Matchmaking of bidders and public contracts using linked open data

Parovani prohledava možne pary nabidky a poptavky, ktere řadi dle miry, s jakou nabidka vyhovuje poptavce. Tato prace demonstruje, jak lze dva obecne postupy, jmenovitě připadove usuzovani a statisticke relacni uceni, použit pro parovani veřejných zakazek a uchazeců o zakazky. V obou připadech parovani využiva jak logicke, tak statisticke usuzovani operujici ve vzajemně porovnatelných, polo-strukturovaných a semanticky popsaných datech. Na zakladech připadoveho usuzovani jsme navrhli novou metodu parovani implementovanou pomoci dotazovaciho jazyka SPARQL pro data ve formatu RDF. Metoda využiva podobnostni vyhledavani ucici se z dřive udělených zakazek, ktere interpretuje jako zkusenosti vyřesených problemů. Pro parovani vychazejici ze statistickeho relacniho uceni jsme převzali RESCAL, což je algoritmus pro faktorizaci multi-relacnich tenzorů využivajici kolektivni uceni pro predikci vazeb. Nas přinos v obou přistupech zahrnuje zejmena výběr a tvorbu přiznaků a take laděni parametrů parovani.Metody parovani jsme aplikovali na soubor propojených otevřených dat veřejne spravy, jehož ustřednim prvkem je Věstnik veřejných zakazek. Domenu veřejných zakazek jsme zvolili, protože poskytuje explicitně popsane poptavky, ktere jsou diky zakonem vyžadovanemu proaktivnimu zveřejňovani oznameni o veřejných zakazkach dostupne v podobě otevřených a strukturovaných dat. Nas výzkum je motivovan rozsahlým pasivnim plýtvanim ve veřejných zakazkach, ktere ma parovani sanci zmirnit navrhy efektivnějsi alokace veřejných prostředků. Věstnik veřejných zakazek jsme pro ucely parovani integrovali s dalsimi daty veřejne spravy, jako jsou ciselniky nebo rejstřiky pravnich osob. Připrava dat si vyžadala rozsahle usili při budovani komplexnich ETL procesů, jednak z důvodu mnoha problemů kvality dat o veřejných zakazkach, ale take kvůli nesourodosti kombinovaných datových sad. Jako ramec datove integrace jsme využili propojena otevřena data, ktera stavi na technologických standardech semantickeho webu. Řeseni klicových problemů dat zahrnovalo předevsim navrh a implementaci technik pro propojovani a fuzi dat. V průběhu připravy dat jsme otestovali a integrovali dostupný software založený na technologiich semantickeho webu, ale take vyvinuli přepoužitelne nastroje pro předzpracovani dat ve formatu RDF.Evaluaci metod parovani jsme provedli na uloze predikce vitězných uchazeců o zakazky v retrospektivnich datech o zakazkach udělených během doby 10 let. Evaluaci metrik přesnosti a diverzity jsme vyhodnotili přinos dilcich faktorů ovlivňujicich parovani, jako je napřiklad expanze dotazů nebo objem dat pro strojove uceni. Kvalita a rozsah vstupnich dat se projevily jako zasadni faktory rozhodujici o uspěsnosti parovani. Parovani využivajici SPARQL ve vsech ohledech jednoznacně překonalo přistup založený na algoritmu RESCAL, a to zejmena s ohledem na diverzitu výsledků a narocnost výpoctu. Na rozdil od větsiny využitých přiznaků, ktere se projevily jako sum, se přiznaky z řizených slovniků popisujicich zakazky nebo uchazece ukazaly pro parovani jako podstatně informativnějsi. Na hodnotu propojených dat poukazaly nejlepsi výsledky u obou přistupů, ktere byly dosaženy parovanim kombinujicim přiznaky z vice datových zdrojů.