Návrh ontologie a znalostního grafu pro antigenní Covid-19 testy

Název práce: Designing an antigen Covid-19 tests evaluation ontology and knowledge graph
Autor(ka) práce: Haniková, Kateřina
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Svátek, Vojtěch
Oponenti práce: Křemen, Petr
Jazyk práce: English
Abstrakt:
This master thesis focuses on creating an ontology from existing XML data about antigen Covid-19 tests. The data was gathered manually from different resources regarding the sensitivity and specificity of antigen Covid-19 tests. The XML file served only for the web presentation, and the data structure was adjusted for this purpose. Since no dataset of this kind was found, it was decided to create a knowledge graph to open the data to broader reuse. To do so, an ontology was designed to give the data proper semantics. The field of ontology engineering is constantly evolving, and many tools, methods and methodologies exist for developing ontologies. It depends on an ontological engineer and a domain of interest which methods and tools will be preferred. The ontology developed in this thesis is called the Antigen Covid-19 Tests Evaluation Ontology (ACTE) and was designed from competency questions. Also, this work includes a simple analysis of the data with SPARQL queries to inspire future development. In the end, the ontology designed in OWL was reengineered with PURO Modeler.
Klíčová slova: ontology; knowledge graph; competency questions; PURO Modeler; Covid-19; antigen tests
Název práce: Návrh ontologie a znalostního grafu pro antigenní Covid-19 testy
Autor(ka) práce: Haniková, Kateřina
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Svátek, Vojtěch
Oponenti práce: Křemen, Petr
Jazyk práce: English
Abstrakt:
Tato diplomová práce se zabývá návrhem ontologie z existujících XML dat o antigenních covid testech dostupných na českém trhu. Data byla manuálně sesbíraná z různých zdrojů, které se zabývají hodnocením senzitivity a specificity antigenních covid testů. XML soubor sloužil pouze pro to, aby data mohla být zobrazena na webu, tomuto cíli odpovídá i struktura dat. Protože je takový dataset unikátní a žádný podobný nebyl nalezen, bylo rozhodnuto vytvořit znalostní graf z těchto dat a umožnit, aby data byla využita i jinak než jen pro webovou prezentaci. První, pro vytvoření znalostního grafu, byla potřeba vytvořit jednoduchou ontologii, která by dodala datům sémantiku. Oblast znalostního inženýrství se neustále vyvíjí a v současnosti existuje spousta nástrojů, metod a metodologií pro návrh ontologií. Záleží na ontologickém inženýrovi a doméně, jaká metoda a nástroje budou požity při vývoji ontologie. Ontologie vyvinutá v této diplomové práci se jmenuje Antigen Covid-19 Tests Evaluation Ontology (ACTE) a byla navrhnuta pomocí kompetenčních otázek. V této práci byla provedena jednoduchá analýza dat pomocí SPARQL dotazů, pro inspiraci, jakým směrem by se mohl ubírat další vývoj znalostního grafu. Na konci byla také OWL ontologie modelována pomocí PURO Modeleru.
Klíčová slova: kompetenční otázky; antigenní testy; PURO Modeler; ontologie; znalostní graf; Covid-19

Informace o studiu

Studijní program / obor: Znalostní a webové technologie
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačního a znalostního inženýrství

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 3. 11. 2022
Datum podání práce: 29. 4. 2023
Datum obhajoby: 1. 6. 2023
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/82637/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: