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1 UNA PROPUESTA DE HELP DESK SEMÁNTICO CAPAZ DE ALMACENAR INCIDENCIAS Y UTILIZARLAS PARA OFRECER ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN AUTOR -Diego María Díaz Villalba (0982) DIRECTOR: Pedro Coronel MATERIA: Trabajo de Grado para la Ingeniería en Sistemas Informáticos DEPARTAMENTO: Ciencias y Tecnología UNIVERSIDAD: Universidad Autónoma de Asunción RESUMEN La presente propuesta responde a la necesidad de utilizar el conocimiento almacenado en los sistemas de help desk, para ello, se aborda la problemática desde un enfoque de almacenamiento basado en triplas de RDF/XML (formato estándar) utilizando la Web Semántica como tecnología de desarrollo. Para la elaboración fue necesario estudiar, conocer y aplicar conceptos, herramientas y metodologías propias de la Web Semántica. Como etapa más resaltante se menciona la realización una ontología en el ámbito del help desk, mediante la aplicación de la metodología METHONTOLOGY y la generación de un prototipo, que permitiese organizar cada una de las etapas de dicha metodología. El trabajo (aún no concluido) está pasando por varias etapas bien definidas, en cada una de ellas ya han sido seleccionadas las herramientas a ser utilizadas. La propuesta posee una arquitectura y formas de evaluación bien establecidas que permitirán continuar con el desarrollo del trabajo. La principal motivación fue aplicar tecnología innovadora y ampliamente utilizada en el mundo para proyectos que puedan ser utilizados concretamente en el país. PALABRAS CLAVE: help desk, web semántica, ontología, almacenamiento rdf, recuperación sparql CATEGORÍA: Tesis de Grado (No concluido) ÁREA: Desarrollo Web

2 UNA PROPUESTA DE HELP DESK SEMÁNTICO CAPAZ DE ALMACENAR INCIDENCIAS Y UTILIZARLAS PARA OFRECER ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN INTRODUCCIÓN La World Wide Web (www) ha cambiado la forma en la cual las personas se comunican con los demás, como la información es diseminada y recibida y como las empresas son conducidas (Antoniou & van Harmelen, 2008, p. xix). La Web Semántica es una Web extendida, dotada de mayor significado en la que cualquier usuario en Internet podrá encontrar respuestas a sus preguntas de forma más rápida y sencilla gracias a una información mejor definida (W3C.org 1). Grandes empresas como Oracle, IBM, Adobe, Yahoo, Volkswagen, etc. están utilizando las ventajas de esta nueva tecnología (W3C.org 2, 2012). Hoy en día las empresas necesitan, entre otros factores, reducir los tiempos de respuestas de sus servicios a los empleados, proveedores y consumidores (Chinnici & Shannon, 2009, p. 1). En especial a estos últimos pues hoy el cliente es el rey; una vez automatizados los procesos internos se ha situado en la cúspide de los deseos empresariales, es el valor más importante e indispensable: sin cliente no hay nada (García Valcárcel, 2001, p. 26). Muchas organizaciones, especialmente de equipos informáticos y áreas de software, proporcionan un amplio soporte al cliente vía telefónica help desk. Esta asistencia depende sobre todo de la experiencia humana para responder a las preguntas de los usuarios (Thurman, Tracy, & Mitchell, 1997 p. 1). Cada interacción es importante y es vital que los problemas de los clientes se resuelvan en tiempo y forma (Blokdijk, 2008, p. 15). El servicio help desk sabe que debe trabajar bien y manejar un amplio volumen de llamadas, en un nivel óptimo. Un usuario puede sentirse frustrado por no conseguir soporte a tiempo (líneas constantemente ocupadas por ejemplo) (Montes Soldano, Hornos Barranco, Abad Grau, & Hurtado Torres, 2002, p. 6). En el presente trabajo se propone un help desk basado en el enfoque de la Web Semántica, capaz de ofrecer alternativas de solución en base al historial de reclamos anteriores, en comparación con trabajos previos, esta propuesta permite almacenar las incidencias en formatos adecuados para su procesamiento automático. MOTIVACIONES Las motivaciones para la realización de la presente propuesta fueron varias, entre tantas, aprender más sobre la Web Semántica (conceptos, herramientas, metodologías) que sin dudas ofrece enormes beneficios en todas las áreas, aprender a construir ontologías del dominio, utilizar la investigación, análisis, razonamiento y creatividad para resolución de problemas suscitados en el desarrollo de la temática, obtener experiencia en el diseño de sistemas basados en web 3.0, aplicar conocimientos aprendidos durante la carrera y ampliados mediante la investigación, brindar una solución eficaz y efectiva al problema planteado y, por sobre todo, la principal motivación fue aplicar tecnología innovadora y ampliamente utilizada en el mundo para proyectos que puedan ser utilizados concretamente en el país. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA Se han observado muchas herramientas de help desk (Help Desk Report; Open Source Help Desk) y trabajos relacionados (Ceron Suantz, Hernandez Olguin, Segura Rodriguez, & Guerrero Alvarado, 2009; Suniaga Salazar, 2009; García Cardenas & Palacios Contreras, 2009) que registran

