LODatio: A Schema-Based Retrieval System for Linked Open Data at Web-Scale

Gottron, Thomas; Scherp, Ansgar; Krayer, Bastian; Peters, Arne

doi:10.1007/978-3-642-41242-4_13

Cited by 7 publications

(3 citation statements)

References 13 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Order By: Relevance

“…Hagedorn (2013) [19] and Gottron et al [20] adopt the query ) - rewriting approach to trace the semantics in the LOD query. However, the research reveals limitations of the query rewriting approach.…”

Section: Lod Cloud Query Approachesmentioning

confidence: 99%

Augmented context-based recommendation service framework using knowledge over the Linked Open Data cloud

Sohn

Jeong

Kim

et al. 2015

Pervasive and Mobile Computing

View full text Add to dashboard Cite

Section: Lod Cloud Query Approachesmentioning

confidence: 99%

Augmented context-based recommendation service framework using knowledge over the Linked Open Data cloud

Sohn

Jeong

Kim

et al. 2015

Pervasive and Mobile Computing

View full text Add to dashboard Cite

“…• RDF • Linked data KRMA [30] • Integrates data from a variety of data sources/databases, spreadsheets, delimited text files, XML, JSON, KML, and web APIs • RDF SchemEX [31] • Stream-based indexing of linked data • RDF • LOD LODatio [32] • Semantic search engine • Schema-based index to identify relevant sources for LOD for given SPARQL query patterns…”

Section: Existing Semantics-based Tools For Big Datamentioning

confidence: 99%

Semantic Computing for Big Data: Approaches, Tools, and Emerging Directions (2011-2014)

Jeong

Ghani²

2014

KSII TIIS

View full text Add to dashboard Cite

The term "big data" has recently gained widespread attention in the field of information technology (IT). One of the key challenges in making use of big data lies in finding ways to uncover relevant and valuable information. The high volume, velocity, and variety of big data hinder the use of solutions that are available for smaller datasets, which involve the manual interpretation of data. Semantic computing technologies have been proposed as a means of dealing with these issues, and with the advent of linked data in recent years, have become central to mainstream semantic computing. This paper attempts to uncover the state-of-the-art semantics-based approaches and tools that can be leveraged to enrich and enhance today's big data. It presents research on the latest literature, including 61 studies from 2011 to 2014. In addition, it highlights the key challenges that semantic approaches need to address in the near future. For instance, this paper presents cutting-edge approaches to ontology engineering, ontology evolution, searching and filtering relevant information, extracting and reasoning, distributed (web-scale) reasoning, and representing big data. It also makes recommendations that may encourage researchers to more deeply explore the applications of semantic technology, which could improve the processing of big data. The findings of this study contribute to the existing body of basic knowledge on semantics and computational issues related to big data, and may trigger further research on the field. Our analysis shows that there is a need to put more effort into proposing new approaches, and that tools must be created that support researchers and practitioners in realizing the true power of semantic computing and solving the crucial issues of big data.

show abstract

“…A variation of the above semantic web search engines regarding the input (query) type is provided by LODatio (Gottron et al, 2013) that address the problem of finding linked data sources relevant to a schema-oriented information need, i.e., queries based on triple patterns combining classes and/or properties. LODatio and its extension, LODatio+ 35 , is a search engine that leverages a schema-level index to locate data sources on the LOD cloud that contain resources of specific classes and properties matching the given SPARQL query.…”

