SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
Semantic Technologies
   Übung, Wintersemester 2011/12
    14. Dezember 2011 - SPARQL
Aufgabe 1
•   Erstellen Sie mit Protégé eine möglichst
    reichhaltige OWL-Ontologie für
    Familienbeziehungen. Folgende Klassen
    und Eigenschaften sollen enthalten sein:
    •   Person, MalePerson, FemalePerson, hasSibling, hasBrother,
        hasSister, hasChild, hasSon, hasDaughter, hasParent,
        hasFather, hasMother

•   Nutzen Sie den Reasoner für Konsistenzchecks.
Aufgabe 2

• Legen sie mehrere Individuals als
  Instanzen von Thing und Beziehungen
  zwischen diesen Instanzen an.
• Nutzen Sie den Reasoner um automatisch
  auf die Klassen dieser Individuals zu
  schließen.
Aufgabe 3


• Löschen Sie alle Domains und Ranges der
  Ontologie und formulieren Sie stattdessen
  Regeln, die den gleichen Effekt haben.
Aufgabe 4

• Geben Sie Regeln in SWRL an, die die
  Ableitung spezifischerer Properties
  möglich machen.
• Bsp.:
 •   MalePerson(?y), Person(?p), hasSibling(?p, ?y)
     ! -> hasBrother(?p, ?y)
Architektur
von Semantic Web Anwendungen
Klassische Webanwendungen

                        User Interface
          Application
                        Analytics
                        ...




         Query Engine

           Database
Sitzung 10
Semantic Web Anwendungen
                                                    User Interface
                               Application
                                                    Analytics
                                                    ...




                              Query Engine

                               RDF Store
                Converters                   Parsers and
               and Scrapers                   Serializers




                                                              RDF Files
                                                            (Data & Models)
Web pages, Spreadsheets,
 Tables, Databases etc.
Triple Stores

• „Datenbanken für RDF Daten“
• Optimiert für die Speicherung und
  Abfrage von Tripeln.
• Beispiele: Jena, Sesame, Mulgara,Virtuoso, ...
Abfragesprachen
• Relationale Datenbanken: SQL
• Beispiel:
    •      SELECT vorname, matrikelNr
           FROM student
           WHERE name LIKE 'Fischer'


matrikelNr vorname     name             eMail
 2485239     Markus    Meyer     markus.meyer@web.de     matrikelNr   vorname
 3417012      Egon     Fischer    egonfischer@gmx.de
                                                          3417012      Egon
 4123520      Erwin    Fischer    efisch@uni-koeln.de
                                                          4123520      Erwin
 5867814      Hugo    Schneider schneidi93@hotmail.com
Abfragesprachen
• RDF Stores: SPARQL
SPARQL

• Beispiel:
  •   PREFIX uni: <http://example.org/uni-vokabular/>
      SELECT ?vorname, ?matrikelNr
      FROM <http://example.org/students.rdf>
      WHERE {
      ! ?student a uni:Student.
      ! ?student uni:vorname ?vorname.
      ! ?student uni:matrikelNr ?matrikelNr.
      ! ?student uni:name "Fischer".
      }
matrikelNr   vorname

 3417012      Egon

 4123520      Erwin
Beispiele
Aufgaben
Aufgabe 1

• Bearbeiten Sie das Tutorial unter:
    •   http://www.xml.com/pub/a/2005/11/16/introducing-sparql-querying-
        semantic-web-tutorial.html


•   Nutzen Sie dafür den SPARQL-Prozessor unter:
    •   http://www.sparql.org/sparql.html
Aufgabe 2
• Schreiben Sie SPARQL-Queries für die
  folgenden Abfragen und führen Sie diese
  aus:
 •   Welchen Namen hat das Element mit der Ordnungszahl 110?

 •   Zeige die Symbole aller Elemente, die als Metallisch
     klassifiziert sind.

 •   Welche Gewichte haben die Elemente aus Periode 1 und
     Periode 2?
Aufgabe 3
• Informieren Sie sich im Netz über das
  Schlüsselwort FILTER in SPARQL.