3 las incidencias y los detalles relacionados pero no utilizan la información para ofrecer opciones de solución. Se entiende que la rápida atención de los requerimientos del usuario es un factor crítico de éxito... (Foro Help Desk) por ello, a modo de agilizarlas, se hace necesario un sistema de help desk capaz de utilizar el conocimiento almacenado para presentar opciones de solución. DESCRIPCIÓN DE LA SOLUCIÓN En la literatura podemos encontrar trabajos previos como AutoHelp (Thurman, Tracy, & Mitchell, 1997), WebHotLine (Foo, Hui, & Leong, 2002), Eminus (Mestizo Gutiérrez, Guerra Hernández, & Parra Loera, 2008), ihelp (Wang, Li, Zhu, & Gong, 2010), iassist (Sheetal, Kulkarni, & Sahil, 2011) entre otros, estas propuestas son diferentes puesto que trabajan sobre los casos previos registrados pero no permiten almacenar las incidencias en un formato adecuado para su procesamiento automático. El W3C propone el lenguaje Resource Description Framework (RDF) para el almacenamiento de tripletas (sujeto-propiedad-valor) (W3C.org 3), un lenguaje que permitirá una mejor estructuración de los datos facilitando su procesamiento por agentes inteligentes. En esta propuesta se presenta una forma de almacenamiento basado en RDF/XML, con un formulario con campos a completar y tags a chequear, a modo de marcar las consultas realizadas y respuestas brindadas, luego, en base a una ontología del dominio, el sistema automáticamente convierte esos datos y tags a sentencias RDF para almacenarlos en su base de conocimiento. Con esto tenemos unos datos bien estructurados, posibilitando hacer una búsqueda basada en triplas, permitiendo ofrecer alternativas de solución en base a casos similares previamente registrados. ALCANCE Se centra en el almacenamiento de las incidencias en formato RDF/XML y su posterior recuperación. El help desk está enfocado a empresas proveedoras de servicios y sistemas computacionales. Se realizaran comparaciones de resultados con la búsqueda basada en texto puro y la búsqueda híbrida (textos + ontología) no así con otros sistemas basados en Web Semántica por la magnitud de trabajo que ello supone. DESARROLLO DE LA SOLUCIÓN Las etapas del proceso de desarrollo del sistema están resumidas en el siguiente cuadro. Actividad Desarrollo de la Ontología Descripción Se genero un prototipo para utilizarlo en las etapas del METHONTOLOGY *Especificación *Conceptualización: Incluye las sgtes tareas: (1)Construir el glosario de términos, (2)Construir la taxonomía de conceptos, (3)Construir un diagrama de relaciones binarias ad hoc, (4)Construir el diccionario de conceptos, (5)Describir las relaciones binarias, (6)Describir los atributos de instancia, (7)Describir los atributos de clase, (8)Describir las constantes, (9)Definir los axiomas formales, (10)Definir las reglas,

4 Creación de Servicios Web Almacenamiento en RDF/XML Interacción SPARQL Construcción de la interfaz Web Comparativa de Resultados Análisis de Resultados Conclusiones (11)Describir las instancias. *Formalización *Implementación: El prototipo genera archivos.owl *Mantenimiento. Los archivos de la ontología generada (.owl) han sido editados con la herramienta Protégé a fin de ejecutar razonadores que permitan evaluar la validez de la ontología. Recibe y envía consultas, realiza altas, bajas y modificaciones. Gracias a esta capa, los usuarios pueden acceder al sistema desde distintas interfaces. Se realizaron transformaciones (RDF/XML) de los textos ingresados a fin de almacenarlos en el Servidor de Ontologías. Se realizaron transformaciones a SPARQL de las consultas ingresadas así como de las tareas de mantenimiento a fin de consultar/mantener las incidencias. Se construyó la interfaz Web que permite consultar a la base de conocimiento y se encarga del mantenimiento de las incidencias a través del consumo de Servicios Web. Se realizarán comparativas de resultados con: -Búsqueda basada solamente en texto. -Búsqueda híbrida (texto + ontología). Serían necesarias búsquedas de incidencias similares para aumentar la eficiencia del help desk por ello, en esta etapa, se realizan comparativas con estos tres enfoques de solución. Gráficos estadísticos de los resultados y análisis de los mismos. Conclusiones respecto al enfoque presentado, metodologías y herramientas utilizadas para el desarrollo. CONCLUSIONES En conclusión podemos decir que el sistema generado responde a la necesidad de utilizar el conocimiento almacenado en los sistemas de help desk, para ello se abordó la problemática desde el enfoque de almacenamiento basado en triplas de RDF/XML (formato estándar) utilizando la Web Semántica como tecnología para su desarrollo. Para el desarrollo fue necesario estudiar, conocer y aplicar conceptos, herramientas y metodologías propias de la Web Semántica. El trabajo (aún no concluido) está pasando por varias etapas bien definidas, en cada una de ellas ya han sido seleccionadas las herramientas a ser utilizadas. La propuesta posee una arquitectura y formas de comparación bien establecidas que permitirán continuar con el desarrollo del trabajo, teniendo el horizonte limpio y claro para seguir andando. REFERENCIAS Antoniou, G., & van Harmelen, F. (2008). A Semantic Web Primer (2da ed.). Massachusetts: MIT Press. Bernaras, A., Laresgoiti, I., & Corera, J. (1996). Building and reusing ontologies for electrical

