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SWT 2010 – Lösung Übung 2

Mon, 21 Jun 2010 20:49:48 +0000

Hallo zusammen,

Markus Grandpré hat die Übung 2 sehr schön ausgearbeitet und den Lösungsweg dazu recht ausführlich beschrieben. Dabei werden einige Dinge, denke ich, wesentlich verständlicher und es treten Erkenntnisse ans Licht die man sonst so vielleicht nicht gesehen hätte.

In der Ausarbeitung auf Seite 6 werden die wichtigsten Schnittstellen von Jena beschrieben. Ich habe dies hier nochmal in einem Diagramm zusammengefasst:

Jena RDF(S) Interfaces

Man sieht hier sehr schön, das man in Jena mit RDFNode jedes RDF Element bezeichnen kann. RDFNodes teilen sich in Resource (Objektwerte/Ressourcen) und Literal(Datenwerte) auf. Auch Resource kann man noch weiter unterteilen.

Wenn wir uns die erlaubten Werte für die einzelnen Teile der Triple aus dem RDF-Kapitel noch mal in Erinnerung rufen so erhalten wir folgende Zuordnung

Stelle	Erlaubte Werte	Passendes Jena Interface
Subjekt	URI oder Blank Node	Resource
Prädikat	URI	Property (ist etwas spezieller als Resource)
Objekt	URI, Blank Node, Literal	RDFNode

Mit diesen Interfaces sind dann auch die jeweiligen Teile der Statement Objekte die z.B. ein StmtIterator zurückliefert getypt.

SWT 2010 – Übung 3 – SPARQL

Mon, 14 Jun 2010 07:32:56 +0000

: Image via Wikipedia

Nachdem wir uns jetzt in den letzten Vorlesungen mit SPARQL beschäftigt haben, ist es nun an der Zeit, dieses Wissen einmal selbst auszuprobieren. Dies soll nun in Übung 3 geschehen:

Uebung 3 – SPARQL (PDF)

Wir beschäftigen uns in dieser Übung mit der DBpedia (http://www.dbpedia.org) die ein wichtiger Bestandteil der Linked-Open-Data Initiative darstellt.

Das DBpedia Projekt extrahiert die strukturierten Daten die in der Wikipedia in den Informationskästen vorhanden sind und stellt sie für das Semantic Web im RDF-Format zur Verfügung. Desweiteren bietet die DBpedia diverse Schnittstellen über die man die in ihr enthaltenen Daten mit Hilfe von SPARQL abfragen kann. Genau dies wollen wir in dieser Übung nun tun.

Hilfreiche Links:

DBpedia
W3C
- SPARQL Query Language Recommendation
SPARQL Test Tool
- SPARQL Test Tool (Source)
- SPARQL Test Tool (Executable JAR File, including Jena)

SWT SS2010 – Übung 2 – FOAF und Jena

Mon, 10 May 2010 09:26:12 +0000

: Image via Wikipedia

In der heutigen Übung geht es vor allem darum, dass sie mit dem Jena Framework vertraut werden. Anhand von Friend-Of-A-Friend (FOAF) Profilen soll die Funktionsweise der Bibliothek gelernt werden. FOAF ist ein Internet-Standard, um Menschen und ihre Beziehungen untereinander in einer maschinen-verständlichen Form zu beschreiben.

Ziel der Übung soll es sein, einen Crawler zu schreiben, der sich von einem Startpunkt aus durchs Netz angelt und weitere Informationen findet.

Uebung 2 – FOAF (PDF)

Interessante Links:

Java Code um einen InputStream von einer Remote-URL zu bekommen:

URL location = new URL( "http://www.w3.org/People/Berners-Lee/card" );
 InputStream in = location.openStream();

SWT SS2010 – Übung 1

Mon, 19 Apr 2010 13:32:08 +0000

In der heutigen Übung werden wir uns mit den bisher kennengelernten Technologien XML,RDF und RDFS beschäftigen.