Section: Semantic Search Enginesmentioning

confidence: 99%

Infrastructure for discovering geographically related linked data

Κοψαχείλης¹

View full text Add to dashboard Cite

Η διάθεση των κατάλληλων εργαλείων σε επαγγελματίες, επιστήμονες και άλλους γιατην υποστήριξη της αναζήτησης γεωγραφικών δεδομένων στον ιστό και την εφαρμογήπρακτικών ενσωμάτωσής τους είναι βασική προϋπόθεση για την ολοκλήρωση πολλών εργασιών, όπως η δημιουργία χαρτών και η χωρική ανάλυση. Νέοι τρόποι δημοσίευσηςσημασιολογικά εμπλουτισμένων δεδομένων στον ιστό, σύμφωνα με τις αρχές των συνδεδεμένων δεδομένων (Linked Data), έχουν οδηγήσει στη δημιουργία ενός μοναδικού,παγκόσμιου και διασυνδεδεμένου ιστού δεδομένων (Web of Data), ο οποίος διευκολύνειτην πρόσβαση, επεξεργασία και ενσωμάτωση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων από διαφορετικές πηγές και παρέχει προηγμένες δυνατότητες αναζήτησης και επερωτήσεων. Σε αυτήν την έρευνα, διερευνούμε το πρόβλημα της εύρεσης σχετιζόμενων γεωγραφικών δεδομένων στον ιστό δεδομένων. Συγκεκριμένα, προτείνουμε μία μεθοδολογία αναζήτησηςσυνόλων δεδομένων για την ανακάλυψη συνδέσμων (dataset recommendation for linkdiscovery), η οποία προτείνει, σε ένα δοσμένο σύνολο δεδομένων, άλλα σύνολα δεδομένων του ιστού δεδομένων που ενδέχεται να περιέχουν σχετικές οντότητες, δηλαδήοντότητες που περιγράφουν σημασιολογικά κοντινά ή ίδια γεωγραφικά αντικείμενα τουπραγματικού κόσμου. Τα προτεινόμενα σύνολα δεδομένων μπορούν εκ των υστέρωννα χρησιμοποιηθούν ως είσοδος σε μία διαδικασία ανακάλυψης συνδέσμων (link discovery) για τη δημιουργία των συνδέσμων (π.χ. sameAs) μεταξύ των σχετικών οντοτήτων.Σε αντίθεση με τις υφιστάμενες μεθοδολογίες, οι οποίες προτείνουν σχετικά σύνολαδεδομένων με βάση την ομοιότητα των αλφαριθμητικών και της δομής τους ή την αξιοποίηση υφιστάμενων συνδέσμων μεταξύ τους, προσεγγίζουμε το πρόβλημα από μίαγεωγραφική οπτική, θεμελιώνοντας την υπόθεση ότι ‘σύνολα δεδομένων των οποίων οιοντότητες παρουσιάζουν παρόμοια χωρική κατανομή είναι πιθανό να περιέχουν σημασιολογικά σχετιζόμενες οντότητες’. Για να υποστηρίξουμε την υπόθεσή μας, υλοποιήσαμεμία πρακτική λύση, η οποία έχει εφαρμογή σε κλίμακα διαδικτύου και αρχικά δημιουργείσυνόψεις σε γεωγραφικά χαρακτηριστικά (σημειακές οντότητες) των χωρικών συνόλωνδεδομένων που παρέχονται μέσω SPARQL endpoints και στη συνέχεια εφαρμόζει μετρικέςγια τον υπολογισμό της ομοιότητάς τους. Οι συνόψεις αποτυπώνουν γεωγραφικά χαρακτηριστικά των συνόλων δεδομένων, όπως η χωρική τους έκταση και η χωρική κατανομήτων οντοτήτων τους. Διάφορες μετρικές που βασίζονται στην ομοιότητα συνόλων, στηστατιστική και στη θεωρία πληροφορίας, εφαρμόζονται στις συνόψεις των συνόλων δεδομένων για τον υπολογισμό ενός βαθμού γεωγραφικής ομοιότητας συνόλων δεδομένων.