Knowledge Management - Übung -

Präsentation zum Thema: "Knowledge Management - Übung -"—  Präsentation transkript:

1 Knowledge Management - Übung -
Vergleich RDF/RDFS und OWL Referent: Marcel Rasinger

2 Inhalt Einleitung RDF/RDF Schema OWL
Unterschied zwischen RDF/RDF Schema und OWL Ausblick Ich werde versuchen, eine grobe Übersicht über RDF Schema und OWL zu geben.

3 „specification of an conceptualization“
Einleitung W3C: bildet Standard dezentral Philosophie Semantik für Maschinen verarbeitbar machen Ontologie: „specification of an conceptualization“ [R. Studer] W3C gibt als die richtungsweisende Institution des WWW Empfehlungen ab. Ihre Philosophie dabei ist ein, eine möglichst leichte, flexible Ontologiesprache zu entwickeln. Zitat: Dei Spezialisierung einer Konzeptualisierung

4 Semantic Web Layer Roadmap, upward/downward compatibility Quelle:

5 RDF/RDF Schema Ressource Description Framework „Prädikat“ Subjekt
Datenmodel: „Prädikat“ Subjekt Objekt Graphische Darstellung nicht verarbeitbar für Maschinen

6 RDF/RDF Schema Objekt-Attribut-Wert Tripel: „besucht“ StudentIn
Lehrveranstaltung Das Prädikat „besucht“ verknüpft Ressource A (StudentIn) mit Ressource B (Lehrveranstaltung) Resource-Property-Value Tripel: wird in RDF als Statement bezeichnet und als binäres Prädikat der Form x(A,B) ausgedrückt

7 RDF/RDF Schema Ressource: alle „Dinge“, die wir im Internet referenzieren können, werden anhand eines Uniform Resource Identifier (URI) angeschrieben Property (ist zugleich Ressource): setzt 2 Ressourcen in eine Relation Statement: das Ergebnis aus Ressource und Property, die in RDF verwendet werden zB: Lehrveranstaltung (Ressource B) „wirdBesuchtVon“ StudentIn (Ressurce A) Bekannteste URI = URL Weitere sind Telefonnummern, ISBN-Nummer, usw.

8 RDF/RDF Schema <rdf:Description rdf:about=“a9801623“>
<uni:StudentName>Marcel Rasinger</uni:StudentName> </rdf:Description> <rdf:Description rdf:about=“401695/2“> <uni:KursName>Wissensmanagement Übung </uni:KursName> <uni:wirdBesuchtVon rdf:resource=“a “/>

9 RDF/RDF Schema Header <rdf:RDF> Resource:
<rdf:Description rdf:ID/about/ressource=„...“> <uni:KursName=„...“/> Property: <uni:wirdBesuchtVon rdf:about/ressource=„...“/> </rdf:Description>

10 RDF/RDF Schema RDF Schema: erste einfache Ontologiesprache
Ausdrücke von RDF werden ausgebaut Klassen können definiert werden Unter/Oberklassen können gebildet werden (Klassenhierarchie) Dasselbe gilt für Properties (Unter/Oberproperties) Weitere Kiterien für Property: Type Domain Range

11 OWL Ist die Summe aus den Ontologiesprachen DAML-ONT(Amerika) und OIL(Europa) ausdruckstarke Ontologiesprache Baut auf RDF/RDF Schema auf Maschinen-verarbeitbare Semantik Unterstützt Inferenzmechanismus Mit OWL können Klassen und Eigenschaften noch detailierter beschrieben werden. Ich habe hier nur die wesentlichen Erweiterungen zu RDF Schema herausgenommen; es ist weitaus mehr möglich.

