Semantic web mining and the representation, analysis, and evolution of web space

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: Growing numbers of researchers work on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they use Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself. The second aim of this paper is to use these concepts to circumscribe what Web space is, what it represents and how it can be represented and analyzed. This is used to sketch the role that Semantic Web Mining and the software agents and human agents involved in it can play in the evolution of Web space.

Towards semantic web mining

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. The idea is to improve, on the one hand, the results of Web Mining by exploiting the new semantic structures in the Web; and to make use of Web Mining, on overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.

Semantic web mining

Semantic Web Mining aims at combining the two fast-developing research areas Semantic Web and Web Mining. This survey analyzes the convergence of trends from both areas: an increasing number of researchers is working on improving the results of Web Mining by exploiting semantic structures in the Web, and they make use of Web Mining techniques for building the Semantic Web. Last but not least, these techniques can be used for mining the Semantic Web itself. The Semantic Web is the second-generation WWW, enriched by machine-processable information which supports the user in his tasks. Given the enormous size even of today’s Web, it is impossible to manually enrich all of these resources. Therefore, automated schemes for learning the relevant information are increasingly being used. Web Mining aims at discovering insights about the meaning of Web resources and their usage. Given the primarily syntactical nature of the data being mined, the discovery of meaning is impossible based on these data only. Therefore, formalizations of the semantics of Web sites and navigation behavior are becoming more and more common. Furthermore, mining the Semantic Web itself is another upcoming application. We argue that the two areas Web Mining and Semantic Web need each other to fulfill their goals, but that the full potential of this convergence is not yet realized. This paper gives an overview of where the two areas meet today, and sketches ways of how a closer integration could be profitable.

Automatische Dienstvermittlung in dienstorientierten Architekturen

Die Technologie dienstorientierter Architekturen (Service-oriented Architectures, kurz SOA) weckt große Visionen auf Seiten der Industrie wie auch der Forschung. Sie hat sich als derzeit ideale Lösung für Umgebungen, in denen sich die Anforderungen an die IT-Bedürfnisse rapide ändern, erwiesen. Heutige IT-Systeme müssen Managementaufgaben wie Softwareinstallation, -anpassung oder -austausch erlauben, ohne dabei den laufenden Betrieb wesentlich zu stören. Die dafür nötige Flexibilität bieten dienstorientierte Architekturen, in denen Softwarekomponenten in Form von Diensten zur Verfügung stehen. Ein Dienst bietet über seine Schnittstelle lokalen wie entfernten Applikationen einen Zugang zu seiner Funktionalität. Wir betrachten im Folgenden nur solche dienstorientierte Architekturen, in denen Dienste zur Laufzeit dynamisch entdeckt, gebunden, komponiert, verhandelt und adaptiert werden können. Eine Applikation kann mit unterschiedlichen Diensten arbeiten, wenn beispielsweise Dienste ausfallen oder ein neuer Dienst die Anforderungen der Applikation besser erfüllt. Eine unserer Grundvoraussetzungen lautet somit, dass sowohl das Dienstangebot als auch die Nachfrageseite variabel sind. Dienstorientierte Architekturen haben besonderes Gewicht in der Implementierung von Geschäftsprozessen. Im Rahmen des Paradigmas Enterprise Integration Architecture werden einzelne Arbeitsschritte als Dienste implementiert und ein Geschäftsprozess als Workflow von Diensten ausgeführt. Eine solche Dienstkomposition wird auch Orchestration genannt. Insbesondere für die so genannte B2B-Integration (Business-to-Business) sind Dienste das probate Mittel, um die Kommunikation über die Unternehmensgrenzen hinaus zu unterstützen. Dienste werden hier in der Regel als Web Services realisiert, welche vermöge BPEL4WS orchestriert werden. Der XML-basierte Nachrichtenverkehr und das http-Protokoll sorgen für eine Verträglichkeit zwischen heterogenen Systemen und eine Transparenz des Nachrichtenverkehrs. Anbieter dieser Dienste versprechen sich einen hohen Nutzen durch ihre öffentlichen Dienste. Zum einen hofft man auf eine vermehrte Einbindung ihrer Dienste in Softwareprozesse. Zum anderen setzt man auf das Entwickeln neuer Software auf Basis ihrer Dienste. In der Zukunft werden hunderte solcher Dienste verfügbar sein und es wird schwer für den Entwickler passende Dienstangebote zu finden. Das Projekt ADDO hat in diesem Umfeld wichtige Ergebnisse erzielt. Im Laufe des Projektes wurde erreicht, dass der Einsatz semantischer Spezifikationen es ermöglicht, Dienste sowohl im Hinblick auf ihre funktionalen als auch ihre nicht-funktionalen Eigenschaften, insbesondere die Dienstgüte, automatisch zu sichten und an Dienstaggregate zu binden [15]. Dazu wurden Ontologie-Schemata [10, 16], Abgleichalgorithmen [16, 9] und Werkzeuge entwickelt und als Framework implementiert [16]. Der in diesem Rahmen entwickelte Abgleichalgorithmus für Dienstgüte beherrscht die automatische Aushandlung von Verträgen für die Dienstnutzung, um etwa kostenpflichtige Dienste zur Dienstnutzung einzubinden. ADDO liefert einen Ansatz, Schablonen für Dienstaggregate in BPEL4WS zu erstellen, die zur Laufzeit automatisch verwaltet werden. Das Vorgehen konnte seine Effektivität beim internationalen Wettbewerb Web Service Challenge 2006 in San Francisco unter Beweis stellen: Der für ADDO entwickelte Algorithmus zur semantischen Dienstkomposition erreichte den ersten Platz. Der Algorithmus erlaubt es, unter einer sehr großenMenge angebotener Dienste eine geeignete Auswahl zu treffen, diese Dienste zu Dienstaggregaten zusammenzufassen und damit die Funktionalität eines vorgegebenen gesuchten Dienstes zu leisten. Weitere Ergebnisse des Projektes ADDO wurden auf internationalen Workshops und Konferenzen veröffentlicht. [12, 11]

