Dados Ligados (Linked Data) CONSEGI 2011

Construindo uma Web de Dados
Link por Link com Software Livre,
Esforço Distribuído e
Recompensa Acumulada
Palaestra no CONSEGI 2011
13 de Maio de 2011, Brasilia, Brasil

Pablo N. Mendes
Universidade Livre de Berlim
Alemanha

Obrigado a Christian Bizer, N. Mendes, Construindo uma Web de Dados e todo o WBSG na Brasília, 13/05/2011
Pablo Robert Isele, Anja Jentzch, Link por Link, CONSEGI2011, FU Berlin.

Outline

<
Dados Ligados? De que me importa?
l
Uma nova classe de aplicações na Web

<
O que são Dados Ligados?
l
Quais são os objetivos e visão?

<
Uma olhada na atual Web de Dados Ligados
l
Isso é pra valer?

<
Quais são os desafios?
l
Uma arquitetura de integração de dados na Web

<
Concluindo…

2 Pablo N. Mendes, Construindo uma Web de Dados Link por Link, CONSEGI2011, Brasília, 13/05/2011

Docs vs Tabelas: Computadores amam estrutura

<
Lista de convidados para minha festa <
Organizando o CONSEGI?

4 4000?
Quantos convidados virão? Quantos convidados virão?

Docs vs Tabelas: estrutura permite automação

<
Agora usando uma tabela…
<
Para o CONSEGI:

Quantas pessoas virão?

Documentos na Web: multiplas buscas

<
Comprar uma pickup ou perua, não a maior, mas com altura
boa, interior mais comprido

http://dig.csail.mit.edu/2010/LinkedData/Presentations/BusinessValue.pdf

Web: Docs vs BDs, estrutura  automação


Conceitos Básicos de Dados Ligados

Conjunto de boas práticas para publicação de dados
estruturados na Web, de acordo com a estrutura geral da
Web.

1. Dê nome às coisas usando URIs
2. Use URIs HTTP para que outros possam requisitar mais
informações sobre essas coisas.
3. Quando alguém requisitar uma URI, ofereça informação
útil em RDF.
4. Inclua dados em RDF que estabeleçam links com outras
URIs para que outros possam descobrir informações
relacionadas.

Tim Berners-Lee, http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html, 2006


Architecture of the classic Web

Web Search
Um único espaço global de informação
Browsers Engines

Pequeno conjunto de padrões simples
HTTP
1. HTML como formato para documentos
2. URLs HTTP como
HTML HTML HTML
l
IDs unívocos globais
l
mecanismo de requisição de dados
hyper-
links 3. Hiperlinks para conectar tudo

A B C


Web 2.0 APIs e Mashups

Não há um único espaço de dados
Mashup

Limitações
1. APIs tem interfaces proprietárias
2. Mashups são baseados em um
Web Web Web Web
conjunto fixo de fontes de dados
API API API API
3. Não há hiperlinks entre ítens de
dados provenientes de APIs
distintas

A B C D


Web APIs cercam a Web como jardins murados

Image: Bob Jagensdorf, http://flickr.com/photos/darwinbell/, CC-BY

Dados Ligados (Linked Data)

Estendem a Web em direção a
um espaço global de informações

1. através do uso de RDF para publicação de dados estruturados na Web
2. através de links entre ítens de dados em fontes de dados distintas

RDF RDF RDF RDF RDF

RDF RDF RDF RDF RDF

RDF RDF RDF RDF
link links links links

A B C D E


Conceitos Básicos: O Modelo de dados RDF

Um modelo de dados flexível, baseado em grafos

rdf:type
pd:cygri foaf:Person

foaf:name
Richard Cyganiak

foaf:based_near
dbpedia:Berlin

Representação em texto (formato N3):
pd:cygry rdf:type foaf:Person .
pd:cygry foaf:name “Richard Cyganiak” .
pd:cygry foaf:based_near dbpedia:Berlin .


Ítens de dados são identificados por URIs

rdf:type

foaf:name
Richard Cyganiak

foaf:based_near
dbpedia:Berlin

pd:cygri = http://richard.cyganiak.de/foaf.rdf#cygri
dbpedia:Berlin = http://dbpedia.org/resource/Berlin

URIs HTTP assumem o papel de chaves primárias


Resolvendo URIs na Web

rdf:type

foaf:name 3.405.259
Richard Cyganiak
dp:population
foaf:based_near
dbpedia:Berlin

skos:subject

dp:Cities_in_Germany

O protocolo HTTP traz identificação e obtenção de dados.


