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    Published on 19.8.2015 by Equipo GNOSS

    El análisis del aprendizaje tiene mucho que ver con los datos brutos y la manera de darles sentido en el marco de la experiencia, el comportamiento y los conocimientos del alumno. En este artículo abogamos por una relación más estrecha entre el campo del análisis del aprendizaje y el de los datos asociados. 

    A nuestro modo de ver, esto constituye un nivel ideal de gestión de datos para el análisis del aprendizaje. Basándonos en la experiencia de haber organizado el tutorial 'Utilización de los datos asociados en el análisis del aprendizaje' en la conferencia sobre análisis del aprendizaje y conocimientos, debatimos las tendencias existentes en la utilización de datos asociados y tecnologías de red semánticas, tanto en la educación como en el ámbito del análisis del aprendizaje. Consideramos que las conexiones incipientes entre ambos campos siguen siendo en estos momentos muchos menos prominentes de lo que hubiera cabido esperar, habida cuenta de la naturaleza complementaria de las tecnologías y prácticas examinadas. Por ello, afirmamos que son necesarios esfuerzos específicos, como los que se materializaron durante el tutorial y el trabajo en la acción de apoyo LinkedUP, para lograr los beneficios potenciales que podría entrañar la combinación del análisis del aprendizaje con los datos asociados.

    Fuente: http://www.openeducationeuropa.eu/en/node/134779

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    Published on 28.5.2015 by Ricardo Alonso Maturana

    Metaweb video - Freebase

    On July 16th 2010, when Metaweb announced their acquisition by Google, they also launched a video that explains what Metaweb/Freebase does, what entities are, etc.

    Video Transcript

    You know what drives me crazy about words? They have a million different meanings.

    Like, check this out: someone says, "I love Boston." Now, they probably mean, "I love Boston, the big city in Massachusetts", but they could be referring to one of the twenty-six other Bostons that are scattered around the globe. But, if it's during the playoffs, they're probably referring to the Celtics [basketball team]. Of course, you and I both hope that they're talking about the Boston. You know. [Image of rock band, sounds of electric guitar.]

    But, I guess there's really no way of knowing. The problem is that the same word can mean so many different things. Because of that, when it comes to finding, linking, reconciling, or organising multiple layers of information, words are not the best solution. The guys at grocery stores figured this out back in the sixties when they started putting barcodes on everything, so that products with the same name wouldn't get confused.

    So how come on the web, so many sites still try to organise stuff with words? Say you're a product guy at a big music site and you want to pull in feeds of lyrics and videos and photos from all of your data suppliers. But everyone uses different names for things, and a lot of the feeds don't even match up, so you've got to reconcile them, and pull in updates, and deal with merges and deletes and splits. It's a nightmare.

    But what if there was a better way?

    Welcome to Metaweb. Metaweb is a service that helps you build your website around entities, and not just words. Whoa, what's an entity? Well the simple answer is, it's a singular person, place, or thing.

    OK, well, let's compare that to text. Did you know that on the web there are more than 50 different ways people write "U. C. Berkeley"? [Examples listed: Cal Berkeley, Berkeley University, UCB, California, U of Cal, etc.] And they're really just talking about one single place, one entity. By mapping all those words to a single entity, as if it had its own barcode, you can combine all that information about U. C. Berkeley into one place.

    But that's just the beginning. Because entities represent unique, real-life things, we can build a map that shows how they're related. So, you can look for things that share certain attributes, like "actresses under 20 from New York". Can you imagine trying to find that with a keyword search? [Shows typical keyword search results, with keywords highlighted: "NY blogger under fire for criticizing actress", "March 3 2004: New! 20 steps to be an actress", "Kid actress eats 20 York peppermints".] Entities are just smarter than words.

    So, Metaweb's been in the process of identifying millions of these entities and mapping out how they're related, and what words other sites use to refer to them. And it's really cool because they have a totally collaborative process that involves the online community. This thing will always be expanding and improving.

    So, how is this going to help you? Well let's say you're that guy writing the movie review. If you tag the review with an entity in Metaweb, it's like you're looking at a menu saying, "Hey, Metaweb, give me the movie poster and a trailer and some links and maybe some other information like the release date and who was in it." And BAM, it'd be right there. And now, your page looks awesome!

    Or, say you're that product guy at the music site. Instead of spending months doing messy integrations and maintaining all those feeds, you can just plug in to Metaweb, and suddenly everything just works. It's like a switchboard for content on the web. [Various logos related to web content: eg. Twitter, Facebook, Audio Scrobbler, Wordpress.] And not only that! When your site's built on entities, new things get magically connected. Like, if one of your users adds a band to her profile page, or tags them in a comment, that can show up on the band page, because they're all linked under the hood to the same entity.

    Are you kidding me? This stuff sounds impossible! Well, that's what they said about the barcode.

    And it's not just movies and bands. Metaweb has millions of entities in thousands of categories: twelve million and counting!

    Metaweb makes your site smarter. It's time to connect to the web. Metaweb.com.

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    Published on 22.12.2014 by Pablo Hermoso de Mendoza González

    Knowledge Discovery for Semantic Web
    Dunja Mladenić, Marko Grobelnik, Blaž Fortuna, and Miha Grčar
    Abstract:

    Knowledge Discovery is traditionally used for analysis of large amounts of data and enables addressing a number of tasks that arise in Semantic Web and require scalable solutions. Additionally, Knowledge Discovery techniques have been successfully applied not only to structured data i.e. databases but also to semi-structured and unstructured data including text, graphs, images and video. Semantic Web technologies often call for dealing with text and sometimes also graphs or social networks.

