para el desarrollo de programas
en Java, sin embargo se seleccionó Eclipse por su amplitud
del numero de plugins, que facilitaban el trabajo.
Una vez decidido el entorno de trabajo había que
seleccionar qué herramienta emplear para recoger la
información de la web y del conjunto de ejemplos, para
obtener conocimiento, y por otro que ayudara a generar de
forma automática una ontología sobre el dominio de
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
conocimiento a través de búsquedas inteligentes que se
realizarían en documentos web.
Herramientas ontológicas
Existían varias opciones para el manejo de la
ontología y su recogida de datos de la web semántica. La
opciones más interesantes analizadas fueron:
•
Jena
(http://jena.sourceforge.net/es,)
la
herramienta más ampliamente utilizada en el
momento, y depende en gran medida de las
normas de la comunidad (OWL, SPARQL, etc.)
Orientada al marco de desarrollo para la Web
68
Semántica.
•
KOAN
(http://kaon.semanticweb.org/),
tal
vez
puede ser utilizado de una forma más reducida de
la moda, pero se aparta de las normas con un
lenguaje propietario y extensiones.
•
Sesame (http://www.openrdf.org/), comparable a
Jena a menos que se esté interesado en comparar
la eficacia a gran escala de recuperación, o si se
necesita apoyo OWL.
•
JRDF
(jrdf.sourceforge.net),
supuestamente
mezcla varios de los marcos de RDF, menos
potente y en vías de desarrollo.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
•
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Protégé (protege.stanford.edu), para el entorno de
desarrollo de ontologías pero no tan orientada a la
Web Semántica.
Tras este análisis finalmente se decidió por Jena que
parecía
la
más robusta,
estable
y
completa
de
las
herramientas vistas.
Definición del proceso principal
Inicialmente el código estaba pensado como una
aplicación capaz de recibir la información de manera
automática sin que el usuario tuviese que escribirla a
mano, dando una mayor comodidad al usuario y dotando al
programa de mayores automatismos. Se estuvo probando
inicialmente la manera en que el usuario introdujese la ruta
de sus canciones favoritas en su disco duro y la aplicación
recorriese esta ruta en busca de todos sus mp3, y fuese
leyendo sus artistas y canciones.
Esto se realizaba con la librería de ID3 para Java. La
verdad es que el funcionamiento era muy aceptable y las
ventajas de no tener que hacer al usuario introducir sus
datos a mano parecía bastante ventajoso.
Sin embargo según se fue desarrollando el proyecto
se cayó en la cuenta de que ante una necesidad imperiosa
de que el programa funcionase con internet, era mejor que
se tratase de un programa web. Tras varias pruebas del
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
69
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
sistema para incorporar este código en un cliente web con
los ya caídos en desuso applets, fue dejado de lado. Los
problemas que generaba el entrar en un ordenador en local,
y las desconfianzas que generaría al futuro usuario eran
desventajas insalvables.
Tras estos devaneos con los applets se comenzó a
considerar muy interesante el desarrollo de una encuesta o
test de favoritos, de manera que el usuario pudiese definir
sus intereses de manera rápida y segura, además de
disponer la aplicación de una fuente de conocimiento del
usuario
más
completa
que
tratándose
de
música
simplemente.
Análisis de web semánticas
Luego hubo que decidir de qué webs se iba tomar la
información semántica que rellenaría la ontología. A pesar
de haber una gran oferta, ésta era no obstante, bastante
dispersa y poco estandarizada (pese al esfuerzo de muchos).
Tras diversos estudios de varias, la más completa y
accesible resultó ser DbPedia. Una web en la que el
contenido de la Wikipedia, era pasado a formato semántico
empleando la tecnología RDF.
También se emplea actualmente MusicBrainz, con un
dominio más reducido, que es el de la música y los artistas
que se usa para confirmar el nombre de los artistas
introducidos por los usuarios.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
70
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Se emplea también contenidos en YAGO, que es una
librería
almacenada
conceptos
de
la
por
DbPedia
Wikipedia
pero
usando
el
clasifica
los
conocimiento
distribuido por WordNet. Freebase es otro proyecto, no
lúdico pero similar al de DbPedia, con el cual se estuvo
trabajando en este proyecto también, pero presentaba un
problema a la hora de mostrar el titulo de sus conceptos y
direcciones.
Por consiguiente los proyectos que ofrecen contenidos
semánticos y que se emplean en este proyecto son:
•
DbPedia
•
MusicBrainz
•
YAGO
Las
otras
71
web
de
la
"nube
semántica",
como
Jammeddo, BBC Net,... han sido tenidas en cuenta pero
debido a distintas circunstancias no se ha llevado a cabo
una
implementación
concreta
para
el
acceso
a
su
información semántica.
Tecnologías de desarrollo
El resto de las decisiones con respecto a la tecnología
web han estado muy condicionadas a la decisión de
emplear la tecnología Java. Por lo que el análisis resultó
bastante sencillo, ya que eran las soluciones propuestas por
Java para ese tipo de situaciones prácticamente la única
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
solución. Estas casi por estándar seria el empleo de los
Servlets, los JSP, las librerías JSTL,...
Siguiendo con la coherencia de todo el proyecto se
buscó
tanto
soluciones
gratuitas
como
completas
y
establecidas en el mercado, tal como MySql para Sistema
Gestor de Base de Datos y Tomcat como servidor web.
Todas estas
tecnologías
serán
explicadas
con
mayor
detenimiento más adelante.
72
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
5. Diseño y desarrollo de la
aplicación myWeb
5.1. Introducción
A
ntes
de
contar
como
se
realizo
la
implementación es importante conocer el
diseño de este servicio web. Además se
aprovechar este capítulo para recalcar como se definieron y
diseñaron otros aspectos de este proyecto y en que tareas se
dividieron. Sin mayor dilatación se va a proceder a explicar
el diseño de este complejo servicio.
73
5.2. Diseño
Para el proceso de diseño del sistema se han
empleado
los
diagramas
de
comportamiento
ya
que
enfatizan en lo que debe suceder en el sistema modelado. Y
en función de lo que debe hacer la aplicación se desarrolla
la estructura y la iteración de datos. Para visualizar,
especificar, construir y documentar este sistema se ha
empleado el Modelo de Casos de Uso.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
5.2.1.
Modelo de
Casos de Uso
Diagrama de Casos de Uso
Se usa el caso de uso como técnica para la captura de
requisitos potenciales de un nuevo sistema. Cada caso de
uso proporciona uno o más escenarios que indican cómo
debería interactuar el sistema con el usuario o con otro
sistema para conseguir un objetivo específico. Se usa un
lenguaje más cercano al usuario final de manera que sea
más fácilmente comprensible.
74
Un usuario puede en principio darse de alta o hacer el
Login accediendo a sus recomendaciones. Si se está dando
de
alta
rellena
un
cuestionario,
y
busca
sus
recomendaciones. El usuario podrá cambiar sus favoritos, y
buscar más recursos. También podrá seleccionar un
recurso si le parece interesante
En este proyecto tan solo interactúa con un actor,
que es el usuario, que es el que genera todos los
escenarios posibles. Como se h podido comprobar en l
ilustración el usuario comienza o bien dándose de alta o
bien registrándose.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
A partir de ahí tiene las distintas opciones, que
serán, además
demás de los anteriores, los casos de uso del
sistema:
•
Ver recomendaciones
•
Buscar recurso
•
Seleccionar recurso
•
Cambiar favoritos
•
Salir
75
Ilustración 5.1
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Descripción de Casos de Uso
a.) Login
Nombre: Login
Objetivo: El objetivo del Login es que el usuario pueda volver a la
aplicación una vez se haya registrado. Permitiéndole volver a ver sus
recomendaciones.
Actor: Usuario
Precondiciones:
-El usuario debe estar dado de alto en la base de datos.
-El alumno debe autenticarse
Trigger:
-Desde la web, el botón Login
Escenario primario:
1. El usuario introduce contraseña y usuario
2. El usuario pulsa Login
3. El usuario ve sus recomendaciones
Extensiones:
Descripción de datos:
b.) darseAlta
Nombre: Darse de alta
Objetivo: Cuando el usuario va a darse de alta, registrándose por
primera vez, tiene que almacenar el sistema su información y registrarle.
Actor: Usuario
Precondiciones:
-El usuario debe acceder a la web.
Trigger:
-Desde la web, el botón de darse de alta
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
76
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Escenario primario:
1. El usuario pulsa darse de alta
2. EL usuario introduce contraseña y usuario
3. El usuario rellena la encuesta con sus favoritos
4. El usuario pulsa recomendar
5.
El usuario ve sus recomendaciones
Extensiones:
Descripción de datos:
c.) verRecomendaciones
Nombre: verRecomendaciones
Objetivo: cuando el usuario quiere ver sus recomendaciones tiene
que tener la opción tras registrarse de volver a ver sus recomendaciones.
Actor: Usuario
Precondiciones:
-El usuario debe estar dado de alto en la base de datos.
-El alumno debe autenticarse
Trigger:
-Desde la web, el botón Login o darse de alta
Escenario primario:
1. El usuario ve sus recomendaciones
2. El usuario selecciona alguna recomendación
3. El usuario va a cambiar sus favoritos
4. El usuario realiza una búsqueda
Extensiones:
Descripción de datos:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
77
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
d.) buscarRecurso
Nombre: buscar un nuevo recurso
Objetivo: cuando el usuario quiere añadir en sus recomendaciones
una nueva búsqueda tiene que poder añadir nuevas búsquedas tras
registrase, con el fin de que siga creciendo su ontología.
Actor: Usuario
Precondiciones:
-El usuario debe estar dado de alta en la base de datos.
-El alumno debe autenticarse
Trigger:
-Desde la web en el botón buscar
Escenario primario:
1. El usuario ve sus recomendaciones
2. El usuario selecciona buscar alguna nueva recomendación
Extensiones:
Descripción de datos:
e.) seleccionarRecurso
Nombre: buscar un nuevo recurso
Objetivo: cuando el usuario le interesa una recomendación y
accede a ella, y la aplicación debe tener en cuenta que al usuario le
interesa.
Actor: Usuario
Precondiciones:
-El usuario debe estar viendo las recomendaciones
Trigger:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
78
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
-Desde la web en el botón del recurso
Escenario primario:
1. El usuario ve sus recomendaciones
2. El usuario selecciona una recomendación
Extensiones:
Descripción de datos:
f.) salir
Nombre: salir del programa/página
Objetivo: cuando el usuario quiere salir del programa se tiene que
realizar una desconexión del usuario, eliminando las variables de sesión.