5 network applications. Budapest, Hungaría: in: Proc. European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'96). Blokdijk, G. (2008). Help Desk 100 Success Secrets. Emereo Pty Ltd. Ceron Suantz, J. C., Hernandez Olguin, R. E., Segura Rodriguez, C. E., & Guerrero Alvarado, L. A. (12 de Junio de 2009). Prototipo de un sistema de Service Desk para pymes en el D.F. México, Distrito Federal, México: Instituto Politécnico Nacional. Chinnici, R., & Shannon, B. (2009). Java Platform, Enterprise Edition (Java EE) Specification, v6. Santa Clara: Sun Microsystems Inc. Férnandez-López, M., Gómez-Pérez, A., & Juristo, N. (1997). METHONTOLOGY: From Ontological Art Towards Ontological Engineering. Stanford: in: AAAI Symposium on Ontological Engineering. Foo, S., Hui, S. C., & Leong, P. C. (2002). A Web-based Intelligent Help Desk Support Environment. (págs. 1-20). Singapore: International Journal of Systems Science. Foro Help Desk. (s.f.). Indicadores Clave de Rendimiento (KPI s): Nivel de Servicio y Porcentaje de Abandono de llamados. Recuperado el 1 de Noviembre de 2012, de sitio web de Foro Help Desk: García Cardenas, M. W., & Palacios Contreras, C. A. (2009). Sistema Help Desk para el Centro de Tecnología de Información Guayaquil (CETEIG). Guayaquil, Ecuador: Escuela Superior Politécnica del Litoral. García Valcárcel, I. (2001). CRM: gestión de la relación con los clientes. Madrid: FC Editorial. Grüninger, M., & Fox, M. S. (1995). Methodology for the design and evaluation of ontologies. Montreal: in: Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing. Help Desk Report. (s.f.). Help Desk Report. Recuperado el 01 de Julio de 2013, de sitio web de Help Desk Report: Lenat, D., & Guha, R. (1990). Building Large Knowledge-Based Systems: Representation and Inference in the Cyc Project. Boston: Addison-Wesley. Mestizo Gutiérrez, S. L., Guerra Hernández, A., & Parra Loera, R. (08 de Marzo de 2008). Desarrollo de un Centro de Ayuda Inteligente mediante el uso de Tecnologías de Internet. México. Montes Soldano, R., Hornos Barranco, M. J., Abad Grau, M. M., & Hurtado Torres, M. V. (2002). Help Desk: Soporte Técnico para la Empresa del Siglo XXI. Open Source Help Desk. (s.f.). Open Source Help Desk Software. Recuperado el 1 de Noviembre de 2012, de sitio web de Open Source Help Desk List: Sheetal, T. A., Kulkarni, P. J., & Sahil, S. K. (2011). An Intelligent Help Desk System Using Search Engine Results as Case History. Maharashtra, India. Staab, S., Schnurr, H., Studer, R., & Sure, Y. (2001). Knowledge processes and ontologies. IEEE Intelligent Systems. Suniaga Salazar, J. M. (Octubre de 2009). Desarrollo de una aplicación web basada en tecnología helpdesk para ofrecer servicios de soporte técnico e inventario en la Gerencia de Informática de la empresa C.A. Hidrológica del Centro, en Valencia Estado Carabobo. Barcelona, Anzoátegui, Venezuela: Universidad de Oriente. Thurman, D. A., Tracy, J. S., & Mitchell, C. M. (1997). Design of an Intelligent Web-Based Help

