Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα - (Linked Open Data...
43
Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα (Linked Open Data –LOD) Μ.Στεφανιδάκης 26-3-2013 .
Transcript of Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα - (Linked Open Data...
Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα(Linked Open Data –LOD)
Μ.Στεφανιδάκης
26-3-2013
..
Εισαγωγή στα Σημασιολογικά Δεδομένα
Το βασικό μοντέλο οργάνωσης των ΣημασιολογικώνΔεδομένων
Από τον Σημασιολογικό Ιστό στα ΔιασυνδεδεμέναΔεδομένα
Χρησιμοποιώντας Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα
Ανοικτά Θέματα και Έρευνα
Η αρχή: Το όραμα του Σημασιολογικού Ιστού
Tim Berners-Lee, James Hendler and Ora Lassila, “TheSemantic Web”, Scientific American, May 2001, p.29-37.
...The Semantic Web will bring structure to the meaningfulcontent of Web pages, creating an environment wheresoftware agents roaming from page to page can readilycarry out sophisticated tasks for users...
...the effectiveness of such software agents will increaseexponentially as more machine-readable Web contentand automated services become available...
...this structure will open up the knowledge and workingsof humankind to meaningful analysis by software agents,providing a new class of tools by which we can live, workand learn together.
Σημασιολογία –“semantics”
I Τι σημαίνουν τα δεδομένα;I Ποια η έννοιά τους;
I Μετάδοση έννοιας και ενσωμάτωση στη γνώση..I ..έχοντας ως αποτέλεσμα την κατάλληλη δράση!
I Πώς θα γίνει αντιληπτή από τις “μηχανές”;I Ώς άνθρωποι, χρησιμοποιούμε εύκολα την έμμεσησημασιολογία
Έμμεση Σημασιολογία
Παράδειγμα: ονόματα συναρτήσεων ή μεταβλητώνquicksort :: (Ord a) => [a] -> [a]quicksort [] = []quicksort (x:xs) =let smallerOrEqual = [t|t<-xs,t<=x]
greater = [t|t<-xs,t>x]in quicksort smallerOrEqual ++ [x] ++ quicksort greater
I Τι καταλαβαίνετε;I Ανεξάρτητα από το αν γνωρίζετε τη γλώσσα!I Τα σχόλια θα βοηθούσαν περαιτέρω στη μεταφοράσημασιολογίας..
I Τι μπορεί όμως να καταλάβει η “μηχανή”;
Ιστοσελίδα και μηχανήTι “αντιλαμβάνεται” η μηχανή:<!doctype html><html><head>
<meta charset="utf-8"><title>????????????????</title>
</head>
<body><h1>??????????????????</h1>????????????????????????????????????????????
</body></html>
I Προσοχή όμως: αν και δεν “αντιλαμβάνεται” τονόημα του περιεχομένου του τίτλου, η μηχανήξέρει την έννοια “τίτλος”!
I π.χ. έχει ιδιαίτερο βάρος στις μηχανές αναζήτησης
Κλασσικά Web Δεδομένα
I Στο κλασσικό Web, τα δεδομένα είναι “εσωτερικήυπόθεση” του παραγωγού τους
I Αποθηκευμένα σε βάσεις δεδομένωναπροσπέλαστες από τρίτους (“data silos”)
I Μετασχηματίζονται από τον ίδιο τον παραγωγό σειστοσελίδες
I Ή χρησιμοποιούνται από web εφαρμογές που έχειγράψει ο ίδιος ο παραγωγός
I Δεν χρειάζεται μετάδοση της σημασιολογίας τωνδεδομένων (είναι γνωστή εκ των προτέρων!)
