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Linked Data ermöglicht es Daten im Internet maschinell verständlich zu veröffentlichen. Ziel dieses praktischen Seminars ist es, Anwendungen zu erstellen und Algorithmen zu entwickeln, die verknüpfte Daten verbrauchen, bereitstellen oder analysieren.
  
  
 
Die Linked Data Prinzipien sind eine Reihe von Praktiken für die Datenveröffentlichung im Internet. Linked Data baut auf der Web-Architektur auf und nutzt HTTP für den Datenzugriff und RDF für die Beschreibung von Daten und zielt darauf ab, auf Web-Scale-Datenintegration zu erreichen. Es gibt eine riesige Menge an Daten, die nach diesen Prinzipien veröffentlicht werden: Vor kurzem wurden 4,5 Milliarden Fakten mit Informationen über verschiedene Domänen, einschließlich Musik, Filme, Geographie, Naturwissenschaften gezählt. Linked Data wird auch verwendet, um Web-Seiten maschinell verständlich zu machen, entsprechende Annotationen werden von den großen Suchmaschinenanbietern berücksichtigt. Im kleineren Maßstab können auch Geräte im Bereich Internet of Things mit Linked Data abgerufen werden, was die einheitliche Verarbeitung von Gerätedaten und Daten aus dem Web einfach macht.
 
Die Linked Data Prinzipien sind eine Reihe von Praktiken für die Datenveröffentlichung im Internet. Linked Data baut auf der Web-Architektur auf und nutzt HTTP für den Datenzugriff und RDF für die Beschreibung von Daten und zielt darauf ab, auf Web-Scale-Datenintegration zu erreichen. Es gibt eine riesige Menge an Daten, die nach diesen Prinzipien veröffentlicht werden: Vor kurzem wurden 4,5 Milliarden Fakten mit Informationen über verschiedene Domänen, einschließlich Musik, Filme, Geographie, Naturwissenschaften gezählt. Linked Data wird auch verwendet, um Web-Seiten maschinell verständlich zu machen, entsprechende Annotationen werden von den großen Suchmaschinenanbietern berücksichtigt. Im kleineren Maßstab können auch Geräte im Bereich Internet of Things mit Linked Data abgerufen werden, was die einheitliche Verarbeitung von Gerätedaten und Daten aus dem Web einfach macht.
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In diesem praktischen Seminar werden die Studierenden prototypische Anwendungen aufbauen und Algorithmen entwickeln, die verknüpfte Daten verwenden, bereitstellen oder analysieren. Diese Anwendungen und Algorithmen können auch bestehende Anwendungen von Datenbanken zu mobilen Apps erweitern.
 
In diesem praktischen Seminar werden die Studierenden prototypische Anwendungen aufbauen und Algorithmen entwickeln, die verknüpfte Daten verwenden, bereitstellen oder analysieren. Diese Anwendungen und Algorithmen können auch bestehende Anwendungen von Datenbanken zu mobilen Apps erweitern.
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Für das Seminar sind Programmierkenntnisse oder Kenntnisse über Webentwicklungswerkzeuge / Technologien dringend empfohlen. Grundkenntnisse über RDF und SPARQL werden ebenfalls empfohlen, können aber während des Seminars erworben werden. Die Studenten werden in Gruppen arbeiten. Seminartreffen werden als Block-Seminar stattfinden.
 
Für das Seminar sind Programmierkenntnisse oder Kenntnisse über Webentwicklungswerkzeuge / Technologien dringend empfohlen. Grundkenntnisse über RDF und SPARQL werden ebenfalls empfohlen, können aber während des Seminars erworben werden. Die Studenten werden in Gruppen arbeiten. Seminartreffen werden als Block-Seminar stattfinden.
  
{{Rubrik|Dozenten}}
 
* [[York Sure-Vetter|Prof. York Sure-Vetter]]
 
* [[Maribel Acosta]]
 
* [[Tobias Käfer]]
 
* [[Lars Heling]]
 
 
{{Rubrik|Termine und Anmeldung}}
 
Der Termin für das erste Seminartreffen wird noch bekannt gegeben. Die Termine finden als Blockseminar statt.
 
 
Bei Fragen oder Problemen, wenden Sie sich bitte an [[Maribel Acosta]].
 
 
==Anmeldung ==
 
Wintersemester 2019/20: [https://portal.wiwi.kit.edu/ys/2895 Link ins WiWi-Portal]
 
 
{{Rubrik|Vorherige Seminare}}
 
 
==Beispiel Applikationen einiger Studenten==
 
 
'''Entity Summarization for Knowledge Panels'''
 
 
This seminar project investigates the problem of ranking properties based on their relevance build summarize entities in a knowledge graph. The initial solution (2016) relied on statistical distributions of properties in knowledge graphs and compute the relevance of properties using TF-IDF. An extended solution (2017) considered also the ontological definitions in the knowledge graph and exploited class hierarchies to identify the top-k relevant properties of an entity.     
 
  
Students (Initial Solution): Ferdinand Mütsch, Benny Rolle, Han Che
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Mögliche Themen sind z.B.:
  
Students (Extended Solution): Yuing Yang, Qian Cheng
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*Reisesicherheit
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*Geodaten
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*Nachrichten
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*Soziale Medien
  
 
 
Screenshots:
 
[[Datei:LDSW_KP1.png| 500px]]
 
Visualization of a multi-lingual knowledge panel.
 
  
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Die genauen Termine und Informationen zur Anmeldung werden auf der Veranstaltungsseite bekannt gegeben.
Visualization of the knowledge panel. Relevant properties for the entity 'Karlsruhe'. 
 
  
  
'''Cepler - A Comparison Engine'''
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Linked Data is a way of publishing data on the web in a machine-understandable fashion. The aim of this practical seminar is to build applications and devise algorithms that consume, provide, or analyse Linked Data.
  
Cepler is a project launched in the Linked Data and Semantic Web seminar at the Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods (AIFB) in 2016.
 
Cepler addresses the problem that people are very bad at imagining large numbers. Therefore, Cepler leverages Linked Open Data to provide  comparisons to real world objects given a quantity, so people can understand those numbers more intuitively.
 
  
Students: Nico, Ben, Lars
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The Linked Data principles are a set of practices for data publishing on the web. Linked Data builds on the web architecture and uses HTTP for data access, and RDF for describing data, thus aiming towards web-scale data integration. There is a vast amount of data available published according to those principles: recently, 4.5 billion facts have been counted with information about various domains, including music, movies, geography, natural sciences. Linked Data is also used to make web-pages machine-understandable, corresponding annotations are considered by the big search engine providers. On a smaller scale, devices on the Internet of Things can also be accessed using Linked Data which makes the unified processing of device data and data from the web easy.
  
Online Demo: [http://cepler-1157.appspot.com]
 
  
Screenshot:
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In this practical seminar, students will build prototypical applications and devise algorithms that consume, provide, or analyse Linked Data. Those applications and algorithms can also extend existing applications ranging from databases to mobile apps.
  
[[Datei:Ldsw seminar cepler.png| 500px]]
 
  
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For the seminar, programming skills or knowledge about web development tools/technologies are highly recommended. Basic knowledge of RDF and SPARQL are also recommended, but may be acquired during the seminar. Students will work in groups. Seminar meetings will take place as 'Block-Seminar'.
  
'''Delta++: Analysing the Evolution of RDF Graphs'''
 
  
Delta++ implements data structures tailored to track changes over graphs modelled with the Resource Description Framework (RDF). Delta++ is currently implemented on top of the DBpedia Wayback Machine ( https://data.wu.ac.at/wayback/), a service that retrieves the status of DBpedia entities at different points in time. 
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Topics of interest include, but are not limited to:
  
Students: Marvin Ruchay, Cedric Kulbach
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*Travel Security
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*Geo data
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*Linked News
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*Social Media
  
Screenshots:
 
  
[[Datei:LDSW_Delta1.png| 500px]]
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The exact dates and information for registration will be announced at the event page
[[Datei:LDSW_Delta2.png| 500px]]
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}}
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[[Kategorie:Aktive_Lehrveranstaltung]]
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[[Kategorie:Lehrveranstaltung]]

Aktuelle Version vom 24. November 2022, 09:41 Uhr

Seminar Linked Data and the Semantic Web

Details zur Lehrveranstaltung
Dozent(en) Michael FärberTobias Käfer
Übungsleiter Christoph Braun
Fach (Gebiet) Web Science
Leistungspunkte ECTS
Erfolgskontrolle
Semester WS


Aktuelle und ergänzende Informationen, sowie Zeiten und Räume der Lehrveranstaltung finden Sie im Vorlesungsverzeichnis der Universität.