Actor: Usuario
Precondiciones:
-El alumno debe estar autenticado
Trigger:
-Desde la web en el botón salir o cerrando la ventana
Escenario primario:
1. El usuario sale
2. Se almacenan la información del usuario y sus cambios
Extensiones:
Descripción de datos:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
79
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
5.2.1.
Modelo de Dominio
En el modelo de dominio según la profundidad de este
se emplean dos diagramas, el diagrama de paquetes y el de
clases. En el diagrama de paquetes se muestra cómo se
organiza la estructura del software de la aplicación.
Muestra cómo un sistema está dividido en agrupaciones
lógicas
mostrando
las
dependencias
entre
esas
agrupaciones.
80
Ilustración 5.2
Se
puede
representar
herencia
en
la
observar
estructura
esta
el
de
aplicación
siguiente
diagrama
algunos
dentro
de
elementos
los
para
con
paquetes
representados con anterioridad.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 5.3
Para representar un poco más a bajo nivel se emplea
el diagrama de clases, que muestra la lógica del sistema en
su iteración con el usuario., pero no deja de ser un
diagrama de estructura.
Se puede observar que clases llaman a cuales, como
se conectan entre ellas. No se trata de un diagrama
completo pero si de uno bastante aproximado. Se pueden
observar las flechas que están sueltas que son las llamadas
por las que el usuario puede acceder a la aplicación,
concretamente Login (cuando ya está dado de alta) y Darse
de alta. Estas dos clases se trata de clases que heredan de
HTTP Servlet, que significa que son Servlets, por eso se ha
representado como clases simples.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
81
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Aquí en la figura 5.3. vemos como queda el diagrama
de clases de la aplicación:
aplicación
82
Ilustración 5.4
Diagramas
de
Interacción
son
un
subtipo
de
diagramas del
del lenguaje UML. Estos como dice su nombre se
fijan en la iteración de las clases, enfatizando sobre el flujo
de control y de datos entre los elementos del sistema
modelado
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Diagrama de flujo
A continuación se muestran una serie de diagramas
de flujo, para representar el funcionamiento de la lógica de
las clases Java, se centra en el algoritmo, que ha sido el
proceso más complejo de desarrollar.
Jenate es la clase principal. Desde la que se ejecuta el
código del algoritmo y controla la lógica de recomendación
de contenidos. Su función main es la que recibe los Strings
introducidos por el usuario y acaba generando un objeto
Map de claves-valor. en el que se encuentran los recursos
ya filtrados que resultaran interesantes. Luego una vez
conocidos estos se procede a clasificarlos según el tipo de
recurso y a enviarlos en forma de array o almacenarlos,
según el caso de uso.
En la primera imagen, que es la Ilustración 8.1., se ve
cómo funciona la aplicación a la hora de buscar un recurso
y como los llega a listar. Jenate le solicita a DbPedia que le
de la url del recurso pedido por el usuario y un vez la tiene
va a su búsqueda en la web, obteniendo sus objetos hijo de
la consulta realizada en DAO_Sparql. Está devuelve un
modelo de los objetos hijo y se recorre y trata con
listResources, para poder incorporarla a la ontología del
usuario.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
83
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
En el diagrama se ve como realiza desde Jenate el
envío a la base de datos, MySQL..Y
Y en los arcos se
representa y transcribe la función que se llama desde la que
sale la flecha y que pertenece a la clase destino, que será la
encargada
gada de ejecutarla. No se transcriben los tipos
recibidos
ni
los
devueltos
para
obtener
una
mejor
legibilidad.
84
Ilustración 5.6
.6
Ilustración 5.5
5.
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Diseño de la base de datos:
Se ha empleado un diseño de base datos sencillo
como se puede observar en el esquema Ilustración. El
diseño de la base de datos c está formado por tres tablas:
•
user
•
user_resources
•
resource
Como se puede observar en la Ilustración 5.7. las tres
tablas están conectadas entre si, ya que un usuario tiene
unos recursos y estos recursos a su vez tienen unas
85
propiedades.
Ilustración5.7
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Como se puede observar en user se almacena el
nombre tras verificar que no exista con anterioridad, la
dirección de coreo electrónico sin verificación y se solicita
de manera opcional así que es campo no clave y la
password. La de resource almacena la info básica de un
recurso para poder mostrarlo sin tener que acceder a
Internet.
La de user-resource guarda la información básica
para poder almacenar y relacionar al usuario con sus
recomendaciones, de manera que no se generen campos
repetidos. De ahí que se usen los campos clave de user y
resource y el valor de esta conexión.
Como se ha comentado anteriormente es un diseño
muy sencillo, pero eficiente. Permite recuperar la info de la
ontología de manera rápida. En casi de que el usuario
quiera añadir más favoritos, a la hora de leer de la base de
datos se combina con la ontología con la base de datos y se
tiene la ontología con los pesos de nuevo. y sin embargo si
solo
se
quieren
ver
los
recursos
se
recupera
muy
sencillamente leyendo de la base de datos los recursos
asociados al usuario.
5.3. Tareas desarrolladas en el
proyecto
La formulación del proyecto ha sido el proceso más
complejo. No tanto la implementación en sí, la cual se verá
en el próximo capítulo con ejemplos de programación. Este
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
86
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
capítulo se centra en las tareas desarrolladas para definir el
proyecto que han sido los siguientes:
•
Estudio psicológico
conexiones
musicales
con
forma de ser
•
Diseño de myWeb
•
Análisis de posibles entradas al programa
•
Utilización de la herramienta JENA.
•
Realización del algoritmo con Java.
•
Convertir el proyecto en web
•
Preparación del entorno web
87
5.3.1.
Estudio psicológico de
conexiones musicales
Se ha llevado a cabo una búsqueda e investigación a
través de la web, para intentar conocer las relaciones entre
los gustos musicales y la forma de ser de la persona de
manera que se pueda establecer unas relaciones entre la
música que escuchan y su forma de ser. Era una de las
ideas principales de este programa, poco a poco, ha ido
perdiendo fuerza, según se ha ido desarrollando el test. Sin
embargo no deja de ser un factor más, sobre el que se ha
estado investigando y sobre el que recae cierto peso en el
algoritmo desarrollado.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Hay muchos estudios que confirman la estrecha
relación entre la música que escucha el usuario y como se
relaciona con la gente que le rodea. Estos estudios llegan a
decir que se puede saber sus intereses y es que la música
que uno escucha dice mucho de sí mismo. (15)
Sobre todo ha sido muy útil un estudio de la
universidad de Cambridge titulado "You are what you listen
to" (13). Los investigadores encontraron que esto existía en
el 77% de los casos, y que la gente acordó firmes posiciones
respecto de los tipos de personas que les gusta la música
clásica, rock y rap. Los perfiles de cada género fueron
consistentes y están fuertemente diferenciados entre sí, lo
que sugiere que los estereotipos están a la vez clara y
firmemente en manos de muchos temas.
88
Los aficionados al jazz, por ejemplo, eran vistos como
gente amable y emocionalmente estable, con un sentido
limitado de la responsabilidad. Los fans del Rap eran vistos
de una manera más hostil, pero también más enérgicos y
atléticos. La música clásica estaba vinculada a personas
blancas, de clase alta y el rap a la gente negra o mezclado,
de orígenes de clase baja. Los seis estilos se consideraron
asociables con la gente de clase media.
5.3.2. Diseño de myWeb
El diseño de myWeb ha sido realizado utilizando el
programa
Adobe
DreamWeaver
para
su
desarrollo
e
implementación. Usa la tecnología de CSS para separar la
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
parte gráfica de la parte de estructura definida en el JSP, en
este
ste caso. Sin embargo se realizó originalmente en HTML y
luego se pasó
ó a JSP con el fin de poder usar ese diseño pero
tratándose de una página web dinámica.
El diseño del logotipo es el de la Ilustración 5.8,
5. en el
se ve tanto
nto un símbolo como el nombre del servicio. El
logotipo lleva la M y la W, jugando con las dos primeras
palabras del servicio. Se ha empleado el naranja
n ranja al tratarse
de un servicio dinámico y de entretenimiento como color
que trasmite viveza y alegría.
89
Ilustración 5.8
El diseño de la
a web ha sido un proceso muy evolutivo.
Y ha ido variando y evolucionando con el tiempo. Se
dispone de un mapa web del sitio, que quedaría algo
parecido a la Ilustración 5.9.
5. aunque ha sufirdo algunas
variaciones con el desarrollo de la aplicación.
En esta imagen se ve como a la web se accede por el
usuario, y puede ver sus
su recursos recomendados:: música,
películas,, libros,...y
libros,... llegar a ver los recursos seleccionados.
Existe una idea reflejada en este mapa web, todavía no
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
implementada, y es el acceso desde el inicio a los recursos
mejor valorados y más recomendados a todos los usuarios,
que se podrían ver desde la página principal sin darse de
alta, pulsando en los links a música, libros, sitios,
películas, ...
90
Ilustración 5..9
Como herramienta de comunicación y discusión del
diseño se han empleado los wireframe. El de la página
principal seria tal como se puede observar en la Ilustración
5.10 muy sencillo. Se trata de una página en la que se
puede dar de alta o acceder a nuestra cuenta en la esquina
derecha. Y en la parte inferior los distintos módulos a los
que se pueden acceder y el logo en la parte superior.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 5.10
El diseño de la página principal de recomendaciones,
queda como se puede observar en la
l figura Ilustración 5.11.
5.
Con un fondo gris oscuro y los recursos se diferencian en
una capa na
aranja
ranja sobre una capa gris según el tipo de
recurso.
91
Ilustración 5.11
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
El diseño de la pagina de recomendación en la que el
usuario accede para ver más información de un recurso que
le llame la atención, de un recurso concreto, quedaría como
muestra la imagen Ilustración 5.12, con la foto del recurso a
la izquierda, el abstract en el centro y un infobox a la
derecha.
92
Ilustración 5.12
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
5.3.3. Diseño entradas al
programa
Inicialmente se pensó que se recibiese la información
de manera automática sin que el usuario
usuario tuviese que
escribirla a mano.
mano Finalmente se desarrolló una encuesta,
encue
de manera que el usuario pudiese definir sus intereses de
manera
completa
y segura. Esto se muestra en la
ilustración 5.13.