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7 UNA PROPUESTA DE HELP DESK SEMÁNTICO CAPAZ DE ALMACENAR INCIDENCIAS Y UTILIZARLAS PARA OFRECER ALTERNATIVAS DE SOLUCIÓN INTRODUCCIÓN La presente propuesta responde a la necesidad de aumentar la eficiencia de los help desk, para ello se propone utilizar el conocimiento almacenado en los sistemas de help desk. La temática es abordada desde un enfoque de almacenamiento basado en triplas de RDF/XML (formato estándar) y su posterior recuperación, utilizando la Web Semántica como tecnología de desarrollo. La principal motivación fue aplicar tecnología innovadora y ampliamente utilizada en el mundo para proyectos que puedan ser utilizados concretamente en el país. El término help desk puede traducirse como mesa de ayuda o ayuda de escritorio. Es un conjunto de recursos tecnológicos y humanos, dispuesto por la empresa, para atender cualquier duda informática sobre el software o hardware. En el presente trabajo se nombra al help desk semántico, pues está basado en la utilización de la Web Semántica para el almacenamiento y recuperación de las incidencias. Cabe mencionar que el mismo está enfocado a empresas proveedoras de servicios y sistemas computacionales. La Web Semántica es una Web extendida, dotada de mayor significado en la que cualquier usuario en Internet podrá encontrar respuestas a sus preguntas de forma más rápida y sencilla gracias a una información mejor definida (W3C.org 1). ARQUITECTURA DE LA WEB SEMÁNTICA Para comprender mejor la Web Semántica se hace necesario estudiar su arquitectura. Ilustración 1: Arquitectura de la Web Semántica Recurso: Podemos pensar en un recurso como un objeto, un 'pensamiento' del cual queremos hablar. Los recursos pueden ser autores, libros, editores, lugares, personas, hoteles, piezas, consultas y demás (Antoniou & van Harmelen, 2008 p. 67). Cada recurso tiene un identificador único. URI: Uniform Resource Identifier - Identificador Uniforme de Recursos. Las URIs juegan un rol crítico en la Web Semántica. Ellas hacen únicos e identificables los recursos, proporcionan la base para el modelo de datos RDF, y permiten la creación de metadatos distribuidos (Hebeler, Fisher,

8 Blace, & Perez-Lopez, 2009 p. 480). Unicode: Es la codificación de caracteres universal, mantenido por el Unicode Consortium. Este estándar de codificación provee las bases para procesamiento, almacenamiento e intercambio de datos de texto en cualquier idioma en todos los programas modernos y tecnologías de protocolos de información (Unicode Consortium). XML: Extensible Markup Language - Lenguaje de Marcas Extensible. Es actualmente un camino muy popular y efectivo de intercambio de información. Los lenguajes basados en XML se ajustan a una sintaxis bien definida compatible con muchos analizadores ampliamente disponibles (Hebeler, Fisher, Blace, & Perez-Lopez, 2009 p. 67). NS: Namespace - Espacio de Nombres. Provee un método para evitar conflictos de nombres de los elementos. XML Schema: Describe la estructura y restricciones de un documento XML. RDF: Resource Description Framework - Marco de Descripción de Recursos. RDF es un modelo estándard para intercambio de datos en la Web... RDF extiende la estructura de enlaces en la Web usando URIs para nombrar la relación entre recursos así como también ambos extremos de la conexión (esto es conocido normalmente como 'triple') (W3C.org 2, 2004). RDF Schema: Esquema de RDF. RDF Schema define las clases y propiedades que pueden utilizarse para describir clases, propiedades y otros recursos (W3C.org 3). Vocabularios de Ontologías: Una ontología define los términos utilizados para describir y representar un área de conocimiento (W3C.org 4, 2004). El lenguaje para ontologías recomendado por el W3C es OWL (Web Ontology Language) que ha sido definido para ser compatible con la arquitectura de la World Wide Web en general, y de la Web Semántica en particular. (W3C.org 5) Lógica: La capa lógica se utiliza para mejorar el lenguaje de ontologías y aún más para permitir la escritura de conocimiento declarativo específico de la aplicación (Antoniou & van Harmelen, 2008 p. 18). Esta escritura de conocimiento declarativo se realiza mediante reglas de inferencia. Pruebas: La capa de prueba implica el proceso deductivo real, así como la representación de las pruebas en idiomas Web (respecto a los niveles más bajos) y la validación de la prueba (Antoniou & van Harmelen, 2008 p. 19). Confianza:...la capa de Confianza surgirá a través del uso de la firma digital y otros tipos de conocimiento, basado en las recomendaciones de los agentes de confianza o en calificación y certificación de las agencias y organizaciones de consumidores (Antoniou & van Harmelen, 2008 p. 19). Firma Digital: Sirve para verificar que la información proviene de una fuente específica y confiable, la misma es utilizada por ordenadores y agentes. METODOLOGÍAS DE CONSTRUCCIÓN DE ONTOLOGÍAS Además de la arquitectura estudiada, se hace necesario conocer las metodologías de construcción de ontologías y almacenamiento en RDF, esto con el fin de desarrollar los procesos basado en

