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Fit für Web 3.0
SemantischeTechnologien
Ursula Deriu
Tirsus GmbH
ursula.deriu@tirsus.com
Bei Guild42, Bern - 17. März 2014
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Web 3.0 – Semantisches Web – Web of Data –
Web ofThings - Linked Data – Big Data –
Web Science – Data Science
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Web 3.0 – Semantisches Web – Web of Data –
Web ofThings - Linked Data – Big Data –
Web Science – Data Science
Facetten desselben Phänomens
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Web Science
Quelle Bild: http://blogs.exeter.ac.uk/wip/blog/2010/05/28/the-emerging-web-science/
Der Begriff wurde 2006 vonTim Berners-Lee mit-geprägt
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Data Science
Quelle: Wikipedia
Studiert wie Wissen aus Daten gewonnen werden
Data Science ist multidisziplinär
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Internet ofThings
Internet ofThings
Globales Datensystem
Daten wurden immer schon produziert
Jetzt können sie sichtbar werden dank des Internets
Temperatursensoren,Verkehrssensoren,Wasserflussraten,
Energieverbrauch, GPS-Ortungen, etc.
Es entsteht ein komplexes System von Systemen
Es werden riesige Datenmengen generiert
Diese müssen verwaltet werden (Big Data)
Daraus sollWissen gewonnen werden (Data Science)
Diese sollen strukturiert werden (SemanticWeb)
Quelle Bild: Quelle Bild: http://scoop.intel.com/celebrating-international-internet-of-things-day
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Big Data:
Wie verarbeitet man Datenmengen, welche
für traditionelle Datenverarbeitung zu gross
und komplex sind.
Linked Data – Linked Open Data
Daten imWeb so strukturieren, dass sie mit
anderen Daten in einen semantischen
Zusammenhang gebracht werden können.
Verlinkung von Daten imWeb ermöglicht
grösseren strategischen Überblick und tiefere
Einsicht in die Daten.
Die Daten werden mit semantische
aufbereitet und, so dass neue
Zusammenhänge hergeleitet werden können.
Big Data vs. Linked Data
Bilder: http://www.zdnet.de/88127639/google-gewahrt-blick-in-seine-rechenzentren/ und http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
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SemantischeTechnologien – Erweiterte Definition
FRAGEN:
Wie extrahiert man automatisch strukturierte
Daten aus natürlich-sprachlichenTexten?
Wie erkennt man automatisch die Bedeutung
eines natürlich-sprachlichenTexts?
Wie bereitet man natürlich-sprachlicheTexte automatisch auf, um sie mit
intelligenten Suchmaschinen zu erschliessen?
Computational Linguistics
Machine Learning
Gemeinsame Nenner mitWeb 3.0 / SemantischemWeb:
Daten im Internet / Intranet
Ontologien resp. gepflegte Fachvokabulare
Bilder: Amazon und http://www.brandeis.edu/programs/linguistics/images/compLingHead_catalyst-192x220.jpg
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Entwicklung des (semantischen) Web
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Web 1.0 – Web 2.0 – Web 3.0
Quelle: http://blog.law.cornell.edu/voxpop/category/semantic-web-and-law/
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Tim Berners-Lee - DieVision des Semantischen Web
“[…] At the doctor's office, Lucy instructed her Semantic Web agent
through her handheld Web browser.The agent promptly retrieved
information about Mom's prescribed treatment from the doctor's agent,
looked up several lists of providers, and checked for the ones in-plan for
Mom's insurance within a 20-mile radius of her home and with
a rating of excellent or very good on trusted rating services. It then began
trying to find a match between available appointment times (supplied
by the agents of individual providers through their Web sites) and Pete's
and Lucy's busy schedules. (The emphasized keywords indicate terms
whose semantics, or meaning, were defined for the agent through the
SemanticWeb.) […]
Quelle: Tim Berners-Lee: The Semantic Web, Scientific American, May 17, 2001
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Wer ist betroffen?
Web-User
Nehmen komfortable Systeme und Dienstleistungen als
selbstverständlich hin.
Aktuelle Beispiele: Suchmaschinen, Download von Musik in jeder
Lebenslage
Unternehmen / Organisationen
Daten zurVerfügung stellen, um berücksichtigt zu werden
DieselbenTechnologien sind auch im Intranet anwendbar
Web-Entwickler
In erster Linie mit dem semantischenWeb konfrontiert
Daten für’s semantischeWeb aufbereiten
Daten imWeb können interpretiert werden
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Semantisches Web für den persönlichen Gebrauch
Vorteile:
Persönliche Daten zentralisiert in einer Art Locker
halten – statt überall verzettelt
Recherche wird von den intelligentenAgents
automatisch übernommen
Entscheidungsgewalt bleibt beim Anwender
Mehr Bequemlichkeit und Lebensqualität
Nachteile:
Datensicherheit …
Der gläserne Mensch
Risiko durch fehlerhafteAnwendungen
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Semantisches Web im Business (1)
Anbieten der Daten, welche
Dienstleistungen für den persönlichen
Gebrauch ermöglichen.
Anbieten von Schnittstellen zu den
internen Daten, um diese
Dienstleistungen zu ermöglichen.
