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WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Klausur Wann: Freitag 16. Februar 2007 Start: 10:00 Uhr Dauer:

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1 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Klausur Wann: Freitag 16. Februar 2007 Start: 10:00 Uhr Dauer: 120 Minuten Ort: Magnushörsaal Ihr braucht: Stift(e), Lichtbildausweis, Studentenausweis! Keine Anmeldung einfach kommen!

2 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Ontologie Unter einer Ontologie versteht man ein formal definiertes System von Begriffen und Relationen. Zusätzlich enthalten Ontologien Inferenz- und Integritätsregeln, das heißt, Regeln der Schlussfolgerung und zur Gewährleistung ihrer Gültigkeit. Formalisiertes Modell der (Sub-)Welt! Informatik, insb. Wissensmanagement

3 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Begriffe und Relationen teilw. Inferenzregeln Inferenz- und Integritätsregeln

4 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Semantic Web Scenarios looking for a free space in a doctors time table and fix an appointment providing further search or filtering opportunities, i.e. find a specific business near your home comparing prices of products with specific criteria like duration of warranty

5 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Anwendungsarten Datenintegration – Ontologie Middleware Wissensmanagement – Automatisches Finden und Lösen von Problemstellungen Wissensgenerierung – Ableiten neuen Wissens aus den vorhandenen Daten

6 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Anwendungsarten Semanische Portale – bieten neue Suchmöglichkeiten Annotationen – RDF in Kombination mit HTML (vergl. Eingangssuchbeispiel) Autonome Datenabhängige Agenten …

7 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Problem of understanding Semantic!? Yesterday our team won!-) ?????? Context?!?!

8 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Kontext Als Kontext wird ein Zusammenhang oder Umfeld beispielsweise eines Wortes oder einer Handlung bezeichnet. Im Falle eines Wortes bezieht sich der Kontext auf das sprachliche Umfeld wie den Text. Bertrand Russel bezeichnet Kontext als „endloses ungebundenes Ding“ Kontext für Wissensbasen... ???

9 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle … und ohne Kontext? Daten := Fakten, Bilder, Nummern, die ohne Kontext präsentiert werden. Informationen := organisierte Daten, die in ihrem Kontext repräsentiert werden. Wissen := Informationen zusammen mit dem Verständnis, wie diese zu nutzen sind. Frei übersetzt aus: Annie Brooking: Corporate Memory. Thomson Business Press, ISBN , 1999

10 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Resource Description Framework (RDF) subject predicate object

11 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Context and RDF external context –provenance / source information –circumstances during storing the data internal context –surrounding RDF Graph additional context –triple identification –privileges for insertion and access –...

12 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Source Information in RDF The storage of source information for triples is not part of the RDF Model. Source information is important for: –check the data (up-to-date?) –getting further information (HTML) –trust / confidence Everybody can say anything about everything.

13 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle at Trust / Confidence Are the data correct? at ????

14 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Darstellungsarten für Kontext in RDF Reified Statements & Container Quadruples (Quads) –Named Graphs als Abwandlung Triples With Context Node

15 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Umwandlung in reified Statements

16 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Frage: Wie speichert man RDF (SW Data)? –Wie speichert man Kontext? Wie stellt man Anfragen an RDF (SW Data)? –Wie bezieht man den Kontext ein?

17 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Wie speichert man RDF? Triepelorientiert – S,P,O,[C] –Generische Repräsentation (Monolitischer Ansatz) Grundidee alle Statements in einer Tabelle Verbesserung von Speicherplatz und Zugriffszeit durch Nutzung von ID-Verweisen und Namensraum Verweisen anstelle von vollen URIs. Pablo paints Guernica subjpredobj PablopaintsGuernica triple

18 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Eigenschaftsorientiert – P(S,O,[C]) –Für jede Eigenschaft eine eigene Tabelle –Kontextspeicherung möglich subjobj PabloGuernica paints Wie speichert man RDF?

19 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Schemaspezifische Repräsentation –Wir auch graphbasierte Repräsentation genannt. –Eigene Tabellen für: Eigenschaften, Klassen und weitere RDF Konstrukte –Kontextspeicherung schwierig Wie speichert man RDF?

20 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Kombinierte Repräsentation –Redundante Speicherung: in generisch und schemaorientiert! –Kontextspeicherung schwierig (in RDF-S3 realisiert), jedoch begrenzt auf “Quellinformation”  siehe nächste Folie … Wie speichert man RDF?

21 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle

22 Was ist zu beachten? Was wird angefragt? Wie sind die Daten gespeichert? Was für Daten liegen vor? Ändern sich die Daten? Wie verändert sich die Datenmenge? …

23 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Übersicht Modellierungstools ProduktQuellcod e BemerkungLizenz / KostenBetriebs­system ProtégéJavagut für große Ontologien Open Source / freeunabhängig IsaVizJavaFokus liegt auf der Visualisierung GPL kompatibelunabhängig SemanticWorks–von Altova (XMLSpy) 30 Tage TestversionWindows NT, XP, 2000, 03 InferEd–bietet die Herleitung abgeleiteter Aussagen zurzeit Beta-Phase (kostenlos) Windows 2000 / XP / NT SMOREJavafür Einsteiger, jedoch mit begrenzter Funktionalität GPLunabhängig OntoStudio–sehr gute Visualisierung als Hauptspeicherver sion kostenlos erhältlich unabhängig

24 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Übersicht Speichertools ProduktQuellcodeDatenbankenAnfragesprach en Betriebssystem JenaJavaMySQL, Oracle, PostgreSQL SPARQL, RDQL unabhängig RDFSuiteJava / CPostgreSQL – obj.- relational RQLSolaris / Linux RDF-S3JavaDB2, MySQLeRQLunabhängig SesameJavaPostgreSQLRDQL, RQLunabhängig RDF Gateway–enthalten – deduktiv RDFQLWindows 2000 / XP / NT RedlandCBerkeley DB, SQLLite, AKT Triplestore, MySQL SPARQL, RDQL Linux, Solaris, OSF/1, FreeBSD, MacOS X KowariJavaenthalten (Eigenentwicklung) iTQL, (RDQL, SPARQL) unabhängig

25 WS2006/2007 Vorlesung: Datenbanken und Internet Copyright 2006 – DBIS/Dr. Karsten Tolle Übersicht Anfragesprachen AnfragespracheBemerkung / Besonderheit RDQLsehr hohen Verbreitungsgrad SPARQLNachfolger von RDQL mit Erweiterungen zur Unterstützung von Quadrupel, eventuell zukünftiger W3C Standard RQLmächtiger als RDQL mit Fokus auf Schemaabfragen eRQLsehr einfach zu lernen, basiert nicht auf SQL, jedoch noch nicht marktreif RDFQLScript-Sprache mit der Möglichkeit Regeln zum Ableiten neuer Aussagen zu integrieren iTQLbietet zusätzliche Funktionen wie Daten Manipulation und Data Mining Operationen


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