Propriedades da Web de Dados Ligados

<
Espaço distribuído global construído sobre um conjunto simples
de padrões
l
RDF, URIs, HTTP
<
Entidades são conectadas por links
l
criando um grafo global de dados que se estende por diversas
fontes de dados e
l
habilita a descoberta de novas fontes
<
Oferece mecanismos para co-existência de dados onde
l
qualquer um publica dados na Web de Dados Ligados
l
qualquer um expressa suas opiniões sobre quaisquer dados
l
qualquer um usa os vocabulários/esquemas que preferirem


Uma olhada na atual web de
dados ligados

DBpedia, uma peça central na Web de Dados
<
Reusar conhecimento existente na Wikipedia

Generating RDF.

dbpedia:Albert_Einstein
foaf:name “Albert Einstein”;
p:birth_place dbpedia:Ulm;
p:birth_date 14-03-1879 .


DBpedia: mapeamentos para homogeneidade


DBpedia Extraction Framework (Open Source)


W3C Linking Open Data Project

<
Esforço da comunidade para
l
publicar dados que já existam com licenças abertas como dados
ligados na Web
l
interligar coisas descritas em fontes de dados distintas


Dados Ligados na Web: Maio 2007

<
Acima de 500 milhões de triplas RDF
<
Cerca de 120.000 links RDF entre fontes de dados


Dados Ligados na Web: Setembro 2008


Dados Ligados na Web: Julho 2009

<
Mais de 13.1 bilhões de triplas RDF
<
Mais de 142 milhões de links RDF links entre fontes de dados

Dados Ligados na Web: Setembro 2010
http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/lodcloud/state/

<
Acima de 24,7 bilhões de triplas RDF
<
Acima de 436 milhões de links RDF entre fontes de dados

Tarefas para realizar essa visão

Tarefas:
1. Publicar dados em RDF via HTTP
2. Criar links RDF apontando para outras fontes
3. Fazer com que os dados se auto-descrevam
4. Consumir Dados Ligados

<.
'Merchan': How to publish Linked Data?
l
Livro do Tom Heath e Christian Bizer
http://linkeddatabook.com/ (Versão HTML é grátis!)


Um exemplo de arquitetura baseada em Dados Ligados

Aplicações

Acesso a Mapear Resolução de Avaliação de Dados da Web
Dados Vocabularios Identidade Qualidade Integrados


Armazenagem de dados em RDF
http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/BerlinSPARQLBenchmark

<
Berlin SPARQL Benchmark BSBM V3 (February 2011)
l
Caso de uso de e-Commerce: Produtos oferecidos por diversas
empresas e com avaliações criadas por consumidores.


Publicar: Oferecer Dados em RDF via HTTP

Ferramentas plug-and-play (exemplos)
1. D2R Server
l
Mapeia bancos relacionais para RDF,
e os expõem como dados ligados
l
Software Livre: GNU GPL license
2. Pubby
●
Camada para expor servidores de SPARQL como dados ligados
l
Software Livre: Apache License V2
3. Mais ferramentas
l
W3C Wiki [1]

[1] http://esw.w3.org/TaskForces/CommunityProjects/LinkingOpenData/PublishingTools


D2R Mapeando BDs para RDF

<
Linguagem declarativa para expressar mapeamentos entre um
dado banco relacional e um dado esquema em RDF


Ajudinha à Homogeneidade: Reuse Termos

<
Vocabulários bem conhecidos:
l
Friend-of-a-Friend para descrição de pessoas e suas redes sociais
l
SIOC para descrição de forums e blogs
l
SKOS para representação de taxonomias de tópicos
l
Organization Ontology para descrever estrutura de organizações
l
GoodRelations para descrição de produtos e entidades de negócio
l
Music Ontology para artistas, álbuns, e shows
l
Review Vocabulary termos para representação de opiniões
<
Fontes conhecidas de identificadores (URIs) para objetos
l
LinkedGeoData e Geonames para lugares
l
GeneID e UniProt para identificadores na área de ciências da saúde
l
DBpedia para temas variados


Puxar dados de fontes distintas: LDspider
http://code.google.com/p/ldspider/
<
Flexível crawler para dados ligados
<
Crawls RDF/XML and RDFa
<
Software Livre: GPL License

um pequeno pacote jar com um mínimo Crawl de
de dependências Dados Ligados

Crawling Twitter Profiles (RDFa)
Round 1 2 3
Profiles 1 38 1160


Aumentar a homogeneidade com dados externos

Usando dados heterogêneos que não te pertencem?