12 OWL Um die Ausdruckskraft dem Bedarf anzupassen, wurden von der W3C drei Versionen definiert: OWL Lite OWL DL OWL Full Trade-Off

13 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Hat mehr Möglichkeiten, um Properties genauer zu definieren. Dadurch wird eine komplexere Inferenz möglich. OWL kann folgende Charakteristika wiedergeben: Symmetrie Transitivität Funktionalität Inverse

14 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Symmetrie: wird im OWL-Dokument ein Property als symmetrisch definiert, wird es wie folgt von OWL verstanden: Donau March „istVerbundenMit“ „Die Donau ist verbunden mit der March und die March ist mit der Donau verbunden.“

15 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Transitivität: wird im OWL-Dokument Properties als transitiv definiert, wird es von OWL wie folgt verstanden: Pazifischer Ozean Ostchinesisches Meer Chinesisches Meer Ostchinesisches Meer Pazifischer Ozean „Das Ostchinesische Meer ist im Pazifischen Ozean enthalten“.

16 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Funktionalität: wird im OWL-Dokument ein Property als funktional definiert, wird es von OWL wie folgt verstanden: Rhein „mündetIn“ Nordsee „mündetIn“ „x “ Rhein „Nordsee und x muss dasellbe sein, es ist nur mit 2 verschiedenen Werten belegt“.

17 Unterschied RDF/RDFS und OWL
OWL erkennt eine Ressource als ein und die selbe, auch wenn sie in 2 verschiedenen Statements unter unterschiedlichen Namen angegeben werden Bei RDF Schema muss Namensgleichheit bestehen, damit es als ident erkannt wird. Dafür muss die Instanz mit dem Ausdruck sameIndividualAs versehen werden

18 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Inverse: wird in einem OWL Dokument ein Property als invers definiert, wird es von OWL wie folgt verstanden: „unterrichtet“ LehrveranstalterIn Lehrveranstaltung „wirdUnterrichtetVon“

19 Unterschied RDF/RDFS und OWL
OWL kann eine Instanz mit Hilfe von bestehenden Statements durch Inferenz erkennen zB: Suchanfrage von „GCE-8400B“ LG Electronics DVD-Brenner GCE-8400B „GCE-8400B“ ist ein DVD-Brenner von LG Electronics

20 Unterschied RDF/RDFS und OWL
In OWL können für eine bestimmte Klasse eine spezifische Eigenschaft hinzugefügt werden, ohne das es alle Unterklassen erben Folgendes kann in OWL beschränkt werden: Kardinalität

21 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Durch die Festlegung von der Kardinalität kann OWL schliessen, dass eine Ressource mehrere Werte hat. Beispiel: „Geburtsort“ Person Ort 1 Die Kardinalität für Geburtsort besagt, das eine Person nur an einem Ort geboren werden kann.

22 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Im Web werden aus 3 verschiedenen RDF-Dokumenten zur Person „Marcel Rasinger“ und dessen Geburtsort Daten gefunden: Marcel Rasinger, Geburtsort=„Lainzer Krankenhaus“ Marcel Rasinger, Geburtsort=„Wien“ Marcel Rasinger, Geburtsort=„Österreich“ OWL durch Inferenz erkennen, dass „Lainzer Krankenhaus“, „Wien“ und „Österreich“ der selbe Ort sein muss.

23 Unterschied RDF/RDFS und OWL
In OWL kann man Mengenoperatoren verwenden: unionOf (Gesamtmenge) interesectionOf (Schnittmenge) complementOf (Ergänzungsmenge)

24 Unterschied RDF/RDFS und OWL
Aufzählung: OWL kann durch Aufzählung eine Klasse bilden Equivalenz: OWL kann bestimmen, dass 2 Klassen gleich sind Disjunktion: OWL kann beschreiben, dass eine Menge A disjunkt mit der Menge B ist.

25 Ausblick Durch die Integration von Semantik kann man Datenbestände nach folgenden Kriterien überprüfen: Klassenzugehörigkeit Equivalenz von Klassen Konsistenz innerhalb einer Klasse Klassifikation von Instanzen Als nächstens können Regeln bestimmt werden, die dann zu Beweisen werden.

26 Danke für die Aufmerksamkeit!
Schluss Danke für die Aufmerksamkeit!