NeueVermarktungswege
NeueWeb-Services
Neue Berufsbilder
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Semantisches Web im Business (2)
Vorteile:
EinfachereTransaktionen
Bessere Sichtbarkeit
Schnellere und einfachereAbwicklungen von Geschäftsvorfällen
Aber:
Zunehmende Abhängigkeit vomWeb.
Daten müssen strukturiert zugänglich gemacht werden.
Marketing 3.0:Wie werden unsere Daten von den automatischen
Agents gefunden?
Semantischer Spam
Missbrauch der Daten
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Seite 16
Wo stehen wir heute?
Herausforderungen
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Web 1.0 – Web 2.0 – Web 3.0
Quelle: http://fredericmartin.typepad.com/myblog/2007/11/from-web10-to-w.html
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Herausforderungen
Durchsuchbare Strukturen aufbauen
Verlinkte Strukturen aufbauen
Datenmengen!
Applikationen bauen
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Wo stehen wir heute?
Quelle: http://www.cpsrenewal.ca/2013/04/big-data-social-media-and-long-tail-of.html
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Aspekte und Strukturen des
semantischen Web
Seite 21
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Aspekte des semantischenWeb
Quelle Bild: http://ode.openlinksw.com/
Seite 22
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The Semantic Layer Cake
Quelle: http://www.w3.org/2007/03/layerCake.png
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Seite 23
Infrastruktur des semantischen Web
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Infrastruktur
Im Folgenden:
Mikroformate
Ontologien – notwendige Normierungen für Semantik
RDF Endpoints (SPARQL Endpoints)
Linked Data
Semantic Web Crawler und Semantic Search Engines
Formate und Standards: RDF – SPARQL – OWL - Reasoning
APIs
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Infrastruktur:
Microformate
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Microformate
Standard (Ontologie) zum Einbetten strukturierter
Information in HTML
Schema.org eingeführt von Bing, Google andYahoo!
CreativeWork, Book, Movie, MusicRecording, Recipe,TVSeries, AudioObject, ImageObject,
VideoObject, Event, Organization, Person, Place, LocalBusiness, Restaurant, Product, Offer,
AggregateOffer, Review, etc etc
http://www.microdatagenerator.com/
W3C Working Draft: http://dev.w3.org/html5/md-LC/
Microdata.org
Spezialisierte Web Crawler suchen nach dieser Information
Für den End-User der Seite bleibt dieser Inhalt unsichtbar
Gepflegt vomWebmaster, Applikationsentwickler, CMS-
Unterstützung
Ziel: Sichtbarkeit der Seite imWeb 3.0
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Microformate Beispiel
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Microformate siehe auch http://microformats.org/
Quelle: Russell: Mining the Social Web, O’Reilly Media, 2013
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Tim Berners-Lee - 2009
Raw Data now!!!
http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee
_on_the_next_web.html
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Infrastruktur:
Ontologien
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Basis für Web 3.0 - Wissensrepräsentationen
Ausdrucksstäre von Methoden derWissensrepräsentation und
Grösse derWissensdomäne
Quelle: Stock: Wissensrepräsentationen, Oldenburg-Verlag, 2011
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Beispiel vcard -Visitenkarten – Schema dargestellt in Protégé
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Ontologien – Beispiele
People, Organisation, Events FOAF, HCard, Relationship, Resume, RDFCalendar
Metadaten The Dublin Core (DC) ontology
Geographie Geonames, Geo
Statistik-Daten W3C RDF Data Cube Vocabulary
Social Media SIOC, Review
Topics + Tags SKOS, MOAT, HolyGoat
eCommerce GoodRelations, CC Licensing
Musik The Music Ontology
Meer und Marine-Begriffe MarineTLO ontology
Finanzwelt Financial Industry Business Ontology
Medizin, Biologie Ontologies in Medicine Gene Ontology Consortium National Center
for Biomedical Ontology Ontologiesammlung der Enzymdatenbank
BookVocabularies z.B. Bücher und Beziehungen von Menschen zu Büchern
Fernsehprogramme BBC Programmes Ontology
Herkunft von Web-Daten Provenance Vocabulary
More … Scovo, DOAP, ...
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Ontologien -Verzeichnisse
http://semanticweb.org/wiki/Main_Page
http://semanticweb.org/wiki/Ontology
http://www.w3.org/wiki/Good_Ontologies
http://www.w3.org/wiki/VocabularyMarket
http://www.brenda-enzymes.org/ Enzym-Ontologie-Verzeichnis
Viele der Links sind noch instabil
Die Ontologien wechseln hin und wieder ihren «Standort»
Neue Ontologien kommen dazu
Bestehende Ontologien werden nicht weiter gepflegt
Tipp:
Recherche über den Status der Ontologie vor derVerwendung!
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Infrastruktur:
RDF-Endpoints
SPARQL-Endpoints
Triple Stores
Quad Stores
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RDF Endpoints (SPARQL Endpoints)
Ein Datenspeicher für RDF-
Tripel.
