Dietze linked data-vr-es

729 Aufrufe

Veröffentlicht am

Presentation (German) at Herder Institute on use of Linked Data in Virtual Research Environments, specicially in architecture and cultural heritage

Veröffentlicht in: Technologie
0 Kommentare
0 Gefällt mir
Statistik
Notizen
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Keine Downloads
Aufrufe
Aufrufe insgesamt
729
Auf SlideShare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl an Einbettungen
5
Aktionen
Geteilt
0
Downloads
3
Kommentare
0
Gefällt mir
0
Einbettungen 0
Keine Einbettungen

Keine Notizen für die Folie

Dietze linked data-vr-es

  1. 1. Linked Data für die semantische Integration von VRE Daten Stefan Dietze L3S Research Center - Herder Institut, 18.3.2015 - 18/03/15 1Stefan Dietze
  2. 2. Aktuelle Anwendungsschwerpunkte  Anwendungs- & Forschungsdaten Architektur/Cultural Heritage  DURAARK und verwandte Initiativen  Daten für Bildung und Bildungsforschung:  W3C Community Group on Linked Open Education  LinkedUp / Data Catalog Research areas  Web science, Information Retrieval, Semantic Web & Linked Data, data & knowledge integration  Anwendungsdomänen: TEL/Education, Web archiving, scientific data management Einige Projekte Introduction http://www.l3s.de/ 18/03/15 2  See also: http://purl.org/dietze Stefan Dietze
  3. 3. Semantic Web/Linked Data: Beispiel “Google Knowledge Graph” 18/03/15 3Stefan Dietze
  4. 4. Google Knowledge Graph  Strukturiertes Faktenwissen aus z.B. DBpedia, Freebase etc.  Repräsentiert im standardisierten, maschinen- lesbaren Format „RDF“ (Resource Description Framework) dbp:United_States http://dbpedia.org/resource/Cambridge_MA dbp:W3C country cityOf dbp:MIT ru.dbp:Кембридж_(Массачусетс) sameAs headquarterOf Semantic Web/Linked Data: Beispiel “Google Knowledge Graph” 18/03/15 4Stefan Dietze
  5. 5. Semantic Web/Linked Data  Gesamtheit “aller” RDF Datasets  Linked Data Prinzipien: RDF, SPARQL und URIs  Linked Data Cloud: vernetzter Graph aus offenen Web Daten (500+ Datasets and 100 Mrd RDF Statements) dbp:United_States http://dbpedia.org/resource/Cambridge_MA dbp:W3C country cityOf schema:City typeOf dbp:MIT ru.dbp:Кембридж_(Массачусетс) sameAs headquarterOf Semantic Web/Linked Data: Beispiel “Google Knowledge Graph” 18/03/15 5Stefan Dietze geonames:4931972 sameAs
  6. 6. Linked Data für Architektur/Cultural Heritage? 18/03/15Stefan Dietze 6  RDF Vokabulare  Kontext/Hintergrundwissen:  Geodaten und Geokontext  Historie  Statistische Daten etc Gadiraju, U., Kawase, R., Dietze, S., Extracting Architectural Patterns from Web data, in Proceedings of 13th International Semantic Web Conference (ISWC2014), Riva Del Garda, Italy, October 2014 [ Best ISWC2014 Poster Award ]
  7. 7. DURAARK Consortium 18/03/15Stefan Dietze 7 http://www.duraark.eu Goals  Semantische Anreicherung und Archivierung von Architekturdaten (3D Models, Metadata, relevante Web Daten/Linked Data) “DURAARK: Durable Architectural Knowledge”in a
  8. 8. Herausforderungen  Diverse Stakeholder: Architekten, Cultural Heritage Experten/Forscher, Urban Planner  Diverse und “evolving” Daten: low-level Point Clouds & Legacy 3D Modelle, Building Information Models (BIM), abstraktere semantische Informationen & Vokabulare  Komplexe Kontextinformation zu: Infrastruktur, Historie, gesetzlichen Rahmenbedingungen, Umwelt, etc  Automatisierte “Semantische Anreicherung” von Architekturwissen: (Linked) Web Data zur Anreicherung, Verlinkung, Disambiguierung  Archivierung und temporale Analyse Building Data Web Data and Vocabularies “DURAARK: Durable Architectural Knowledge”in a 18/03/15Stefan Dietze 8
  9. 9. DURAARK Ergebnisse: Daten & Interface  “DURAARK Workbench” 18/03/15Stefan Dietze 9  “Semantic Digital Archive” (analog zu WissKI/Graph Database)  RDF Vokabulare (BuildM, IFCM etc)  “BuildM Schema”: RDF Vokabular (ähnlich CHML), aligned mit schema.org, FOAF, DBpedia ontology, Geonames http://data.duraark.eu/sparql http://data.duraark.eu/vocab/buildm http://workbench.duraark.eu
