847 resultados para Web Semantico semantic open data geoSPARQL


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Citizens demand more and more data for making decisions in their daily life. Therefore, mechanisms that allow citizens to understand and analyze linked open data (LOD) in a user-friendly manner are highly required. To this aim, the concept of Open Business Intelligence (OpenBI) is introduced in this position paper. OpenBI facilitates non-expert users to (i) analyze and visualize LOD, thus generating actionable information by means of reporting, OLAP analysis, dashboards or data mining; and to (ii) share the new acquired information as LOD to be reused by anyone. One of the most challenging issues of OpenBI is related to data mining, since non-experts (as citizens) need guidance during preprocessing and application of mining algorithms due to the complexity of the mining process and the low quality of the data sources. This is even worst when dealing with LOD, not only because of the different kind of links among data, but also because of its high dimensionality. As a consequence, in this position paper we advocate that data mining for OpenBI requires data quality-aware mechanisms for guiding non-expert users in obtaining and sharing the most reliable knowledge from the available LOD.

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Disasters cause widespread harm and disrupt the normal functioning of society, and effective management requires the participation and cooperation of many actors. While advances in information and networking technology have made transmission of data easier than it ever has been before, communication and coordination of activities between actors remain exceptionally difficult. This paper employs semantic web technology and Linked Data principles to create a network of intercommunicating and inter-dependent on-line sites for managing resources. Each site publishes available resources openly and a lightweight opendata protocol is used to request and respond to requests for resources between sites in the network.

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ACM Computing Classification System (1998): H.5.2, H.2.8, J.2, H.5.3.

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As the Semantic Web is an open, complex and constantly evolving medium, it is the norm, but not exception that information at different sites is incomplete or inconsistent. This poses challenges for the engineering and development of agent systems on the Semantic Web, since autonomous software agents need to understand, process and aggregate this information. Ontology language OWL provides core language constructs to semantically markup resources on the Semantic Web, on which software agents interact and cooperate to accomplish complex tasks. However, as OWL was designed on top of (a subset of) classic predicate logic, it lacks the ability to reason about inconsistent or incomplete information. Belief-augmented Frames (BAF) is a frame-based logic system that associates with each frame a supporting and a refuting belief value. In this paper, we propose a new ontology language Belief-augmented OWL (BOWL) by integrating OWL DL and BAF to incorporate the notion of confidence. BOWL is paraconsistent, hence it can perform useful reasoning services in the presence of inconsistencies and incompleteness. We define the abstract syntax and semantics of BOWL by extending those of OWL. We have proposed reasoning algorithms for various reasoning tasks in the BOWL framework and we have implemented the algorithms using the constraint logic programming framework. One example in the sensor fusion domain is presented to demonstrate the application of BOWL.

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La presente ricerca tratta lo studio delle basi di conoscenza, volto a facilitare la raccolta, l'organizzazione e la distribuzione della conoscenza. La scelta dell’oggetto è dovuta all'importanza sempre maggiore acquisita da questo ambito di ricerca e all'innovazione che esso è in grado di apportare nel campo del Web semantico. Viene analizzata la base di conoscenza YAGO: se ne descrivono lo stato dell’arte, le applicazioni e i progetti per sviluppi futuri. Il lavoro è stato condotto esaminando le pubblicazioni relative al tema e rappresenta una risorsa in lingua italiana sull'argomento.

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This thesis investigates how Open Government Data (OGD) concepts and practices might be implemented in the State of Qatar to achieve more transparent, effective and accountable government. The thesis concludes with recommendations as to how Qatar, as a developing country, might enhance the accessibility and usability of its OGD and implement successful and sustainable OGD systems and practices.

