On the Consistency of Spatial Semantic Integrity Constraints. Konsistenzprüfung von räumlichen semantischen Integritätsregeln.
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- Michaela Lorentz
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1 On the Consistency of Spatial Semantic Integrity Constraints Konsistenzprüfung von räumlichen semantischen
2 Problemstellung Geographische Daten werden immer häufiger dezentral gehalten und mithilfe vernetzter Dienste ausgetauscht Detailliertes Wissen über die jeweiligen Daten ist notwendig für deren Beurteilung und Nutzung Modellbasierter Datenaustausch objektstrukturierter Geodaten das Datenmodell wird zusammen mit den Daten bereitgestellt semantische sind Teil dieser Datenmodelle und Teil der Qualitätsbeschreibung der Daten Häufig mehrere tausend in einem Datenmodell Prüfung der über hardcodierte Prüfroutinen Management und Transfer der kaum möglich Vergleich und Prüfung der internen Konsistenz der Regelsätze ist bisher nicht möglich Methodik zum Vergleich und zur Konsistenzprüfung von räumlichen semantischen 2 / 31
3 Beispiel Alle Auwälder liegen innerhalb (inside) genau einer Flussaue. Alle Flussauen sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken. Alle Auwälder sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken. 3 / 31
4 Beispiel Alle Auwälder liegen innerhalb (inside) genau einer Flussaue. Alle Flussauen sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken. Alle Auwälder sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken. 4 / 31
5 Beispiel Alle Auwälder liegen innerhalb (inside) genau einer Flussaue. Alle Flussauen sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken. Alle Auwälder sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken. Alle Auwälder beinhalten (contains) ein Atomkraftwerk. 5 / 31
6 Gliederung 1. Wissenschaftliche Grundlagen Definition von semantischen Logisches Schließen auf Basis von räumlichen Relationen 2. Ansatz für das Logische Schließen mit semantischen Trennung von Instanz- und Klassenrelationen Komposition von Klassenrelationen 3. Anwendungsszenario Daten Integration 4. Zusammenfassung & Ausblick 6 / 31
7 Arten von Domain Constraints z.b. Einschränkungen von Attributwerten Key and Relationship Constraints z.b. Eindeutigkeit von Schlüsselattributen, Kardinalitätseinschränkungen Semantic Integrity Constraints schränken Relationen zwischen den Elementen des Datenmodells ein spezifizieren wie die Semantik des Datenmodells im Datensatz umgesetzt / erzwungen wird i.d.r. werden die eingeschränkten Relationen nicht explizit abgespeichert Fokus der Arbeit liegt auf: Semantischen welche auf binären räumlichen Relationen zwischen Objektklassen basieren 7 / 31
8 Räumliche semantische Beispiele aus der natürlichen Sprache: Topologische Einschränkungen: Höhenlinien dürfen sich nicht mit Seen überschneiden. Auwälder müssen innerhalb einer Flussaue liegen. Orientierung / Richtungseinschränkungen: Ein Hinterhof muss sich immer hinter einem Gebäude befinden. Metrische Einschränkungen: Eine Tankstelle muss mindestens 300m Abstand zu Schulen haben. Untersuchungsziel: Konsistenzprüfung von solchen Regelsätzen durch logisches Schließen. 8 / 31
9 Arten semantischer 9 / 31
10 Logisches Schließen mit räumlichen Relationen Komposition von räumlichen Relationen Finites Set von räumlichen Relationen Komposition Beispiel: A B C Explizites Wissen: A berührt (meet) B B beinhaltet (contains) C Implizites Wissen: A ist disjunkt (disjoint) von C 10 / 31
11 Komposition von räumlichen Relationen Egenhofer, M. (1994): Deriving the Composition of Binary Topological Relations. 11 / 31
12 Constraint Satisfaction Problems Herleitung von implizitem Wissen und Detektion von Inkonsistenzen und Redundanzen in Relationennetzen Knoten repräsentieren Objekte Kanten repräsentieren die (räumlichen) Relationen Konsistenzprüfung der Relationen aller Objekttriple 12 / 31
13 Komposition Semantischer Alle Auwälder liegen innerhalb (inside) genau einer Flussaue. Alle Flussauen sind disjunkt (disjoint) von allen Atomkraftwerken.??? 13 / 31
14 Lösungsansatz Aufteilung in 2 Ebenen: getrennte Betrachtung der Kompositionen von Instanzrelationen und Kardinalitätseinschränkungen Klassenebene Instanzebene Kompositionen der Kardinalitätseinschränkungen Kompositionen der Instanzrelationen Kombinierte Kompositionen der Klassenrelationen 14 / 31