5.
93
Ilustración 5.13
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Se puede observar en la imagen Ilustración 5.6 como
se solicita información relativa al usuario para poder
clasificar sus intereses. Se diferencian cuatro apartados en
los que en cada uno de ellos se solicitan 4 recursos
(ejemplos) Los cuatro apartados son:
•
Grupos de música
•
Ciudades/países
•
Artista/actor/personalidad
•
Películas/Libros
Aparte se le solicita al usuario su email, usuario y
contraseña. y se le propone rellenar un cuestionario para
completar más su perfil.
A la hora de introducir datos a la aplicación se
diferencia entre dos posibilidades: o bien introducir grupos
de música (o cantantes) o el resto . Los artistas o bandas se
corrobora
su
existencia,
tipo
y
su
nombre
correcto
conectándome a MusicBrainz, usando sus librerías con
webServices (abandonaron un desarrollo inicial para la
consulta RDF debido a sobrecarga).
El resto de igual manera se plantea en un futuro usar
otras webs que de igual manera gracias a su concepción de
web 2.0 se auto rellenan y actualizan y comparten a
formato semántico. Pero por ahora se comprueba en
DbPedia directamente si el String que introduce el usuario
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
94
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
tiene un recurso del tipo buscado, consultándose recursos
que pueden considerarse películas, ciudades, actores o
directores que se buscan directamente en DbPedia.
A mayor variedad de información introducida se
obtienen recomendaciones más variadas. Se tuvo que poner
más tipos de recursos de manera que la información
recogida de la web no estuviese tan orientadas a la música.
5.3.4.
Utilización de la herramienta
JENA
95
Para la ejecución de esta aplicación, desde el
momento en que se reciben los intereses del usuario, la
herramienta Jena es vital para realizar el proceso de esta
aplicación. Más específicamente se ha usado para:
•
Consultas en la web semántica
•
Representar y almacenar el conocimiento.
•
Tratar la ontología, recorrerla, modificar recursos .
Al comenzar el programa busca en más de un sitio
con contenido semántico las palabras clave del usuario
(rellenadas en su test), a través de una consulta SPARQL se
recibe el modelo asociado a un recurso. También se carga
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
una ontología de un fichero .owl descargado en local. Se
trata de la ontología que se ha ido creando mientras se
desarrollaba el proyecto DbPedia y que va por la versión
3.2. Se puede observar un trozo de esta ontología básica
que va desde conceptos musicales, pasando por empresas y
sus relaciones con los deportes, a la cocina y sus utensilios.
Un trozo de esta ontológica escrita en forma de
tripletas seria:
Sujeto es AmericanFootballLeague
El predicado o propiedad es subClassOf
El object es http://dbpedia.org/ontology/SportsLeague
El Sujeto es AmericanFootballLeague
El predicado o propiedad es comment
El object es A group of sports teams that compete against each
other in american football.@en
El Sujeto es AmericanFootballLeague
El predicado o propiedad es label
El object es american football league@en
El Sujeto es AmericanFootballLeague
El predicado o propiedad es type
El object es http://www.w3.org/2002/07/owl#Class
El Sujeto es schoolCode
El predicado o propiedad es range
El object es http://www.w3.org/2001/XMLSchema#string
El Sujeto es schoolCode
El predicado o propiedad es domain
El object es http://dbpedia.org/ontology/School
El Sujeto es schoolCode
El predicado o propiedad es label
El object es school code@en
El Sujeto es schoolCode
El predicado o propiedad es type
El object es http://www.w3.org/2002/07/owl#DatatypeProperty
El Sujeto es maximumBoatBeam
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
96
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
El predicado o propiedad es range
El object es http://dbpedia.org/datatype/metre
El Sujeto es maximumBoatBeam
El predicado o propiedad es domain
El object es http://dbpedia.org/ontology/Canal
El Sujeto es maximumBoatBeam
El predicado o propiedad es label
El object es maximum boat beam (m)@en
El Sujeto es maximumBoatBeam
El predicado o propiedad es type
El object es http://www.w3.org/2002/07/owl#DatatypeProperty
El Sujeto es numberOfBronzeMedalsWon
El predicado o propiedad es range
El object es http://www.w3.org/2001/XMLSchema#integer
El Sujeto es numberOfBronzeMedalsWon
El predicado o propiedad es domain
El object es http://dbpedia.org/ontology/OlympicResult
97
En la Ilustración 5.7. se puede ver un ejemplo de una
parte de la ontología de DbPedia con respecto a la música
más concretamente respecto a un sonido o acorde y su
relación con el tiempo y las notas. Se trata de la figura
Ilustración 5.7, en la que se ve como de acorde (chord) salen
una serie d recursos con los que esta relacionados. Por
ejemplo se observa que un acorde tiene su origen en una
nota.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 5.14
98
Aunque en este proyecto no se ha usado se provee de
la opción de pintar la ontología, gracias a la clase
RDFGraph, de manera muy sencilla.
Se va a continuar con el resto de usos dados a la
herramienta Jena, y es que el resultado de las búsquedas
servirá para lanzar otras búsquedas y para recorrer la
ontología generada es necesario Jena. Esa información se
procesa en un algoritmo que mientras recorre la ontología
busca nuevos términos sobre los que lanzar la búsqueda
filtrando los resultados y recorriendo en un principio los
recursos que cuelgan del padre y asignándoles una nueva
propiedad que sirva al algoritmo para saber que ese recurso
ha resultado interesante, o modificando ésta si es que el
algoritmo informa que tiene que cambiar su valor.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
El proceso de adquisición de conocimiento se puede
hacer durante tantas veces se desee, de manera que se
adquieran los hijos del raíz y así sucesivamente. A mayor
profundidad se desvirtúa el caso ejemplo del usuario. Así
que se ha buscado un equilibrio entre profundidad y
obtener variedad y cantidad de resultados suficientes.
Actualmente se accede a los recursos hijos y los hijos de
estos, por cada acceso inferior se le da menos peso. Pero
estos factores están puestos como variables constantes de
la
clase
Algorithym,
de
manera
que
son
fácilmente
modificables. Y van evolucionando con el desarrollo y
pruebas del proyecto.
Una vez la adquisición de conocimiento se haya hecho
varias veces, para cada búsqueda, lo que hará la aplicación
es construir un diccionario de términos básicos alrededor
de los términos originales del usuario cuando accedió por
primera vez, construyendo así una ontología general gracias
a la función proporcionada por Jena que es union(model), y
que pertenece a la clase Model. Así que un modelo se une a
otro modelo.
Una vez generado se accederá a esta ontología
simplemente para completarlo y consultarlo. Para este
complejo proceso conforme la ontología va creciendo con las
palabras introducidas, se aplicaran filtros o complementos
de términos por parte del algritmo. De manera que las
búsquedas estén guiadas o orientadas por el programa.
Creciendo
de
manera
controlada
en
cierto
modo
la
ontología. Estos filtros serán explicados en la base teórica
del algoritmo.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
99
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
5.3.5. Realización del algoritmo con
Java.
Introducción
Es la parte más abstracta y creativa de todo este
proceso pero también
tamb
una de las más costosas, dado que es
la parte
e donde el desarrollador tiene mayor libertad para
tomar decisiones en torno a cómo realizarlo. Por ejemplo se
pueden tomar decisiones en torno
torno a una serie de factores:
factores
•
Profundidad
rofundidad de la adquisición de conocimiento
•
Valor
alor inicial asignado
•
Valor
alor a los hijos en función del padre
•
Valor a los recursos hijos de los dominios que
interesan al usuario
•
Namespaces
amespaces a emplear
•
Filtrados de información
•
Operación a llevar a cabo con valores de distintos
pesos
•
Conexiones o propiedades importantes
•
Quien tiene un peso o quien no
•
Valor a asignar a un recurso que el usuario accede
y a sus hijos
Este algoritmo es uno
de los valores añadidos en
este proyecto, dado que ya existen programas que recorren
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
100
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
la web semántica y manejan ontologías. Sin embargo la
diferencia de éste estriba en la manera en que se realiza el
crecimiento ontológico ya que se emplea el algoritmo para
filtrar los resultados y orientar el crecimiento de la
ontología. Para ello se ha introducido un concepto nuevo en
el manejo de ontologías, que es la asignación de un peso a
cada uno los recursos.
Base tecnológica
Para la asignación de pesos a los recursos no existe, o
no se ha encontrado, ninguna herramienta, ni en Jena ni
en otra, además de ninguna ontología con una propiedad
estandarizada que permita asignarles un peso a los
recursos.
101
Para ello se ha desarrollado una propiedad value, la
cual se ha incluido en la ontología generada por la
aplicación, que se desarrolla con los recursos interesantes.
Para ello ha sido necesario a la hora de leer las tripletas con
un valor, convertirlo a texto para poder introducirlo en la
ontología como si el valor fuese un String y al leerlo
transformarlo a int antes de poder manejar ese valor.
El algoritmo ha sido desarrollado a base de pruebas
con el fin de que el incremento de conocimientos sea lo más
aproximado posible a los resultados esperados. Dichos
resultados son:
•
Un número mínimo de recursos
•
Variedad de tipos de recursos
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
•
Suficientes recomendaciones
•
Resultados coherentes con lo introducido por el
usuario
•
No se repitan siempre los mismos resultados
Base teórica
Se ha partido de la base teórica de que las cosas que
gustan o interesan a los usuarios tienen relaciones entre
ellos aunque sean en dominios distintos. Un ejemplo de
esto es si te gusta mucho la música mejicana es posible que
te guste la literatura mejicana o simplemente que te
interese saber quiénes eran los Zapatistas. Un ejemplo más
sencillo podría ser: si te gusta una película es probable te
guste su banda sonora, por lo que se le asignara un valor
de interés a todo lo asociado a lo que el usuario haya
indicado que le interese.
Se usa un sistema de pesos, de manera, que estas
relaciones comentadas no sean más que un punto a favor
de los Zapatistas o de la banda sonora de Titanic. Este
proceso de recomendación no es tan sencillo y por eso
tendrán que aparecer otras conexiones con estos recursos,
de
manera
que
aparezcan
como
los
recursos
más
interesantes para el usuario.