SPARQL als Abfrage-Sprache
Input aus verschiedensten
Quellen
Konvertiert
Generiert
Editiert
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Infrastruktur:
Linked Data
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Linked Data
Bild: http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
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Linked Data Cloud
Quelle: http://lod-cloud.net/
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Community Projekte
DBPedia - Wikipedia maschinenverarbeitbar http://dbpedia.org/page/Bern
Freebase - Bekannte Personen, Orte etc – http://www.freebase.com
Musikbezogene Daten http://dbtune.org/
Allgemein – Semantic Search Engine http://lod.openlinksw.com/sparql/
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Dbpedia.org/page/Bern
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Linked Open Government Data
http://data.webfoundation.org/
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Infrastruktur:
Semantic Web Crawler
und
Semantic Search Engines
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Enterprise-Daten ins semantischeWeb – Status Quo
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Enterprise-Daten ins semantischeWeb – in Zukunft
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Semantic Web Crawler und Semantic Search Engines
Semantic Web Crawler
Libraries in verschiedenen Programmiersprachen
Semantic Web Search Engines
Beispiele:
http://swoogle.umbc.edu/
http://lod.openlinksw.com/
http://ws.nju.edu.cn/falcons/objectsearch/index.jsp
http://www.sindice.com/
http://sig.ma/search
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Infrastruktur:
Formate und Standards
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Infrastruktur - Formate und Standards
Ontologiesprachen
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Ontologien und Ontologie-Schemas
Ontologien werden alsTripel modelliert
Subjekt
Prädikat
Objekt
Schema und Daten werden in derselben Sprache dargestellt
Daten können auch ohne Schema erfasst werden (in der Praxis ungeschickt)
Häufig wird nicht unterschieden zwischen dem Schema und den Daten,
beides wird als «Ontologie» bezeichnet.
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Ontologien als Graph
DieseTripel bilden insgesamt ein Netzwerk (gerichteter Graph)
Das Schema ist dabei klein imVergleich zur Datenmenge
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Infrastruktur - Formate und Standards
Ontologiesprache RDF
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RDF Resource Description Framework
W3C Standard
RDF und RDFS legen den Sprachumfang fest, mit welchem Ontologien im
Web3.0 modelliert werden können.
Wichtig:
rdfs:resource – alles was in RDF/S modelliert wird ist eine Ressource
rdfs:class – jede definierte Klasse «erbt» von rdfs:class
rdf:property – die Klasse aller Eigenschaften
Instanzen: Ein einzelnes, konkretes Objekt, welches zu einer Klasse gehört.
Siehe auch: http://www.w3.org/TR/rdf-schema/
Alle Ressourcen werden als URIs dargestellt
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RDF Beispiel
Quelle Bild: Antoniou et al, Semantic Web Primer – 3rd Edition, MIT Press, 2012
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RDF-Daten erfassen
RDF-Daten werden des Umfangs wegen i.d.R. nicht graphisch erfasst
sondern in Dateien.
Es gibt verschiedene standardisierte Formate, z.B.TURTLE
Quelle: DuCharme, Learning SPARQL, O’Reilly, 2013
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Infrastruktur - Formate und Standards
Abfragesprache SPARQL
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SPARQL
W3C Standard
Der RDF-Graph kann mit SPARQL abgefragt werden
«Das SemantischeWeb ohne SPARQL ist wie eine relationale Datenbank
ohne SQL» (Berners-Lee)
Die SPARQL-Syntax ist an SQL angelehnt.
Die Mächtigkeit von SPARQL ist mit SQL vergleichbar.
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SPARQL - Beispiel
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SPARQL – Beispielabfrage in DBPedia
http://dbpedia.org/snorql/?query=PREFIX+dbo%3A+%3Chttp%3A%2F%2
Fdbpedia.org%2Fontology%2F%3E%0D%0A%0D%0ASELECT+%3Fnam
e+%3Fbirth+%3Fdescription+%3Fperson+WHERE+%7B%0D%0A+++++%
3Fperson+dbo%3AbirthPlace+%3ABerlin+.%0D%0A+++++%3Fperson+%
3Chttp%3A%2F%2Fpurl.org%2Fdc%2Fterms%2Fsubject%3E+%3Chttp%
3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FCategory%3AGerman_musician
s%3E+.%0D%0A+++++%3Fperson+dbo%3AbirthDate+%3Fbirth+.%0D%
0A+++++%3Fperson+foaf%3Aname+%3Fname+.%0D%0A+++++%3Fpers
on+rdfs%3Acomment+%3Fdescription+.%0D%0A+++++FILTER+%28LAN
G%28%3Fdescription%29+%3D+%27en%27%29+.%0D%0A%7D%0D%0
AORDER+BY+%3Fname
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Infrastruktur - Formate und Standards
Ontologie-Sprache OWL
Reasoning und Inferenz
Künstliche Intelligenz hinzufügen
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OWL2 – Web Ontology Language
W3C Standard
Eine ganze Familie an Profilen mit unterschiedlicherAusdruckskraft
Kann als «Ergänzung» zu RDFS betrachtet werden.
Bedient sich der Beschreibungslogik
Konsistenz-Prüfung
NeueTripel ableiten
KI im semantischenWeb
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OWL 2 - Profile
OWL2 Full OWL2 EL OWL QL OWL RL
• Grösste
Ausdruckskraft
• Komplexität:
unentscheidbar
• Zu langsam für
heutige
automatische
Reasoners
• Reasoning-
Algorithmen in
polynomialer Zeit
• Für sehr grosse
Ontologien mit
komplizierten
Relationen (Biologie,
Medizin, etc).
• Neue Relationen sollen
abgeleitet werden.
• Ausführungszeit
wichtiger als
Ausdrucksfähigkeit
• Entworfen, um mit
relationalen
Datenbanken zu
implementieren.