• Nutzen Sie dieses um folgende Queries zu
  formulieren.
 •   Zeige die Namen und Gewichte aller Elemente, deren Masse
     geringer ist als 20 Mol.

 •   Zeige die Namen und Symbole aller Elemente, die zur 6.
     Periode gehören und deren Name auf „ium“ endet, absteigend
     nach deren Masse sortiert.
Aufgabe 4
• Nutzen sie den SPARQL-Explorer der
  DBPedia (http://dbpedia.org/snorql/) um
  folgende Fragen zu beantworten:
 •   Wann wurde der Kölner Dom (http://dbpedia.org/
     resource/Cologne_Cathedral) fertiggestellt (http://dbpedia.org/

     property/completionDate)?



 •   Zeige die Namen (foaf:name) und Geburtsdaten
     (http://dbpedia.org/ontology/birthDate) aller Mitglieder

     (http://dbpedia.org/ontology/bandMember) der Beatles (http://

     dbpedia.org/resource/The_Beatles).

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Conceptos de datos e información
Conceptos de datos e informaciónConceptos de datos e información
Conceptos de datos e información
Shadowgts1
 
Alumnes de 6é cra
Alumnes de 6é craAlumnes de 6é cra
Alumnes de 6é cra
musisan
 
Smart cost präsentation
Smart cost präsentationSmart cost präsentation
Smart cost präsentation
Daniel Fernandez-Ruiz
 
Wie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstellt
Wie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstelltWie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstellt
Wie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstellt
Robin
 
FLL Comic Book (French)
FLL Comic Book (French)FLL Comic Book (French)
FLL Comic Book (French)
esimeon
 
Wie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTL
Wie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTLWie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTL
Wie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTL
JTL-Software
 
Notas sobre la espiritualidad rasta
Notas sobre la espiritualidad rastaNotas sobre la espiritualidad rasta
Notas sobre la espiritualidad rasta
underson
 
Sadevinox programme FR
Sadevinox programme FRSadevinox programme FR
Sadevinox programme FR
SadevTEQ
 
Translog africa 2010 vue
Translog africa 2010 vueTranslog africa 2010 vue
Translog africa 2010 vue
Martin butruille
 
Unir pour faire face aux changements climatiques
Unir pour faire face aux changements climatiquesUnir pour faire face aux changements climatiques
Unir pour faire face aux changements climatiques
Pierre Girard
 

Andere mochten auch (12)

6-Cm5 noté
6-Cm5 noté6-Cm5 noté
6-Cm5 noté
 
Conceptos de datos e información
Conceptos de datos e informaciónConceptos de datos e información
Conceptos de datos e información
 
Website
WebsiteWebsite
Website
 
Alumnes de 6é cra
Alumnes de 6é craAlumnes de 6é cra
Alumnes de 6é cra
 
Smart cost präsentation
Smart cost präsentationSmart cost präsentation
Smart cost präsentation
 
Wie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstellt
Wie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstelltWie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstellt
Wie man gelöschte Bilder auf dem HTC One M9/M8/M7 wiederherstellt
 
FLL Comic Book (French)
FLL Comic Book (French)FLL Comic Book (French)
FLL Comic Book (French)
 
Wie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTL
Wie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTLWie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTL
Wie geht's weiter nach der 1.0? Einblick in die Entwicklungsabteilungen von JTL
 
Notas sobre la espiritualidad rasta
Notas sobre la espiritualidad rastaNotas sobre la espiritualidad rasta
Notas sobre la espiritualidad rasta
 
Sadevinox programme FR
Sadevinox programme FRSadevinox programme FR
Sadevinox programme FR
 
Translog africa 2010 vue
Translog africa 2010 vueTranslog africa 2010 vue
Translog africa 2010 vue
 
Unir pour faire face aux changements climatiques
Unir pour faire face aux changements climatiquesUnir pour faire face aux changements climatiques
Unir pour faire face aux changements climatiques
 