Κλασσικά Web Δεδομένα (2)
I Μπορούν όμως τα κλασσικά Web δεδομένα ναχρησιμοποιηθούν από τρίτους;
I Σε εφαρμογές που δεν γνωρίζει ο παραγωγός τωνδεδομένων;
I Από εφαρμογές που δεν σχεδιάστηκαν ειδικά για ταδεδομένα αυτά;
I Αυτός είναι ο στόχος των ΣημασιολογικώνΔεδομένων
Σημασιολογικά Δεδομένα στο Web
I Πριν από κάθε άλλο, θα πρέπει φυσικάI τα δεδομένα να είναι απευθείας προσπελάσιμα στοWeb
I σε μια μορφή εύκολα επεξεργάσιμη από τις μηχανέςI Το κυριότερο όμως είναι να είναι ρητά δηλωμένηκαι προσπελάσιμη και η σημασιολογία τωνδεδομένων
I Μόνο τότε θα μπορούν να χρησιμοποιηθούν απόεφαρμογές που προσαρμόζουν τη συμπεριφορά τουςανάλογα με το τι σημαίνουν τα δεδομένα
I εκτελώντας ενέργειες πάνω σε σετ δεδομένων γιατα οποία δεν σχεδιάστηκαν εξ'αρχής
Σημασιολογία και Μεταδεδομένα
I Μεταδεδομένα:I “δεδομένα για/σχετικά με/που αφορούν ταδεδομένα”
I Είναι ακριβώς εκείνα που μεταδίδουν τησημασιολογία των κανονικών δεδομένων
I Στις εφαρμογές του Σημασιολογικού ΙστούI Τα μεταδεδομένα μεταδίδονται ρητά μαζί με ταδεδομένα
I Έχουν την ίδια αξία και είναι το ίδιο απαραίτητα μετα δεδομένα
Εισαγωγή στα Σημασιολογικά Δεδομένα
Το βασικό μοντέλο οργάνωσης των ΣημασιολογικώνΔεδομένων
Από τον Σημασιολογικό Ιστό στα ΔιασυνδεδεμέναΔεδομένα
Χρησιμοποιώντας Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα
Ανοικτά Θέματα και Έρευνα
Ποιο το κατάλληλο μοντέλο δεδομένων;
I Τα σημασιολογικά δεδομένα εκτίθενται ώς έχουν(raw)
I Ποιο είναι το κατάλληλο μοντέλο οργάνωσης;I Και πώς θα εμπεριέχονται και τα μεταδεδομένα;
I Ας ξεκινήσουμε με ένα απλό μοντέλο: δεδομένα σεμορφή πίνακα
I Η σημασιολογία των δεδομένων προκύπτει έμμεσααπό τη θέση τους (γραμμή-στήλη)
Τύπος ΑριθμόςΛεωφορεία 58.519ΙΧ 2.062.880Οδοποιητικά 7.642Εκχιονιστικά 6Ποδήλατα 8.540.192
Η έμμεση σημασιολογία του πίνακα
I Κάθε γραμμή αντιστοιχεί σε μία βασική οντότητα(entity) δεδομένων
I Έμμεση πληροφορίαI Κάθε στήλη αντιστοιχεί σε μια ιδιότητα (attribute)
I Ρητή πληροφορία, αν υπάρχει περιγραφή στηλών
Τύπος ..ΑριθμόςΛεωφορεία 58.519ΙΧ 2.062.880Οδοποιητικά 7.642
..Εκχιονιστικά 6Ποδήλατα 8.540.192
..
Οντότηταi
..
Ιδιότηταj
Προσθήκη ρητού αναγνωριστικού (id)
I Οικείο σχήμα από τις σχεσιακές βάσεις...I Κάθε βασική οντότητα διαθέτει μοναδικόαναγνωριστικό
id Τύπος Αριθμός1 Λεωφορεία 58.5192 ΙΧ 2.062.8803 Οδοποιητικά 7.6424 Εκχιονιστικά 65 Ποδήλατα 8.540.192
Έμμεσος Διαχωρισμός Αναγνωριστικών
Γιατί δεν συμπεραίνουμε ότι ο Σμόλικας έχει μέτριατοξικότητα;
Πίνακας 1: http://ex.com/mountainsid Peak Height(m) Mountain range1 Olympus 2917 Olympus2 Smolikas 2637 Pindus3 Kaimaktsalan 2524 Voras
Πίνακας 2: http://ex.com/plantsid Duration Flower Color Toxicity... ... ... ...2 Perennial Green Moderate... ... ... ...