• Applikationen mit
leichtgewichtigen
Ontologien und
grossen
Datenmengen
• Entworfen, um mit
Business-Rule Engines
zu implementieren.
• Funktioniert gut im
Zusammenhang mit
RDFS.
• Applikationen mit
leichtgewichtigen
Ontologien und
grossen Datenmengen
Seite 63
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OWL2 – Rules
Siehe auch: http://www.w3.org/TR/owl2-primer/#Appendix:_The_Complete_Sample_Ontology
Seite 64
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Infrastruktur - Formate und Standards
APIs
Seite 65
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Beispiel Apache Jena
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Infrastruktur
Ontologien zur Schema-Beschreibung undTripel-Definition
Beschreibungssprachen: RDF, RDFS, OWL
SPARQLAbfragesprache – REST und via Interfaces
Triple-Stores zur Datenhaltung
Native
In-Memory Datenbanken
Auf relationalen Datenbanken
Tools für Modellierung und Erfassung
Open Source und kommerziell
Tools-Plugins
Inferenz und Reasoning
Konsistenz-Tests
Export etc
Reasoner für alle OWL2-Profile
APIs
Java, C++, etc
Seite 67
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Aktuelle Anwendungsbeispiele
Seite 68
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Neue Suchmaschinen – FacettierteWikipedia Suchmaschine
Seite 69
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FOAF Suchmaschine
Seite 70
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Beispiel: RDFizers Das-Huhn-und-Ei-Problem
RDF-Daten aus
unstrukturierten
Daten gewinnen
Ziel: Wachstum
desWeb 3.0
Bild:
http://virtuoso.openlinksw.com/presenta
tions/Virtuoso_Sponger_1/Virtuoso_Spo
nger_1.html#(7)
Seite 71
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Linked Open Government Data
http://data.webfoundation.org/
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Konkrete Nicht-Akademische Anwendungen
In Enterprise-Anwendungen: v.a. bei forschungsnahen
Grossunternehmen, z.B. Pfizer (für Biomed und Pharma-
Forschung), NASA (Thesaurus)
Hochschulbibliothekszentrum Nordrhein-Westphalen (HBZ):
Anreicherung des Bibliothekskatalogs mit LOD
Zur Inhaltserschliessung beiVerlagen, z.B.Wolters-Kluwer
Erschliessen des EuropeanTelevision Archive (Linked
EuropeanTelevision Heritage)
NewYorkTimes (data.nytimes.com)
BBC Fernsehprogramm
Aktuelle Papers im semantic-web-journal.net
SemanticTechnology Business Conference
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Sammlung von Anwendungsbeschreibungen
Publishing Statistical Data following the Linked
Open Data Principles
A Semantic Framework forTouristic Information
Systems
Enabling the Matchmaking of Organizations and
Public Procurement Notices by Means of Linked
Open Data
Providing Information from Brazilian Politicians
Using Linked Data
Enhancing the Access to Public Procurement
Notices by Promoting Product Scheme
Classifications to the Linked Open Data Initiative
Open-Linked Data ist einer der vielen Aspekte desWeb 3.0
Dazu siehe auch: Open Knowledge Foundation (okfn.org)
Seite 74
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Enterprise-Daten mit Wissen verlinken
http://de.slideshare.net/terraces/semantic-enterprise-20-enabling-semantic-web-technologies-in-enterprise-20-environment
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Enterprise Search bei der European Space Agency ESA
Quelle: Semantic Enterprise 2.0
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Zusammenhänge visualisieren: RelFinder
Beschreibung : http://www.visualdataweb.org/relfinder.php
Beziehungen zwischen Fiat, Maserati und Ferrari - Daten: DBPedia
Seite 77
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Immer mehr Anwendungen verlassen das Labor
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Voraussichtliche Entwicklung
Graphentheorie – Bildung einer Riesenkomponente
The evolution of the random geometric graph.mp4
DerTrend ist nicht aufzuhalten
Quelle Video: http://www.youtube.com/watch?v=NUisb1-INIE
Seite 79
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Vernetzung - ein GlobalerTrend
Quellen: http://comminfo.rutgers.edu/news/mobile-communication-and-social-policy-an-international-conference.html /
https://www.demworks.org/blog/2013/05/Mobile%20Phones%20and%20Political%20Violence (Al Jazeera) /
http://ondeviceresearch.com/blog/Mobile+research+is+the+best+method+for+insights+into+Africa+#sthash.cAOYFJc3.dpbs / http://www.politicseastasia.com/tag/asia/ /
http://www.fertilizer.org/ifa/HomePage/SUSTAINABILITY/Knowledge-transfer-innovative-approaches/Empowering-Rural-India-.html
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Fit für Web 3.0 - Semantische Technologien

  • 1. Seite 1 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Fit für Web 3.0 SemantischeTechnologien Ursula Deriu Tirsus GmbH ursula.deriu@tirsus.com Bei Guild42, Bern - 17. März 2014 Seite 1
  • 2. Seite 2 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 2 Web 3.0 – Semantisches Web – Web of Data – Web ofThings - Linked Data – Big Data – Web Science – Data Science