15 Komposition von Klassenrelationen a1 f1 k1 a2 f2 k2 a3 a4 inside f3 disjoint k3 15 / 31
16 Komposition von Klassenrelationen a1 f1 k1 a2 f2 k2 a3 a4 inside f3 disjoint k3 Instanzebene: inside(a,f ) ; disjoint(f, k) disjoint(a,k). 16 / 31
17 Komposition von Klassenrelationen a1 f1 k1 a2 f2 k2 a3 a4 inside f3 disjoint k3 Instanzebene: inside(a,f ) ; disjoint(f, k) disjoint(a,k). Klassenebene: Alle Auwälder stehen in Relation r1 zu genau einer Flussaue ; Alle Flussauen stehen in Relation r2 zu allen Atomkraftwerken Alle Auwälder stehen in Relation r3 zu allen Atomkraftwerken. 17 / 31
18 Komposition von Klassenrelationen a1 f1 k1 a2 f2 k2 a3 a4 inside f3 disjoint k3 Instanzebene: inside(a,f ) ; disjoint(f, k) disjoint(a,k). Klassenebene: Alle Auwälder stehen in Relation r1 zu genau einer Flussaue ; Alle Flussauen stehen in Relation r2 zu allen Atomkraftwerken Alle Auwälder stehen in Relation r3 zu allen Atomkraftwerken. Kombinierte Komposition der Klassenrelationen: 18 / 31
19 Cardinality Ratio Total Participation Berücksichtigte Kardinalitätsbedingungen Links-Totalität: Jedes a steht in einer Relation r zu mindestens einem b. Rechts-Totalität: Jedes b steht in einer Relation r zu mindestens einem a. Links-Eindeutigkeit: Kein b steht in einer Relation r zu mehr als einem a. Rechts-Eindeutigkeit: Kein a steht in einer Relation r zu mehr als einem b. 19 / 31
20 Definition von Klassenrelationen Alle Auwälder liegen innerhalb (inside) genau einer Flussaue. links-total INSIDE RD LT (Auwälder, Flussauen) rechts-eindeutig R LD (A,B) R RD (A,B) R LT (A,B) R RT (A,B) R LD RD (A,B) R LD LT (A,B) R LD RT (A,B) R RD LT (A,B) R RD RT (A,B) R LT RT (A,B) R LD RD LT (A,B) R LD RD RT (A,B) R LD LT RT (A,B) R LD RD LT RT (A,B) R some (A,B) R RD LT RT (A,B) Sonderfall: R LT RT-all (A,B) 17 Abstrakte Klassenrelationen 20 / 31
21 Komposition von Klassenrelationen 21 / 31
22 Prototypische Umsetzung 22 / 31
23 Anwendungsszenario: Datenintegration Datenquelle 1 Datenquelle 2 Implizite Restriktionen? Implizite Restriktionen? Integration möglich? Brauchbarkeit? Hochwasseranalyse 23 / 31
24 Anwendungsszenario: Datenintegration Alle Auwälder müssen an mindestens einem Fluss liegen (meet). Alle Auwälder müssen innerhalb (inside) einer Flussaue liegen. Instanzebene: Klassenebene: contains(fa,a); meet(a,f) contains covers overlap(fa,f) 24 / 31
25 Anwendungsszenario: Datenintegration Datenquelle 1 Datenquelle 2 contains covers overlap disjoint meet inside coveredby overlap 25 / 31
26 Anwendungsszenario: Datenintegration Datenquelle 1 Datenquelle 2 contains covers overlap disjoint meet inside coveredby overlap 26 / 31
27 Anwendungsszenario: Datenintegration Datenquelle 1 contains covers overlap Datenquelle 2 disjoint meet inside coveredby overlap Widersprüche? 27 / 31
28 Anwendungsszenario: Datenintegration Datenquelle 1 contains covers overlap Datenquelle 2 disjoint meet inside coveredby overlap Widersprüche? 28 / 31
29 Auflösung des Beispiels Datenquelle 1 Datenquelle 2 Implizite Restriktionen vorhanden Implizite Restriktionen vorhanden Integration ist möglich Konsistenzprüfung notwendig Hochwasseranalyse 29 / 31
30 Zusammenfassung Kategorisierung von semantischen / Klassenrelationen Formale Beschreibung der semantischen Generische Methodik zur Erkennung von Konflikten und Redundanzen Die entwickelte Methodik ermöglicht die Erkennung von: impliziten Restriktionen widersprüchlichen semantische Heterogenitäten und Konflikte in verschiedenen Datenmodellen redundanten Restriktionen Anwendungsgebiete: Qualitätssicherung Management von semantischen Datenintegration Heterogenitäten der Qualitätsanforderungen Qualitätsunzulänglichkeiten in Bezug auf eine bestimme Nutzung 30 / 31
31 Ausblick Erweiterungsmöglichkeiten: Vererbung von semantischen Ternäre Relationen (a befindet sich zwischen b und c) Erweiterung der Formalisierung (z.b als Kardinalität) Berechnung von minimalen Regelsätzen Minimierung des Rechenaufwandes bei der Qualitätssicherung Räumliche Relationen und ihre Kompositionen Relationen über mehrere räumliche Aspekte Kognitive Plausibilität Weitere Anwendungsgebiete: Ontologien und konzeptionelle Datenmodellierung Messung semantischer Ähnlichkeit (Semantic Similarity Measurement) 31 / 31
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