Esta base teórica ha hecho que el filtrado a la hora de
leer información asociada a un recurso (al hacer la consulta
SPARQL inicial) sea mínima.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
102
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
El filtrado real se hace después, una vez se han leído
todos los datos asociados al recurso original. Estos filtros se
clasifican de dos formas :
•
Filtros crecimiento de la ontología:
•
Filtrado de resultados
a) Filtros crecimiento dela ontología:
Para saber si un recurso es válido para incorporarlo a
la ontología. Estos filtros previenen que la ontología se
desarrolle:
•
En torno a conceptos de vocabulario si no en torno
a recursos
•
En namespaces distintos a los conocidos.
•
En trono propiedades
•
Con recursos que no estén correctamente descritos
b)Filtrado de resultados:
A la hora de analizar si un resultado obtenido es apto
para considerarlo como "interesante" para el usuario y
mostrárselo. Estos filtros evitan mostrar contenidos :
•
Pertenecientes
a
un
vocabulario
(palabras
conceptos), a no ser que interese
•
El mismo recurso introducido por el usuario
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
o
103
Jorge Gil Peña
•
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Pertenecientes
a
webs
sin
estandarizar
la
presentación de datos
Resumen funcionamiento
A la hora de introducir datos se diferencia entre dos
posibilidades: bien introducir grupos o cantantes, de los
que se corrobora su existencia, tipo y su correcto nombre
conectándose a MusicBrainz
recursos
Wikipedia,
(cualquier
artistas,
cosa
libros,
o bien si no búsqueda de
que
se
pudiese
películas,..)
que
buscar
se
en
busca
directamente con una consulta SPARQL sobre la nube de
"Linked Data" de la web 3.0. de DbPedia.
104
Una vez se localiza ese path de cada recurso, se
genera un modelo inicial, partiendo de la ontología principal
de DbPedia, sobre la que se apoyarán todos los contenidos
generados, será la ontología asociada al usuario.
Una vez se ha generado este modelo y cada recurso
buscado se genera un modelo con su contenido, y entonces
se integran, usando la librería Jena. Teniendo con cada
recurso un modelo mayor, y así sucesivamente. Para saber
qué recursos de los encontrados nuevos puede resultar más
interesante al nuevo usuario se genera, por cada recurso,
una propiedad value y un peso.
El proceso de generación de la propiedad value se
realiza generando una tripleta más por cada recurso nuevo
encontrado como se ha comentado antes.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Para recoger los recursos con propiedad value una vez
finalizado el algoritmo se pasara a un Map(Collection),
almacenando la URI del recurso y su valor. Éste al finalizar
será almacenado en la base de datos con el fin de poder
recuperarlo la próxima vez que se conecte el usuario.
Tras la generación del usuario y conocidos sus
intereses, al volver a logear e interesarse (cliquear para
obtener mas info) por un recurso la puntuación de este
incrementara, y por consiguiente sus recursos hijos,
produciéndose un incremento del conocimiento guiado por
el algoritmo. Además se pretende establecer un campo de
búsqueda, en el cual al buscar nuevos intereses dándoles
un peso nuevo de manera que el modelo del usuario
aumente y pueda ofrecer más contenidos asociados a su
perfil ya a su nueva búsqueda.
Los resultados obtenidos se aproximan bastante a lo
esperado, sin embargo ha sido complicado el filtrado de
contenidos. Debido a la cantidad de propiedades existentes
que impiden clasificar de manera automática. Además
aunque
la
DbPedia
esté
conectada
con
otras
webs
semánticas y esto resulte altamente interesante, al no estar
estandarizadas las propiedades ni la serializacion de los
datos no se ha podido llevar a cabo el proceso de
adquisición de datos de esas webs semánticas.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
105
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Desarrollo de la propiedad value
Los
pesos
son
la
clave
de
este
proceso
de
reforzamiento del conocimiento y es con lo que se puede
jugar dando mayor importancia a unos factores o a otros.
Básicamente se toma un valor inicial para los hijos de
los recursos principales del usuario y se suman estos
valores en caso de que coincidan. Al repetirse el proceso con
los hijos, los siguientes tendrán un valor igual al valor del
padre dividido entre 2 más un valor fijo. Existe un valor
mínimo también.
Como se puede ver en el siguiente código se
establecen estáticamente estos valores para poder ir
cambiándolos de manera cómoda ya que están repartidos a
lo largo del algoritmo. Como se comenta el primero es el
número mínimo de recursos de cada tipo. La segunda
constante hace referencia al valor inicial de los hijos. Y la
tercera es el valor límite para darle fiabilidad a un resultado
y mostrarlo como recomendación.
private static int numRes =6; //Number of reesources
private static int valueStart =2; //Start value for the
algorithym
private static int limit=5; //Number limit for showing the
results
Como se ha comentado repetidamente es un proceso
repetitivo y a base de pruebas se va depurando para
aproximarse a los resultados esperados o deseados. Existe
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
106
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
un método con el que se establece con que profundidad se
realiza este proceso, este es developModel.
//Get more profundity data
Integer value=(Integer)Integer.parseInt(obj.toString());
modelNew=DbPedia.getRelatedModelFull(path);
int valueForResources=1;
(value>1){
valueForResources=value/2;
}
En este método se ha encontrado con algún problema
tecnológico ya que mientras se recorre la ontología para ir
añadiendo nuevos se ha de comprobar si el recurso ya
existe y en caso afirmativo sumar los valores de su peso,
eliminando la sentencia anterior, usando el nuevo peso
para calcular el peso de los nuevos hijos y demás sumarle a
la ontología la nueva ontología asociada al recurso del que
se quiere desarrollar.
Este proceso ha sido complicado llevarlo a cabo ya
que salía una excepción en Java de concurrent modification
y que avis de que mientras se recorre un iterator se está
intentando modificar, produciendo un error. Finalmente se
ha optado por rellenar un arraylist con lasa tripletas a
eliminar y eliminarlas al finalizar el recorrido y antes de
unir todas las ontologías.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
107
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Evolución de algoritmo
El algoritmo es lo que hace que este proyecto tenga o
no un valor añadido, de ahí que se haya dedicado este
subapartado a una explicación un poco profunda del
funcionamiento de este. Hay que recalcar que lo bueno de
disponer de un algoritmo es que tiene la ventaja de que
siempre se podrán introducir más factores que afecten a
éste y siga evolucionando.
El algoritmo se encuentra en constante desarrollo y
mejora, través de pruebas, filtrados e incorporaciones.
Incluyendo reglas de conocimiento, o combinándolo con un
algoritmo de aprendizaje automático.
108
Posteriormente el algoritmo se podrá complicar más
generando un algoritmo en el que según el usuario y el
perfil en el que establezca los dominios que le interesan se
le dará más o menos peso a todos los hijos y subhijos de un
dominio. Así si un recurso aparece como interesante por
varios sitios, tiene mayor peso, y por consiguiente mayor
probabilidad de aparecer entre los recomendados.
5.3.6.Crear y preparación del
proyecto web
Una de las tareas principales realizadas para crear un
proyecto web ha sido cambiar las entradas y salidas del
código
inicial
del
programa
para
que
pudiesen
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
ser
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
desarrolladas en modo web. Esto permitía un mayor
alcance al proyecto y una mayor proyección hacia el
exterior. Aprovechando que Internet es un gran modo de
exponerse a todo el mundo, sin necesidad de conocimientos
informáticos, ni de Inteligencia Artificial o de las ontologías.
Para llevar a cabo este proceso ha sido necesario
implementar todos los Servlets y las páginas web en JSP, y
las tecnologías correspondientes a JSP que se especificaran
en el siguiente capítulo. En este caso se ha usado Tomcat.
y Eclipse ha facilitado mucho la tarea de conversión del
proyecto ya que rellena los xml correspondientes, donde se
describen las relaciones entre los Servlets, los JSP y las
clases Java, además de incluir las librerías necesarias e
incluso generar la estructura de ficheros y paquetes de un
proyecto web y en caso de necesidad genera el paquete web,
el WAR.
Al tratarse de un proyecto web la aplicación pasó a
tener una estructura de carpetas configurada en forma de
árbol de directorios. Como se puede ver en la siguiente
imagen Ilustración 5.8 con la carpeta Web Content como raíz
del proyecto web y que contiene tanto las páginas Web,
como dos directorios que son necesarios para definir la
configuración de la aplicación. Estos directorios son:
META-INF: Contiene el fichero context.xml.
WEB-INF: Contiene los ficheros de configuración
como:
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
109
Jorge Gil Peña
•
config.xml
config.xml,
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
que
contiene
ontiene
instrucciones
de
configuración que atañen a las clases java de
respaldo de las páginas Web. Aquí se inicializan
variables, se enlaza código Java con páginas Web,
se indica cómo se salta de una página Web a otra,
etc.
•
web.xml: Recoge parámetros de configuración
generales de la aplicación, tales como cuales son
las páginas de inicio y error, qué recursos
adicionales usa la aplicación, temas de seguridad,
etc.
110
Ilustración 5.15
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Los ficheros JSP sin embargo se quedan fuera de
estos directorios y cuelgan directamente de WebContent. Un
nivel por arriba están las carpetas:
Source Packages: Contiene nuestro código Java. Que
envía los .class ala carpeta classes de WEB-INF.
Libraries:
Las
librerías
que
necesita
nuestro
programa.
Hay que diferenciar en ese proceso el hecho de crear
un proyecto web en un entorno de trabajo o desarrollo como
puede ser Eclipse, y en el proceso de llevar el proyecto Web
a explotación.
Para poner el servidor en explotación, hay que
preparar el entorno web con el correspondiente servicio
escuchando peticiones y llamando a la JVM para ejecutar el
código en Java.
Primero, para poder acceder al ordenador desde el
exterior ha sido necesario un análisis de conocimiento de la
red. Tras concluir que se disponía de un punto de acceso
con IP
pública dinámica. Este punto de acceso es un
Router y genera en el interior una red privada de la que
será el Gateway a Internet. Para la instalación y puesta a
punto del servidor web, ha sido necesario dar de alta en
DynDNS, para redireccionar la web a este Router con IP
dinámica.
Se desactivo el servicio DHCP y se estableció
para el servidor una IP fija. Lo que ha permitido usar reglas
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
111
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
de NAT para redireccionar los paquetes. Abriendo los
puertos correspondientes.
Posteriormente, en el servidor
se ha contado un
ordenador Windows 7, con un servidor web y un contenedor
de Servlets Tomcat 6 que redirigirá las peticiones al
servidor. El servidor web será el encargado de dirigir al
Servlet concreto para que se ejecute enviándolo a la
máquina virtual de Java. En este servidor se encontrará el
código de la aplicación Java y los JSP con JavaScript .
Al cliente se le enviarán los response del HTML tras
rellenar los JSP, y los objetos EL para rellenar la info
recogida del servidor, se enviarán el HTML y el CSS para
que el software cliente pinte el interfaz visual.
112
Los objetivos han sido cumplidos con creces con
respecto a este desarrollo, ya que se ha conseguido llevar a
cabo
el
desarrollo
del
servidor
web
sin
grandes
contratiempos. Quizás podría mejorarse el tiempo de
respuesta, pero un tiempo de respuesta corto no estaba
planteado como objetivo del proyecto.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
6.
Desarrollo de la aplicación
myWeb
L
a implementación de este proyecto como es
lógico ha quedado muy condicionada por la
estructura general de esté. Y por lo tanto de las
tecnologías empleadas.
En este proyecto se dividen
claramente
cuatro
módulos lógicos de programación según la manera en la
que se ha trabajado con ellos. Por el tipo de desarrollo hay
claramente cuatro módulos:
•
Modulo Java
•
Módulo Servlets
•
Módulo JSP
•
Modulo base de datos
6.1. Modulo Java
6.1.1. Introducción
El modulo Java es el módulo de la lógica de negocio,
el modulo principal, en el que se desarrolla el programa. Se
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
113
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
va a dividir esta parte del código en dos: una donde se
explica
la
implementación
de
la
parte
del
código
correspondiente a Jena y otra donde se explica cómo se
desarrolla el algoritmo. Aunque estas están en
n contacto
directo.
El código realizado en Java se encuentra en la carpeta
de Java Resources,
Resources, normalmente conocido como "src".
Como se puede observar la Ilustración 6.1 este
e
se
encuentra a su vez clasificado en paquetes.
paquetes A recalcar de
ellos las DAO, el dominio que se refiere a los propios del
sistema,, el de Jena donde se encuentran las clases que
interactúan con Jena y los de MusicBrainz
usicBrainz son los
encargados de interactuar con MusicBrainz.
114
Ilustración 6.1
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
6.1.2. Parte Jena
En la parte del código Jena se realiza la obtención de
la primera ontología sobre la que se va a trabajar que es un
archivo .OWL, una ontología completa descargada de
DbPedia y que se lee con las funciones de Jena creadas
para ello.
La lectura de la OWL genérica que servirá de base
para la ontología del usuario y que se encuentra en una
carpeta local se realiza creando primero un modelo vacio
con createDefaultModel, luego se genera un InputStream con
la dirección del fichero y finalmente se lee de ella con la
función de model read(). Como se ve en el siguiente código.
Lectura de un fichero OWL
String
inputFileName="C://Users//JORGE//Desktop//Proyecto//dbped
ia_3.5.1.owl";
Model model = ModelFactory.createDefaultModel();
// use the FileManager to find the input file
InputStream in = FileManager.get().open( inputFileName );
if (in == null) {throw new IllegalArgumentException(
"File: " + inputFileName + " not found");
}
// read the RDF/XML file
model.read(in, null);
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
115
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Tras generar la URL del recurso que el usuario ha
dicho que le gustaba o le interesaba se lee su contenido
llamando a la función getRelatedModelFull() de DbPedia,
que devuelve un modelo nuevo.
Llamada a getRelatedModelFull
Model modelNew=DbPedia.getRelatedModelFull(path);
Se lee su contenido tras la consulta en SPARQL y se
genera la ontología asociada al recurso leído con la función
ResultSetFormatter:toModel(), que devuelve un modelo.
116
Función getRelatedModelFull
String serviceEndpoint="http://dbpedia.org/sparql";
if (pathResource.startsWith("<")&& pathResource.endsWith(">")){
pathResource.replace("<", "");
pathResource.replace(">", "");
}
String qsInfoDbpedia = "SELECT DISTINCT * WHERE
{{<"+pathResource+"> ?property ?resource} UNION{?resource
?property <"+pathResource+">}}";
ResultSet
rs=DAO_Sparql.selectQuery(pathResource,serviceEndpoint,qsInfoD
bpedia);
// System.out.print("RS tiene "+rs.getRowNumber());
Model mo= ResultSetFormatter.toModel(rs);
Se procede luego a la unión. La unión de la ontología
recibida con la ontología general del usuario, de manera
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
que va creciendo con cada nuevo recurso, o en caso de que
ya exista le sumará el nuevo peso al peso anterior del
recurso.
Función DbPedia.union()
model=DAO_Model.modelUnion(model,modelNew);
int tamaño2=(int) model.size()-tamaño1;
System.out.println("\nHa devuelto "+info+"resources modificados
de "+name + " añade al model
"+modelNew.size()+"="+tamaño2+"\n\n");
6.1.3.Parte Algoritmo
117
La parte del código Java que se encarga de controlar
las clases encargadas del algoritmo de recomendación de
contenidos
se
encuentra
en
Jenate,
las
funciones
principales que se explicarán a continuación son:
•
main(listInterestedResources, listInterestedArtists)
•
fillModel(pathResource, model)
•
convertMapToArray(mapUrlResources,
urlsResources, urlsPlaces, urlsPersons)
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Map<Integer,Collection<DbPediaResource>>main(L
ist<String>listInterestedResources,List<Artist>listIntere
stedArtists)
En la función main es en la que se ejecuta toda la
lógica de recomendación de contenidos. Recibe de los
Servlets correspondientes un array de artistas y de recursos
con el que comenzar a buscar y ejecutar la lógica de la
búsqueda y recomendación de contenidos.
A continuación se puede ver cómo va llamando a las
distintas
clases
y
recolectando
datos
para
acabar
devolviendo el Map de datos asociados al usuario con
formato Integer,Collection<DbPediaResource>.
118
Función main
while (i<listInterestedResources.size())
{
System.out.println(listInterestedResources.get(i).toString());
pathResource=getDbPediaPathResource(listInterestedResources.ge
t(i));
model=fillModel(pathResource,model);
i+=1;
}
System.out.println("El modelo tiene "+model.size()+" tuplas");
//get list of ARTIST
i=0;
while (i<listInterestedArtists.size())
{
System.out.println(listInterestedArtists.get(i).getName().toString());
pathResource=getDbPediaPathArtist(listInterestedArtists.get(i));
model=fillModel(pathResource,model);
i+=1;
}
System.out.println("El modelo tiene "+model.size()+" tuplas despues
de los artist");
//Where the model is desarrolleted and oriented by me
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Model
model2=Algorithym.developModel(model,listInterestedResources,lis
tInterestedArtists);
System.out.println("El modelo tiene "+model2.size()+"
tuplas despues develop");
//Where I search the most valuables resources
Map<Integer, Collection<DbPediaResource>>
mapUrlResources=Algorithym.getMostValuableResources(model2);
Model fillModel(String pathResource,Model model)
La función fillModel se encarga de rellenar el modelo
nuevo de la propiedad value asignándole el valor correcto,
de ahí que reciba también el model, para comprobar su
valor anterior en caso de que exista. En el se realiza un
filtrdo como se ha comentado en la explicación del
algoritmo de manera que la ontología no crezca de manera
descontrolada.
A continuación se puede ver un ejemplo de cómo
funcionan los filtros que tras el filtrado con el if, son
eliminadas las tripletas correspondientes en caso de que
sea necesario.
Función fillModel
for (String pathNotValid : new String[]{
"http://dbpedia.org/ontology/Band",
"http://www.w3.org",
"http://dbpedia.org/ontology/Organisation"})
{
if (path.startsWith(pathNotValid)) {
if (!statementsEliminar.contains(st)) {
statementsEliminar.add(st);
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
119
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Model convertMapToArray(mapUrlResources,
urlsResources, urlsPlaces, urlsPersons)
Y convertMapToArray se encarga
como dice su
nombre de convertir el Map en los arrays clasificados como
se ha mostrado en el filtrado del capítulo anterior, tras un
nueva consulta a DbPedia, para enviárselo al JSP.
La clase Algorithym es la que básicamente se encarga
de todos los aspectos relacionados con el algoritmo, en ella
las funciones principales son las siguientes:
•
int
fillPropertyValue(Model
modelRelatedTerms,
String pathResource, Model model,int z)
•
Map<Integer,Collection<DbPediaResource>>
120
getMostValuableResources(Model model) {
•
developModel(Model
model,List<String>
listInterestedResources,List<Artist>
listInterestedArtists)
Se asigna dentro de la ontología un valor a cada
recurso que podría resultar interesante, diferenciándose de
si es la primera vez que se accede a dicho recurso o no.
int fillPropertyValue(Model modelRelatedTerms,
String pathResource, Model model,int z)
Como se puede leer en su nombre en inglés esta
función es la encargada de dentro de una ontología y según
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
distintos pesos rellanar la ontología con los atributos o
propiedades value. Se ve al final que genera en:
modelRelatedTerms.add(r1, fillPropertyValue:
modelRelatedTerms .createProperty("vvalue"),
String.valueOf(value2)); Generando la tripleta r1>property:value->value2.
Función fillProperrtValue
Property pvalue =modelRelatedTerms.getProperty("vvalue");
(model.contains(r1, pvalue)){
Statement st=model.getProperty(r1, pvalue);
RDFNode object=st.getObject();
int valor=Integer.parseInt(object.toString());
//System.out.println("Entro en
fillProp y modifico "+object.toString()+ "de valor"+valor);
valor+=2*z;
model.remove(st);
String s=new String();
modelRelatedTerms.add(r1,
modelRelatedTerms.createProperty("vvalue"), String.valueOf(valor));
System.out.print(r1.getLocalName()+ " valor="+valor+",");
}else{
int value2=1*z;
System.out.print(r1.getLocalName()+ " valor="+value2+",");
modelRelatedTerms.add(r1,
modelRelatedTerms.createProperty("vvalue"),String.valueOf(value2)
);
Se establece un peso distinto, en función del peso del
recurso del que provenga el recurso, para cada nuevo
recurso. Obsérvese valueForResources=value/2.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
121
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Función fillProperrtValue
Model modelNew=DbPedia.getRelatedModelFull(path);
int tamaño1=(int) model.size();
int valueForResources=1;
if(value>1){
valueForResources=value/2;
}
int
info=fillPropertyValue(modelNew,path,model,valueForResources);
model=DAO_Model.modelUnion(model,modelNew);
int tamaño2=(int) model.size()-tamaño1;
getMostValuableResources(Model model) {
Luego se lee la ontología entera del usuario en busca
de los recursos con un valor mayor, usando el método
getMostValuableResources que devuelve una serie de arrays
con recursos según el tipo. Se recogen los recursos más
valorados del Map del usuario.