  • 3. Seite 3 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 3 Web 3.0 – Semantisches Web – Web of Data – Web ofThings - Linked Data – Big Data – Web Science – Data Science Facetten desselben Phänomens
  • 4. Seite 4 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Web Science Quelle Bild: http://blogs.exeter.ac.uk/wip/blog/2010/05/28/the-emerging-web-science/ Der Begriff wurde 2006 vonTim Berners-Lee mit-geprägt
  • 5. Seite 5 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Data Science Quelle: Wikipedia Studiert wie Wissen aus Daten gewonnen werden Data Science ist multidisziplinär
  • 6. Seite 6 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Internet ofThings Internet ofThings Globales Datensystem Daten wurden immer schon produziert Jetzt können sie sichtbar werden dank des Internets Temperatursensoren,Verkehrssensoren,Wasserflussraten, Energieverbrauch, GPS-Ortungen, etc. Es entsteht ein komplexes System von Systemen Es werden riesige Datenmengen generiert Diese müssen verwaltet werden (Big Data) Daraus sollWissen gewonnen werden (Data Science) Diese sollen strukturiert werden (SemanticWeb) Quelle Bild: Quelle Bild: http://scoop.intel.com/celebrating-international-internet-of-things-day
  • 7. Seite 7 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Big Data: Wie verarbeitet man Datenmengen, welche für traditionelle Datenverarbeitung zu gross und komplex sind. Linked Data – Linked Open Data Daten imWeb so strukturieren, dass sie mit anderen Daten in einen semantischen Zusammenhang gebracht werden können. Verlinkung von Daten imWeb ermöglicht grösseren strategischen Überblick und tiefere Einsicht in die Daten. Die Daten werden mit semantische aufbereitet und, so dass neue Zusammenhänge hergeleitet werden können. Big Data vs. Linked Data Bilder: http://www.zdnet.de/88127639/google-gewahrt-blick-in-seine-rechenzentren/ und http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
  • 8. Seite 8 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH SemantischeTechnologien – Erweiterte Definition FRAGEN: Wie extrahiert man automatisch strukturierte Daten aus natürlich-sprachlichenTexten? Wie erkennt man automatisch die Bedeutung eines natürlich-sprachlichenTexts? Wie bereitet man natürlich-sprachlicheTexte automatisch auf, um sie mit intelligenten Suchmaschinen zu erschliessen? Computational Linguistics Machine Learning Gemeinsame Nenner mitWeb 3.0 / SemantischemWeb: Daten im Internet / Intranet Ontologien resp. gepflegte Fachvokabulare Bilder: Amazon und http://www.brandeis.edu/programs/linguistics/images/compLingHead_catalyst-192x220.jpg
  • 9. Seite 9 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 9 Entwicklung des (semantischen) Web
  • 10. Seite 10 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Web 1.0 – Web 2.0 – Web 3.0 Quelle: http://blog.law.cornell.edu/voxpop/category/semantic-web-and-law/
  • 11. Seite 11 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Tim Berners-Lee - DieVision des Semantischen Web “[…] At the doctor's office, Lucy instructed her Semantic Web agent through her handheld Web browser.The agent promptly retrieved information about Mom's prescribed treatment from the doctor's agent, looked up several lists of providers, and checked for the ones in-plan for Mom's insurance within a 20-mile radius of her home and with a rating of excellent or very good on trusted rating services. It then began trying to find a match between available appointment times (supplied by the agents of individual providers through their Web sites) and Pete's and Lucy's busy schedules. (The emphasized keywords indicate terms whose semantics, or meaning, were defined for the agent through the SemanticWeb.) […] Quelle: Tim Berners-Lee: The Semantic Web, Scientific American, May 17, 2001
  • 12. Seite 12 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Wer ist betroffen? Web-User Nehmen komfortable Systeme und Dienstleistungen als selbstverständlich hin. Aktuelle Beispiele: Suchmaschinen, Download von Musik in jeder Lebenslage Unternehmen / Organisationen Daten zurVerfügung stellen, um berücksichtigt zu werden DieselbenTechnologien sind auch im Intranet anwendbar Web-Entwickler In erster Linie mit dem semantischenWeb konfrontiert Daten für’s semantischeWeb aufbereiten Daten imWeb können interpretiert werden
  • 13. Seite 13 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Semantisches Web für den persönlichen Gebrauch Vorteile: Persönliche Daten zentralisiert in einer Art Locker halten – statt überall verzettelt Recherche wird von den intelligentenAgents automatisch übernommen Entscheidungsgewalt bleibt beim Anwender Mehr Bequemlichkeit und Lebensqualität Nachteile: Datensicherheit … Der gläserne Mensch Risiko durch fehlerhafteAnwendungen
  • 14. Seite 14 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Semantisches Web im Business (1) Anbieten der Daten, welche Dienstleistungen für den persönlichen Gebrauch ermöglichen. Anbieten von Schnittstellen zu den internen Daten, um diese Dienstleistungen zu ermöglichen. NeueVermarktungswege NeueWeb-Services Neue Berufsbilder