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On 19 June 2015, representatives from over 40 Australian research institutions gathered in Canberra to launch their Open Data Collections. The one day event, hosted by the Australian National Data Service (ANDS), showcased to government and a range of national stakeholders the rich variety of data collections that have been generated through the Major Open Data Collections (MODC) project. Colin Eustace attended the showcase for QUT Library and presented a poster that reflected the work that he and Jodie Vaughan generated through the project. QUT’s Blueprint 4, the University’s five-year institutional strategic plan, outlines the key priorities of developing a commitment to working in partnership with industry, as well as combining disciplinary strengths with interdisciplinary application. The Division of Technology, Information and Learning Support (TILS) has undertaken a number of Australian National Data Service (ANDS) funded projects since 2009 with the aim of developing improved research data management services within the University to support these strategic aims. By leveraging existing tools and systems developed during these projects, the Major Open Data Collection (MODC) project delivered support to multi-disciplinary collaborative research activities through partnership building between QUT researchers and Queensland government agencies, in order to add to and promote the discovery and reuse of a collection of spatially referenced datasets. The MODC project built upon existing Research Data Finder infrastructure (which uses VIVO open source software, developed by Cornell University) to develop a separate collection, Spatial Data Finder (https://researchdatafinder.qut.edu.au/spatial) as the interface to display the spatial data collection. During the course of the project, 62 dataset descriptions were added to Spatial Data Finder, 7 added to Research Data Finder and two added to Software Finder, another separate collection. The project team met with 116 individual researchers and attended 13 school and faculty meetings to promote the MODC project and raise awareness of the Library’s services and resources for research data management.

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The application of semantic technologies to the integration of biological data and the interoperability of bioinformatics analysis and visualization tools has been the common theme of a series of annual BioHackathons hosted in Japan for the past five years. Here we provide a review of the activities and outcomes from the BioHackathons held in 2011 in Kyoto and 2012 in Toyama. In order to efficiently implement semantic technologies in the life sciences, participants formed various sub-groups and worked on the following topics: Resource Description Framework (RDF) models for specific domains, text mining of the literature, ontology development, essential metadata for biological databases, platforms to enable efficient Semantic Web technology development and interoperability, and the development of applications for Semantic Web data. In this review, we briefly introduce the themes covered by these sub-groups. The observations made, conclusions drawn, and software development projects that emerged from these activities are discussed.

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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.

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Presentation about the University Linked Open Data Service to Insitutional Web Managers Workshop 2011.

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Linked Open data – a platform for modern science, engineering, education and business. In the more recent talk, Sir Nigel Shadbolt speaks about "The Value of Openess - The Open Data Institute and Publically Funded Open Data" during the Natural History Museum of London Informatics Horizons event.

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La infraestructura europea ICOS (Integrated Carbon Observation System), tiene como misión proveer de mediciones de gases de efecto invernadero a largo plazo, lo que ha de permitir estudiar el estado actual y comportamiento futuro del ciclo global del carbono. En este contexto, geomati.co ha desarrollado un portal de búsqueda y descarga de datos que integra las mediciones realizadas en los ámbitos terrestre, marítimo y atmosférico, disciplinas que hasta ahora habían gestionado los datos de forma separada. El portal permite hacer búsquedas por múltiples ámbitos geográficos, por rango temporal, por texto libre o por un subconjunto de magnitudes, realizar vistas previas de los datos, y añadir los conjuntos de datos que se crean interesantes a un “carrito” de descargas. En el momento de realizar la descarga de una colección de datos, se le asignará un identificador universal que permitirá referenciarla en eventuales publicaciones, y repetir su descarga en el futuro (de modo que los experimentos publicados sean reproducibles). El portal se apoya en formatos abiertos de uso común en la comunidad científica, como el formato NetCDF para los datos, y en el perfil ISO de CSW, estándar de catalogación y búsqueda propio del ámbito geoespacial. El portal se ha desarrollado partiendo de componentes de software libre existentes, como Thredds Data Server, GeoNetwork Open Source y GeoExt, y su código y documentación quedarán publicados bajo una licencia libre para hacer posible su reutilización en otros proyecto