Ähnlich wie Sitzung 10

Relevantes schneller finden – mit-Lucene und Solr
Relevantes schneller finden – mit-Lucene und SolrRelevantes schneller finden – mit-Lucene und Solr
Relevantes schneller finden – mit-Lucene und Solr
SHI Search | Analytics | Big Data
 
1114 sasaki-metadata
1114 sasaki-metadata1114 sasaki-metadata
1114 sasaki-metadata
Felix Sasaki
 
DSpace und das Semantic Web
DSpace und das Semantic WebDSpace und das Semantic Web
DSpace und das Semantic Web
Pascal-Nicolas Becker
 
Sitzung 6
Sitzung 6Sitzung 6
Sitzung 6
scuy
 
AMSL Kick-off-Meeting sächsischer Hochschulbibliotheken
AMSL Kick-off-Meeting sächsischer HochschulbibliothekenAMSL Kick-off-Meeting sächsischer Hochschulbibliotheken
AMSL Kick-off-Meeting sächsischer Hochschulbibliotheken
Björn Muschall
 
Kickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen Hochschulbibliotheken
Kickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen HochschulbibliothekenKickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen Hochschulbibliotheken
Kickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen Hochschulbibliotheken
LydiaU
 
RDF Application Profiles
RDF Application ProfilesRDF Application Profiles
RDF Application Profiles
Kai Eckert
 
Repositorieninhalte als LinkedData bereitstellen
Repositorieninhalte als LinkedData bereitstellenRepositorieninhalte als LinkedData bereitstellen
Repositorieninhalte als LinkedData bereitstellen
Universitätsbibliothek der Technischen Universität Berlin
 
Repositorieninhalte als Linked Data bereitstellen
Repositorieninhalte als Linked Data bereitstellenRepositorieninhalte als Linked Data bereitstellen
Repositorieninhalte als Linked Data bereitstellen
Pascal-Nicolas Becker
 
Sitzung 7
Sitzung 7Sitzung 7
Sitzung 7
scuy
 
Giessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatz
Giessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatzGiessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatz
Giessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatz
masem research institute
 
Sitzung 9
Sitzung 9Sitzung 9
Sitzung 9
scuy
 
16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien
16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien
16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien
Pascal-Nicolas Becker
 
Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3
Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3
Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3
Olivier Dobberkau
 
Django - The Web framework for perfectionists with deadlines
Django - The Web framework for perfectionists with deadlinesDjango - The Web framework for perfectionists with deadlines
Django - The Web framework for perfectionists with deadlines
Markus Zapke-Gründemann
 
20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge
20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge
20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge
Karin Patenge
 
E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...
E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...
E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...
Martin Blenkle
 
Semantic Web II: FRBR & Co
Semantic Web II: FRBR & CoSemantic Web II: FRBR & Co
Semantic Web II: FRBR & Co
Jakob .
 
Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...
Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...
Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...
André Krämer
 

Ähnlich wie Sitzung 10 (20)

Relevantes schneller finden – mit-Lucene und Solr
Relevantes schneller finden – mit-Lucene und SolrRelevantes schneller finden – mit-Lucene und Solr
Relevantes schneller finden – mit-Lucene und Solr
 
1114 sasaki-metadata
1114 sasaki-metadata1114 sasaki-metadata
1114 sasaki-metadata
 
DSpace und das Semantic Web
DSpace und das Semantic WebDSpace und das Semantic Web
DSpace und das Semantic Web
 
Sitzung 6
Sitzung 6Sitzung 6
Sitzung 6
 
AMSL Kick-off-Meeting sächsischer Hochschulbibliotheken
AMSL Kick-off-Meeting sächsischer HochschulbibliothekenAMSL Kick-off-Meeting sächsischer Hochschulbibliotheken
AMSL Kick-off-Meeting sächsischer Hochschulbibliotheken
 
Kickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen Hochschulbibliotheken
Kickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen HochschulbibliothekenKickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen Hochschulbibliotheken
Kickoff Workshop zum Projekt amsl mit den sächsischen Hochschulbibliotheken
 
RDF Application Profiles
RDF Application ProfilesRDF Application Profiles
RDF Application Profiles
 