  • 15. Seite 15 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Semantisches Web im Business (2) Vorteile: EinfachereTransaktionen Bessere Sichtbarkeit Schnellere und einfachereAbwicklungen von Geschäftsvorfällen Aber: Zunehmende Abhängigkeit vomWeb. Daten müssen strukturiert zugänglich gemacht werden. Marketing 3.0:Wie werden unsere Daten von den automatischen Agents gefunden? Semantischer Spam Missbrauch der Daten
  • 16. Seite 16 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 16 Wo stehen wir heute? Herausforderungen
  • 17. Seite 17 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Web 1.0 – Web 2.0 – Web 3.0 Quelle: http://fredericmartin.typepad.com/myblog/2007/11/from-web10-to-w.html
  • 18. Seite 18 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Herausforderungen Durchsuchbare Strukturen aufbauen Verlinkte Strukturen aufbauen Datenmengen! Applikationen bauen
  • 19. Seite 19 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Wo stehen wir heute? Quelle: http://www.cpsrenewal.ca/2013/04/big-data-social-media-and-long-tail-of.html
  • 20. Seite 20 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 20 Aspekte und Strukturen des semantischen Web
  • 21. Seite 21 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Aspekte des semantischenWeb Quelle Bild: http://ode.openlinksw.com/
  • 22. Seite 22 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH The Semantic Layer Cake Quelle: http://www.w3.org/2007/03/layerCake.png
  • 23. Seite 23 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 23 Infrastruktur des semantischen Web
  • 24. Seite 24 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur Im Folgenden: Mikroformate Ontologien – notwendige Normierungen für Semantik RDF Endpoints (SPARQL Endpoints) Linked Data Semantic Web Crawler und Semantic Search Engines Formate und Standards: RDF – SPARQL – OWL - Reasoning APIs
  • 25. Seite 25 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur: Microformate
  • 26. Seite 26 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Microformate Standard (Ontologie) zum Einbetten strukturierter Information in HTML Schema.org eingeführt von Bing, Google andYahoo! CreativeWork, Book, Movie, MusicRecording, Recipe,TVSeries, AudioObject, ImageObject, VideoObject, Event, Organization, Person, Place, LocalBusiness, Restaurant, Product, Offer, AggregateOffer, Review, etc etc http://www.microdatagenerator.com/ W3C Working Draft: http://dev.w3.org/html5/md-LC/ Microdata.org Spezialisierte Web Crawler suchen nach dieser Information Für den End-User der Seite bleibt dieser Inhalt unsichtbar Gepflegt vomWebmaster, Applikationsentwickler, CMS- Unterstützung Ziel: Sichtbarkeit der Seite imWeb 3.0
  • 27. Seite 27 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Microformate Beispiel
  • 28. Seite 28 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Microformate siehe auch http://microformats.org/ Quelle: Russell: Mining the Social Web, O’Reilly Media, 2013
  • 29. Seite 29 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Tim Berners-Lee - 2009 Raw Data now!!! http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee _on_the_next_web.html
  • 30. Seite 30 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur: Ontologien
  • 31. Seite 31 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Basis für Web 3.0 - Wissensrepräsentationen Ausdrucksstäre von Methoden derWissensrepräsentation und Grösse derWissensdomäne Quelle: Stock: Wissensrepräsentationen, Oldenburg-Verlag, 2011
  • 32. Seite 32 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Beispiel vcard -Visitenkarten – Schema dargestellt in Protégé
  • 33. Seite 33 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Ontologien – Beispiele People, Organisation, Events FOAF, HCard, Relationship, Resume, RDFCalendar Metadaten The Dublin Core (DC) ontology Geographie Geonames, Geo Statistik-Daten W3C RDF Data Cube Vocabulary Social Media SIOC, Review Topics + Tags SKOS, MOAT, HolyGoat eCommerce GoodRelations, CC Licensing Musik The Music Ontology Meer und Marine-Begriffe MarineTLO ontology Finanzwelt Financial Industry Business Ontology Medizin, Biologie Ontologies in Medicine Gene Ontology Consortium National Center for Biomedical Ontology Ontologiesammlung der Enzymdatenbank BookVocabularies z.B. Bücher und Beziehungen von Menschen zu Büchern Fernsehprogramme BBC Programmes Ontology Herkunft von Web-Daten Provenance Vocabulary More … Scovo, DOAP, ...
  • 34. Seite 34 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Ontologien -Verzeichnisse http://semanticweb.org/wiki/Main_Page http://semanticweb.org/wiki/Ontology http://www.w3.org/wiki/Good_Ontologies http://www.w3.org/wiki/VocabularyMarket http://www.brenda-enzymes.org/ Enzym-Ontologie-Verzeichnis Viele der Links sind noch instabil Die Ontologien wechseln hin und wieder ihren «Standort» Neue Ontologien kommen dazu Bestehende Ontologien werden nicht weiter gepflegt Tipp: Recherche über den Status der Ontologie vor derVerwendung!