Download (PDF) – Übung 1 – XML bis RDFS

Links zur Übung

Lösungen:

Aufgabe 1

SWT SS2010 – RDF und RDFS

Sun, 18 Apr 2010 09:41:00 +0000

In den letzten beiden Einheiten haben wir uns mit den “Sprachen” RDF und RDF Schema beschäftigt.

Während uns RDF ein universales Datenmodell zur Beschreibung von Informationen zur Verfügung stellt, bietet uns RDFS ein Metavokabular zur Definition von Schemawissen an. Damit eröffnet uns RDFS die Möglichkeit zur Beschreibung eigener Vokabulare (terminologisches Wissen) und Beziehungen der Elemente des Vokabulars untereinander. Vokabulare bestehen aus Definitionen von Ressourcen-Typen (sogenannten Klassen) und Eigenschafts-Typen (Properties). Die von RDFS bereitgestellten Vokabeln ermöglichen uns etwa Hierarchien dieser Typen untereinander zu beschreiben. Die auf diese Weise erstellten Vokabulare ermöglichen uns erste Schlussfolgerungen. (Wie z.B. wenn ein Mann ein Untertyp von Mensch ist, und “Thomas” ein Mann, dann folgt das “Thomas” ein Mensch ist).

Download – RDF

Download – RDFS

[Semantic Web Technologies] Übung 3 – SPARQL und OWL

Sun, 17 Jan 2010 21:30:25 +0000

Mit dieser Übung werden Ihre Kenntnisse in SPARQL und OWL (Web Ontology Language) überprüft.

Der erste Teil des Übungsblattes behandelt in den Aufgaben 1, 2 und 3 die Definition von SPARQL SELECT Anfragen inklusive einiger Besonderheiten.

Der zweite Teil beschäftigt sich dann mit der Definition von OWL Ontologien sowie dem Folgern von Schlüssen aus vorhandenen Wissensbasen.

Uebung 3 – SPARQL und OWL (PDF)

[Semantic Web Technologies] Slides zu Vorlesung 9+10+11 : OWL

Sun, 17 Jan 2010 19:09:42 +0000

Während der letzten Vorlesungen, haben wir uns die Web Ontology Language OWL angesehen.

Dazu sind wir zunächst kurz auf den Begriff der Ontologie eingegangen und haben uns dann mit den Anforderungen an eine Ontologiesprache und warum RDF(S) nicht für alle Fälle ausreicht, beschäftigt.

Anschließend wurde die Version 1 der Sprache OWL vorgestellt. Dabei haben wir die drei Dialekte Light, DL und Full sowie ihre jeweiligen Einsatzgebiete behandelt und gesehen, dass diese in ansteigender Komplexität und Ausdrucksstärke aufeinander aufbauen.

Daraufhin haben wir uns die Details der Sprache näher angesehen. Es wurde besprochen aus welchen Bestandteilen OWL Ontologien bestehen, welche Konzepte (Klassen, Individuen sowie konkrete und abstrakte Rollen) , Sprachelemente (owl:Class, owl:Thing, …) und Kurzschreibweisen existieren sowie welche speziellen Beziehungen zwischen Klassen und Individuen bestehen bzw beschrieben werden können.
Im Anschluss daran wurde erklärt, wie wir durch Beschränkungen auf Rollen (z.B. alle “hatFreund” Beziehungen besitzen “Frau” als Klasse des Subjekts) komplexe Klassen erstellen können und wie sich diese sich durch Intersektion, Vereinigung oder Komplementbildung zu weiteren komplexen Klassen vereinen lassen.

Wir haben uns mit der Klassifizierung von Rollen anhand ihrer Eigenschaften (invers zueinander, transitiv, symmetrisch, (invers) funktional) sowie mit der Bedeutung der Festlegung und den Gefahren von domain und range für diese Rollen beschäftigt.

