Journal of KIISE (정보과학회 논문지)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Trust Evaluation Scheme of Web Data Based on Provenance in Social Semantic Web Environments

소셜 시맨틱 웹 환경에서 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰도 평가 기법

  • 윤상원 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 최기태 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 박재열 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 임종태 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 복경수 (충북대학교 정보통신공학과) ;
  • 유재수 (충북대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2015.08.07
  • Accepted : 2015.11.02
  • Published : 2016.01.15
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Recently, as the generation and sharing of web data have increased, the importance of a social semantic web that combines the semantic web and the social web has also been increasing. In this paper, we propose a trust evaluation scheme based on provenance by extending the PROV model in the social semantic web environment. The proposed scheme manages the provenance of web data and adds the necessary elements for trust evaluation in the PROV model of W3C. The extended PROV model supports data management and provenance tracing. The proposed trust evaluation scheme considers various parameters such as user trust, original data trust, and user evaluation. The evaluated trust is managed as provenance. When processing a query, the proposed scheme generates a result by considering the trust. Therefore, the proposed scheme can manage the provenance of web data and compute data trust correctly by using such various parameters. The evaluated trust becomes a criterion to determine whether the query result can be trusted or not. In order to show the validity of the proposed scheme, we verify its performance using SPARQL queries.

최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단, 정보통신기술진흥센터

References

  1. A. Ankolekar, M. Krotzsch, T. Tran, and D. Vrandecic, "The two cultures: Mashing up Web 2.0 and the Semantic Web," Proc. of International Conference on World Wide Web, pp. 825-834, 2007.
  2. D. Wang, J. Sohn, J. Kim, and I. Chung, "User-centralized Social Semantic Web Framework," Proc. of Korea Information Science Society Korea Computer Congress, pp. 185-187, 2012. (in Korea)
  3. J. Han, M. Yook, Y. Noh, D. Kim, J. Lim, K. Bok, and J. Yoo, "Efficient RDF Provenance Compression Scheme Considering Duplication," Proc. of International Conference on Convergence Content, pp. 75-76, 2015. (in Korea)
  4. M. Wylot, P. Cudre-Mauroux, and P. Groth, "Tripleprov: Efficient processing of lineage queries in a native rdf store," Proc. of International Conference on World Wide Web, pp. 455-466, 2014.
  5. World Wide Web Consortium, "PROV-DM," http://www.w3.org/TR/prov-dm/, 2013.
  6. T. Mahmood, S. I. Jami, Z. A. Shaikh, and M. H. Mughal, "Toward the modeling of data provenance in scientific publications," Computer Standards & Interfaces, Vol. 35, No. 1, pp. 6-29, 2013. https://doi.org/10.1016/j.csi.2012.02.004
  7. E. Shin, S. Lee, and D. Baik, "An Ontology Provenance Model for an Ontology Repository," Journal of Korea Information Science Society : Databases, Vol. 41, No. 3, pp. 181-191, 2014. (in Korea)
  8. Gambetta, "Conspiracy among the many: the mafia in legitimate industries," The economics of organized crime, Cambridge University Press, Cambridge, pp. 116-136, 1995.
  9. J. Golbeck, "Combining provenance with trust in social networks for semantic web content filtering," Proc. of the International Provenance and Annotation Workshop, 2006.
  10. T. De Nies, S. Coppens, E. Mannens, and R. Van de Walle, "Modeling uncertain provenance and provenance of uncertainty in W3C PROV," Proc. of International Conference on World Wide Web, pp. 167-168, 2013.
  11. I. Jung, H. Eom, and H. Yeom, "Multi-layer Trust Reasoning on Open Provenance Model for e-Science Environment," Proc. of International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, pp. 294-299, 2011.
  12. D. L. McGuinness, H. Zeng, P. P. da Silva, L. Ding, D. Narayanan, and M. Bhaowal, "Investigation into trust for collaborative information repositories: A Wikipedia case study," Proc. of WWW'06 Workshop on Models of Trust for the Web, 2006.
  13. M. Maheswaran, H. C. Tang, and A. Ghunaim, "Towards a Gravity-Based Trust Model for Social Networking Systems," Proc. of International Conference on Distributed Computing Systems Workshops, pp. 24-31, 2007.
  14. S. Ram and J. Liu, "A semantic foundation for provenance management," Journal on Data Semantics, vol.1, pp. 11-17, 2012. https://doi.org/10.1007/s13740-012-0002-0
  15. Y.S. Han, L. Kim, J.W. Cha, "Computing user reputation in a social network of Web 2.0," Computing and Informatics, Vol. 31, pp. 447-462, 2012.
  16. C. Lee, Y. Jung, J. Jung, D. Won, "Dynamic User Reliability Evaluation Scheme for Social Network Service," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 23, No. 2, pp. 157-168, 2013. (in Korea) https://doi.org/10.13089/JKIISC.2013.23.2.157