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Auflistung nach Schlagwort "RDF"

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  • Zeitschriftenartikel
    An Overview on Execution Strategies for Linked Data Queries
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 13, No. 2, 2013) Hartig, Olaf
    The publication of Linked Open Data on the Web has gained tremendous momentum over the last five years. This development makes possible (and interesting) the execution of queries using up-to-date data from multiple, automatically discovered data sources. As a result, we currently witness the emergence of a new research area that focuses on an online execution of Linked Data queries; i.e. queries that range over data that is made available using the Linked Data publishing principles.This article provides a general overview on this new area. In particular, we introduce the specific challenges that need to be addressed and then focus on possible strategies for executing Linked Data queries. Furthermore, we classify approaches proposed in the literature w.r.t. these strategies.
  • Konferenzbeitrag
    CLOCQ: A Toolkit for Fast and Easy Access to Knowledge Bases
    (BTW 2023, 2023) Christmann, Philipp; Roy, Rishiraj Saha; Weikum, Gerhard
    Curated knowledge bases (KBs) store vast amounts of factual world knowledge, and are therefore ubiquitous in many information retrieval (IR) and natural language processing (NLP) applications like question answering, named entity disambiguation, or knowledge exploration. Despite that, accessing information from complete knowledge bases is often a daunting task. Researchers and practitioners typically have crisp use cases in mind, for which standard querying interfaces can be overly complex and inefficient. We aim to bridge this gap, and release a public toolkit that provides functionalities for common KB access use cases, and make it available via a public API. Experiments show efficiency improvements over existing KB interfaces for various important functionalities.
  • Zeitschriftenartikel
    Effiziente Verarbeitung allgemeiner Anfragen in RDF Triple-Stores
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 13, No. 2, 2013) Brodt, Andreas; Mitschang, Bernhard
    RDF erfreut sich als Datenformat wachsender Beliebtheit aufgrund seiner Fähigkeit, (semi-)strukturierte Daten ohne vordefiniertes Datenbankschema verwalten zu können. Das Gros der Forschung im Bereich RDF-Datenbanken konzentrierte sich bislang auf die Suche komplexer Graphmuster, die Ressourcen anhand ihrer Beziehungen identifizieren. Eine „Record-orientierte“ Sicht auf die Attribute der Ressourcen, wie von RDBMS gewohnt, ist hierbei oft ineffizient, da die einzelnen Attribute erst zu Records verbunden werden müssen. Außerdem sind RDF-Datenbanken oft auf die Suche exakter Graphmuster optimiert, was wertbasiertes Suchen mit beliebigen Vergleichsoperatoren erschwert.Wir stellen einen Ansatz vor, der die Attributwerte von Ressourcen in RDF-Datenbanken effizient ermittelt, ohne die Effizienz der komplexen Graphmustersuche zu kompromittieren. Hierzu bestimmen wir zuerst die Ressourcen, die der Anfrage entsprechen, und laden dann alle ihre Attributwerte gleichzeitig, unter Ausnutzung zusammenhängender Speicherbereiche. Außerdem stellen wir am Beispiel von Geodaten vor, wie domänenspezifische Indexe in RDF-Datenbanken integriert werden können, um wertbasierte Anfrageprädikate effizient auszuführen.
  • Konferenzbeitrag
    Entscheidungsunterstützung durch Datenvernetzung
    (40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier, 2020) Weckesser, Fabian; Hartmann, Anja; Beck, Michael; Peisl, Sebastian
    Der Bayerischen Landwirtschaft stehen eine Vielzahl von Informationen zur Verfügung, welche als Basis für fundierte Entscheidungen im landwirtschaftlichen Produktionsprozess dienen. Um diese Fülle an Information gebündelt und fachlich sinnvoll verknüpft für Landwirte und Berater verfügbar zu machen, wird eine digitale Wissensbasis, als Grundlage für eine bessere Ausnutzung von Effizienzsteigerungspotenzialen im Pflanzenbau, entwickelt. Die Modellierung der Daten-konzepte in OWL-Ontologien und die Datenhaltung in RDF-Graphdatenbanken bilden die Basis für ein unabhängiges Expertennetzwerk. Am Fallbeispiel Stickstoffdüngung im Winterweizen entstehen unter Einbeziehung von realen Betriebsdaten erste Bausteine dieser Wissensbasis.
  • Zeitschriftenartikel
    Extraktion, Mapping und Verlinkung von Daten im Web
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 13, No. 2, 2013) Auer, Sören; Lehmann, Jens; Ngonga Ngomo, Axel-Cyrille; Stadler, Claus; Unbehauen, Jörg
    In diesem Artikel geben wir einen Überblick über verschiedene Herausforderungen des Managements von Linked Data im Web. Mit der DBpedia Wissensextraktion aus Wikipedia, dem skalierbaren Linking von Wissensbasen und dem Mapping relationaler Daten nach RDF stellen wir drei Ansätze vor, die zentrale Phasen des Lebenszyklus von Daten im Web ausmachen.