Nach einer erneuten näheren Betrachtung der Dialekte, und der OWL zur Grunde liegenden Open Word Assumption haben wir uns mit Inferenz, dem “automatischen Schließen aus implizitem Wissen” beschäftigt und dabei die Funktionsweise und Probleme des Tableauverfahrens betrachtet.

Der nächste Abschnitt hat sich mit der neuen Version 2 von OWL beschäftigt. Dabei haben wir gelernt, das OWL 2 auf einer SROIQ Beschreibungslogik fusst und damit der SHOIN Logik von OWL 1 überlegen ist.Mit qualifizierten Zahlenrestriktionen, dem Konzept SELF sowie der Rolleninklusion haben wir die wichtigsten Elemente der neuen Version behandelt. Abschließend wurden Themen wie punning und die Aufgliederung des Light Dialekts in die Profile EL, QL und RL besprochen.

[]Während der letzten Vorlesungen, haben wir uns die Web Ontology Language OWL angesehen.
Dazu sind wir zunächst kurz auf den Begriff der Ontologie eingegangen und haben uns dann mit den Anforderungen an eine Ontologiesprache und warum RDF(S) nicht für alle Fälle ausreicht, beschäftigt.

Daraufhin haben wir uns die Details der Sprache näher angesehen. Es wurde besprochen aus welchen Bestandteilen OWL Ontologien bestehen, welche Konzepte (Klassen, Individuen sowie konkrete und abstrakte Rollen) , Sprachelemente (owl:Class, owl:Thing, …) und Kurzschreibweisen existieren sowie welche speziellen Beziehungen zwischen Klassen und Individuen bestehen bzw beschrieben werden können.
Im Anschluss daran wurde erklärt, wie wir durch Beschränkungen auf Rollen (z.B. alle “hatFreund” Beziehungen besitzen “Frau” als Klasse des Subjekts) als komplexe Klassen erstellen können und wie sich diese sich durch Intersektion, Vereinigung oder Komplementbildung zu weiteren komplexen Klassen vereinen lassen.

Der nächste Abschnitt hat sich mit der neuen Version 2 von OWL beschäftigt. Dabei haben wir betrachtet, das OWL 2 auf einer SROIQ Beschreibungslogik fusst und damit der SHOIN Logik von OWL 1 überlegen ist.Mit qualifizierten Zahlenrestriktionen, dem Konzept SELF sowie der Rolleninklusion haben wir die wichtigsten Elemente der neuen Version behandelt. Abschließend wurden Themen wie punning und die Aufgliederung des Light Dialekts in die Profile EL, QL und RL besprochen.

8 – Sprachen des Semantic Web – OWL (PDF)

Literatur:

Buch “Semantic Web Grundlagen”, Springer Verlag 2008
Pascal Hitzler, Markus Krötzsch, Sebastian Rudolph, York Sure
ISBN: 978-3-540-33993-9
W3C: Web Ontology Language Overview
W3C: Web Ontology Language Reference
W3C: Web Ontology Language Guide
W3C: Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax
W3C: OWL 2 Web Ontology Language Document Overview
Deutsche Übersetzungen von W3C Dokumenten

[Semantic Web Technologies] Slides zu Vorlesung 7+8 : SPARQL

Thu, 10 Dec 2009 22:37:49 +0000

Im Anschluss an die RDF(S)-Frameworks und einer Übungseinheit, haben wir uns in den letzten beiden Vorlesungen mit dem Thema SPARQL, der SPARQL Protocol And RDF Query Language, befasst.