Web Service Composition Systems for the Web Service Challenge - A Detailed Review

This report gives a detailed discussion on the system, algorithms, and techniques that we have applied in order to solve the Web Service Challenges (WSC) of the years 2006 and 2007. These international contests are focused on semantic web service composition. In each challenge of the contests, a repository of web services is given. The input and output parameters of the services in the repository are annotated with semantic concepts. A query to a semantic composition engine contains a set of available input concepts and a set of wanted output concepts. In order to employ an offered service for a requested role, the concepts of the input parameters of the offered operations must be more general than requested (contravariance). In contrast, the concepts of the output parameters of the offered service must be more specific than requested (covariance). The engine should respond to a query by providing a valid composition as fast as possible. We discuss three different methods for web service composition: an uninformed search in form of an IDDFS algorithm, a greedy informed search based on heuristic functions, and a multi-objective genetic algorithm.

Semantic network analysis of ontologies

A key argument for modeling knowledge in ontologies is the easy re-use and re-engineering of the knowledge. However, beside consistency checking, current ontology engineering tools provide only basic functionalities for analyzing ontologies. Since ontologies can be considered as (labeled, directed) graphs, graph analysis techniques are a suitable answer for this need. Graph analysis has been performed by sociologists for over 60 years, and resulted in the vivid research area of Social Network Analysis (SNA). While social network structures in general currently receive high attention in the Semantic Web community, there are only very few SNA applications up to now, and virtually none for analyzing the structure of ontologies. We illustrate in this paper the benefits of applying SNA to ontologies and the Semantic Web, and discuss which research topics arise on the edge between the two areas. In particular, we discuss how different notions of centrality describe the core content and structure of an ontology. From the rather simple notion of degree centrality over betweenness centrality to the more complex eigenvector centrality based on Hermitian matrices, we illustrate the insights these measures provide on two ontologies, which are different in purpose, scope, and size.

