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    Publicado el 18.12.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Texto escrito por: Rafael Berlanga, Oscar Romero, Alkis Simitsis, Victoria Nebot, Torben Bach Pedersen,Alberto Abelló. María José Aramburu.

    Los autores hacen un análisis de cómo las tecnologías asociadas a la Web Semántica están impactando en el ámbito de la inteligencia de negocio, en los productos denominados Business Intelligence.

    Resumen su artículo de esta forma:

    His chapter describes the convergence of two of the most influential technologies in the last decade, namely business intelligence (BI) and the Semantic Web (SW). Business intelligence is used by almost any enterprise to derive important business-critical knowledge from both internal and (increasingly) external data. When using external data, most often found on the Web, the most important issue is knowing the precise semantics of the data. Without this, the results cannot be trusted. Here, Semantic Web technologies come to the rescue, as they allow semantics ranging from very simple to very complex to be specified for any web-available resource. SW technologies do not only support capturing the “passive” semantics, but also support active inference and reasoning on the data. The chapter first presents a motivating running example, followed by an introduction to the relevant SW foundation concepts. The chapter then goes on to survey the use of SW technologies for data integration, including semantic

     

     

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    Publicado el 13.9.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    En este paper escrito por Melody Siadaty, Jelena Jovanović y Dragan Gašević se expone una visión general sobre cómo los recientes avances tecnológicos ofrecen nuevas herramientas para mejorar y acelerar el aprendizaje en nuestros días.

    El artículo presenta las ventajas que la adopción de tecnologías sociales y semánticas comportan en el proceso de enseñanza/aprendizaje y el efecto simbiótico de ambas para coadyuvar a un mejor aprendizaje. Hace una breve presentación de ambas y arguye la necesidad de su interelación para que los contenidos generados por los usuarios en marcos sociales y colaborativos puedan ser representados de tal forma que las máquinas nos ayuden a recuperarlos y enlazarlos de forma mecánica.

    El artículo concluye con una discusión sobre las lecciones aprendidas, las preguntas todavía sin respuesta y las direcciones para futuras líneas de investigaciones.

    Para más información y detalle sobre un caso práctico de aplicación de una plataforma social y semántica al aprendizaje ver:

    GNOSS Social & Semantic Platform

     

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    Presentación

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    Publicado el 25.5.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    The Social Semantic Web.

    Documento escrito por tres autores del Digital Enteprise Reseach Institute (Deri) de la Universidad Nacional de Irlanda,

    • John Breslin
    • Stefan Decker
    • Alexander Passant

    En el documento explican el porqué es necesario aplicar las tecnologías y herramientas de la web semántica a la actual web social haciendo una descripción de cada una de ellas y exponiendo los puntos de unión.

     

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    Compartido el 19.2.2014 por Ricardo Alonso Maturana

    Semantic Web Technologies for Business Intelligence | IGI Global

    This chapter describes the convergence of two of the most influential technologies in the last decade, namely business intelligence (BI) and the Semantic Web (SW). Business intelligence is used by almost any enterprise to derive important business-critical knowledge from both internal and (increasingly) external data.

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    Publicado el 17.12.2013 por Ricardo Alonso Maturana

    Semantic Computing - Microsoft Research

    Microsoft Research Connection's Semantic Computing initiative strives to accelerate research in machine learning and artificial intelligence to develop innovative products and services that use rich, semantic information.

    Semantic computing is about exploring complex data from disparate sources and making sense of that data. It is about interacting with data in rich, safe, and semantically meaningful ways to expose the path from data to information, knowledge, and intelligence. Semantics have the potential to unify our approach to data encoding, thereby facilitating access to and use of data, and ultimately helping researchers gain new insights.

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    Publicado el 25.11.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Let’s build a semantic web by creating a Wikipedia for relevancy — Tech News and Analysis

    The relevancy-defining, edge-weighting algorithms of Google’s Knowledge Graph, Facebook’s Open Graph and Gravity’s Interest Ontology are closely guarded company secrets. Imagine if that data was available to everyone — it would be as disruptive as Amazon Web Services. The internet would be a better place.

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    Publicado el 8.11.2013 por Equipo GNOSS

    5 Ways To Unlock The Benefits Of Semantic Search

    Search is changing. It is now more personal, more engaging, more interactive and more predictive. SERPs no longer display just 10 blue links — they have become more useful and more visually appealing across all device types.

    Semantic search is at the forefront of these changes, as evidenced most recently by the launch of Google’s new Hummingbird algorithm. Beginning with user intent and interpretation of the query itself, semantic technology is used to refine the query, extract entities as answers, personalize search results, predict search queries and more — providing a more interactive, conversational or dialogue-based search result.

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    Vídeo

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    Publicado el 31.10.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    En este video de 43´, Evan Sandhaus, responsable de la puesta en marcha del proyecto Linked Data en el New York Times explica cómo en el año 2009 el New York Times empezó a publicar sus datos utilizando los estándares de la Web semántica.

    Una de las explotaciones más interesantes en su explotación a través de la puesta en marcha de un buscador facetado para su fondo documental visible en www.nytexplorer.com . Es posible facetar por persona, localización, tema y columna del periódico.

    The New York Times committment to Linked Data began over 160 years ago. Starting in 1851, The New York Times has always catalogued its archival articles using a controlled vocabulary of people, places, organizations and descriptors. In 2009 The New York Times started publishing this vocabulary as linked data using semantic web standards.

    In 2011 The Times announced the launch of several RESTful Semantic APIs. And in late 2012 and early 2013, The Times will migrate its entire process for vocabulary management to a system designed around the principles of Linked Data. In my remarks, I will survey the history of Semantic publishing at The New York Times, outline our semantic strategy, detail the business-case for linked data at The Times and provide an in-depth explanation of our new vocabulary management system.

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    Publicado el 31.10.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Linked Data tools: Semantic Web for the masses

    Semantic Web technologies have immense potential to transform the Internet into a distributed reasoning machine that will not only execute extremely precise searches, but will also have the ability to analyze the data it finds to create new knowledge. This paper examines the state of Semantic Web (also known as Linked Data) tools and infrastructure to determine whether semantic technologies are sufficiently mature for non–expert use, and to identify some of the obstacles to global Linked Data implementation.

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    Publicado el 29.10.2013 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Semantic Wave Report 2008

    Poject10X 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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