Έμμεσος Διαχωρισμός Αναγνωριστικών
Έμμεσα αναγνωρίζουμε ότι:Πίνακας 1: http://ex.com/mountains
id Peak Height(m) Mountain rangehttp://ex.com/mountains#1 Olympus 2917 Olympushttp://ex.com/mountains#2 Smolikas 2637 Pindushttp://ex.com/mountains#3 Kaimaktsalan 2524 Voras
Πίνακας 2: http://ex.com/plantsid Duration Flower Color Toxicity... ... ... ...
http://ex.com/plants#2 Perennial Green Moderate... ... ... ...
Ρητά Αναγνωριστικά
I Απαραίτητα για τη διασύνδεση οντοτήτων!
id Label Model... ... ...
http://my.com/33 My Crane ..http://ex.com/38rb... ... ...
id Engine Weight(kg) Tracks(mm) Boom(m)... ... ... ... .....http://ex.com/38rb V8 60000 850 18... ... ... ... ....
Το μετα-μοντέλο EAV
I Η τελευταία μεταμόρφωση: το μοντέλοEntity-Attribute-Value
I Μορφή τριάδας (triple): (Οντότητα, Ιδιότητα, Τιμή)I Όλα τα μεταδεδομένα δηλώνονται ρητάI Ο “εφιάλτης” του σχεσιακού μοντέλου!!!
Entity Attribute Valuehttp://ex.com/38rb Engine V8http://ex.com/38rb Weight(kg) 60000http://ex.com/38rb Tracks(mm) 850http://ex.com/38rb Boom(m) 18
Εισαγωγή στα Σημασιολογικά Δεδομένα
Το βασικό μοντέλο οργάνωσης των ΣημασιολογικώνΔεδομένων
Από τον Σημασιολογικό Ιστό στα ΔιασυνδεδεμέναΔεδομένα
Χρησιμοποιώντας Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα
Ανοικτά Θέματα και Έρευνα
Τα επίπεδα του Σημασιολογικού Ιστού
I Η αρχική ιδέα για τη δομή του ΣημασιολογικούΙστού
I Ανάπτυξη πρακτικών προτύπων (κατώτεραεπίπεδα)
I Για την υλοποίηση των μηχανισμών του “Web ofData”
I Ακαδημαϊκή έρευνα (ανώτερα επίπεδα)I Συνδυασμός ιδεών Μαθηματικής Λογικής καιΒάσεων Γνώσης
Μια (εκ των υστέρων) κριτική ματιάI Η πορεία υλοποίησης του Σημασιολογικού Ιστούχωρίστηκε σε δύο κατευθύνσεις:
I Πρακτικές δράσεις ανάπτυξης τεχνικώνοργάνωσης, αποθήκευσης και αναζήτησης τωνσημασιολογικών δεδομένων
I Το αποτέλεσμα ήταν οι πρότυπες τεχνολογίες καιένα σύνολο καλών πρακτικών για την οργάνωσητων σημασιολογικών δεδομένων, με τη μορφή τωνΔιασυνδεδεμένων Δεδομένων (Linked Data)
I Ακαδημαϊκή έρευνα στους τομείς της ΜαθηματικήςΛογικής και των Βάσεων Γνώσης
I Βασικές έννοιες οι οντολογίες και ο αυτόματοςσυμπερασμός (reasoning)
I Μικρό βάρος στη δυνατότητα πρακτικήςυλοποίησης
I Σήμερα, μικρό μέρος των εννοιών αυτώνχρησιμοποιείται και μάλλον με ad-hoc τρόπο
Διασυνδεδεμένα Δεδομένα (Linked Data)Οι αρχικές “4 Εντολές” (Tim Berners-Lee, 2006):1. Χρησιμοποιήστε URIs για να αναγνωρίσετε
οντότητεςI Εξασφαλίζοντας τη μοναδικότητα τωναναγνωριστικών
2. Χρησιμοποιήστε HTTP URIs (δηλαδή URLs)I Για να μπορούν οι άλλοι να προσπελάσουν τηνπληροφορία σας
3. Στην προσπέλαση, απαντήστε με χρήσιμηπληροφορία σε πρότυπη μορφή (RDF*,SPARQL)
I Δώστε δυνατότητα στις μηχανές να ρωτήσουν καινα καταλάβουν την απάντηση
4. Διασυνδέστε τα αναγνωριστικά σας URI με άλλα,τρίτων
I Έτσι ώστε αυτός που ρωτάει να βρεί και άλλεςσυμπληρωματικές πηγές πληροφόρησης
Uniform Resource Identifiers (URIs)I Υπερσύνολο των διευθύνσεων στο Web (URLs)
I Υπάρχουν URIs που δεν αρχίζουν με http://..!I urn:uuid:f81d4fae-7dec-11d0-a765-00a0c91e6bf6I urn:nbn:de:eki/ZDB2071735
I Αλλά μόνο τα HTTP URIs προσφέρουν μια διεύθυνσηαναζήτησης πληροφορίας!