Relatedness in Evidence Networks

Einhergehend mit der Entwicklung und zunehmenden Verfügbarkeit des Internets hat sich die Art der Informationsbereitstellung und der Informationsbeschaffung deutlich geändert. Die einstmalige Trennung zwischen Publizist und Konsument wird durch kollaborative Anwendungen des sogenannten Web 2.0 aufgehoben, wo jeder Teilnehmer gleichsam Informationen bereitstellen und konsumieren kann. Zudem können Einträge anderer Teilnehmer erweitert, kommentiert oder diskutiert werden. Mit dem Social Web treten schließlich die sozialen Beziehungen und Interaktionen der Teilnehmer in den Vordergrund. Dank mobiler Endgeräte können zu jeder Zeit und an nahezu jedem Ort Nachrichten verschickt und gelesen werden, neue Bekannschaften gemacht oder der aktuelle Status dem virtuellen Freundeskreis mitgeteilt werden. Mit jeder Aktivität innerhalb einer solchen Applikation setzt sich ein Teilnehmer in Beziehung zu Datenobjekten und/oder anderen Teilnehmern. Dies kann explizit geschehen, indem z.B. ein Artikel geschrieben wird und per E-Mail an Freunde verschickt wird. Beziehungen zwischen Datenobjekten und Nutzern fallen aber auch implizit an, wenn z.B. die Profilseite eines anderen Teilnehmers aufgerufen wird oder wenn verschiedene Teilnehmer einen Artikel ähnlich bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein formaler Ansatz zur Analyse und Nutzbarmachung von Beziehungsstrukturen entwickelt, welcher auf solchen expliziten und impliziten Datenspuren aufbaut. In einem ersten Teil widmet sich diese Arbeit der Analyse von Beziehungen zwischen Nutzern in Applikationen des Social Web unter Anwendung von Methoden der sozialen Netzwerkanalyse. Innerhalb einer typischen sozialen Webanwendung haben Nutzer verschiedene Möglichkeiten zu interagieren. Aus jedem Interaktionsmuster werden Beziehungsstrukturen zwischen Nutzern abgeleitet. Der Vorteil der impliziten Nutzer-Interaktionen besteht darin, dass diese häufig vorkommen und quasi nebenbei im Betrieb des Systems abfallen. Jedoch ist anzunehmen, dass eine explizit angegebene Freundschaftsbeziehung eine stärkere Aussagekraft hat, als entsprechende implizite Interaktionen. Ein erster Schwerpunkt dieser Arbeit ist entsprechend der Vergleich verschiedener Beziehungsstrukturen innerhalb einer sozialen Webanwendung. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich der Analyse eines der weit verbreitetsten Profil-Attributen von Nutzern in sozialen Webanwendungen, dem Vornamen. Hierbei finden die im ersten Teil vorgestellten Verfahren und Analysen Anwendung, d.h. es werden Beziehungsnetzwerke für Namen aus Daten von sozialen Webanwendungen gewonnen und mit Methoden der sozialen Netzwerkanalyse untersucht. Mithilfe externer Beschreibungen von Vornamen werden semantische Ähnlichkeiten zwischen Namen bestimmt und mit jeweiligen strukturellen Ähnlichkeiten in den verschiedenen Beziehungsnetzwerken verglichen. Die Bestimmung von ähnlichen Namen entspricht in einer praktischen Anwendung der Suche von werdenden Eltern nach einem passenden Vornamen. Die Ergebnisse zu der Analyse von Namensbeziehungen sind die Grundlage für die Implementierung der Namenssuchmaschine Nameling, welche im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurde. Mehr als 35.000 Nutzer griffen innerhalb der ersten sechs Monate nach Inbetriebnahme auf Nameling zu. Die hierbei anfallenden Nutzungsdaten wiederum geben Aufschluss über individuelle Vornamenspräferenzen der Anwender. Im Rahmen dieser Arbeit werden diese Nutzungsdaten vorgestellt und zur Bestimmung sowie Bewertung von personalisierten Vornamensempfehlungen verwendet. Abschließend werden Ansätze zur Diversifizierung von personalisierten Vornamensempfehlungen vorgestellt, welche statische Beziehungsnetzwerke für Namen mit den individuellen Nutzungsdaten verknüpft.