  • Konferenzbeitrag
    Harmonizing OER metadata in ETL processes with SkoHub in the project "WirLernenOnline"
    (Proceedings of DELFI Workshops 2022, 2022) Rörtgen, Steffen
    The values for metadata attributes of Open Educational Resources (OER) are often made available in repositories without recourse to uniform value lists and corresponding standards. This circumstance complicates data harmonization when OERs from different sources are to be aggregated in one search environment. With the help of the RDF standard “SKOS” and the tool “SkoHub-Vocabs”, the project "WirLernenOnline" has found an innovative, reusable and standards-based solution to this challenge. This involves the creation of SKOS vocabularies that are used during the ETL process to harmonize differing terms (for example, "math" and "mathematics"). This then forms the basis for providing users with consistent filtering options and a good search experience. The created and open licensed vocabularies can then easily be reused and linked to overcome this challenge in the future.
  • Zeitschriftenartikel
    Improving RDF Data Through Association Rule Mining
    (Datenbank-Spektrum: Vol. 13, No. 2, 2013) Abedjan, Ziawasch; Naumann, Felix
    Linked Open Data comprises very many and often large public data sets, which are mostly presented in the Rdf triple structure of subject, predicate, and object. However, the heterogeneity of available open data requires significant integration steps before it can be used in applications. A promising and novel technique to explore such data is the use of association rule mining. We introduce “mining configurations”, which allow us to mine Rdf data sets in various ways. Different configurations enable us to identify schema and value dependencies that in combination result in interesting use cases. We present rule-based approaches for predicate suggestion, data enrichment, ontology improvement, and query relaxation. On the one hand we prevent inconsistencies in the data through predicate suggestion, enrichment with missing facts, and alignment of the corresponding ontology. On the other hand we support users to handle inconsistencies during query formulation through predicate expansion techniques. Based on these approaches, we show that association rule mining benefits the integration and usability of Rdf data.
  • Konferenzbeitrag
    Knowledge Graph Processing Made (more) Simple
    (40 Years EMISA 2019, 2020) Lausen, Georg
    Knowledge graphs based on RDF and SPARQL are gaining popularity for integrated semantic representation of structured and unstructured data. As knowledge graphs in practical applications tend to become huge, distributed processing using Apache Spark SQL and Hadoop on top of a compute cluster is attractive. For the corresponding relational representation of a knowledge graph, a simple relational design using only one single table is proposed. Consequently no time consuming relational design considerations are required and newly discovered RDF data can be integrated with nearly no extra additional relational design effort.
  • Textdokument
    Modellierung eines digitalen Zeichenkatalogs für die Hieroglyphen des Klassischen Maya
    (INFORMATIK 2017, 2017) Diehr, Franziska; Brodhun, Maximillian; Gronemeyer, Sven; Diederichs, Katja; Prager, Christian; Wagner, Elisabeth; Grube, Nikolai
    Im Projekt “Textdatenbank und Wörterbuch des Klassischen Maya” stellt der Zeichen-katalog eine der wichtigsten Komponenten zur Erstellung des digitalen Textkorpus und dessen linguistischer Analyse dar. Für die noch nicht vollständig entzifferte Schrift und Sprache des Klas-sischen Maya ist der Zeichenkatalog das essentielle Hilfsmittel zur Identifikation und Klassifikati-on der im Schriftsystem verwendeten Zeichen. Aufgrund besonderer Eigenschaften der Hierogly-phenschrift und der noch unvollständigen und damit auch auf Hypothesen basierenden Entziffe-rung ist eine Neukonzeption zur Inventarisierung und Klassifikation von Mayaschriftzeichen notwendig. Herausforderungen bei der Modellierung stellen sich vor allem bei der Erfassung von Zeichen und deren Zuordnung zu Graphemen sowie der qualitativen Bewertung und Einstufung von Entzifferungshypothesen. Dieser Beitrag konzentriert sich auf die Vorstellung des Zeichenka-talogs und seiner Bedeutung für die Erforschung des Schriftsystems des Klassischen Maya. Dabei wird der gewählte Modellierungsansatz erläutert und die Methode der Anforderungsanalyse unter besonderer Betrachtung des Aspekts der interdisziplinären Arbeit in einem Digital Humanities Projekt beschrieben.
  • Konferenzbeitrag
    Transforming Enterprise Models to Linked Data via Semantic Annotations
    (Modellierung 2018, 2018) Pittl, Benedikt; Fill, Hans-Georg
    The use of conceptual models in enterprises is today a well-known fact. This includes many zdifferent types of models ranging from process models, organizational models, and infrastructure models to various types used in software engineering and technical systems development. Although these models are largely specified in a formal or at least semi-formal way, the knowledge contained in them is often only accessible via manual inspection. The primary reason for this shortcoming is the use of different formats for expressing models and the lack of machine-processable semantic specifications of the model content. In this paper we present a flexible approach for transforming information from such enterprise models to RDF. Thereby, we use a model weaving technique to annotate conceptual models with concepts from ontologies. For assessing its technical feasibility, the approach has been implemented on the SeMFIS platform and applied to a use case in the area of business process management.