I Τα HTTP URIs λύνουν επίσης το πρόβλημα τηςμοναδικότητας:
I Το domain name μέρος της διεύθυνσης έχει ήδηανατεθεί μονοσήμαντα
I στον οργανισμό ή επιχείρηση όπου εργαζόμαστεI στους servers του οποίου θα αναρτήσουμε τησημασιολογική πληροφορία
I Προσοχή: το URI δεν είναι η οντότητα αλλάαναφέρεται στην οντότητα
I Η οντότητα μπορεί να είναι οτιδήποτε: άνθρωπος,πράγμα, έννοια, συναίσθημα, κλπ
Αποσαφήνιση: Αναφορές URI (URIrefs)
...
ο Όλυμπος (η φυσική
οντότητα, όχι η φωτό!)
.
http://dbpedia.org/resource/Mount_Olympus
.
(URIref)
. data
document.
(σε μορφή
αναγνώσιμη από
τον άνθρωπο και
τη μηχανή)
.
αναφέρεται σε
.
προσπέλαση
.πληροφορία για
Resource Description Framework (RDF)
I Ένα πρότυπο για την περιγραφή της οργάνωσηςτων δεδομένων (data model)
I Χρήση τριάδων για την περιγραφή γράφωνδεδομένων
I Subject – Predicate – Object ή απλά (s,p,o)I πολύ κοντά στην απλή φυσική μορφή “υποκείμενο –ρήμα – αντικείμενο”
..s.URIref
blank node
. o.URIref
blank nodeliteral
. p
Resource Description Framework (RDF) (2)
I Subject: Κόμβος του γράφου, είναιI Είτε ένα URII Είτε blank node: κόμβος “χωρίς όνομα”,συμβολίζεται με _: και ακολουθεί μια εσωτερικήαρίθμηση της βάσης αποθήκευσης
I Predicate: η ετικέτα της ακμής μεταξύ κόμβων,πάντα ένα URI
I Object: Κόμβος του γράφου, είναιI Είτε ένα URII Είτε blank nodeI Είτε μια ρητή τιμή (literal) με προαιρετικό τύποδεδομένων ή γλώσσα, π.χ. "137554788", "LodovicoGiustini"@it ή "1685"ˆˆxsd:gYear
I Οι κόμβοι διασυνδέονται μεταξύ τους μέσω τωνpredicates, σχηματίζοντας έναν γράφο δεδομένων
Λεξιλόγια Κατηγορημάτων (Vocabularies)
I Η θεωρητική αντίληψη για την τριάδα (s,p,o):I “οτιδήποτε” – “οτιδήποτε” – “οτιδήποτε”
I H πρακτική αντίληψη των ΔιασυνδεδεμένωνΔεδομένων:
I “οτιδήποτε” – “μια σταλιά συναίνεση” –“οτιδήποτε”
I Η συναίνεση εξασφαλίζεται με τη χρήσηκαθιερωμένων λεξιλογίων στη θέση τουκατηγορήματος
I Δείτε π.χ. στοhttp://lov.okfn.org/dataset/lov/index.html
I Κανείς δεν σας εμποδίζει όμως να εφεύρετε το δικόσας λεξιλόγιο!