Función getMostValuableResources
Set <Integer> s=mapUrlResources.keySet();
Iterator it =s.iterator();
//Get the bigger value of the keys
int mayor=0;
while(it.hasNext()){
int valor =(Integer) it.next();
if (valor>mayor){
mayor=valor;
}
}
Hay que tener en cuenta, que una vez cogidos los
recursos de mayor valor para poder mostrarlos y enviarlos
en un array al JSP, se necesita recoger info para saber de
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
122
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
qué tipo de recurso se trata, para recoger su foto y su
nombre o label.
Se diferencia entre si los recursos recibidos son
artistas u otro tipo de recursos, para luego continuar
filtrándolos. Se puede comprobar cómo se filtran los
resultados confirmando si el type de recurso acaba con la
palabra Band, o si contiene la palabra "artist", teniendo en
cuenta
que
tipo
es
un
array
ya
que
no
están
estandarizadas las propiedades.
Función getMostValuableResources
Iterator <String>it=dpr.getType().iterator();
Boolean artist=false;
while(it.hasNext() && !artist){
if(type.endsWith("sMusicGroups") || type.endsWith("Band") ||
type.contains("Artist") || type.contains("Singers")){
artist=true;
}
}
if(artist && urlsArtists.size()<15){
urlsArtists.add(dpr);
System.out.println("Es un
artista+tamaño="+urlsArtists.size()+"\n");
}else
if(!artist && urlsResources.size()<15){
urlsResources.add(dpr);
System.out.println("Es un
resource+tamaño="+urlsResources.size()+"\n");
}
También
se
filtran los recursos del Map
para
establecer de qué tipo de recurso se trata. Se realiza
comprobando las propiedades o recursos asociados a un
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
123
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
recurso recogidos con una consulta SPARQL sobre el
recurso padre recogiendo los hijos con la propiedad
rdf:type. Pero al no estar estandarizado como se puede
observar se comprueban si los tipos contienen palabras o si
pertenecen a un namespace. Este proceso va refinándose a
base de pruebas. Y aprovecha el filtrado para clasificar los
resultdos.
Función getMostValuableResources
while(it.hasNext() && !artist){
String type=it.next();
if(type.endsWith("sMusicGroups") || type.endsWith("Band")
|| type.contains("Artist") || type.contains("Singers")){
artist=true;
System.out.println("Es un artista+tamaño="+
urlsArtists.size()+"\n");
}else{
if (type.endsWith("Person")){
person=true;
System.out.println("Es una
persona+tamaño="+urlsPersons.size()+"\n");
}
else{
if( type.contains("Place") || type.equals("Settlement")){
place=true;
System.out.println("Es un sitio+tamaño="+urlsPlaces.size()+"\n");
}else{
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
124
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Se van filtrando
filtrando los contenidos del modelo de manera
que si por ejemplo tienen la propiedad value,, entonces es
interesante para el usuario. Luego habrá que ver si es
suficientemente interesante para este. Eso dependerá de su
valor como se verá a continuación en el desarrollo
desarrollo del
algoritmo.
6.2. Módulo Servlets
En este proyecto ha sido necesario implementar
bastantes Servlets al tratarse de un servicio web con
bastantes funcionalidades,
funcio
aunque todas muy simples. Se
van a ver un par de ejemplos. Como se puede ver en la
Ilustración 6.2 la lista de Servlets es muy sencilla.
Ilustración 6.2
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
125
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
La lista de Servlets contiene básicamente los mismos
que los casos de uso analizados al comienzo de la memoria
en el capítulo 5, en el apartado 5.2.1. Se van a presentar
sólo los más importantes o significativos, que son:
•
New User
•
Login
•
MoreInfo
•
SeeRecomendations
El NewUser es un Servlet de creación de contenidos
de usuarios. En él se ve como llaman al código Java,
creando primero un usuario y avisando si el usuario ya
existe.
Servlet NewUser
if (!login.equalsIgnoreCase("") && !pass.equalsIgnoreCase("")) {
usuario =
ServicioUsuarios.getInstancia().generaUsuario(login,pass,email);
}else{
System.out.print("Usuario ya existe");
}
Y luego generando array de contenidos o recursos
interesantes para el usuario nada más recibirlos de la
encuesta con el fin de poder pasárselo al código Java. Se
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
126
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
puede ver como se añaden a un array, en este caso los
artistas.
Servlet NewUser
if(!grupo1.equals("")){
listResourcesArtist.add(grupo1);}
if(!grupo2.equals("")){
listResourcesArtist.add(grupo2);}
if(!grupo3.equals("")){
listResourcesArtist.add(grupo3);}
if(!grupo4.equals("")){
Finalmente se ve como envía un Servlet la respuesta a
un JSP:
127
Servlet Login
request.setAttribute("urls", urls);
RequestDispatcher rd = null;
try{
rd=request.getRequestDispatcher("recomendaciones.jsp");
rd.forward(request,response);
El Servlet Login sirve para acceder al menú de
usuario. seeResources para al conectarse a la web una vez
dado un usuario de alta que desde el menú de usuario el
usuario pueda ver los recursos almacenados para él.
El Servlet MoreInfo es el único que no estaba en los
caso de uso con ese nombre, sino como seleccionarRecurso
y es que este se encarga de mostrar más información de un
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
recurso que el usuario cliquee y por lo tanto significa que le
interesa un recurso, dándole más valor a su peso y a los
hijos. Es muy interesante este Servlet ya que recibe
directamente la llamada desde el JSP con una llamada al
Servlet generada de manera dinámica, que luego se
mostrará en el JSP.
Entonces
se
conecta
a
la
URL
recibida
busca
información asociada al recurso y la muestra en el JSP,
ficha_recurso.jsp.
Servlet MoreInfo
pathResource=(String) request.getParameter("pathResource");
DbPediaResource dp=DbPedia.getMoreInfo(pathResource);
128
En el siguiente recuadro está dispuesto el fichero xml
de configuración del servidor web:
Web.xml
<servlet-name>Login</servlet-name>
<servlet-class>servlets.Login</servlet-class>
</servlet>
<servlet>
<servlet-name>newUser</servlet-name>
<servlet-class>servlets.newUser</servlet-class>
</servlet>
<servlet>
<servlet-name> moreInfo</servlet-name>
<servlet-class>servlets.moreInfo</servlet-class>
</servlet>
<servlet-mapping>
<servlet-name>Login</servlet-name>
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
<url-pattern>/Login</url-pattern>
</servlet-mapping>
<servlet-mapping>
<servlet-name>newUser</servlet-name>
<url-pattern>/newUser</url-pattern>
</servlet-mapping>
<servlet-mapping>
<servlet-name>moreInfo</servlet-name>
<url-pattern>/moreInfo</url-pattern>
</servlet-mapping>
6.3. Módulo JSP
El módulo JSP es el que se encuentra dentro de la
carpeta WEB-CONTENT del proyecto web. En esta carpeta
se encuentran todos los JSP, que son los encargados de la
lógica del diseño implementada. Con la librería JSTL se
puede invocar a los ficheros Java que se han enviado vía
request a la JSP o que se encuentran a la session, un
ejemplo seria: ${DbPediaResource.image}, y esto se hace de
la
forma
objeto.atributo,
y directamente
imprime
por
pantalla el toString() del objeto que recibe por un get del
atributo.
La carpeta de ficheros JSP se encuentra como se ha
comentado anteriormente en WEB-CONTENT, y queda como
se ve en la Ilustración 6.3.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
129
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 6.3
130
En el ejemplo
ej
siguiente se
e puede observar cómo se
añade una librería a un JSP, en este caso la core de JSTL,
que es añadida en el index.jsp es:
index.jsp
<%@page import="java.sql.Time" %>
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jstl/core_rt" %>
Aquí se puede ver como se emplea la librería JSTL,
para realizar el for each, pudiendo realizar un poco de lógica
dentro del HTML. Este es el bucle con el que se muestran
las recomendaciones, tantos bucles de estos como tipos de
erramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Herramienta
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
recursos reciba. Es curioso, como se ha comentado antes,
la llamada al Servlet moreInfo, que envía por get la URL del
recurso que está siendo generado dinámicamente siempre y
cuando se pulse porque está dentro de un link.
recomendaciones.jsp
<c:forEach items="${urls}" var="DbPediaResource">
<div class="recomendacion">
a href="moreInfo?pathResource=<c:out
value="${DbPediaResource.uri}"/>"
title="${DbPediaResource.name}">
<img src="${DbPediaResource.image}" align="left" width="50"
height="75" alt="Cartel de ${DbPediaResource.name}" />
<h3>${DbPediaResource.name}</h3></a>
<a href="${DbPediaResource.uri}"
title="${DbPediaResource.name}">
${DbPediaResource.uri}<br>
</p>
</a>
131
Los fichero JSP también pueden construir páginas
web normales, solo que las ejecutará con el contenedor de
Servlets también con su consiguiente pérdida de tiempo.
ejemplo.jsp
<div id="cabecera">
<a id="logo" href="newUser" title="Página de inicio de My
Web"> <h1>My Web</h1> <img src="img/logo.png" /></a>
<div class="clear">
</div>
<ul id="barra_navegacion">
<li > <a id="libros" href="#"> <span> Libros </span> </a>
</li>
<li > <a id="peliculas" href="#"> <span> Peliculas </span>
</a> </li>
<li > <a id="series" href="#"> <span> Series </span> </a>
</li>
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Aquí se puede ver como el JSP hace el envió de
formulario a la clase del Login con el método action, desde
la página principal en la que el usuario se conecta.