9 políticas metodológicas bien definidas, posibilitando aprovechar al máximo las posibilidades que brinda la Web Semántica. Lenat y Guha (Lenat y Guha, 1990) publicaron el proceso seguido en el desarrollo de la ontología Cyc. Consta de tres fases: *Codificación manual de artículos y piezas de conocimiento *Adquisición de nuevos conocimientos (principalmente usando lenguaje natural) *Adquisición de nuevos conocimiento (principalmente asistido por herramientas). (Corcho, Fernández-López, & Gómez-Pérez, 2002) Uschold y King (Uschold y King, 1995) publicaron el método utilizado para construir la Enterprise Ontology. Consta de 4 actividades: *Identificación del propósito de la ontología *Construcción *Evaluación y *Documentación. (Corcho, Fernández-López, & Gómez-Pérez, 2002) Grüninger y Fox (Fox, 1995) publicaron el método utilizado para construir la ontología TOVE (TOronto Virtual Enterprise). Fases: *Identificación de escenarios *Realizar preguntas de competencia para determinar: alcance, conceptos, propiedades, relaciones, axiomas *Expresar en lógica de primer orden. (Corcho, Fernández-López, & Gómez-Pérez, 2002) Bernaras y colegas (Bernaras et al., 1996) presentaron un método de construcción de ontologías como parte del proyecto Esprit KACTUS. Fases: *Construcción de la ontología a partir de una base de conocimiento específica *Para otra base de conocimiento similar, se generalizan los conceptos de la primera ontología desarrollada *La primera ontología es adaptada para ambas aplicaciones. La aplicación recursiva de este método permitirá consensuar la ontología para todas las aplicaciones necesarias. (Corcho, Fernández-López, & Gómez-Pérez, 2002) METHONTOLOGY (Fernández-López et al., 1997) creado en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Actividades: *Especificación *Conceptualización *Formalización *Implementación *Mantenimiento. On-To-Knowledge (Staab et al.2001). Procesos: *Estudio de factibilidad *Ontology kickoff (Especificación de Requisitos, Análisis de fuentes de entrada, Desarrollo de taxonomía de referencia) *Refinamiento *Evaluación *Mantenimiento. En la presente propuesta se ha decidido por la metodología METHONTOLOGY pues...ha sido recomendada como metodología de construcción de ontologías por la Fundación de los Agentes Físicos Inteligentes, la cual promueve la interoperabilidad entre aplicaciones basadas en agentes (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 2). FORMAS DE ALMACENAMIENTO EN RDF RDF/XML: es una sintaxis XML para la representación de tripletas RDF, y esta es la única normativa (estándar) de sintaxis de intercambio para serialización RDF (Hebeler, Fisher, Blace, & Perez-Lopez, 2009 p. 74). Terse RDF Triple Language (Turtle): es otra sintaxis serializada para RDF. En comparación con otras serializaciones, Turtle es una sintaxis más amigable y fácil de leer. Turtle no es un lenguaje XML, el mismo fue diseñado específicamente para RDF. Debido a que no tiene que representar en una gráfica como un árbol, puede ser más conciso y legible (Hebeler, Fisher, Blace, & Perez- Lopez, 2009 p. 78).

10 N-Triples: es una versión simplificada de Turtle [ ] Una declaración en la N-Triples está representada por una sola línea que contiene el sujeto, predicado y objeto. La simplicidad de la N- Triples puede hacer que sea una opción atractiva para serializar RDF, sobre todo en aplicaciones con transmisión de datos (Hebeler, Fisher, Blace, & Perez-Lopez, 2009 p. 81). Notation 3 (N3): N3 extiende el modelo de datos RDF mediante la adición de fórmulas (literales que son gráficos a sí mismos), variables, implicación lógica, y predicados funcionales, además proporciona una sintaxis textual alternativa a RDF/XML (W3C.org 6). El enfoque utilizado es el almacenamiento en RDF/XML, pues es la sintaxis más simple de realizar y no serían necesarios parseadores intermedios, que podrían agregar una complicación innecesaria al trabajo, además, el mismo será transparente al usuario, por lo que su verbosa sintaxis no representaría ningún inconveniente. EJEMPLOS DE WEB SEMÁNTICA Existen numerosos ejemplos de web semántica en distintas áreas: egobierno, automotores, educación, energía, salud, museos, telecomunicaciones, etc. que proporcionan beneficios tales como: automatización, integración de datos, toma de decisiones, generación dinámica de contenido, búsqueda mejorada, compartir y reutilizar datos, entre muchos otros. En el sitio del W3C (W3C.org 7) podemos encontrar descripciones de Casos de Estudio (desarrollados dentro de una organización) y Casos de Usos (ejemplos de prototipos de sistemas) organizados por áreas de actividad, áreas de aplicación de tecnologías de software, tecnologías utilizadas, beneficios tecnológicos y países. Empresas, organizaciones, universidades y gobiernos utilizan las ventajas de esta tecnología. TRABAJOS RELACIONADOS En la literatura podemos encontrar trabajos previos como: - AutoHelp (Thurman, Tracy, & Mitchell, 1997): Razonamiento basado en casos con reconocimiento primario para tomar decisiones. - WebHotLine (Foo, Hui, & Leong, 2002): Redes neuronales. - Eminus (Mestizo Gutiérrez, Guerra Hernández, & Parra Loera, 2008): Sistemas expertos - ihelp (Wang, Li, Zhu, & Gong, 2010): Clústers de resultados usando un lenguaje mixto de modelado y matriz de factorización simétrica no negativa (SNMF). - iassist (Sheetal, Kulkarni, & Sahil, 2011): Similar a ihelp pero con resultados enriquecidos con motores de búsquedas. Estas propuestas trabajan sobre los casos previos registrados pero no permiten ingresar las incidencias en un formato adecuado para su procesamiento. PROPUESTA: HELP DESK SEMÁNTICO En esta propuesta se presenta una forma de almacenamiento basado en RDF/XML, con un formulario con campos a completar y tags a chequear, a modo de marcar las consultas realizadas y