Διάσημα Κατηγορήματα από διάσημα Λεξιλόγια
I rdf:type, τύπος ενός κόμβου RDF (RDF)<http://dbpedia.org/resource/Lodovico_Giustini>
<http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type><http://dbpedia.org/class/yago/ItalianComposers> .
I rdfs:label, περιγραφή ενός κόμβου RDF (RDFSchema)<http://dbpedia.org/resource/Lodovico_Giustini>
<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label>"Lodovico Giustini"@de .
I owl:sameAs, ταυτοσημία κόμβων (OWL),“ακρογωνιαίος λίθος” των ΔιασυνδεδεμένωνΔεδομένων<http://dbpedia.org/resource/Lodovico_Giustini>
<http://www.w3.org/2002/07/owl#sameAs><http://rdf.freebase.com/ns/m.08v_23> .
Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα (LinkedOpen Data)
Οι νέες “5 Εντολές” (Tim Berners-Lee, 2010):I...... Διαθέστε τα δεδομένα σας στο Web, σεοποιαδήποτε μορφή, με ανοικτή άδεια
I...... Διαθέστε τα δεδομένα σας σε δομημένημορφή, έστω και με κλειστό πρότυπο
I...... Χρησιμοποιήστε ανοικτά πρότυπαI...... Χρησιμοποιήστε HTTP URIs, για ναμπορούν οι άλλοι να αναφερθούν στα δεδομένα σας
I...... Διασυνδέστε τα δεδομένα σας με άλλα,τρίτων
Σχετικά με τα Ανοικτά Δεδομένα
I Χρησιμοποιούνται πρωταρχικά από τον δημόσιοτομέα και τις κυβερνητικές οργανώσεις
I Για να προάγουν τη διαφάνεια, την ηλεκτρονικήδιακυβέρνηση, τη συμμετοχή των πολιτών
I Προσοχή: τα Ανοικτά Δεδομένα δεν είναι πάντοτεΔιασυνδεδεμένα...
I Τι συμβαίνει με τις επιχειρήσεις;I Προς το παρόν υποστηρίζουν τα Ανοικτά ΔεδομέναI Κυρίως για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων τουςστις μηχανές αναζήτησης (SEO)
I Αλλά επίσης για την καθιέρωση στον τομέα τους(brand name)
Εισαγωγή στα Σημασιολογικά Δεδομένα
Το βασικό μοντέλο οργάνωσης των ΣημασιολογικώνΔεδομένων
Από τον Σημασιολογικό Ιστό στα ΔιασυνδεδεμέναΔεδομένα
Χρησιμοποιώντας Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα
Ανοικτά Θέματα και Έρευνα
Κατανάλωση Διασυνδεδεμένων ΑνοικτώνΔεδομένων
I Πώς θα ενημερωθούμε για τα σετ δεδομένων πουυπάρχουν;
I Υπάρχουν ειδικά sites για τον σκοπό αυτόνI Όπως και πασίγνωστα σετ δεδομένων, όπως π.χ. ηDBpedia (το περιεχόμενο της Wikipediaεπεξεργασμένο σε μορφή RDF)
I Πώς θα εξάγουμε την επιθυμητή πληροφορία;I Διαδοχική Προσπέλαση URIrefs (crawling)I Ερωτήσεις σε SPARQL endpointsI Κατέβασμα και επεξεργασία data dumps (offlineεπεξεργασία μόνο!)
LOD cloudLinking Open Data cloud diagram, by Richard Cyganiak and Anja Jentzsch. http://lod-cloud.net/
As of September 2011
MusicBrainz
(zitgist)
P20
Turismo de
Zaragoza
yovisto
Yahoo! Geo
Planet
YAGO
World Fact-book
El ViajeroTourism
WordNet (W3C)
WordNet (VUA)
VIVO UF
VIVO Indiana
VIVO Cornell
VIAF
URIBurner
Sussex Reading
Lists
Plymouth Reading
Lists
UniRef
UniProt
UMBEL
UK Post-codes
legislationdata.gov.uk
Uberblic
UB Mann-heim
TWC LOGD
Twarql
transportdata.gov.
