Rizkallah Touma y Anna Queralt, investigadores de BSC del grupo Storage Systems, han sido galardonados con el premio al Mejor Artículo de Estudiantes en la 14ª Conferencia Internacional sobre Sistemas y Tecnologías de la Información en la Web (WEBIST 2018) organizada por la Universidad de Sevilla.
El artículo, titulado Machine Learning-based Query Augmentation for SPARQL Endpoints, se elaboró en colaboración con el Grupo de Ingeniería de Ontologías (OEG) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). El artículo presenta un mecanismo para optimizar los tiempos de acceso a bases de conocimiento, que representan información disponible en sitios web populares, como Wikipedia e IMDB, utilizando tecnologías de Linked Data. El mecanismo consiste en estudiar los patrones de acceso de los usuarios y predecir qué información se necesitará en el futuro, a fin de preparar esta información para un acceso más rápido cuando sea necesario.
El enfoque aplica al campo de la Web Semántica las técnicas de optimización implementadas en el almacén de datos dataClay, desarrollado para HPC en el BSC.