΄Ενας αλγόριθμος αναζήτησης ταξινομεί τα προτεινόμενα σύνολα δεδομένων σύμφωνα μετη γεωγραφική τους ομοιότητα, έτσι ώστε στην κορυφή της ταξινομημένης λίστας ναβρίσκονται τα σύνολα δεδομένων που είναι πιο πιθανό να περιέχουν σχετικές οντότητες με το επερωτώμενο αρχικό σύνολο δεδομένων. Διεξαγάγαμε πειράματα για την αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας και αποδοτικότητας της μεθοδολογίας αναζήτησηςσυνόλων δεδομένων για την ανακάλυψη συνδέσμων. Σύμφωνα με τα αποτελέσματατων πειραμάτων, ο προτεινόμενος αλγόριθμος αναζήτησης παράγει ταξινομημένες λίστεςσυνόλων δεδομένων με 62% μέση ακρίβεια (Mean Average Precision), περίπου 35% υψηλότερης σε σύγκριση με απλούς εναλλακτικούς αλγόριθμους. Επίσης, μειώνει περίπουκατά 99% τον χώρο αναζήτησης για σχετικά σύνολα δεδομένων στον ιστό δεδομένων μετη χρήση αποδοτικών τεχνικών. Μία πρόσθετη συνεισφορά της εργασίας μας αφορά τηνανάπτυξη μεθόδων που παρέχουν ενιαία πρόσβαση στο σύνολο του ιστού δεδομένων καιτην παραγωγή αναφορών σχετικά με το μέγεθος και την κατάσταση του γεωγραφικούσημασιολογικού ιστού (Semantic Web) που δείχνουν ότι περίπου το 39% των συνόλωνδεδομένων του σημασιολογικού ιστού περιέχουν γεωαναφερμένη πληροφορία. Επιπλέον,προτείνουμε το GeoVoID, ένα πρότυπο μεταδεδομένων για την περιγραφή γεωγραφικώνχαρακτηριστικών των συνόλων δεδομένων όπως η χωρική τους έκταση, οι χωρικές οντολογίες που χρησιμοποιούνται και ο αριθμός των γεωγραφικών τους οντοτήτων. Το αποτέλεσμα της έρευνάς μας πραγματώνεται σε μία διαδικτυακή εφαρμογή που ονομάζεται GeoLOD και αποτελεί έναν ενδελεχή κατάλογο χωρικών συνόλων δεδομένων στον σημασιολογικό ιστό και μία online μηχανή αναζήτησης συνόλων δεδομένων για την ανακάλυψησυνδέσμων. Η GeoLOD επιτρέπει την αναζήτηση συνόλων δεδομένων μέσω χάρτη καιπαρέχει καινοτόμες λειτουργίες όπως η ζωντανή προεπισκόπηση των περιεχομένων τωνσυνόλων δεδομένων σε διαδραστικό χάρτη, η εξαγωγή αρχείων ρυθμίσεων για άμεσηχρήση από τα λογισμικά ανακάλυψης συνδέσμων Silk και LIMES και η on-the-fly πρόταση συνόλων δεδομένων για την ανακάλυψη συνδέσμων για σύνολα δεδομένων πουπαρέχονται από άγνωστα SPARQL endpoints και σε συμβατή με τα Γεωγραφικά Πληροφοριακά Συστήματα (ΓΠΣ) μορφή (π.χ. Shapefile). Η χρησιμότητα της GeoLOD για τουςεπαγγελματίες ΓΠΣ και τους ειδικούς σε θέματα συνδεδεμένων δεδομένων επιβεβαιώνεται από τα αποτελέσματα μίας διεξαχθείσας μελέτης χρηστών.

show abstract

LODatio: A Schema-Based Retrieval System for Linked Open Data at Web-Scale

Cited by 7 publications

References 13 publications

Augmented context-based recommendation service framework using knowledge over the Linked Open Data cloud

Augmented context-based recommendation service framework using knowledge over the Linked Open Data cloud

Semantic Computing for Big Data: Approaches, Tools, and Emerging Directions (2011-2014)

Infrastructure for discovering geographically related linked data

Contact Info

Product

Resources

About