uk
Traffic Scotland
theses.fr
Thesau-rus W
totl.net
Tele-graphis
TCMGeneDIT
TaxonConcept
Open Library (Talis)
tags2con delicious
t4gminfo
Swedish Open
Cultural Heritage
Surge Radio
Sudoc
STW
RAMEAU SH
statisticsdata.gov.
uk
St. Andrews Resource
Lists
ECS South-ampton EPrints
SSW Thesaur
us
SmartLink
Slideshare2RDF
semanticweb.org
SemanticTweet
Semantic XBRL
SWDog Food
Source Code Ecosystem Linked Data
US SEC (rdfabout)
Sears
Scotland Geo-
graphy
ScotlandPupils &Exams
Scholaro-meter
WordNet (RKB
Explorer)
Wiki
UN/LOCODE
Ulm
ECS (RKB
Explorer)
Roma
RISKS
RESEX
RAE2001
Pisa
OS
OAI
NSF
New-castle
LAASKISTI
JISC
IRIT
IEEE
IBM
Eurécom
ERA
ePrints dotAC
DEPLOY
DBLP (RKB
Explorer)
Crime Reports
UK
Course-ware
CORDIS (RKB
Explorer)CiteSeer
Budapest
ACM
riese
Revyu
researchdata.gov.
ukRen. Energy Genera-
tors
referencedata.gov.
uk
Recht-spraak.
nl
RDFohloh
Last.FM (rdfize)
RDF Book
Mashup
Rådata nå!
PSH
Product Types
Ontology
ProductDB
PBAC
Poké-pédia
patentsdata.go
v.uk
OxPoints
Ord-nance Survey
Openly Local
Open Library
OpenCyc
Open Corpo-rates
OpenCalais
OpenEI
Open Election
Data Project
OpenData
Thesau-rus
Ontos News Portal
OGOLOD
JanusAMP
Ocean Drilling Codices
New York
Times
NVD
ntnusc
NTU Resource
Lists
Norwe-gian
MeSH
NDL subjects
ndlna
myExperi-ment
Italian Museums
medu-cator
MARC Codes List
Man-chester Reading
Lists
Lotico
Weather Stations
London Gazette
LOIUS
Linked Open Colors
lobidResources
lobidOrgani-sations
LEM
LinkedMDB
LinkedLCCN
LinkedGeoData
LinkedCT
LinkedUser
FeedbackLOV
Linked Open
Numbers
LODE
Eurostat (OntologyCentral)
Linked EDGAR
(OntologyCentral)
Linked Crunch-
base
lingvoj
Lichfield Spen-ding
LIBRIS
Lexvo
LCSH
DBLP (L3S)
Linked Sensor Data (Kno.e.sis)
Klapp-stuhl-club
Good-win
Family
National Radio-activity
JP
Jamendo (DBtune)
Italian public
schools
ISTAT Immi-gration
iServe
IdRef Sudoc
NSZL Catalog
Hellenic PD
Hellenic FBD
PiedmontAccomo-dations
GovTrack
GovWILD
GoogleArt
wrapper
gnoss
GESIS
GeoWordNet
GeoSpecies
GeoNames
GeoLinkedData
GEMET
GTAA
STITCH
SIDER
Project Guten-berg
MediCare
Euro-stat
(FUB)
EURES
DrugBank
Disea-some
DBLP (FU
Berlin)
DailyMed
CORDIS(FUB)
Freebase
flickr wrappr
Fishes of Texas
Finnish Munici-palities
ChEMBL
FanHubz
EventMedia
EUTC Produc-
tions
Eurostat
Europeana
EUNIS
EU Insti-
tutions
ESD stan-dards
EARTh
Enipedia
Popula-tion (En-AKTing)
NHS(En-
AKTing) Mortality(En-
AKTing)
Energy (En-
AKTing)
Crime(En-
AKTing)
CO2 Emission
(En-AKTing)
EEA
SISVU
education.data.g
ov.uk
ECS South-ampton
ECCO-TCP
GND
Didactalia
DDC Deutsche Bio-
graphie
datadcs
MusicBrainz
(DBTune)
Magna-tune
John Peel
(DBTune)
Classical (DB
Tune)
AudioScrobbler (DBTune)
Last.FM artists
(DBTune)
DBTropes
Portu-guese
DBpedia
dbpedia lite
Greek DBpedia
DBpedia
data-open-ac-uk
SMCJournals
Pokedex
Airports
NASA (Data Incu-bator)
MusicBrainz(Data
Incubator)
Moseley Folk
Metoffice Weather Forecasts
Discogs (Data
Incubator)
Climbing
data.gov.uk intervals
Data Gov.ie
databnf.fr
Cornetto
reegle
Chronic-ling
America
Chem2Bio2RDF
Calames
businessdata.gov.