User Profile Management and Selection in Context-Aware Service Platforms for Networks Beyond 3G

In recent years, progress in the area of mobile telecommunications has changed our way of life, in the private as well as the business domain. Mobile and wireless networks have ever increasing bit rates, mobile network operators provide more and more services, and at the same time costs for the usage of mobile services and bit rates are decreasing. However, mobile services today still lack functions that seamlessly integrate into users’ everyday life. That is, service attributes such as context-awareness and personalisation are often either proprietary, limited or not available at all. In order to overcome this deficiency, telecommunications companies are heavily engaged in the research and development of service platforms for networks beyond 3G for the provisioning of innovative mobile services. These service platforms are to support such service attributes. Service platforms are to provide basic service-independent functions such as billing, identity management, context management, user profile management, etc. Instead of developing own solutions, developers of end-user services such as innovative messaging services or location-based services can utilise the platform-side functions for their own purposes. In doing so, the platform-side support for such functions takes away complexity, development time and development costs from service developers. Context-awareness and personalisation are two of the most important aspects of service platforms in telecommunications environments. The combination of context-awareness and personalisation features can also be described as situation-dependent personalisation of services. The support for this feature requires several processing steps. The focus of this doctoral thesis is on the processing step, in which the user’s current context is matched against situation-dependent user preferences to find the matching user preferences for the current user’s situation. However, to achieve this, a user profile management system and corresponding functionality is required. These parts are also covered by this thesis. Altogether, this thesis provides the following contributions: The first part of the contribution is mainly architecture-oriented. First and foremost, we provide a user profile management system that addresses the specific requirements of service platforms in telecommunications environments. In particular, the user profile management system has to deal with situation-specific user preferences and with user information for various services. In order to structure the user information, we also propose a user profile structure and the corresponding user profile ontology as part of an ontology infrastructure in a service platform. The second part of the contribution is the selection mechanism for finding matching situation-dependent user preferences for the personalisation of services. This functionality is provided as a sub-module of the user profile management system. Contrary to existing solutions, our selection mechanism is based on ontology reasoning. This mechanism is evaluated in terms of runtime performance and in terms of supported functionality compared to other approaches. The results of the evaluation show the benefits and the drawbacks of ontology modelling and ontology reasoning in practical applications.

Capturing Emergent Semantics from Social Annotation Systems

The ongoing growth of the World Wide Web, catalyzed by the increasing possibility of ubiquitous access via a variety of devices, continues to strengthen its role as our prevalent information and commmunication medium. However, although tools like search engines facilitate retrieval, the task of finally making sense of Web content is still often left to human interpretation. The vision of supporting both humans and machines in such knowledge-based activities led to the development of different systems which allow to structure Web resources by metadata annotations. Interestingly, two major approaches which gained a considerable amount of attention are addressing the problem from nearly opposite directions: On the one hand, the idea of the Semantic Web suggests to formalize the knowledge within a particular domain by means of the "top-down" approach of defining ontologies. On the other hand, Social Annotation Systems as part of the so-called Web 2.0 movement implement a "bottom-up" style of categorization using arbitrary keywords. Experience as well as research in the characteristics of both systems has shown that their strengths and weaknesses seem to be inverse: While Social Annotation suffers from problems like, e. g., ambiguity or lack or precision, ontologies were especially designed to eliminate those. On the contrary, the latter suffer from a knowledge acquisition bottleneck, which is successfully overcome by the large user populations of Social Annotation Systems. Instead of being regarded as competing paradigms, the obvious potential synergies from a combination of both motivated approaches to "bridge the gap" between them. These were fostered by the evidence of emergent semantics, i. e., the self-organized evolution of implicit conceptual structures, within Social Annotation data. While several techniques to exploit the emergent patterns were proposed, a systematic analysis - especially regarding paradigms from the field of ontology learning - is still largely missing. This also includes a deeper understanding of the circumstances which affect the evolution processes. This work aims to address this gap by providing an in-depth study of methods and influencing factors to capture emergent semantics from Social Annotation Systems. We focus hereby on the acquisition of lexical semantics from the underlying networks of keywords, users and resources. Structured along different ontology learning tasks, we use a methodology of semantic grounding to characterize and evaluate the semantic relations captured by different methods. In all cases, our studies are based on datasets from several Social Annotation Systems. Specifically, we first analyze semantic relatedness among keywords, and identify measures which detect different notions of relatedness. These constitute the input of concept learning algorithms, which focus then on the discovery of synonymous and ambiguous keywords. Hereby, we assess the usefulness of various clustering techniques. As a prerequisite to induce hierarchical relationships, our next step is to study measures which quantify the level of generality of a particular keyword. We find that comparatively simple measures can approximate the generality information encoded in reference taxonomies. These insights are used to inform the final task, namely the creation of concept hierarchies. For this purpose, generality-based algorithms exhibit advantages compared to clustering approaches. In order to complement the identification of suitable methods to capture semantic structures, we analyze as a next step several factors which influence their emergence. Empirical evidence is provided that the amount of available data plays a crucial role for determining keyword meanings. From a different perspective, we examine pragmatic aspects by considering different annotation patterns among users. Based on a broad distinction between "categorizers" and "describers", we find that the latter produce more accurate results. This suggests a causal link between pragmatic and semantic aspects of keyword annotation. As a special kind of usage pattern, we then have a look at system abuse and spam. While observing a mixed picture, we suggest that an individual decision should be taken instead of disregarding spammers as a matter of principle. Finally, we discuss a set of applications which operationalize the results of our studies for enhancing both Social Annotation and semantic systems. These comprise on the one hand tools which foster the emergence of semantics, and on the one hand applications which exploit the socially induced relations to improve, e. g., searching, browsing, or user profiling facilities. In summary, the contributions of this work highlight viable methods and crucial aspects for designing enhanced knowledge-based services of a Social Semantic Web.

Effects of transformation processes in 'jubraka' agroforestry systems of the Nuba Mountains, Sudan, on nutrient fluxes