index.jsp
<div id="contenido">
<h1>Acceso a tus recomendaciones- myWeb</h1>
<form action="Login" method="POST">
Login: <input type="text" name="login" value="" />
Password: <input type="password" name="pass" value=""
/>
<input type="submit" value="Entrar" />
</form><br><br>
También se han empleado código JavaScript de
manera que no se sobrecargue el servidor y ganando tiempo
para el usuario ya que valida el formulario antes de
enviarlo:
encuesta.jsp
function MM_validateForm() {
if (document.getElementById){
var
i,p,q,nm,test,num,min,max,errors='',args=MM_validateForm.argum
ents;
for (i=0; i<(args.length-2); i+=3) { test=args[i+2];
val=document.getElementById(args[i]);
if (val) { nm=val.name; if ((val=val.value)!="") {
if (test.indexOf('isEmail')!=-1) { p=val.indexOf('@');
if (p<1 || p==(val.length-1)) errors+='- '+nm+' must contain
an e-mail address.\n';
} else if (test!='R') { num = parseFloat(val);
if (isNaN(val)) errors+='- '+nm+' must contain a number.\n';
if (test.indexOf('inRange') != -1) { p=test.indexOf(':');
min=test.substring(8,p); max=test.substring(p+1);
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
132
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
if (num<min || max<num) errors+='- '+nm+' must contain a
number between '+min+' and '+max+'.\n';
} } } else if (test.charAt(0) == 'R') errors += '- '+nm+' is
required.\n'; }
} if (errors) alert('The following error(s) occurred:\n'+errors);
document.MM_returnValue = (errors == '');
}}
6.4. Modulo base
de datos
El modulo de base de datos implementado con MySql,
está compuesto por tres tablas básicas como se ha visto en
el diseño de base de datos. La de usuario o user donde se
almacena la info relativa al usuario al darse de alta. La de
resources,
donde
se
almacenan
los
recursos
con
la
información básica para poder acceder a ellos de manera
rápida. Almacenando los nombres de estos, su imagen, su
URL y sus tipos. Y por último la conexión entre los recursos
y los usuarios, con su valor relativo.
El lenguaje empleado ha sido el de DTD, para definir
las tablas. Para crear la tabla user se utilizó la siguiente
sentencia:
Creación de tabla user
CREATE TABLE USER (name varchar (100), email varchar(150),
pass varchar (50));
Aparte para conectar la base de datos con el código
Java, se ha usado el conector dado por MySQL y se ha
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
133
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
generado un fichero DAO_MySQL, para acceder de manera
segura e independiente a la base de datos. Así se genera
una conexión por usuario y se ejecuta las sentencias
Aquí
hay
un
ejemplo
de
escritura
cundo
se
almacenan los datos del usuario recién dado de alta.
DAO_MySQL.java
public static void storeResource(String resource, String
urlResource, String image,String type) throws SQLException {
Statement st = conexion.createStatement();
st.executeUpdate("INSERT INTO resources(name,url,image,type)
VALUES ('"+resource+"','"+urlResource+"','"+image+"','"+type+"')");
st.executeUpdate("INSERT INTO properties (name,url,value)
VALUES ('"+resource+"','"+urlProperty+"','"+value+"')");
/st.executeUpdate("INSERT INTO user_resources
(nameUser,nameResources,value) VALUES
('"+user+"','"+resource+"','"+value+"')");
}
Aquí se muestra un ejemplo de lectura del fichero
usando la clase DAO de acceso al servidor de MySQL, en
este se lee de la clase resources para poder pintar en la
página recomendaciones de manera rápida sin tener que
acceder a Internet a coger la foto y el tipo de recurso.
DAO_MySQL.java
public static boolean readResource(String urlResource) throws
SQLException {
Statement st = conexion.createStatement();
st.executeUpdate("SELECT (name,url,relation,resource) FROM
resources WHERE url='"+urlResource+"')");
// TODO Auto-generated method stub
ResultSet rs=st.getResultSet();
return rs.next();
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
134
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Con esta demostración de los accesos a base de datos
se finalizan los ejemplos de implementación. La verdad es
que no ha habido grandes problemas con el desarrollo de
estas tecnologías, en todo caso los Servlets y los JSP que
han sido un poco más novedosos. Sin embargo, los Servlets
una vez se tiene uno funcionando el resto son iguales, en
cambio el tratar con los JSP y sobre todo con la librería de
JSTL y El sí que ha sido más costoso en algún momento,
pero han resultado muy útiles e interesantes.
135
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
7. Caso ejemplo
Se va a proceder a ejecutar un ejemplo con el fin de
ver los resultados obtenidos en un caso ejemplo. No se
aseguran los mismos resultados en todo momento ya que el
programa está expuesto a cambios constantes.
Acceso a la web
136
Ilustración 7.1
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Acceso a encuesta
En la Ilustración 7.2. se puede observar el tipo de
encuesta que se realiza preguntando por los gustos del
usuario e intereses. Entre ellos por sus peliculas, libros,
actores y artistas favoritos.
137
Ilustración 7.2
Tras la imagen Ilustración 7.2. al enviar el formulario
se comienza a procesar el algoritmo, que lleva un intervalo
de tiempo largo al tratarse de la primera vez que se accede.
Es importante recalcar que la rapidez de ejecución
dependerá de la conexión de la que se dispong, tanto el
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
cliente como el servidor, ya que para recibir los datos que
rellenan la ontología se conecta a Internet. Los resultados
obtenidos se muestran en la pantalla principal de
recomendaciones, como se puede observar en la Ilustración
6.3.
Recursos ofrecidos
138
Ilustración 7.3
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Posteriormente se accede a un recurso para coger
más información y el usuario marcaria ese recurso como
me interesa. Al resultar Paula Abdul desconocida se accede
a ella. Quedando los resultados como en la Ilustración 5.4.
Seleccionar Recurso
139
Ilustración 7.4
Accediendo desde la página principal con el usuario
generado [email protected], accedo a su menú principal. Y
desde ahí se puede acceder al resto de opciones de la
aplicación.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
8 Especificaciones
Tecnológicas
8.1. Proyecto en
desarrollo
Tomcat
C
ontenedor de Servlets desarrollado bajo el
proyecto Jakarta en la Apache Software
Foundation. Tomcat puede funcionar como
servidor web por sí mismo. Implementa las especificaciones
de los Servlets y de JavaServer Pages (JSP) de Sun
Microsystems. Dado que Tomcat fue escrito en Java,
funciona en cualquier sistema operativo que disponga de la
máquina virtual Java.
Eclipse Helios
Este IDE de Java ha sido descargar de la web de
Eclipse, la última versión. En este caso se trataba de la
versión de Eclipse Helios, y se descargó la que ponía
"Eclipse IDE for Java developers". Con un peso de unos
200MB, y la versión de 64 bits, correspondientemente con
la arquitectura del ordenador usado.
Tras su posterior descarga es necesaria su extracción
del zip y su posterior instalación. Al crear el proyecto, se
crea un proyecto en la pestaña de web, Dynamic web
Project, ya que se va a generar contenido dinámico. Al ir a
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
140
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
ejecutar se indica que se tiene que seleccionar tanto un
servidor web, como una JDK para compilar, con su
correspondiente JVM(Java Virtual Machine).
Tomcatv6
Al seleccionar un servidor web para probar el
proyecto por defecto viene el IBM WebSphere v 6.0. sin
embargo al no tratarse del servidor que se va a usar para la
producción del proyecto se decidió ir a la pestaña de apache
en busca de mi querido Apache Tomcat 6.0..El problema es
que ya no se encuentra, y se indica donde está instalado
para descargarlo. Se buscó en la web y se descargó de
tomcat.apache.org, la binary distribution de la versión 6.0.
de este reconocido servidor web.
Tras descomprimirlo no es necesario instalarlo, se
indica su ruta al eclipse y al ir a ejecutar el proyecto avisa
de que no arranca correctamente. Se intenta levantar por
comandos y entonces un error mucho más claro aparece. Ni
la JAVA_HOME ni la JRE_HOME están definidas. Se
procede a la búsqueda de dónde se crean estas variables, ya
que las variables globales del SO según la versión del
Windows se hace de una forma o de otra. Sin embargo
normalmente esta en propiedades del sistema en opciones
avanzadas, en la parte inferior que pone variables de
entorno. Ahí se pasa a definirlas.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
141
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
JRE
Al ir a ejecutar el proyecto aparece un aviso de que la
JRE que se va a usar es la jre_1.6.0_03, que es la última
versión disponible, o por lo menos la ultima que viene
instalada por defecto en esta JDK, por consiguiente en esta
versión del compilador Eclipse.
Subversion
Durante el desarrollo del proyecto se ha ido subiendo
el código en un host de SVN, donde se almacena aparte la
documentación que se va cogiendo y una wiki en la que se
apuntaba alguna cosa. La web del servicio de SVN web es
http://www.xp-dev.com/, el nombre de mi proyecto es
dentro
JenaSourceControl,
proyecto
jena2.
Para
ir
actualizando el contenido se ha usado un plugin de Eclipse,
el conocido subversión, que con un solo clic solicitando el
usuario y contraseña, permite actualizar las distintas
versiones del código. (17)
8.2. Proyecto en
explotación
Tomcat v6 Servidor Web
Una vez conectados los Servlets correctamente con
el código de mi algoritmo se instala una versión de este
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
142
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
contenedor de Servlets de manera que pueda correr como
servicio Windows o demonio, y este a la escucha tras
arrancarse el ordenador. Todas las peticiones entrantes se
encarga el Tomcat v6 de responderlas. Se puede comprobar
que si se a accede a generar un usuario, luego te deja logear
con
ese
nombre
de
usuario
y
acceder
a
su menú,
mostrándose sus contenidos.
Establecido el servidor Tomcat 6.0, corriendo con el
contexto del programa a la escucha de las peticiones.
Recibe las peticiones del router, gracias a que el router envía
los paquetes recibidos del exterior al puerto 80, los re
direcciona, a la IP publica de mi servidor web.
DynDNS
Ahora
143
la
web
está
colgada
en:
http://myweb.endofinternet.net/. Se puede acceder desde
cualquier lugar, gracias a que el router esta dado de alta en
DynDNS. Es un servidor de nombres que se encarga de
publicar y recibir las IPs de los puertos dinámicos. Se ha
planteado en un futuro la compra de un dominio más
sencillo. (18)
JVM
La Java Virtual Machine que usa el apache es el que
se encarga de convertir el código bytecode, tanto los .jar
como los .class, en código maquina. Una Máquina virtual
Java (en inglés Java Virtual Machine, JVM) es un máquina
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
virtual de proceso nativo, es decir, ejecutable en una
plataforma específica, capaz de interpretar y ejecutar
instrucciones expresadas en un código binario especial (el
Java bytecode), el cual es generado por el compilador del
lenguaje Java.