uk
Bricklink
Brazilian Poli-
ticians
BNB
UniSTS
UniPathway
UniParc
Taxonomy
UniProt(Bio2RDF)
SGD
Reactome
PubMedPub
Chem
PRO-SITE
ProDom
Pfam
PDB
OMIMMGI
KEGG Reaction
KEGG Pathway
KEGG Glycan
KEGG Enzyme
KEGG Drug
KEGG Com-pound
InterPro
HomoloGene
HGNC
Gene Ontology
GeneID
Affy-metrix
bible ontology
BibBase
FTS
BBC Wildlife Finder
BBC Program
mes BBC Music
Alpine Ski
Austria
LOCAH
Amster-dam
Museum
AGROVOC
AEMET
US Census (rdfabout)
Media
Geographic
Publications
Government
Cross-domain
Life sciences
User-generated content
SPARQL
I Πρότυπη γλώσσα για ερωτήσεις σε σετ δεδομένωνσε μορφή RDF
I Οι ερωτήσεις έχουν τη μορφή τριάδων πουσυγκροτούν ένα βασικό σχέδιο γράφου
I Στις τριάδες αυτές κάποια μέρη (s,p ή o) έχουνσυγκεκριμένες τιμές
I Ενώ άλλα μέρη αποτελούνται από αδέσμευτεςμεταβλητές
I Ο γράφος της ερώτησης ταιριάζει πάνω στον RDFγράφο των δεδομένων
I Προκαλώντας την ανάθεση (πιθανώς πολλαπλών)τιμών στις μεταβλητές
I Οι τιμές αυτές επιστρέφονται ως απαντήσειςI Η SPARQL απαντάται στην έκδοση 1.0 και στηνεώτερη 1.1, με πολλά πρόσθετα χαρακτηριστικά
Παράδειγμα SPARQL (1)
http://dbtune.org/classical/snorql
I Ταυτόσημοι με τον συνθέτη Lodovico GiustiniSELECT ?o WHERE<http://dbtune.org/classical/resource/composer/giustini_lodovico>
owl:sameAs ?o .
(δες)I Πότε γεννήθηκε ο Lodovico Giustini;
SELECT ?x WHERE<http://dbtune.org/classical/resource/composer/giustini_lodovico>
<http://dbtune.org/classical/resource/vocab/birth> ?b .?b <http://purl.org/dc/elements/1.1/date> ?x .
(δες)
Παράδειγμα SPARQL (2)http://dbtune.org/classical/snorql
I Ποιοι γεννήθηκαν το 1685;SELECT ?x WHERE?x <http://dbtune.org/classical/resource/vocab/birth> ?b .?b <http://purl.org/dc/elements/1.1/date> "1685"^^xsd:gYear .
(δες)I Ποιος συνθέτης δεν επηρεάστηκε από άλλους;
SELECT ?o WHERE?o a classical:Composer.OPTIONAL
?s sim:method simmethods:cmn-influence ;sim:object ?o;sim:subject ?i .
FILTER (!bound(?i))LIMIT 10
(δες)
Παράδειγμα SPARQL 1.1http://publicspending.medialab.ntua.gr/endpoint
select ?name (?amount) as ?totalDebt(sum(xsd:decimal(?am)) as ?totalPayments)from <http://publicspending.medialab.ntua.gr/Decisions>
where?payment psgr:payee ?agent ; psgr:paymentAmount ?am .?agent psgr:publicDebt ?debt ; psgr:validName ?name .?debt psgr:debtAmount ?amount .ORDER BY DESC(?totalPayments)
..?payment. ?agent
.