Crie mapeamentos que aumentam a homogeneidade.
<http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>
owl:equivalentClass
<http://dbpedia.org/ontology/Person> .

<
Mapeamentos Simples: OWL, RDFS, SKOS
l
owl:equivalentClass, owl:equivalentProperty,
l
rdfs:subClassOf, rdfs:subPropertyOf
l
skos:broadMatch, skos:narrowMatch


Permita que clientes obtenham o esquema
Clientes podem fazer requisições a URIs que identificam termos do
vocabulário de forma a obter suas definições em RDFS ou OWL

Alguns dados na Web
<http://richard.cyganiak.de/foaf.rdf#cygri>
foaf:name "Richard Cyganiak" ;
rdf:type <http://xmlns.com/foaf/0.1/Person> .

Resolver termo desconhecido
http://xmlns.com/foaf/0.1/Person

Definição em RDFS ou OWL
<http://xmlns.com/foaf/0.1/Person>
rdf:type owl:Class ;
rdfs:label "Person";
rdfs:subClassOf <http://xmlns.com/foaf/0.1/Agent> ;
rdfs:subClassOf <http://xmlns.com/wordnet/1.6/Agent> ;
owl:equivalentClass <http://dbpedia.org/ontology/Person> .


R2R Framework

<
Ferramenta para “tradução” de dados em RDF entre dois
vocabulários
<
Habilita a publicação e descoberta de mapeamentos na Web

<
Software Livre: Apache License V2.0

Mapeamento de
Esquemas


Linguagem de Mapeamento do R2R

<
Permite transformações complexas, usa SPARQL
<
Exemplo: tempo de duração – Freebase para DBpedia
<
fb:film.film.runtime (em min.) -> dbpedia-owl:runtime (em seg.)


Compartilhe Mapeamentos
Dados na Web

Definição de um termo com link para o mapeamento

Mapeamento R2R

“Não dê o peixe, ensine a pescar.”


Crie links apontando para outras fontes

<
Mapeou o esquema? Também mapeie os valores.

<
Exemplos de links RDF
Equivalência / resolução de identidade

<http://dbpedia.org/resource/Berlin> owl:sameAs
<http://sws.geonames.org/2950159> .

Reusando URIs como valor de um atributo

<http://richard.cyganiak.de/foaf.rdf#cygri> foaf:topic_interest
<http://dbpedia.org/resource/Semantic_Web> .

Descrevendo URIs administrada por outros

<http://example-bookshop.com/book006251587X> owl:sameAs
<http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bookmashup/books/006251587X> .


Resolução de
Silk, em três versões Identidade
(Homogenizando
Identificadores)
<
Silk Single Machine
l
Usa multithreading,
dados locais ou remotos
<
Silk MapReduce
l
Usa várias máquinas em cluster
l
Usa Hadoop
(ex: roda na Amazon Elastic Cloud)
<
Silk Server
l
API HTTP
l
Compara um fluxo de dados (stream) RDF com uma base local
l
Compara também instâncias já vistas no fluxo
l
Com o LDspider, pode crirar uma cópia local, sem duplicatas, da Web de
dados


Silk Example: Linking Persons
<LinkCondition>
<LinkCondition>
<Aggregate type="average">
<Aggregate type="average">
Comparar nomes
<Aggregate type="max" required="true">
<Aggregate type="max" required="true"> usando a similaridade
<Compare metric="jaroWinkler">
<Compare metric="jaroWinkler"> JaroWinkler
<TransformInput function="lowerCase">
Agregar <Input path="?a/foaf:name"/>
<Input path="?a/foaf:name"/> Ignorar maiúsculas/minúsculas
resultados </TransformInput>
</TransformInput>
<Input path="?b/foaf:name"/>
<Input path="?b/foaf:name"/>
</TransformInput>
</TransformInput>
</Compare>
</Compare>
</Aggregate>
</Aggregate>
<Aggregate type="max" weight="2" required="true">
<Aggregate type="max" weight="2" required="true"> Comparar homepages
<Compare metric="levenshtein">
<Compare metric="levenshtein">
<Input path="?a/foaf:homepage"/>
<Input path="?a/foaf:homepage"/>
<Input path="?b/foaf:homepage"/>
<Input path="?b/foaf:homepage"/>
</Compare>
</Compare>
Comparar e-mails
<Compare metric="equality">
<Compare metric="equality">
<Input path="?a/foaf:mbox_sha1sum"/>
<Input path="?a/foaf:mbox_sha1sum"/>
<Input path="?b/foaf:mbox_sha1sum"/>
<Input path="?b/foaf:mbox_sha1sum"/>
</Compare>
</Compare>
</Aggregate>
</Aggregate>
</Aggregate>
</Aggregate>
</LinkCondition>
</LinkCondition>