Repositorieninhalte als LinkedData bereitstellen
Repositorieninhalte als LinkedData bereitstellenRepositorieninhalte als LinkedData bereitstellen
Repositorieninhalte als LinkedData bereitstellen
 
Repositorieninhalte als Linked Data bereitstellen
Repositorieninhalte als Linked Data bereitstellenRepositorieninhalte als Linked Data bereitstellen
Repositorieninhalte als Linked Data bereitstellen
 
Sitzung 7
Sitzung 7Sitzung 7
Sitzung 7
 
Giessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatz
Giessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatzGiessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatz
Giessen r user group treffen 10 05-2011 - foliensatz
 
Überblick Semantic Web
Überblick Semantic WebÜberblick Semantic Web
Überblick Semantic Web
 
Sitzung 9
Sitzung 9Sitzung 9
Sitzung 9
 
16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien
16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien
16. DINI-Jahrestagung: Linked Data und Repositorien
 
Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3
Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3
Das Solr System - Suche nicht nur auf Planet TYPO3
 
Django - The Web framework for perfectionists with deadlines
Django - The Web framework for perfectionists with deadlinesDjango - The Web framework for perfectionists with deadlines
Django - The Web framework for perfectionists with deadlines
 
20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge
20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge
20171121_DOAGKonferenz_JSON_OracleNoSQL_KPatenge
 
E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...
E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...
E-LIB Bremen - Inhaltserschließung als Navigationspunkte für den Suchprozess:...
 
Semantic Web II: FRBR & Co
Semantic Web II: FRBR & CoSemantic Web II: FRBR & Co
Semantic Web II: FRBR & Co
 
Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...
Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...
Das Repository-Pattern und der O/R-Mapper: Geniale Kombination oder vergebene...
 

Mehr von scuy

SS13 Sitzung 1
SS13 Sitzung 1SS13 Sitzung 1
SS13 Sitzung 1
scuy
 
Semesterarbeiten
SemesterarbeitenSemesterarbeiten
Semesterarbeiten
scuy
 
Sitzung 11
Sitzung 11Sitzung 11
Sitzung 11
scuy
 
Sitzung 8
Sitzung 8Sitzung 8
Sitzung 8
scuy
 
Sitzung 5
Sitzung 5Sitzung 5
Sitzung 5
scuy
 
Sitzung 4
Sitzung 4Sitzung 4
Sitzung 4
scuy
 
Sitzung 3
Sitzung 3Sitzung 3
Sitzung 3
scuy
 
Sitzung 2
Sitzung 2Sitzung 2
Sitzung 2
scuy
 
Sitzung 1
Sitzung 1Sitzung 1
Sitzung 1
scuy
 

Mehr von scuy (9)