Intensification processes in homegardens of the Nuba Mountains, Sudan, raise concerns about strongly positive carbon (C) and nutrient balances which are expected to lead to substantial element losses from these agroecosystems, in particular via soil gaseous emissions. Therefore, this thesis aimed at the quantification of C, nitrogen (N), phosphorus (P) and potassium (K) input and output fluxes with a special focus on soil gaseous losses, and the calculation of respective element balances. A further focus in this thesis was rainfall, a valuable resource for rain-fed agriculture in the Nuba Mountains. To minimize negative consequences of the high variability of rainfall, risk reducing mechanisms were developed by rain-fed farmers that may lose their efficacy in the course of climate change effects predicted for East Africa. Therefore, the second objective of this study was to examine possible changes in rainfall amounts during the last 60 years and to provide reliable risk and probability statements of rainfall-induced events of agricultural importance to rain-fed farmers in the Nuba Mountains. Soil gaseous emissions of C (in form of CO2) and N (in form of NH3 and N2O) of two traditional and two intensified homegardens were determined with a portable dynamic closed chamber system. For C gaseous emission rates reached their peak at the onset of the rainy season (2,325 g CO2-C ha-1 h-1 in an intensified garden type) and for N during the rainy season (16 g NH3-N ha-1 h-1 and 11.3 g N2O-N ha-1 h-1, in a traditional garden type). Data indicated cumulative annual emissions of 5,893 kg CO2-C ha-1, 37 kg NH3-N ha-1, and 16 kg N2O-N ha-1. For the assessment of the long-term productivity of the two types of homegardens and the identification of pathways of substantial element losses, a C and nutrient budget approach was used. In three traditional and three intensified homegardens observation plots were selected. The following variables were quantified on each plot between June and December in 2010: soil amendments, irrigation, biomass removal, symbiotic N2 fixation, C fixation by photosynthesis, atmospheric wet and dry deposition, leaching and soil gaseous emissions. Annual balances for C and nutrients amounted to -21 kg C ha-1, -70 kg N ha-1, 9 kg P ha-1 and -117 kg K ha-1 in intensified homegardens and to -1,722 kg C ha-1, -167 kg N ha-1, -9 kg P ha-1 and -74 kg K ha-1 in traditional homegardens. For the analysis of rainfall data, the INSTAT+ software allowed to aggregate long-term daily rainfall records from the Kadugli and Rashad weather stations into daily, monthly and annual intervals and to calculate rainfall-induced events of agricultural importance. Subsequently, these calculated values and events were checked for possible monotonic trends by Mann-Kendall tests. Over the period from 1970 to 2009, annual rainfall did not change significantly for either station. However, during this period an increase of low rainfall events coinciding with a decline in the number of medium daily rainfall events was observed in Rashad. Furthermore, the availability of daily rainfall data enabled frequency and conditional probability calculations that showed either no statistically significant changes or trends resulting only in minor changes of probabilities.