Silk Avaliação de Desempenho

<
Ligar 10.500 lugares (DBpedia) a 59.000 cidades do LinkedGeoData

<
Workflow:
l
Blocking (agrupar instâncias: cidades por nome)
l
Matching (comparação de todos contra todos usando uma “link condition”)
l
Filtering (remover ligações com valores baixos de confiança)

Versão do Silk Tempo (sem blocking) Tempo(com blocking)
Silk Single Machine1 54 hours 155.5 min
Silk MapReduce2 6.7 hours 14.4 min


WIQA Framework

<
Permite filtragem de dados da Web usando várias políticas de
avaliação de qualidade.
<
Será estendido com funções de
fusão de dados Avaliação de Data
qualidade Fusion


“E a boa e velha Web de documentos?”
Outras
Ferramentas

<
Anotação em texto
de entidades da DBpedia
<
Interligar documentos e dados ligados
– automaticamente!
<
Software Livre: Apache V2


DBpedia Spotlight: Extração de Entidades

<
Desafio:
l
Ambiguidade

Brazil
dbpedia:Brazil,_Indiana
dbpedia:Brazil_national_football_team
dbpedia:Brazil_(1944_film)
dbpedia:Angela_Brazil
(mais de 40 outros sentidos)


DBpedia Spotlight: Extração de Entidades
<
Usa parágrafos da Wikipedia como exemplos para aprendizado de máquina
<
Atualmente somente em inglês :-(
<
Breve: português e espanhol :-)
<
Interliga documentos em texto / html com a DBpedia

http://dbpedia.org/resource/Brazil


Application Area: Social Media

Information Overload!

Pablo N. Mendes, Construindo uma Web de Dados Link por Link, CONSEGI2011, Brasília, 13/05/2011

Twarql – Fluxo de Tweets filtrado por SPARQL

<
Anotar um fluxo de tweets
l
Extração de informações: entidades, usuários, URLs, sentimentos
l
Geração de anotações (descrições do tweet) em RDF
l
Filtros expressos como consultas SPARQL Aplicações
l
Permite uso de uma base de conhecimentos
l
Entrega informações em tempo real


Twarql: Cenário de Brand Tracking (consulta)

<
Quais concorrentes estão sendo mencionados com meu
produto?
–
comparando produtos com base em opiniões de redes sociais

SELECT ?competitor, ?sentiment
WHERE {
dbpedia:IPad skos:subject ?category .
?competitor skos:subject ?category .
?tweet moat:taggedWith ?competitor .
?tweet moat:taggedWith dbpedia:IPad .
?tweet twarql:sentiment ?sentiment .
}

Twarql: Cenário de Brand Tracking (setup)

Consulta para selecionar tweets de interesse: Base de Conhecimento
(ex: DBpedia)
@anonymized
Lorem ipsum bla bla this is an example tweet

twarql:sentiment

moat:taggedWith ?sentiment
skos:subject dbpedia:IPad

?category skos:subject
?competitor
skos:subject

Modelagem: concorrentes são dois produtos
na mesma categoria na DBpedia

Twarql: Cenário de Brand Tracking (KB)

Consulta para selecionar tweets de interesse: Base de Conhecimento
(ex: DBpedia)
@anonymized

twarql:sentiment

dbpedia:IPad

?competitor ?category skos:subject
skos:subject category:Wi-Fi skos:subject

category:Touchscreen

O conhecimento advindo da base é trazido
dinamicamente para o tweet através de anotações.

Twarql: Cenário de Brand Tracking (exec.)

Base de Conhecimento
Entrada de um fluxo de tweets:
(ex: DBpedia)
@anonymized

twarql:sentiment

dbpedia:IPad

?competitor ?category skos:subject
skos:subject category:Wi-Fi skos:subject

category:Touchscreen

Ação é executada se
o tweet passar pelo filtro:

Twarql: Cenário de Brand Tracking (obs.)