SS13 Sitzung 1
SS13 Sitzung 1SS13 Sitzung 1
SS13 Sitzung 1
 
Semesterarbeiten
SemesterarbeitenSemesterarbeiten
Semesterarbeiten
 
Sitzung 11
Sitzung 11Sitzung 11
Sitzung 11
 
Sitzung 8
Sitzung 8Sitzung 8
Sitzung 8
 
Sitzung 5
Sitzung 5Sitzung 5
Sitzung 5
 
Sitzung 4
Sitzung 4Sitzung 4
Sitzung 4
 
Sitzung 3
Sitzung 3Sitzung 3
Sitzung 3
 
Sitzung 2
Sitzung 2Sitzung 2
Sitzung 2
 
Sitzung 1
Sitzung 1Sitzung 1
Sitzung 1
 

Sitzung 10

  • 1. Semantic Technologies Übung, Wintersemester 2011/12 14. Dezember 2011 - SPARQL
  • 2. Aufgabe 1 • Erstellen Sie mit Protégé eine möglichst reichhaltige OWL-Ontologie für Familienbeziehungen. Folgende Klassen und Eigenschaften sollen enthalten sein: • Person, MalePerson, FemalePerson, hasSibling, hasBrother, hasSister, hasChild, hasSon, hasDaughter, hasParent, hasFather, hasMother • Nutzen Sie den Reasoner für Konsistenzchecks.
  • 3. Aufgabe 2 • Legen sie mehrere Individuals als Instanzen von Thing und Beziehungen zwischen diesen Instanzen an. • Nutzen Sie den Reasoner um automatisch auf die Klassen dieser Individuals zu schließen.
  • 4. Aufgabe 3 • Löschen Sie alle Domains und Ranges der Ontologie und formulieren Sie stattdessen Regeln, die den gleichen Effekt haben.
  • 5. Aufgabe 4 • Geben Sie Regeln in SWRL an, die die Ableitung spezifischerer Properties möglich machen. • Bsp.: • MalePerson(?y), Person(?p), hasSibling(?p, ?y) ! -> hasBrother(?p, ?y)
  • 7. Klassische Webanwendungen User Interface Application Analytics ... Query Engine Database
  • 9. Semantic Web Anwendungen User Interface Application Analytics ... Query Engine RDF Store Converters Parsers and and Scrapers Serializers RDF Files (Data & Models) Web pages, Spreadsheets, Tables, Databases etc.
  • 10. Triple Stores • „Datenbanken für RDF Daten“ • Optimiert für die Speicherung und Abfrage von Tripeln. • Beispiele: Jena, Sesame, Mulgara,Virtuoso, ...
  • 11. Abfragesprachen • Relationale Datenbanken: SQL • Beispiel: • SELECT vorname, matrikelNr FROM student WHERE name LIKE 'Fischer' matrikelNr vorname name eMail 2485239 Markus Meyer markus.meyer@web.de matrikelNr vorname 3417012 Egon Fischer egonfischer@gmx.de 3417012 Egon 4123520 Erwin Fischer efisch@uni-koeln.de 4123520 Erwin 5867814 Hugo Schneider schneidi93@hotmail.com
  • 13. SPARQL • Beispiel: • PREFIX uni: <http://example.org/uni-vokabular/> SELECT ?vorname, ?matrikelNr FROM <http://example.org/students.rdf> WHERE { ! ?student a uni:Student. ! ?student uni:vorname ?vorname. ! ?student uni:matrikelNr ?matrikelNr. ! ?student uni:name "Fischer". }
  • 14. matrikelNr vorname 3417012 Egon 4123520 Erwin
  • 17. Aufgabe 1 • Bearbeiten Sie das Tutorial unter: • http://www.xml.com/pub/a/2005/11/16/introducing-sparql-querying- semantic-web-tutorial.html • Nutzen Sie dafür den SPARQL-Prozessor unter: • http://www.sparql.org/sparql.html
  • 18. Aufgabe 2 • Schreiben Sie SPARQL-Queries für die folgenden Abfragen und führen Sie diese aus: • Welchen Namen hat das Element mit der Ordnungszahl 110? • Zeige die Symbole aller Elemente, die als Metallisch klassifiziert sind. • Welche Gewichte haben die Elemente aus Periode 1 und Periode 2?
  • 19. Aufgabe 3 • Informieren Sie sich im Netz über das Schlüsselwort FILTER in SPARQL. • Nutzen Sie dieses um folgende Queries zu formulieren. • Zeige die Namen und Gewichte aller Elemente, deren Masse geringer ist als 20 Mol. • Zeige die Namen und Symbole aller Elemente, die zur 6. Periode gehören und deren Name auf „ium“ endet, absteigend nach deren Masse sortiert.
  • 20. Aufgabe 4 • Nutzen sie den SPARQL-Explorer der DBPedia (http://dbpedia.org/snorql/) um folgende Fragen zu beantworten: • Wann wurde der Kölner Dom (http://dbpedia.org/ resource/Cologne_Cathedral) fertiggestellt (http://dbpedia.org/ property/completionDate)? • Zeige die Namen (foaf:name) und Geburtsdaten (http://dbpedia.org/ontology/birthDate) aller Mitglieder (http://dbpedia.org/ontology/bandMember) der Beatles (http:// dbpedia.org/resource/The_Beatles).