11 respuestas brindadas, luego, en base a una ontología del dominio, el sistema automáticamente convierte esos datos y tags a sentencias RDF para almacenarlos en su base de conocimiento. Con esto tenemos unos datos bien estructurados, posibilitando hacer una búsqueda basada en triplas, permitiendo ofrecer alternativas de solución en base a casos similares previamente registrados. DESARROLLO DE LA ONTOLOGÍA Para la realización de la ontología se utilizo la metodología Methontology, que consta de 5 etapas distribuidas en más de 11 pasos. Para trabajar con la misma, se generó un prototipo que permitió controlar y automatizar gran parte del proceso. A continuación, se citan los pasos de la metodología con una descripción acotada y capturas de pantallas del prototipo generado. Cabe recordar que la ontología es para el ámbito del help desk y está orientado a empresas proveedoras de servicios y sistemas computacionales. Debido a la cantidad de conceptos, atributos e instancias las imágenes abarcan solo una parte de la ontología generada. Especificación: Esta [etapa] consiste en construir un documento de especificación que incluya el dominio al que se refiere la Ontología, fecha en que comienza el desarrollo, quienes son los desarrolladores, cuál es el propósito, qué nivel de formalidad alcanzará la Ontología, su alcance especificando las preguntas de competencia y cuáles serán las fuentes de conocimiento (Flores Vitelli, 2011 p. 5). Ilustración 2: Especificación de Requerimientos Conceptualización: La actividad de conceptualización merece una especial atención, ya que determina el resto de la creación de la Ontología. Consiste en organizar y convertir una percepción informal de un dominio en una especificación semi-formal usando un conjunto de representaciones intermedias (tablas, diagramas) que puedan ser comprendidas por los expertos del dominio y los desarrolladores de ontologías (Flores Vitelli, 2011 p. 5). La etapa de Conceptualización consta de 11 tareas expuestas a continuación: Tarea 1: Construir el glosario de términos. En primer lugar, el desarrollador de la ontología construye un glosario de términos que incluye todos los términos relevantes del dominio (conceptos, instancias, atributos, relaciones entre conceptos, etc.), sus descripciones en lenguaje natural, y sus sinónimos y acrónimos (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 5).

12 Ilustración 3: Glosario de Términos Tarea 2: Construir la taxonomía de conceptos. Para construir taxonomías de conceptos, se seleccionan del glosario de términos aquellos términos que son conceptos (Corcho, Fernández- López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 6). Ilustración 4: Taxonomía de Conceptos Tarea 3: Construir un diagrama de relaciones binarias ad hoc. El objetivo de este diagrama es establecer las relaciones ad hoc existentes entre conceptos de la misma o de distintas taxonomías de conceptos (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 7).

13 Ilustración 5: Diagrama de Relaciones Binarias Ad Hoc Tarea 4: Construir el diccionario de conceptos. El diccionario de conceptos contiene todos los conceptos del dominio, sus relaciones, sus instancias, y sus atributos de clase y de instancia (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 8). Ilustración 6: Diccionario de Conceptos Tarea 5: Describir las relaciones binarias en detalle. Se crea la tabla de relaciones binarias en la que se describen detalladamente todas las relaciones binarias incluidas en el diccionario de conceptos (Flores Vitelli, 2011 p. 15). Ilustración 7: Descripción detallada de Relaciones Binarias

14 Tarea 6: Describir los atributos de instancia en detalle. El objetivo de esta tarea es describir en detalle todos los atributos de instancia incluidos en el diccionario de conceptos. Cada fila de la tabla de atributos de instancia contiene la descripción detallada de un atributo de instancia (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 9). Ilustración 8: Descripción detallada de Atributos de Instancia Tarea 7: Describir los atributos de clases en detalle. Se crea la tabla de atributos de clases en la que se describe detalladamente todos los atributos de clases incluidos en el diccionario de conceptos (Flores Vitelli, 2011 p. 19). Al momento de redactar la propuesta aún no se han terminado las descripciones de los atributos de clase. Ilustración 9: Descripción detallada de Atributos de Clase Tarea 8: Describir las constantes en detalle. El objetivo de esta tarea es describir en detalle cada una de las constantes identificadas en el glosario de términos (Corcho, Fernández-López, Gómez- Pérez, & López-Cima, 2006 p. 9). Al momento de redactar la propuesta, aún no se ha realizado el análisis de constantes para el dominio estudiado, por lo que la imagen siguiente corresponde a la sección de la Tabla de Atributos de Instancia, de la ontología de entidades legales, del citado trabajo. Ilustración 10: Descripción detallada de Constantes Tarea 9: Definir los axiomas formales. Para realizar esta tarea, el desarrollador de ontologías debe identificar los axiomas formales que son necesarios en la ontología y describirlos de manera precisa (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 10). Al momento de redacción de la propuesta, aún no se han analizado los axiomas formales necesarios, por lo que la imagen siguiente corresponde a la sección de la Tabla de Axiomas Formales, de la ontología de entidades legales, del citado trabajo.