El código binario de Java no es un lenguaje de alto
nivel, sino un verdadero código máquina de bajo nivel,
viable
incluso
como
lenguaje
de
entrada
para
un
microprocesador físico. La JVM es una de las piezas
fundamentales de la plataforma Java.
Red con router 3com
Se trata de una red con un punto de acceso con IP
pública dinámica, y en el interior una red privada con IP
fija, sin usar DHCP. Lo que ha permitido usar reglas de
NAT, que re direccionan los paquetes de TCP que llegan al
router por el puerto 80, son redireccionados a una IP
privada fija. Además en e router se han abierto una serie de
puertos para poder acceder desde el exterior.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
144
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
9. Presupuesto
S
e ha realizado una estimación de presupuesto
de implantación de la aplicación.
Recursos Humanos
Horas
€/Hora
Total
Análisis Aplicación
100
10
1.000 €
Desarrollo Aplicación
120
10
1.200 €
Análisis Base de Datos
60
10
600 €
Desarrollo Base de Datos
40
10
400 €
Subtotal
300
3.200 €
145
Recursos Técnicos
Hardware
Horas
€/Hora
Total
Servidor P-IV,
12028Mb RAM, 550 HDD
700 €
Subtotal
700 €
Software
Horas
€/Hora
Total
Ms Windows 7Home Edition
150 €
My SQL Server 5 SE Edition
0€
Java
0€
Subtotal
2.700 €
PRESUPUESTO TOTAL
4.800 €
Se ha estimado la realización del proyecto en un total
de 4.800 euros.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Hay que tener muy en cuenta que el proyecto se ha
realizado íntegramente usando SW libre, menos el Sistema
Operativo, que se selecciono finalmente Windows, por los
problemas encontrados en los SO de SW libre, tales como
Linux. Recuérdese que estos datos son aproximados ya que
este estudio es irreal, no es más que una aproximación, ya
que nadie ha cobrado por estos servicios ni por el hardware.
146
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
10. Planificación
L
a planificación de este proyecto como se ha
comentado anteriormente ha venido marcado
por los hitos del proyecto, y ha venido muy
marcada por la necesidad de programar constante, para
desenvolverse
en
los
nuevos
entornos
tecnológicos
encontrados, como se puede observar en la Ilustración 9.1.
Ha sido uno de los procesos más complejos de este
desarrollo
ya
que
el
proyecto
ha
sido
realizado
compaginándose con otras actividades. Se ha procurado
tener una planificación sensiblemente flexible, por lo que la
planificación ha sido utilizada para recordar los hitos para
la entrega del proyecto de fin de carrera.
147
También ha tenido una labor muy importante de
organización, de priorización de objetivos y de organización.
A continuación se muestra un esquema de la planificación:.
6.
Ilustración 10.1
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
11. Conclusiones
E
l proyecto se ha desarrollado en un entorno
de trabajo complicado ya que ha sido un año
muy intenso con muchas variables y con
mucho aprendizaje constante, ya que ha sido compaginado
con una beca en Telefónica I+D. Se considera que ha
servido para desarrollar intelectualmente una serie de ideas
y conceptos que apenas se conocían y que han resultado
ser altamente interesantes.
Con los resultados obtenidos y la investigación
llevada a cabo se puede afirmar que hay proyectos muy
interesantes e innovadores, abarcando diferentes campos
de actuación, que los procesos de desarrollo tecnológico son
inacabables, y que el verdadero desafío está en saber
buscarlos,
elegirlos
y
priorizarlos.
Es
sorprendente
constatar la cantidad de gente que, al calor del software
libre, comparte su trabajo y trabaja por vocación, sin los
cuales el proyecto no hubiera sido posible.
En este sentido, el proyecto de “myWeb" ha servido
para llevar a cabo un aprendizaje muy completo tanto a
nivel tecnológico, como a nivel conceptual. En muchos
momentos los retos de comprensión e interiorización
conceptuales han sido más complicados que las propias
tecnologías en sí mismas. Ha habido un periodo no
esperado, de interiorización de conceptos: como el de la web
semántica, el de algunas técnicas de inteligencia artificial o
los propios servicios web.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
148
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Debido a la curva de aprendizaje tan alta ha sido
complicado en algunos momentos separar algunas ideas de
otras y visualizarlas como tareas independientes. Ha sido
por ejemplo costoso asimilar que se podía llegar a conseguir
al
obtener
ontologías.
Otro
reto
ha
sido
definir
completamente desde cero un servicio como el finalmente
generado, aunado grandes esfuerzos para dotar a todos los
desarrollos de un hilo común.
Todos estos desarrollos hubiesen sido más sencillos
con una fase de análisis mayor, pero al no disponer de
conocimientos tecnológicos suficientes no se llevo a cabo
correctamente,
malinterpretándose
algunos
conceptos
inicialmente. Esto ocurrió por ejemplo al intentar acceder a
información en un disco duro local a través de un servicio
web,
fruto
de
la
inexperiencia
y
desconocimiento,
retrasando el desarrollo final.
Sin embargo los objetivos han sido satisfechos en su
práctica totalidad, con la elaboración automática de una
ontología y su correspondiente base de conocimientos
asociada a la web semántica, disponiendo además de un
algoritmo de recomendación de contenidos y de una
aplicación web para mostrar los resultados.
Tras esta entrega es más que probable que el proyecto
siga
creciendo
de
manera
que
su
ontología
siga
desarrollándose con el algoritmo y sus recomendaciones
sean cada vez más precisas y completas. Se pretende seguir
desarrollando “my Web” con el fin de conseguir un interfaz
más amigable y dinámica, así como un sistema de caché,
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
149
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
para realizar las peticiones de forma asíncrona a los
diferentes servicios, anticipándose a posibles peticiones del
usuario para mejorar su usabilidad. Se prevé añadir un
algoritmo de aprendizaje automático, echado en falta, que
enriquezca el conocimiento adquirido y que permita que el
incremento
de
conocimiento
sea
controlado
estadísticamente a través de un conjunto de ejemplos.
Así mismo se va a seguir incorporando mejoras al
algoritmo clasificando mejor los contenidos y también se
ampliará el número de web semánticas de las que se extrae
información con el objetivo de incrementar el conocimiento,
mejorando la fiabilidad del sistema.
El estado de avance del proyecto “my Web” alcanzado
con este trabajo tendrá, pues, una estupenda oportunidad
de ser desarrollado y potenciado en futuras fechas. Y la
satisfacción profesional que suscita en su autor este
desarrollo inicial corre paralela con una confianza plena en
que su futura evolución podrá responder a todas las
promesas y expectativas que el presente proyecto permite
augurar.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
150
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
12. Tabla de ilustraciones
Ilustración 1.1 ........................................................ 11
Ilustración 3.1 ........................................................ 40
Ilustración 3.2 ........................................................ 21
Ilustración 3.3 ........................................................ 22
Ilustración 3.4 ........................................................ 24
Ilustración 3.5 ........................................................ 28
Ilustración 3.6 ........................................................ 31
Ilustración 3.7 ........................................................ 34
Ilustración 3.8 ........................................................ 36
Ilustración 3.9 ........................................................ 37
Ilustración 3.10 ...................................................... 40
Ilustración 3.11 ...................................................... 45
Ilustración 3.12 ...................................................... 50
Ilustración 3.13 ...................................................... 50
Ilustración 3.14 ...................................................... 51
Ilustración 3.15 ...................................................... 81
Ilustración 3.16 ...................................................... 60
Ilustración 3.17 ...................................................... 63
Ilustración 3.18 ...................................................... 64
Ilustración 5.1 ........................................................ 74
Ilustración 5.2 ........................................................ 75
Ilustración 5.3 ........................................................ 77
Ilustración 5.4 ........................................................ 80
Ilustración 5.5 ........................................................ 91
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
151
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
Ilustración 5.6 ........................................................ 83
Ilustración 5.7 ........................................................ 84
Ilustración 5.8 ........................................................ 85
Ilustración 5.9 ........................................................ 85
Ilustración 5.10 ...................................................... 88
Ilustración 5.11 ...................................................... 90
Ilustración 5.12 ...................................................... 91
Ilustración 5.13 ...................................................... 94
Ilustración 7.1 ...................................................... 135
Ilustración 7.2 ...................................................... 136
Ilustración 7.3 ...................................................... 137
Ilustración 7.4 ...................................................... 145
Ilustración 10.1 .................................................... 146
152
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
13. Bibliografía
[1]. http://www.maestrosdelweb.com/editorial/web2/.
[2]. http://www.maestrosdelweb.com/editorial/web2/.
[3]. http://www.maestrosdelweb.com/editorial/web2/.
[4]. http://www.maestrosdelweb.com/editorial/web2/.
[5]. - http://web30websemantica.comuf.com/.
[6]. - jena.sourceforge.net/.
[7]. - http://jena.sourceforge.net/tutorial/RDF_API/.
[8]. - http://es.wikipedia.org.
[9]. -
http://www.wiwiss.fu-
berlin.de/en/institute/pwo/bizer/research/publications/Bi
zer-etal-DBpedia-CrystallizationPoint-JWS-Preprint.pdf.
[10]. -
http://www4.wiwiss.fu-
berlin.de/bizer/pub/DBpedia-WWW2007-draft-slides.pdf.
[11]. - http://www2007.org/papers/paper391.pdf.
[12]. http://musicbrainz.org/doc/FrequentlyAskedQuestions.
[13]. http://java.ciberaula.com/articulo/introduccion_jstl/.
[14]. -
www.superhosting.cl/.../administrar-y-
actualizar-una-base-de-datos-mysql-desde-access.html.
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web
153
Jorge Gil Peña
Ingeniería Superior Informática. ICAI.
[15]. http://www.admin.cam.ac.uk/news/dp/2009082101.
[16]. http://www.ibm.com/developerworks/xml/library/j-jena/.
[17]. - subclipse.tigris.org.
[18]. - https://www.dyndns.com/ .
[19]. -
http://www.antronio.com/topic/1000995-
estilo-musical-favorito-tiene-relacion-con-tu-nivel-deinteligencia/.
154
Herramienta para construir bases de conocimiento a partir de información en la web