  • 35. Seite 35 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur: RDF-Endpoints SPARQL-Endpoints Triple Stores Quad Stores
  • 36. Seite 36 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH RDF Endpoints (SPARQL Endpoints) Ein Datenspeicher für RDF- Tripel. SPARQL als Abfrage-Sprache Input aus verschiedensten Quellen Konvertiert Generiert Editiert
  • 37. Seite 37 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur: Linked Data
  • 38. Seite 38 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Linked Data Bild: http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
  • 39. Seite 39 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Linked Data Cloud Quelle: http://lod-cloud.net/
  • 40. Seite 40 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Community Projekte DBPedia - Wikipedia maschinenverarbeitbar http://dbpedia.org/page/Bern Freebase - Bekannte Personen, Orte etc – http://www.freebase.com Musikbezogene Daten http://dbtune.org/ Allgemein – Semantic Search Engine http://lod.openlinksw.com/sparql/
  • 41. Seite 41 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Dbpedia.org/page/Bern
  • 42. Seite 42 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH
  • 43. Seite 43 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Linked Open Government Data http://data.webfoundation.org/
  • 44. Seite 44 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur: Semantic Web Crawler und Semantic Search Engines
  • 45. Seite 45 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Enterprise-Daten ins semantischeWeb – Status Quo
  • 46. Seite 46 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Enterprise-Daten ins semantischeWeb – in Zukunft
  • 47. Seite 47 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Semantic Web Crawler und Semantic Search Engines Semantic Web Crawler Libraries in verschiedenen Programmiersprachen Semantic Web Search Engines Beispiele: http://swoogle.umbc.edu/ http://lod.openlinksw.com/ http://ws.nju.edu.cn/falcons/objectsearch/index.jsp http://www.sindice.com/ http://sig.ma/search
  • 48. Seite 48 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 48 Infrastruktur: Formate und Standards
  • 49. Seite 49 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur - Formate und Standards Ontologiesprachen
  • 50. Seite 50 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Ontologien und Ontologie-Schemas Ontologien werden alsTripel modelliert Subjekt Prädikat Objekt Schema und Daten werden in derselben Sprache dargestellt Daten können auch ohne Schema erfasst werden (in der Praxis ungeschickt) Häufig wird nicht unterschieden zwischen dem Schema und den Daten, beides wird als «Ontologie» bezeichnet.
  • 51. Seite 51 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Ontologien als Graph DieseTripel bilden insgesamt ein Netzwerk (gerichteter Graph) Das Schema ist dabei klein imVergleich zur Datenmenge
  • 52. Seite 52 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur - Formate und Standards Ontologiesprache RDF
  • 53. Seite 53 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH RDF Resource Description Framework W3C Standard RDF und RDFS legen den Sprachumfang fest, mit welchem Ontologien im Web3.0 modelliert werden können. Wichtig: rdfs:resource – alles was in RDF/S modelliert wird ist eine Ressource rdfs:class – jede definierte Klasse «erbt» von rdfs:class rdf:property – die Klasse aller Eigenschaften Instanzen: Ein einzelnes, konkretes Objekt, welches zu einer Klasse gehört. Siehe auch: http://www.w3.org/TR/rdf-schema/ Alle Ressourcen werden als URIs dargestellt
  • 54. Seite 54 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH RDF Beispiel Quelle Bild: Antoniou et al, Semantic Web Primer – 3rd Edition, MIT Press, 2012
  • 55. Seite 55 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH RDF-Daten erfassen RDF-Daten werden des Umfangs wegen i.d.R. nicht graphisch erfasst sondern in Dateien. Es gibt verschiedene standardisierte Formate, z.B.TURTLE Quelle: DuCharme, Learning SPARQL, O’Reilly, 2013
  • 56. Seite 56 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur - Formate und Standards Abfragesprache SPARQL
  • 57. Seite 57 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH SPARQL W3C Standard Der RDF-Graph kann mit SPARQL abgefragt werden «Das SemantischeWeb ohne SPARQL ist wie eine relationale Datenbank ohne SQL» (Berners-Lee) Die SPARQL-Syntax ist an SQL angelehnt. Die Mächtigkeit von SPARQL ist mit SQL vergleichbar.
  • 58. Seite 58 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH SPARQL - Beispiel
  • 59. Seite 59 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH SPARQL – Beispielabfrage in DBPedia http://dbpedia.org/snorql/?query=PREFIX+dbo%3A+%3Chttp%3A%2F%2 Fdbpedia.org%2Fontology%2F%3E%0D%0A%0D%0ASELECT+%3Fnam e+%3Fbirth+%3Fdescription+%3Fperson+WHERE+%7B%0D%0A+++++% 3Fperson+dbo%3AbirthPlace+%3ABerlin+.%0D%0A+++++%3Fperson+% 3Chttp%3A%2F%2Fpurl.org%2Fdc%2Fterms%2Fsubject%3E+%3Chttp% 3A%2F%2Fdbpedia.org%2Fresource%2FCategory%3AGerman_musician s%3E+.%0D%0A+++++%3Fperson+dbo%3AbirthDate+%3Fbirth+.%0D% 0A+++++%3Fperson+foaf%3Aname+%3Fname+.%0D%0A+++++%3Fpers on+rdfs%3Acomment+%3Fdescription+.%0D%0A+++++FILTER+%28LAN G%28%3Fdescription%29+%3D+%27en%27%29+.%0D%0A%7D%0D%0 AORDER+BY+%3Fname
  • 60. Seite 60 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 60 Infrastruktur - Formate und Standards Ontologie-Sprache OWL Reasoning und Inferenz Künstliche Intelligenz hinzufügen