  10. 10. DURAARK Ergebnisse: Methoden, Tools, Komponentenutshell 18/03/15Stefan Dietze 10  Geometric Enrichment: Detection von Shapes und Structures  Point Clouds/CAD => IFC  Semantic Enrichment Methoden  Focused Crawling von Linked Data  Langzeitarchivierung
  11. 11. LinkedUp-Herausforderung: Suche nach Daten Stefan Dietze 18/03/15 ? ? ?  Domäne/Disziplin: Welche Datasets/Ressourcen nützlich für Thema XY (z.B. „Astronomy“) ?  Ressourcen Typen: Welche Datasets beinhalten statistische Daten, bibliogr. Ressourcen, AV Material, Publikationen?  Links: Welche Datasets/Ressourcen sind ähnlich?  Qualität: Aktualität, Dynamik, Erreichbarkeit, Korrektheit 11 http://www.linkedup-project.eu/
  12. 12. “LinkedUp Catalog”: Daten für Bildung & Bildungsforschung Automatische Extraktion von Dataset Metadata [WebSci2013, ESWC2013, ESWC2014] Stefan Dietze 18/03/15 12 Dataset Catalog/Registry  Kuratierung existierender Datasets (z.B. OER, bibliographische Daten, University Data)  Veröffentlichung neuer Linked Datasets mit Content Anbietern (z.B. Elsevier, ACM, SoLAR) http://data.linkededucation.org/linkedup/catalog/  LinkedUp Catalog: umfangreichste Zusammenstellung von LD/Open Data für Bildung und Bildungsforschung (ca. 50 Datasets)  Automatisierte Anreicherung mit Hintergrundwissen & Links The LinkedUp Data Catalogue: A Meta-Dataset of Linked Datasets in the Education Domain, d'Aquin, M., Adamou, A., Dietze, S., Fetahu, B., Semantic Web Journal, under review. .
  13. 13. LinkedUp Catalog: Federated Search, Automatische Annotationen in a nutshell  “Federated Queries” durch Schema Mappings  Automatisierte Kategorisierung & Metadaten („Topics“) Stefan Dietze 18/03/15 13 http://data.linkededucation.org/linkedup/catalog/ Topics: DBpedia Kategorien
  14. 14. Beispiel “LAK Dataset”  Forschungsressourcen in Kooperation mit  Linked Data Corpus aller relevanten „Learning Analytics“ und „Educational Data Mining“ Publikationen (5 Jahre, relevante Journals & Konferenzen, ca. 800 Publikationen)  Metadaten und Voll-Text als Linked Data (direkte Verlinkung mit Forschungsdaten in Arbeit)  Genutzt in Vielzahl von Anwendungen; LAK Data Challenge: http://lak.linkededucation.org Facilitating Scientometrics in Learning Analytics and Educational Data Mining - the LAK Dataset, Taibi, D., Dietze, S., D’Aquin, Semantic Web Journal (accepted with minor revisions), 2014. Proceedings of the LAK Data Challenge 2014, held at the 4th Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK2014), Eds.: Drachsler, H., Dietze, S., d’Aquin, M., Herder, E., Taibi, D.,, CEUR Workshop Proceedings, Vol. 1137, 2014. 18/03/15Stefan Dietze Journals & conference proceedings RDF „5-Star“ Linked Data 14
  15. 15. Zusammenfassung: Linked Data & VRE’s in a nutshell Zusammenfassung  Linked Data/Semantic Web für Datenrepräsentation und Nutzung in VREs  Zahlreiche verwandte Tools (Text Mining, NER etc),  (Verlinkte) Vokabulare und Datasets, speziell für Forschungsinformationen und Domänenwissen  Beispiele: DURAARK Semantic Digital Archive (SDA), LAK Dataset, LinkedUp Data Catalog Relevante Links – Linked Data in Architecture  DURAARK => http://duraark.eu  W3C Community Group on Linked Building Data => https://www.w3.org/community/lbd/  DURAARK „SDA“ => http://data.duraark.eu/sparql Relevante Links – Linked Data (allgemein, Forschungsdaten/Bildung)  LinkedUp Data Catalog => http://data.linkededucation.org/linkedup/catalog/  W3C Community Group on Linked Data in Eductaion => https://www.w3.org/community/opened/ 18/03/15Stefan Dietze 15
  16. 16. 16Stefan Dietze 18/03/15 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit! Weitere Links  http://purl.org/dietze  http://www.l3s.de  http://data.l3s.de

×