Dabei wurden folgende Themen behandelt:

SPARQL Query Language – Anfragesprache
- Erstellen einfacher Anfragen – Wie funktionieren Anfragemuster
- Behandlung von Literalen und Blank Nodes
- Gruppierung von Mustern, optionale Muster, alternative Muster, Kombination
- Filter, Vergleichsoperatore, Funktionen
- Modifikatoren zur Sortierung, Entfernung doppelter Lösungen und zur Aufteilung von Ergebnismengen
- Anfragetypen in SPARQL – SELECT, CONSTRUCT, ASK und DESCRIBE
- RDF Dataset – Default und Named Graphen
SPARQL Query Result XML Format für SELECT und ASK Anfragen
SPARQL Protokoll
Zukünftige Features von SPARQL
- Aggregatfunktionen – COUNT, SUM, AVG etc.
- Subqueries
- Negation
- Project Expressions
- SPARQL Update – RDF Graphen verändern per Query Language
- Dienstbeschreibung
- Übersicht über eventuelle weitere Features

PDF Download

Wer SPARQL selbst ausprobieren möchte, ohne selbst einen SPARQL Endpoint zu installiere, kann dies etwa auf einem der Webservices der DBpedia tun:

SPARQL Endpunkt der DBpedia
SPARQL Explorer der DBpedia (gibt diverse Prefixe bereits vor)

Literatur:

[Semantic Web Technologies] Übung 2 – RDF-Contacts

Mon, 23 Nov 2009 14:53:21 +0000

In der heutigen Übung soll einen kleine Applikation zur Kontaktverwaltung in Java mit Hilfe des Jena Frameworks, welches in der letzten Vorlesung vorgestellt wurde, erstellt werden.

Ich habe hierfür ein kleines Rahmenprogramm erstellt, dass uns als Ausgangspunkt dienen soll und bereits die Oberfläche implementiert. Sie müssen also nur noch die für den Datenzugriff wichtigen Codestellen ausfüllen. Entsprechende Stellen sind im Co

de mit TODO markiert.

Inhalte der Übung sind:

Erstellen einer Konstantenklasse mit dem Jena schemagen Werkzeug
Laden des Modells von einer Datei
Speichern der Triple in einer Datei
Erstellen von Triplen
Finden und Lesen von Triplen
Löschen von Triplen

Als Vokabular für die Übungsapplikation verwenden wir einen Teil des FOAF-Vokabulars, den wir mit eigenen Properties für die foaf:Person angereichert haben (siehe Grafik auf der rechten Seite).

Wenn Sie möchten, können Sie das mitgelieferte Vokabular oder die Benutzerschnittstelle gerne um eigene Elemente erweitern. Focus der Übung liegt aber ganz klar darauf, das Jena-Framework und seine grundlegende Funktionalität kennen zu lernen.

Uebungsblatt: Uebung 2 – RDF Contacts

Material:

Links:

JavaDoc zu Jena
HOWTO zu schemagen
Jena RDF Tutorial
Für Fortgeschrittene: Representing vCard Objects in RDF/XML

[Semantic Web Technologies] Slides zu Vorlesung 6: RDF(S) Frameworks

Mon, 16 Nov 2009 16:39:07 +0000

Nach den theoretischen Grundlagen vom letzten Mal, wenden wir uns nun wieder den eher praktischen Gefielden zu. In der aktuellen Vorlesung beschäftigen wir uns mit RDF(S)-Frameworks aus der Java Welt.

Zunächst wird mit Sesame eines der bekanntesten Frameworks vorgestellt. Durch sein Storage and Inference Layer (SAIL) kann es semantische Daten mit praktisch beliebigen Mechanismen persistieren.

Der Mulgara Semantic Store ist ein Triple Store, der nativ in Java als Triple Store implementiert ist und nicht auf relationale Datenbanken angewiesen ist. Als wichtigstes Feature gibt es bei Mulgara das Resolver-SPI, mit dem es möglich ist, entfernten Content zu integrieren.
Mit dem Topaz Projekt existiert eine Erweiterung zu Mulgara, die die Idee eines Objekt Relational Mappers ala Hibernate in die Semantic Web Welt transferiert.

Abschließend beschäftigen wir uns mit Jena, dem marktführenden Semantic Web Framework, dass ursprünglich von Hewlett Packard als Open Source entwickelt wurde und seit kurzem als OpenJena verfügbar ist. Viele Beispiele demonstrieren, wie man mit dem Jena API die wichtigsten Aufgaben erledigt.

PDF Download

Literatur: