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Lehre/Linked Data and the Semantic Web: Unterschied zwischen den Versionen

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In den letzten Jahren wurden über 4,5 Milliarden Fakten als Linked Open Data veröffentlicht. Dies ist die Keimzelle des Semantic Web, oft auch Web 3.0 genannt. Dabei werden viele verschiedene Themen von Musik und Film über Geographie bis zu Chemie und Genetik abgedeckt. Doch wie können diese Daten genutzt werden?
 
  
In diesem Seminarpraktikum werden die Studenten Anwendungen entwerfen, die auf Linked Open Data aufbauen. Dabei dürfen sowohl bestehende Anwendungen (z.B. Mediaplayer, Adressbücher, Mailclients) erweitert als auch völlig neue Anwendungen erstellt werden (z.B. Semantische Suchen, Browser, Mobile Ortsabhängige Dienste). Anwendungen dürfen Webdienste, Programme für Desktops oder Mobilgeräte, Plugins für bestehende Anwendungen, oder Widgets / Gadgets sein. Das Seminarpraktikum umfasst dabei Idee, Entwurf, und prototypische Umsetzung einer Anwendung in einer kleinen Gruppe.
 
  
Grundkenntnisse in RDF und SPARQL sind hilfreich, können aber während des Seminarpraktikums erworben werden. Es wird erwartet, dass jede Gruppe einen Prototypen implementiert und zur Abschlusssitzung demonstriert.  
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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.
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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.
  
 
{{Rubrik|Dozenten}}
 
{{Rubrik|Dozenten}}
* [[Rudi Studer|Prof. Rudi Studer]]
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* [[York Sure-Vetter|Prof. York Sure-Vetter]]
* [[Duc Thanh Tran]]
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* [[Maribel Acosta]]
* [[Daniel Herzig]]
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* [[Tobias Käfer]]
* [[Günter Ladwig]]
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* [[Lars Heling]]
  
 
{{Rubrik|Termine und Anmeldung}}
 
{{Rubrik|Termine und Anmeldung}}
Das erste Seminartreffen findet am 19.04.2011 um 15:45 im Raum 253 am Institut AIFB (Gebäude 11.40, Dachgeschoss) statt. Die anderen Termine finden als Blockseminar statt.
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Der Termin für das erste Seminartreffen wird noch bekannt gegeben. Die Termine finden als Blockseminar statt.
  
Die '''Anmeldung''' erfolgt per E-Mail an [[Günter Ladwig]] und ist bis zum ersten Seminartreffen möglich.
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Bei Fragen oder Problemen, wenden Sie sich bitte an [[Maribel Acosta]].
 
 
{{Rubrik|Literatur}}
 
t.b.a.
 
  
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==Anmeldung ==
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Wintersemester 2019/20: [https://portal.wiwi.kit.edu/ys/2895 Link ins WiWi-Portal]
  
 
{{Rubrik|Vorherige Seminare}}
 
{{Rubrik|Vorherige Seminare}}
  
== Wintersemester 2010/2011 ==
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==Beispiel Applikationen einiger Studenten==
 
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'''Query Optimization over Compressed Knowledge Graphs'''
'''iLikeMusic'''
 
 
 
Carola Rauch, Daniel Trumpp, Dominik Siegele, Sandra Rath
 
  
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This seminar project addresses the problem of optimizing the execution of SPARQL queries over compressed knowledge graphs using an extended version of the Header Dictionary Triples (HDT http://www.rdfhdt.org/) format with extended metadata. This seminar project proposes a novel cost model to improve the estimation of join cardinalities when evaluating SPARQL queries. The proposed solution is implemented over an extension of Linked Data Fragments (LDF http://linkeddatafragments.org/) to access compressed graphs on the web. 
  
'''Travel Security Information Service'''
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Students: Elena Wössner, Chang Qin, Davinny Sou
  
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[[Datei:LDSW_cost_model.png| 500px]]
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Visualization of enhanced metadata in HDT accessed via LDF.
  
  
== Sommersemester 2010 ==
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'''Entity Summarization for Knowledge Panels'''
  
'''Reiseführer 3.0'''
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This seminar project investigates the problem of ranking properties based on their relevance to 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.     
  
Max-Johann Brandt, David Dauer, Philipp Gemmeke, Leif-Erik Goutier
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Students (Initial Solution): Ferdinand Mütsch, Benny Rolle, Han Che
[[Datei:Reisefuehrer ss2010.png|500px]]
 
  
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Students (Extended Solution): Yuing Yang, Qian Cheng
  
'''Eventtracker: Ortsbezogene Veranstaltungssuche in Firefox'''
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Screenshots:  
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Visualization of a multi-lingual knowledge panel.
  
Nicolas Bettin, Michael Kaufmann, Kai Mainzer, Katariina Nyberg
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[[Datei:LDSW_KP2.png| 500px]]
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Visualization of the knowledge panel. Relevant properties for the entity 'Karlsruhe'. 
  
== Wintersemester 2009/2010 ==
 
  
'''Linked News'''
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'''Cepler - A Comparison Engine'''
  
Artem Schumilin, Viktor Rudomyotkin
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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.
[[Datei:Linked news ws0910.png|500px]]
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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.
  
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Students: Nico, Ben, Lars
  
'''Maps for Mobiles'''
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Online Demo: [http://cepler-1157.appspot.com]
  
Benjamin Langguth, Robert Ulrich
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Screenshot:
[[Datei:Mobile ws0910.png|500px]]
 
  
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[[Datei:Ldsw seminar cepler.png| 500px]]
  
'''Interessenorientiertes Geocoded Matching von LOD Daten in einer Client-Server-Umgebung am Beispiel von FOAF'''
 
  
Thomas Gerber, Martin Zang, Ole Ottemöller
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'''Delta++: Analysing the Evolution of Knowledge Graphs'''
  
[[Datei:Geocode ws0910.png|500px]]
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Delta++ implements data structures tailored to track changes over knowledge 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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Students: Marvin Ruchay, Cedric Kulbach
  
'''Semanticore: Wie Songbird Linked Open Data zwitschert'''
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Screenshots:
  
Fabian Howahl, Steffen Stadtmüller, Pascal Wichmann
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[[Datei:LDSW_Delta1.png| 500px]]
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Aktuelle Version vom 24. Juli 2019, 13:41 Uhr

=Linked Data and the Semantic Web=

Beschreibung


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.


Dozenten


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: Link ins WiWi-Portal


Vorherige Seminare

Beispiel Applikationen einiger Studenten

Query Optimization over Compressed Knowledge Graphs

This seminar project addresses the problem of optimizing the execution of SPARQL queries over compressed knowledge graphs using an extended version of the Header Dictionary Triples (HDT http://www.rdfhdt.org/) format with extended metadata. This seminar project proposes a novel cost model to improve the estimation of join cardinalities when evaluating SPARQL queries. The proposed solution is implemented over an extension of Linked Data Fragments (LDF http://linkeddatafragments.org/) to access compressed graphs on the web.

Students: Elena Wössner, Chang Qin, Davinny Sou

LDSW cost model.png Visualization of enhanced metadata in HDT accessed via LDF.


Entity Summarization for Knowledge Panels

This seminar project investigates the problem of ranking properties based on their relevance to 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

Students (Extended Solution): Yuing Yang, Qian Cheng


Screenshots: LDSW KP1.png Visualization of a multi-lingual knowledge panel.

LDSW KP2.png Visualization of the knowledge panel. Relevant properties for the entity 'Karlsruhe'.


Cepler - A Comparison Engine

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

Online Demo: [1]

Screenshot:

Ldsw seminar cepler.png


Delta++: Analysing the Evolution of Knowledge Graphs

Delta++ implements data structures tailored to track changes over knowledge 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.

Students: Marvin Ruchay, Cedric Kulbach

Screenshots:

LDSW Delta1.png LDSW Delta2.png