•
Observações
–
Quando um novo concorrente “aparece” na base,
nenhuma mudança é requerida na consulta
=> Evolução Automática
–
Encontramos produtos interessantes que não
consideramos inicialmente como concorrentes do
IPad (ex: IPhone)
=> Serendipity: surpresa boa :)

http://ligadonospoliticos.com.br
<
Projeto da UFJF
●
Lucas Araújo

<
Baseado em Linked Data


http://pt.dbpedia.org
<
Pré-lançamento HOJE!
●
Freie Universität Berlin
<
Novos Parceiros
l
UFJF (Juiz de Fora)
Jairo F. de Souza
l
UFRJ (Rio de Janeiro)
Maria Luiza M. Campos

<

<
Lançamento oficial
●
Julho/Agosto 2011
<
Junte-se a nós!


Como juntar todas essas informações?

<
Crawlers
l
Baixar informações de múltiplas fontes para uma cache local.
l
Exemplo: veja a Linked Open Data cloud “cache”
(http://lod.openlinksw.com/sparql)
<
Motores de Busca
l
Provem acesso integrado a informações distribuídas na Web
l
Sindice, Falcons, Watson
<
Interfaces de Exploração de Dados
l
Tabulator, Disco, VisiNav, Cuebee, Explorator (by PUC-RJ)
l
Sigma (http://sig.ma) by DERI
<
Aplicações de terceiros
l
Exemplo: Mashups
l
'A forma mais criativa de utilizar teus dados será descoberta por outra
pessoa' (via Rufus Pollock no CONSEGI2011)


O que muda nesse jogo?

<
No passado

BD
Dados Portal Consumidor
BD Integrados WEB

BD

Outro Consumidor
<
No futuro (agora?)
Portal

BD
Consumidor
WEB DE DADOS
BD

BD Outro
Mashup

Dados Outro Consumidor
Integrados

Lições Aprendidas (Open Source, Open Data)

<
Reuse, reuse, reuse e… além disso… reuse! (DRY)
l
Protocolos da Web, linguagens, vocabulários, identificadores,
sempre que possível!
<
Linguagens Declarativas
l
Facilite o reuso do seu esforço (e.g. compartilhando mapeamentos)
<
Release iterativo: libere seu software cedo
l
A opinião do público alvo vai guiar o desenvolvimento em direção às
características mais úteis
<
Primeiro os alvos mais fáceis (low hanging fruit) (KISS)
l
Adquirir uma massa de dados primeiro, interconectar
incrementalmente, encontrar dados de alta qualidade
<
Cativar e apoiar a comunidade
l
Ofereça demonstrações, documentação, apoie listas de discussão,
mantenha o projeto vivo.


Resumo

<
Dados Ligados possibilitarão uma nova classe de aplicações
<
Integração de dados na Web (interlinking): novos desafios e
novas oportunidades
<
Uma série de aplicações atacando alguns desses desafios
l
Publicação: D2R, Pubby
l
Aquisição: LDspider
l
Mapeamento de Esquemas: R2R
l
Interligações: Silk (Resolução de Identidade), DBpedia Spotlight (Extração
de Entidades em Texto)
l
Avaliação de Qualidade: WIQA
l
Aplicações: Browsers, Twarql, Sigma
<
Em breve: LDIF – Linked Data Integration Framework
l
Aquisição, Mapeamento, Interligações, Qualidade: em um pacote!
l
Empacotamento Debian!


Conclusões
<
A Web de Dados Ligados está crescendo rapidamente
l
Comunidades de implantação estão ativas em vários domínios
l
Excedeu a massa crítica
<
Busca na Web está evoluindo para pergunta+resposta (QA)
l
Motores de busca cada vez mais se beneficiam de dados estruturados na Web
<
Como participar na construção de uma Web melhor?
l
Sem conhecimentos técnicos: compartilhe conhecimento abertamente!
l
Um pouco técnico: ajude a mapear conhecimento (http://mappings.dbpedia.org)
l
Técnico: junte-se a um dos nossos projetos de software livre, ou inicie o seu!
<
Compartilhe dados, mas também ligações entre dados na Web!
<
Também compartilhe COMO ligar via mapeamentos, link specs, etc.
<
Cada link conta!


Obrigado!

pablo.mendes@fu-berlin.de
@pablomendes
http://blog.pablomendes.com
References
l
Christian Bizer, Tom Heath, Tim Berners-Lee: Linked Data – The Story So Far
http://tomheath.com/papers/bizer-heath-berners-lee-ijswis-linked-data.pdf
l
Linking Open Data Project Wiki
http://esw.w3.org/topic/SweoIG/TaskForces/CommunityProjects/LinkingOpenData
l
1st Workshop on Consuming Linked Data at ISWC 2010
http://people.aifb.kit.edu/aha/2010/cold/
l
3rd Linked Data on the Web Workshop at WWW 2010
http://events.linkeddata.org/ldow2010/


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