.
?am
.
?debt.
.
?amount
.. ?name. psgr:payee.
psgr:paymentAmount
.
psgr:publicDebt
.
psgr:debtAmount
. psgr:validName
Εισαγωγή στα Σημασιολογικά Δεδομένα
Το βασικό μοντέλο οργάνωσης των ΣημασιολογικώνΔεδομένων
Από τον Σημασιολογικό Ιστό στα ΔιασυνδεδεμέναΔεδομένα
Χρησιμοποιώντας Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα
Ανοικτά Θέματα και Έρευνα
Δεδομένα από πολλαπλές πηγές
I Όταν συνδυάζονται Διασυνδεδεμένα ΑνοικτάΔεδομένα από πολλές πηγές
I Πόσο εμπιστευόμαστε την συνολική απάντηση;I Πώς εκφράζεται η αβεβαιότητα της απάντησης;I Πώς συνυπολογίζεται η ποιότητα των δεδομένων;I Τι πρέπει να γίνει σε περίπτωση αντικρουόμενωνδεδομένων;
I Τι αξία έχουν τα δεδομένα που παλαιώνουν;I Και ποιός θα τα κρίνει όλα αυτά; Ο τελικόςχρήστης;
I Απαιτούνται μηχανισμοί για τη μεταφορά τωνσυμφραζομένων των ερωτήσεων και τηβαθμονόμηση των διαφορετικών απαντήσεων πουπροκύπτουν!
Το χάσμα μεταξύ χρήστη και LOD
I Τα Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα είναι έναςσυνεκτικός χώρος
I Αρκεί να ξέρουμε τι να ρωτήσουμε, για να λάβουμετις σωστές απαντήσεις
I (κάτι που ονομάζεται και “crisp reasoning”)I Όμως...
I Πώς θα ανακαλύψουμε τα URIs (s,p ή o) για ταοποία ενδιαφερόμαστε;
I Ξεκινώντας από περιγραφές π.χ. σε φυσική γλώσσα;I Και πώς θα χειριστούμε το ranking πουαναπόφευκτα προκύπτει;
I Είναι πλέον επιτακτική η ανάγκη της εφαρμογήςμεθόδων μηχανικής μάθησης σε συνδυασμό με τιςυπάρχουσες τεχνικές των ΔιασυνδεδεμένωνΑνοικτών Δεδομένων!
Αύξηση του βαθμού διασύνδεσηςI Ο βαθμός διασύνδεσης προσδίδει πρόσθετη αξίαστα Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα
I Η διασύνδεση σήμερα είναι μονόδρομη: δεν υπάρχειτρόπος να μάθετε ότι κάποιος αναφέρεται σε έναURI σας!
I Η ειδοποίηση αναφοράς από τρίτους ισοδυναμεί μετην εγκαθίδρυση ανάστροφης διασύνδεσης(backlink)
I Η διασύνδεση γίνεται πλέον αμφίδρομη!I Για την ενημέρωση των backlinks απαιτείται έναπλαίσιο εφαρμογής που επιτρέπει τηναυτοματοποιημένη αποστολή και λήψηειδοποιήσεων κατά τη δημιουργία αναφορών σεξένα URIs
I μια λύση παρουσιάζεται στοhttp://swrg.ionio.gr
Νέες Εφαρμογές
I Τα Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα επιτρέπουντην ανάπτυξη έξυπνων εφαρμογών
I Δυναμικά προσαρμοζόμενες στα δεδομέναI Σε μορφή mashups, ιδίως σε σχέση με ταγεωγραφικά ανοικτά δεδομένα
I Με ενδιαφέρουσα οπτικοποίηση (visualization)I Όμως: το “killer LOD application” δεν έχει ακόμακατασκευαστεί...
I Τα Διασυνδεδεμένα Ανοικτά Δεδομένα είναιδιαθέσιμα
I Τα εργαλεία ανάπτυξης είναι διαθέσιμαI Μπορείτε να είστε εσείς οι κατασκευαστές!
I Το μόνο που χρειάζεται είναι φαντασία καιδημιουργικότητα