15 Ilustración 11: Definición de Axiomas Formales Tarea 10: Definir las reglas....en esta tarea el desarrollador de la ontología debe identificar en primer lugar qué reglas se necesitan en la ontología, y entonces describirlas en la tabla de reglas (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 11). Al momento de redacción de la propuesta, aún no se ha analizado las posibles reglas del sistema, motivo por el cual, la imagen corresponde a la sección de Tabla de Reglas, de la ontología de entidades legales, del citado trabajo. Ilustración 12: Definición de Reglas Tarea 11: Describir las instancias. En esta tarea se definen las instancias que han sido identificadas para cada clase en la Ontología (Flores Vitelli, 2011 p. 11). Ilustración 13: Descripción de Instancias Formalización: La actividad de formalización se encarga de la transformación de dicho modelo conceptual en un modelo formal o semi-computable (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 2). Implementación: La actividad de implementación construye modelos computables en un lenguaje de ontologías (Ontolingua, RDF Schema, OWL, etc.) (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, &

16 López-Cima, 2006 p. 2). El prototipo generado es capaz de exportar la ontología generada en archivos.owl para luego ser tratados por herramientas especializadas como Protégé. Mantenimiento: La actividad de mantenimiento se encarga de la actualización y/o corrección de la ontología, en caso necesario (Corcho, Fernández-López, Gómez-Pérez, & López-Cima, 2006 p. 3). ARQUITECTURA PROPUESTA Una vez creada la ontología pasamos a estudiar la arquitectura del sistema propuesto, en la figura 14 podemos apreciar las capas más relevantes de la solución planteada. Ilustración 14: Arquitectura Help Desk Semántico Usuarios: Son las personas que estarían operando el sistema. Interfaz Primaria Multicanal: Son los sistemas, en distintas interfaces, que podrán beneficiarse con el help desk semántico. Las tecnologías a utilizarse son: JSP, JSF, PrimeFaces, JavaBeans, Ajax. Se construirá solamente la primera interfaz citada (web) pero las demás también serían factibles desde el punto de vista tecnológico. Servicios Web: Servicios disponibles para recibir y enviar consultas, realizar altas, bajas y modificaciones. Gracias a esta capa, los usuarios podrían acceder al sistema desde distintas interfaces. Las tecnologías relacionadas con esta capa son: Servicios RESTFUL, Servidor Tomcat, JavaBeans. Transformación Semántica: Se encarga de la transformación a RDF/XML (para realizar las tareas de mantenimiento) o a SPARQL (para realizar las consultas a la base de conocimiento). La tecnología a utilizarse es el lenguaje Java y el API de Jena. Sparql Endpoint: Permite agregar, modificar, eliminar y consultar registros de la base de conocimiento. La tecnología relacionada con esta capa es el lenguaje SPARQL.

17 Virtuoso Universal Server: Es el servidor que almacenará la ontología de la aplicación y las sentencias en forma de tripletas RDF. Las tecnologías a utilizarse son: RDF/XML, OWL. Toda la arquitectura propuesta está basada en Software Libre y en estándares abiertos. COMPARATIVA DE RESULTADOS Serían necesarias búsquedas de incidencias similares para aumentar la eficiencia del help desk por ello, en esta etapa, se realizan comparativas con siguientes tres enfoques de solución: -Búsqueda basada únicamente en texto. -Búsqueda híbrida (texto + ontología). -Búsqueda basada en tripletas RDF. CONCLUSIONES Se expusieron los conceptos y tecnologías en el ámbito del help desk así como las metodologías para el desarrollo de ontologías y enfoques para el almacenamiento en RDF. Se diseño una ontología de help desk para empresas proveedoras de servicios y sistemas computacionales siguiendo una de las metodologías estudiadas. Se sentaron las bases, a nivel arquitectónico del sistema y de las tecnologías relacionadas, que posibilitarán presentar, en base al historial de reclamos, alternativas de solución mediante búsquedas basadas en triplas. Se establecieron los distintos enfoques a ser utilizados en la evaluación del trabajo (comparativas con resultados basados en: texto puro y enfoques híbridos) Al momento de la investigación, luego de haber generado una parte de la ontología, se hicieron comparaciones entre la búsqueda basada en texto puro y la híbrida (texto + ontología) viéndose una mejora considerable en los resultados obtenidos con este último enfoque. APORTES DEL TRABAJO Entre los aportes de la propuesta se pueden mencionar: -La creación de una ontología para el dominio del help desk. -El enfoque del trabajo, al insertar las incidencias en triplas RDF/XML y su posterior recuperación mediante SPARQL. -La utilización de tecnología innovadora y ampliamente utilizada en el mundo para proyectos que puedan ser utilizados concretamente en el país. REFERENCIAS Antoniou, G., & van Harmelen, F. (2008). A Semantic Web Primer (2da ed.). Massachusetts: MIT Press. Bernaras, A., Laresgoiti, I., & Corera, J. (1996). Building and reusing ontologies for electrical network applications. Budapest, Hungaría. en: Proc. European Conference on Artificial Intelligence (ECAI'96).

