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http://hdl.handle.net/11144/4343
Registo completo
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Brito, Fábio | - |
dc.contributor.author | Matos, Sandra | - |
dc.contributor.author | Santos, Duarte | - |
dc.date.accessioned | 2019-09-30T14:47:07Z | - |
dc.date.available | 2019-09-30T14:47:07Z | - |
dc.date.issued | 2019-07 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11144/4343 | - |
dc.description.abstract | Na era dos data lakes, ter grandes quantidades de dados apresenta um enorme valor a médio e longo prazo tanto para novas oportunidades de negócio como para captar investimento. A web semântica com os seus altos e baixos desde o início do século ganha novo fôlego com qualidade desses dados para a organização de dados estruturados (Linked Data) na criação de vocabulários de dados ligados para utilização em algoritmos de inteligência artificial. A qualidade dos dados, quando não auferida irá resultar com certeza, em interpretações errôneas e distantes da realidade e por consequência, decisões erradas que podem pôr em causa objetivos traçados. Assim, apresentamos uma ferramenta robusta, capaz de gerar dados de forma controlada para que nos seja possível aferir a qualidade dos mesmos: O Generatron. | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.rights | openAccess | por |
dc.subject | Web Semântica | por |
dc.subject | Linked Data | por |
dc.subject | Representação da Informação | por |
dc.title | Gerador de Dados Sintéticos para Testes de Qualidade de Dados | por |
dc.type | bachelorThesis | por |
dc.peerreviewed | no | por |
Aparece nas colecções: | DCT- Trabalhos de Alunos |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Relatório - Generatron.pdf | 8,58 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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