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.

Instant Storyboarding

This thesis aims at empowering software customers with a tool to build software tests them selves, based on a gradual refinement of natural language scenarios into executable visual test models. The process is divided in five steps: 1. First, a natural language parser is used to extract a graph of grammatical relations from the textual scenario descriptions. 2. The resulting graph is transformed into an informal story pattern by interpreting structurization rules based on Fujaba Story Diagrams. 3. While the informal story pattern can already be used by humans the diagram still lacks technical details, especially type information. To add them, a recommender based framework uses web sites and other resources to generate formalization rules. 4. As a preparation for the code generation the classes derived for formal story patterns are aligned across all story steps, substituting a class diagram. 5. Finally, a headless version of Fujaba is used to generate an executable JUnit test. The graph transformations used in the browser application are specified in a textual domain specific language and visualized as story pattern. Last but not least, only the heavyweight parsing (step 1) and code generation (step 5) are executed on the server side. All graph transformation steps (2, 3 and 4) are executed in the browser by an interpreter written in JavaScript/GWT. This result paves the way for online collaboration between global teams of software customers, IT business analysts and software developers.

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 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.

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.

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.