KG-E: Um Grafo de Conhecimento Semântico Baseado na Integração de Dados de Empresas e Sancionados
Resumo
A integração de dados permite a descoberta de informações que à priori não eram possíveis em fontes distintas e isoladas. Para tanto, a utilização de Grafos de Conhecimento Semântico (Semantic Knowledge Graphs) fornece uma visão homogênea a partir de fontes heterogêneas integradas semânticamente. Este trabalho descreve o processo de construção e validação de KG-E, um Grafo de Conhecimento Semântico contendo dados de empresas cadastradas na Rede Nacional para a Simplificação do Registro e da Legalização de Empresas e Negócios (REDESIM) e de Sancionados a partir do Cadastro de Empresas Inidôneas e Suspensas (CEIS). KGE-E foi validado através de um estudo de caso com base em questões de competência, apresentando satisfatibilidade quanto às questões relativas ao domínio. Por fim, os resultados sugerem que KG-E demonstrou ser uma visão integrada e enriquecida semanticamente das bases do REDESIM e CEIS, facilitando a construção de aplicações para análises futuras sobre os dados integrados, permitindo desta forma novos insights no âmbito fiscal-empresarial.
Palavras-chave:
Grafo de Conhecimento Semântico, Integração Semântica, Dados Ligados, Ontologia, Empresas e Sanções
Referências
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Publicado
18/07/2021
Como Citar
ROLIM, Tulio Vidal; AVILA, Caio Viktor S.; A. JUNIOR, Narciso Moura; COSTA, Francisca Jamires; MARIANO, Roberval Gomes; CALIXTO, Tainan; VIDAL, Vania Maria Ponte.
KG-E: Um Grafo de Conhecimento Semântico Baseado na Integração de Dados de Empresas e Sancionados. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO APLICADA EM GOVERNO ELETRÔNICO (WCGE), 9. , 2021, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 155-166.
ISSN 2763-8723.
DOI: https://doi.org/10.5753/wcge.2021.15985.