  • 61. Seite 61 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH OWL2 – Web Ontology Language W3C Standard Eine ganze Familie an Profilen mit unterschiedlicherAusdruckskraft Kann als «Ergänzung» zu RDFS betrachtet werden. Bedient sich der Beschreibungslogik Konsistenz-Prüfung NeueTripel ableiten KI im semantischenWeb
  • 62. Seite 62 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH OWL 2 - Profile OWL2 Full OWL2 EL OWL QL OWL RL • Grösste Ausdruckskraft • Komplexität: unentscheidbar • Zu langsam für heutige automatische Reasoners • Reasoning- Algorithmen in polynomialer Zeit • Für sehr grosse Ontologien mit komplizierten Relationen (Biologie, Medizin, etc). • Neue Relationen sollen abgeleitet werden. • Ausführungszeit wichtiger als Ausdrucksfähigkeit • Entworfen, um mit relationalen Datenbanken zu implementieren. • Applikationen mit leichtgewichtigen Ontologien und grossen Datenmengen • Entworfen, um mit Business-Rule Engines zu implementieren. • Funktioniert gut im Zusammenhang mit RDFS. • Applikationen mit leichtgewichtigen Ontologien und grossen Datenmengen
  • 63. Seite 63 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH OWL2 – Rules Siehe auch: http://www.w3.org/TR/owl2-primer/#Appendix:_The_Complete_Sample_Ontology
  • 64. Seite 64 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur - Formate und Standards APIs
  • 65. Seite 65 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Beispiel Apache Jena
  • 66. Seite 66 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Infrastruktur Ontologien zur Schema-Beschreibung undTripel-Definition Beschreibungssprachen: RDF, RDFS, OWL SPARQLAbfragesprache – REST und via Interfaces Triple-Stores zur Datenhaltung Native In-Memory Datenbanken Auf relationalen Datenbanken Tools für Modellierung und Erfassung Open Source und kommerziell Tools-Plugins Inferenz und Reasoning Konsistenz-Tests Export etc Reasoner für alle OWL2-Profile APIs Java, C++, etc
  • 67. Seite 67 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 67 Aktuelle Anwendungsbeispiele
  • 68. Seite 68 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Neue Suchmaschinen – FacettierteWikipedia Suchmaschine
  • 69. Seite 69 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH FOAF Suchmaschine
  • 70. Seite 70 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Beispiel: RDFizers Das-Huhn-und-Ei-Problem RDF-Daten aus unstrukturierten Daten gewinnen Ziel: Wachstum desWeb 3.0 Bild: http://virtuoso.openlinksw.com/presenta tions/Virtuoso_Sponger_1/Virtuoso_Spo nger_1.html#(7)
  • 71. Seite 71 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Linked Open Government Data http://data.webfoundation.org/
  • 72. Seite 72 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Konkrete Nicht-Akademische Anwendungen In Enterprise-Anwendungen: v.a. bei forschungsnahen Grossunternehmen, z.B. Pfizer (für Biomed und Pharma- Forschung), NASA (Thesaurus) Hochschulbibliothekszentrum Nordrhein-Westphalen (HBZ): Anreicherung des Bibliothekskatalogs mit LOD Zur Inhaltserschliessung beiVerlagen, z.B.Wolters-Kluwer Erschliessen des EuropeanTelevision Archive (Linked EuropeanTelevision Heritage) NewYorkTimes (data.nytimes.com) BBC Fernsehprogramm Aktuelle Papers im semantic-web-journal.net SemanticTechnology Business Conference
  • 73. Seite 73 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Sammlung von Anwendungsbeschreibungen Publishing Statistical Data following the Linked Open Data Principles A Semantic Framework forTouristic Information Systems Enabling the Matchmaking of Organizations and Public Procurement Notices by Means of Linked Open Data Providing Information from Brazilian Politicians Using Linked Data Enhancing the Access to Public Procurement Notices by Promoting Product Scheme Classifications to the Linked Open Data Initiative Open-Linked Data ist einer der vielen Aspekte desWeb 3.0 Dazu siehe auch: Open Knowledge Foundation (okfn.org)
  • 74. Seite 74 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Enterprise-Daten mit Wissen verlinken http://de.slideshare.net/terraces/semantic-enterprise-20-enabling-semantic-web-technologies-in-enterprise-20-environment
  • 75. Seite 75 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Enterprise Search bei der European Space Agency ESA Quelle: Semantic Enterprise 2.0
  • 76. Seite 76 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Zusammenhänge visualisieren: RelFinder Beschreibung : http://www.visualdataweb.org/relfinder.php Beziehungen zwischen Fiat, Maserati und Ferrari - Daten: DBPedia
  • 77. Seite 77 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Immer mehr Anwendungen verlassen das Labor
  • 78. Seite 78 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Voraussichtliche Entwicklung Graphentheorie – Bildung einer Riesenkomponente The evolution of the random geometric graph.mp4 DerTrend ist nicht aufzuhalten Quelle Video: http://www.youtube.com/watch?v=NUisb1-INIE
  • 79. Seite 79 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Vernetzung - ein GlobalerTrend Quellen: http://comminfo.rutgers.edu/news/mobile-communication-and-social-policy-an-international-conference.html / https://www.demworks.org/blog/2013/05/Mobile%20Phones%20and%20Political%20Violence (Al Jazeera) / http://ondeviceresearch.com/blog/Mobile+research+is+the+best+method+for+insights+into+Africa+#sthash.cAOYFJc3.dpbs / http://www.politicseastasia.com/tag/asia/ / http://www.fertilizer.org/ifa/HomePage/SUSTAINABILITY/Knowledge-transfer-innovative-approaches/Empowering-Rural-India-.html
  • 80. Seite 80 Fit für Web 3.0 – Semantische Technologien © Tirsus GmbH Seite 80 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! Fragen? Gerne auch per E-Mail ursula.deriu@tirsus.com