Forschungsgruppe


Inhalt

DE

Linked Data ermöglicht es Daten im Internet maschinell verständlich zu veröffentlichen. Ziel dieses praktischen Seminars ist es, Anwendungen zu erstellen und Algorithmen zu entwickeln, die verknüpfte Daten verbrauchen, bereitstellen oder analysieren.


Die Linked Data Prinzipien sind eine Reihe von Praktiken für die Datenveröffentlichung im Internet. Linked Data baut auf der Web-Architektur auf und nutzt HTTP für den Datenzugriff und RDF für die Beschreibung von Daten und zielt darauf ab, auf Web-Scale-Datenintegration zu erreichen. Es gibt eine riesige Menge an Daten, die nach diesen Prinzipien veröffentlicht werden: Vor kurzem wurden 4,5 Milliarden Fakten mit Informationen über verschiedene Domänen, einschließlich Musik, Filme, Geographie, Naturwissenschaften gezählt. Linked Data wird auch verwendet, um Web-Seiten maschinell verständlich zu machen, entsprechende Annotationen werden von den großen Suchmaschinenanbietern berücksichtigt. Im kleineren Maßstab können auch Geräte im Bereich Internet of Things mit Linked Data abgerufen werden, was die einheitliche Verarbeitung von Gerätedaten und Daten aus dem Web einfach macht.


In diesem praktischen Seminar werden die Studierenden prototypische Anwendungen aufbauen und Algorithmen entwickeln, die verknüpfte Daten verwenden, bereitstellen oder analysieren. Diese Anwendungen und Algorithmen können auch bestehende Anwendungen von Datenbanken zu mobilen Apps erweitern.


Für das Seminar sind Programmierkenntnisse oder Kenntnisse über Webentwicklungswerkzeuge / Technologien dringend empfohlen. Grundkenntnisse über RDF und SPARQL werden ebenfalls empfohlen, können aber während des Seminars erworben werden. Die Studenten werden in Gruppen arbeiten. Seminartreffen werden als Block-Seminar stattfinden.


Mögliche Themen sind z.B.:

  • Reisesicherheit
  • Geodaten
  • Nachrichten
  • Soziale Medien


Die genauen Termine und Informationen zur Anmeldung werden auf der Veranstaltungsseite bekannt gegeben.


EN

Linked Data is a way of publishing data on the web in a machine-understandable fashion. The aim of this practical seminar is to build applications and devise algorithms that consume, provide, or analyse Linked Data.


The Linked Data principles are a set of practices for data publishing on the web. Linked Data builds on the web architecture and uses HTTP for data access, and RDF for describing data, thus aiming towards web-scale data integration. There is a vast amount of data available published according to those principles: recently, 4.5 billion facts have been counted with information about various domains, including music, movies, geography, natural sciences. Linked Data is also used to make web-pages machine-understandable, corresponding annotations are considered by the big search engine providers. On a smaller scale, devices on the Internet of Things can also be accessed using Linked Data which makes the unified processing of device data and data from the web easy.


In this practical seminar, students will build prototypical applications and devise algorithms that consume, provide, or analyse Linked Data. Those applications and algorithms can also extend existing applications ranging from databases to mobile apps.


For the seminar, programming skills or knowledge about web development tools/technologies are highly recommended. Basic knowledge of RDF and SPARQL are also recommended, but may be acquired during the seminar. Students will work in groups. Seminar meetings will take place as 'Block-Seminar'.


Topics of interest include, but are not limited to:

  • Travel Security
  • Geo data
  • Linked News
  • Social Media


The exact dates and information for registration will be announced at the event page