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    Published on 13.12.2013 by Equipo GNOSS

    ¿Será el conocimiento como servicio el nuevo campo de batalla de la guerra de los sistemas operativos? - Por Nova Spivack

    Eso es lo que piensa Nova Spivack, pionero de la Web Semántica, que propone un nuevo concepto de servicio, Cognition-as-a-Service (CaaS), en el que los actuales y futuros gigantes tecnológicos librarán sus próximas batallas.

    Sin entrar a discutir si la Web Semántica ha fallado o está evolucionando en otra forma (CaaS), Spivack defiende que, en cualquier caso, una mayor inteligencia está llegando a las aplicaciones, y que esto es el siguiente paso en la evolución de los los sistemas operativos:

    "CaaS will enable every app to become as smart as Siri in its own niche. CaaS powered apps will be able to think and interact with consumers like intelligent virtual assistants — they will be cognitive apps. You will be able to converse with cognitive apps, ask them questions, give them commands — and they will be able to help you complete tasks and manage your work more efficiently."

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    Published on 29.10.2013 by Pablo Hermoso de Mendoza González

    Semantic Wave 2008 - Free Summary Report for RWW Readers – ReadWrite

    Project10X has just released a 400-page study of semantic technologies and their market impact, entitled Semantic Wave 2008: Industry Roadmap to Web 3.0 and Multibillion Dollar Market Opportunities. The report discusses the emergence of semantic technologies for consumer and enterprise applications, and the evolution from Web 2.0 to the so-called…

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    Published on 20.6.2013 by Equipo GNOSS

    Radically Open Cultural Heritage Data on the Web

    What happens when hundreds of thousands of archival photos are shared with open licenses, then mashed up with geolocation data and current photos? Or when app developers can freely utilize information and images from millions of books? Like the web of documents that became the World Wide Web, a web of data is the goal of Linked Open Data.  This paper examines how a cultural, technological, and legal environment is enabling a growing ecosystem of open historical data.  We explore the fundamental elements of Linked Open Data, how a global community within libraries, archives and museums is beginning to play a critical role, and how we are moving toward broader adoption.

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    Published on 13.6.2013 by Equipo GNOSS

    Big Data goes to the Ballpark: The Next Generation of “Moneyball” at YarcData (Semantic Web)

    “People are overlooked for a variety of biased reasons and perceived flaws. Age, appearance, personality. Bill James and mathematics cut straight through that. Billy, of the 20,000 notable players for us to consider, I believe that there is a championship team of twenty-five people that we can afford, because everyone else in baseball undervalues them.”

    Esta fue la idea que Peter Brand (interpretado por Jonah Hill en la película Moneyball) vendió a Billy Beane, manager general de los Oakland Athletics en el 2002. El año anterior, el equipo de Beane consiguió llegar a la post-temporada, pero fueron derrotados por los Yankees. El equipo perdió 3 jugadores estrella como agentes libres, y Beane no tenía el presupuesto suficiente para reemplazarlos. Sin embargo, el analista de beisbol Brand demostró que Beane podía conseguir grandes resultados con un presupuesto pequeño, y como resultado, el equipo fue a las series mundiales el año siguiente.

    Usar los datos para encontrar jugadores infravalorados no se terminó en este equipo. Beane y Brand comenzaron una tendencia en el beisbol que cambió el juego para siempre, y el uso de los datos no ha hecho más que convertirse en más complejo y competitivo según ha aumentado el volumen y naturaleza de los datos.

    Este es el foco de la presentación de Dean Allemang, Tim Harsch y Amar Shan en la reciente conferencia de SemTech, "Big Data Analytics for Baseball". Los 3 hombres de YarcData demostraron a una sala llena de fans del beisbol y de las tecnologías semánticas como en el actual mundo de Big Data, RDF no es sólo una gran solución para sanidad, administración pública y organizaciones, sino también para el pasatiempo favorito de América.

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    Published on 11.4.2013 by Equipo GNOSS

    Tratamiento de los metadatos de contenido en la web semántica

    Este artículo de Mariàngels Granados de la Bibioteca de Catalunya  propone un sistema basado en Web Semántica para el uso de metadatos. El sistema de indización y recuperación propuesto se basa en la adopción de los encabezamientos de materia (KCSH) usados como descriptores, rompiendo las cadenas precoordinadas y combinándolos con la CDU.

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    Material de apoyo de la conferencia de la intervención de Xavier Aganjo, director de Proyectos de DIGIBÍS y de la Fundación Ignacio Larramendi, en la Jornada: "La participación de la sociedad civil: el papel de las fundaciones en el sector salud".

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    Published on 27.10.2012 by Equipo GNOSS

    Pfizer hace avanzar las tecnologías semánticas, ayudando a su negocio a responder a las presiones de costes y a ganar en eficiencia - semanticweb.com

     

    En la reciente (15-17 de octubre) Semantic Technology and Business Conference de New York City, la empresa farmacéutica Pfizer, intervino con la conferencia titulada Using Linked Semantic Data in Biomedical Research and Pharmaceuticals.

    Para las compañías farmacéuticas es un problema la creación de estándares en datos almacenados en diferentes sisremas, para que puedan ser usados en diferentes equipos de trabajo e investigación.

    Tener la misma entidad referenciada con el mismo nombre permite la realización de mapas de conocimiento estructurados, usando Entagen’s TripleMap, con datos agregados en la base de datos de grafos Franz AllegroGraph.

    En este caso, han sido las tecnologías semánticas las que han demostrado su viabilidad para reducir costes y mejorar la productividad, poniendo el foco en la mejora del negocio.

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