Eine SPARQL-Schnittstelle für OData-Services

Enterprise-Resource-Planning-Systeme (ERP-Systeme) bilden für die meisten mittleren und großen Unternehmen einen essentiellen Bestandteil ihrer IT-Landschaft zur Verwaltung von Geschäftsdaten und Geschäftsprozessen. Geschäftsdaten werden in ERP-Systemen in Form von Geschäftsobjekten abgebildet. Ein Geschäftsobjekt kann mehrere Attribute enthalten und über Assoziationen zu anderen Geschäftsobjekten einen Geschäftsobjektgraphen aufspannen. Existierende Schnittstellen ermöglichen die Abfrage von Geschäftsobjekten, insbesondere mit Hinblick auf deren Attribute. Die Abfrage mit Bezug auf ihre Position innerhalb des Geschäftsobjektgraphen ist jedoch über diese Schnittstellen häufig nur sehr schwierig zu realisieren. Zur Vereinfachung solcher Anfragen können semantische Technologien, wie RDF und die graphbasierte Abfragesprache SPARQL, verwendet werden. SPARQL ermöglicht eine wesentlich kompaktere und intuitivere Formulierung von Anfragen gegen Geschäftsobjektgraphen, als es mittels der existierenden Schnittstellen möglich ist. Die Motivation für diese Arbeit ist die Vereinfachung bestimmter Anfragen gegen das im Rahmen dieser Arbeit betrachtete SAP ERP-System unter Verwendung von SPARQL. Zur Speicherung von Geschäftsobjekten kommen in ERP-Systemen typischerweise relationale Datenbanken zum Einsatz. Die Bereitstellung von SPARQL-Endpunkten auf Basis von relationalen Datenbanken ist ein seit längerem untersuchtes Gebiet. Es existieren verschiedene Ansätze und Tools, welche die Anfrage mittels SPARQL erlauben. Aufgrund der Komplexität, der Größe und der Änderungshäufigkeit des ERP-Datenbankschemas können solche Ansätze, die direkt auf dem Datenbankschema aufsetzen, nicht verwendet werden. Ein praktikablerer Ansatz besteht darin, den SPARQL-Endpunkt auf Basis existierender Schnittstellen zu realisieren. Diese sind weniger komplex als das Datenbankschema, da sie die direkte Abfrage von Geschäftsobjekten ermöglichen. Dadurch wird die Definition des Mappings erheblich vereinfacht. Das ERP-System bietet mehrere Schnittstellen an, die sich hinsichtlich des Aufbaus, der Zielsetzung und der verwendeten Technologie unterscheiden. Unter anderem wird eine auf OData basierende Schnittstelle zur Verfügung gestellt. OData ist ein REST-basiertes Protokoll zur Abfrage und Manipulation von Daten. Von den bereitgestellten Schnittstellen weist das OData-Interface gegenüber den anderen Schnittstellen verschiedene Vorteile bei Realisierung eines SPARQL-Endpunktes auf. Es definiert eine Abfragesprache und einen Link-Adressierungsmechanismus, mit dem die zur Beantwortung einer Anfrage benötigten Service-Aufrufe und die zu übertragende Datenmenge erheblich reduziert werden können. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Entwicklung eines Verfahrens zur Realisierung eines SPARQL-Endpunktes auf Basis von OData-Services. Dazu wird zunächst eine Architektur vorgestellt, die als Grundlage für die Implementierung eines entsprechenden Systems dienen kann. Ausgehend von dieser Architektur, werden die durch den aktuellen Forschungsstand noch nicht abgedeckten Bereiche ermittelt. Nach bestem Wissen ist diese Arbeit die erste, welche die Abfrage von OData-Schnittstellen mittels SPARQL untersucht. Dabei wird als Teil dieser Arbeit ein neuartiges Konzept zur semantischen Beschreibung von OData-Services vorgestellt. Dieses ermöglicht die Definition von Abbildungen der von den Services bereitgestellten Daten auf RDF-Graphen. Aufbauend auf den Konzepten zur semantischen Beschreibung wird eine Evaluierungssemantik erarbeitet, welche die Auflösung von Ausdrücken der SPARQL-Algebra gegen semantisch annotierte OData-Services definiert. Dabei werden die Daten aller OData-Services ermittelt, die zur vollständigen Abarbeitung einer Anfrage benötigt werden. Zur Abfrage der relevanten Daten wurden Konzepte zur Erzeugung der entsprechenden OData-URIs entwickelt. Das vorgestellte Verfahren wurde prototypisch implementiert und anhand zweier Anwendungsfälle für die im betrachteten Szenario maßgeblichen Servicemengen evaluiert. Mit den vorgestellten Konzepten besteht nicht nur die Möglichkeit, einen SPARQL-Endpunkt für ein ERP-System zu realisieren, vielmehr kann jede Datenquelle, die eine OData-Schnittstelle anbietet, mittels SPARQL angefragt werden. Dadurch werden große Datenmengen, die bisher für die Verarbeitung mittels semantischer Technologien nicht zugänglich waren, für die Integration mit dem Semantic Web verfügbar gemacht. Insbesondere können auch Datenquellen, deren Integration miteinander bisher nicht oder nur schwierig möglich war, über Systeme zur föderierten Abfrage miteinander integriert werden.

