KG-E: Um Grafo de Conhecimento Semântico Baseado na Integração de Dados de Empresas e Sancionados

  • Tulio Vidal Rolim UFC http://orcid.org/0000-0002-6662-4938
  • Caio Viktor S. Avila UFC
  • Narciso Moura A. Junior UFC
  • Francisca Jamires Costa UFC
  • Roberval Gomes Mariano Secretaria da Fazenda do Maranhão
  • Tainan Calixto Secretaria da Fazenda do Maranhão
  • Vania Maria Ponte Vidal UFC

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

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Publicado
18/07/2021
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.