KG-E: A Semantic Knowledge Graph Based on Enterprise and Sanctioned Data Integration
Abstract
The integration of data allows the discovery of information that a priori was not possible from different and isolated sources. For that, the use of Semantic Knowledge Graphs provides a homogeneous view from heterogeneous sources integrated semantically. This work describes the process of construction and validation of KG-E, a Semantic Knowledge Graph containing data from companies registered in the National Network for the Simplification of the Registration and Legalization of Companies and Businesses (REDESIM) and Sanctioned from the Register of Unincorporated Companies and Suspended (CEIS) semantically integrated. KGE-E was validated through a case study based on questions of competence, showing satisfiability regarding issues related to the domain. Finally, the results suggest that KG-E proved to be an integrated and semantically enriched view of the REDESIM and CEIS bases, facilitating the construction of future analysis applications on the integrated data, thus allowing new insights in the fiscal-business scope.
Keywords:
Semantic Knowledge Graph, Semantic Integration, Linked Data, Ontology, Companies and Sanctions
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Published
2021-07-18
How to Cite
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: A Semantic Knowledge Graph Based on Enterprise and Sanctioned Data Integration. In: LATIN AMERICAN SYMPOSIUM ON DIGITAL GOVERNMENT (LASDIGOV), 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.