Regelbasiertes Reasoning auf massiv paralleler Hardware

Eine wesentliche Funktionalität bei der Verwendung semantischer Technologien besteht in dem als Reasoning bezeichneten Prozess des Ableitens von impliziten Fakten aus einer explizit gegebenen Wissensbasis. Der Vorgang des Reasonings stellt vor dem Hintergrund der stetig wachsenden Menge an (semantischen) Informationen zunehmend eine Herausforderung in Bezug auf die notwendigen Ressourcen sowie der Ausführungsgeschwindigkeit dar. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, adressiert die vorliegende Arbeit das Reasoning durch eine massive Parallelisierung der zugrunde liegenden Algorithmen und der Einführung von Konzepten für eine ressourceneffiziente Ausführung. Diese Ziele werden unter Berücksichtigung der Verwendung eines regelbasierten Systems verfolgt, dass im Gegensatz zur Implementierung einer festen Semantik die Definition der anzuwendenden Ableitungsregeln während der Laufzeit erlaubt und so eine größere Flexibilität bei der Nutzung des Systems bietet. Ausgehend von einer Betrachtung der Grundlagen des Reasonings und den verwandten Arbeiten aus den Bereichen des parallelen sowie des regelbasierten Reasonings werden zunächst die Funktionsweise von Production Systems sowie die dazu bereits existierenden Ansätze für die Optimierung und im Speziellen der Parallelisierung betrachtet. Production Systems beschreiben die grundlegende Funktionalität der regelbasierten Verarbeitung und sind somit auch die Ausgangsbasis für den RETE-Algorithmus, der zur Erreichung der Zielsetzung der vorliegenden Arbeit parallelisiert und für die Ausführung auf Grafikprozessoren (GPUs) vorbereitet wird. Im Gegensatz zu bestehenden Ansätzen unterscheidet sich die Parallelisierung insbesondere durch die gewählte Granularität, die nicht durch die anzuwendenden Regeln, sondern von den Eingabedaten bestimmt wird und sich damit an der Zielarchitektur orientiert. Aufbauend auf dem Konzept der parallelen Ausführung des RETE-Algorithmus werden Methoden der Partitionierung und Verteilung der Arbeitslast eingeführt, die zusammen mit Konzepten der Datenkomprimierung sowie der Verteilung von Daten zwischen Haupt- und Festplattenspeicher ein Reasoning über Datensätze mit mehreren Milliarden Fakten auf einzelnen Rechnern erlauben. Eine Evaluation der eingeführten Konzepte durch eine prototypische Implementierung zeigt für die adressierten leichtgewichtigen Ontologiesprachen einerseits die Möglichkeit des Reasonings über eine Milliarde Fakten auf einem Laptop, was durch die Reduzierung des Speicherbedarfs um rund 90% ermöglicht wird. Andererseits kann der dabei erzielte Durchsatz mit aktuellen State of the Art Reasonern verglichen werden, die eine Vielzahl an Rechnern in einem Cluster verwenden.

Information Exchange and Fusion in Dynamic and Heterogeneous Distributed Environments

Context awareness, dynamic reconfiguration at runtime and heterogeneity are key characteristics of future distributed systems, particularly in ubiquitous and mobile computing scenarios. The main contributions of this dissertation are theoretical as well as architectural concepts facilitating information exchange and fusion in heterogeneous and dynamic distributed environments. Our main focus is on bridging the heterogeneity issues and, at the same time, considering uncertain, imprecise and unreliable sensor information in information fusion and reasoning approaches. A domain ontology is used to establish a common vocabulary for the exchanged information. We thereby explicitly support different representations for the same kind of information and provide Inter-Representation Operations that convert between them. Special account is taken of the conversion of associated meta-data that express uncertainty and impreciseness. The Unscented Transformation, for example, is applied to propagate Gaussian normal distributions across highly non-linear Inter-Representation Operations. Uncertain sensor information is fused using the Dempster-Shafer Theory of Evidence as it allows explicit modelling of partial and complete ignorance. We also show how to incorporate the Dempster-Shafer Theory of Evidence into probabilistic reasoning schemes such as Hidden Markov Models in order to be able to consider the uncertainty of sensor information when deriving high-level information from low-level data. For all these concepts we provide architectural support as a guideline for developers of innovative information exchange and fusion infrastructures that are particularly targeted at heterogeneous dynamic environments. Two case studies serve as proof of concept. The first case study focuses on heterogeneous autonomous robots that have to spontaneously form a cooperative team in order to achieve a common goal. The second case study is concerned with an approach for user activity recognition which serves as baseline for a context-aware adaptive application. Both case studies demonstrate the viability and strengths of the proposed solution and emphasize that the Dempster-Shafer Theory of Evidence should be preferred to pure probability theory in applications involving non-linear Inter-Representation Operations.