18 Corcho, O., Fernández-López, M., & Gómez-Pérez, A. (2002). Methodologies, tools and languages for building ontologies. Where is their meeting point? Madrid, España: Elsevier. Corcho, O., Fernández-López, M., Gómez-Pérez, A., & López-Cima, A. (2006). Construcción de ontologías legales con la metodología METHONTOLOGY y la herramienta WebODE. Madrid, España. Férnandez-López, M., Gómez-Pérez, A., & Juristo, N. (1997). METHONTOLOGY: From Ontological Art Towards Ontological Engineering. Stanford. en: AAAI Symposium on Ontological Engineering. Flores Vitelli, I. (2011). Aplicación de METHONTOLOGY para la Construcción de una Ontología en el Dominio de la Microbiología. Caso de Estudio: Identificación de Bacilos Gram Negativos no Fermentadores de la Glucosa (BGNNF). Caracas: Universidad Central de Venezuela. Foo, S., Hui, S. C., & Leong, P. C. (2002). A Web-based Intelligent Help Desk Support Environment. (págs. 1-20). Singapore: International Journal of Systems Science. Grüninger, M., & Fox, M. S. (1995). Methodology for the design and evaluation of ontologies. Montreal. en: Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing. Hebeler, J., Fisher, M., Blace, R., & Perez-Lopez, A. (2009). Semantic Web Programming. Indianapolis, Indiana: Wiley Publishing Inc. Lenat, D., & Guha, R. (1990). Building Large Knowledge-Based Systems: Representation and Inference in the Cyc Project. Boston: Addison-Wesley. Mestizo Gutiérrez, S. L., Guerra Hernández, A., & Parra Loera, R. (08 de Marzo de 2008). Desarrollo de un Centro de Ayuda Inteligente mediante el uso de Tecnologías de Internet. México. Sheetal, T. A., Kulkarni, P. J., & Sahil, S. K. (2011). An Intelligent Help Desk System Using Search Engine Results as Case History. Maharashtra, India. Staab, S., Schnurr, H., Studer, R., & Sure, Y. (2001). Knowledge processes and ontologies. IEEE Intelligent Systems. Thurman, D. A., Tracy, J. S., & Mitchell, C. M. (1997). Design of an Intelligent Web-Based Help Desk System. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,. Orlando. Unicode Consortium. (s.f.). Basic Questions. Recuperado el 15 de 09 de 2013, de sitio web del Unicode Consortium: Uschold, M., & King, M. (1995). Towards a Methodology for Building Ontologies. Montreal. en: IJCA195 Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing. W3C.org 1. (s.f.). Guía Breve de Web Semántica. Recuperado el 01 de Julio de 2013, de sitio web del World Wide Web Consortium: W3C.org 2. (10 de Febrero de 2004). Resource Description Framework (RDF). Recuperado el 01 de Julio de 2013, de sitio web del World Wide Web Consortium: W3C.org 3. (s.f.). RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. Recuperado el 15 de Septiembre de 2013, de sitio web del World Wide Web Consortium: W3C.org 4. (10 de 02 de 2004). OWL Web Ontology Language Use Cases and Requirements. Recuperado el 15 de Septiembre de 2013, de sitio web del Word Wide Web Consortium:

19 W3C.org 5. (s.f.). Frequently Asked Questions on W3C's Web Ontology Language (OWL). Recuperado el 15 de Septiembre de 2013, de sitio web del World Wide Web Consortium: W3C.org 6. (s.f.). Notation3 (N3): A readable RDF syntax. Recuperado el 15 de Septiembre de 20013, de sitio web del World Wide Web Consortium: W3C.org 7. (s.f.). Semantic Web Case Studies and Use Cases. Recuperado el 01 de Julio de 2013, de sitio web del World Wide Web Consortium: Wang, D., Li, T., Zhu, S., & Gong, Y. (2010). ihelp: An Intelligent Online Helpdesk System. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics.

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