Konzeption und Implementierung eines SPARQL Endpoints für eine kontext-adaptive Webanwendung

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1 Universität Duisburg-Essen Abteilung für Informatik und angewandte Kognitionswissenschaft Konzeption und Implementierung eines SPARQL Endpoints für eine kontext-adaptive Webanwendung Lukas Sikorski Matrikelnummer: September 2009 Betreuer: Dipl.-Inform. Tim Hussein Erstgutachter: Prof. Dr.-Ing. J. Ziegler Zweitgutachter: Prof. Dr.-Ing. N. Fuhr

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3 Zusammenfassung Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein SPARQL Endpoint für eine kontext-adaptive Webanwendung konzipiert und implementiert. Der Endpoint wurde mit dem Jena Semantic Web Framework realisiert. Er bietet die Möglichkeit, über die Anfragesprache SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL), auf Wissensbasen einer Webanwendung zuzugreifen. Insbesondere nimmt der Endpoint SPARQL-Anfragen des Benutzers über ein Web-Interface entgegen, verarbeitet diese mit den entsprechenden Daten der Anwendung und präsentiert die Ergebnisse im Browser. Die Daten der Anwendung werden in einer relationalen Datenbank gespeichert um eine effiziente Verarbeitung von SPARQL Anfragen zu ermöglichen. Als kontextadaptive Webanwendung wurde das an der Universität Duisburg-Essen im Fachgebiet Interaktive Systeme entwickelte DISCOVR Web Portal verwendet. Das Web Portal wurde im Rahmen des DISCOVR Frameworks, das ebenfalls im Fachgebiet Interaktive Systeme entwickelt wurde, implementiert. In dieser Arbeit werden sowohl das DISCOVR Framework als auch das Web Portal vorgestellt. Das Web Portal wird um den SPARQL Endpoint erweitert. Als Grundlage für die Entwicklung des SPARQL Endpoints wird in dieser Arbeit insbesondere das Semantic Web zusammen mit den dazugehörigen Wissensrepräsentationssprachen beschrieben. Es wird die für den SPARQL Endpoint wichtige Anfragesprache SPARQL ausführlich behandelt. Zusätzlich wird auf das Jena Semantic Web Framework näher eingegangen.

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5 Dankwort Herrn Professor Dr.-Ing. Jürgen Ziegler danke ich für die Möglichkeit eine Diplomarbeit in der Abteilung für Informatik und angewandte Kognitionswissenschaft an der Universität Duisburg- Essen zu schreiben. Herrn Professor Dr.-Ing. Norbert Fuhr danke ich für seine Bereitschaft die Arbeit als Zweitgutachter zu betreuen. Herrn Dipl.-Inform. Tim Hussein danke ich für die hochspannende Aufgabenstellung und für eine engagierte und lehrreiche Betreuung, sowie für seine Anmerkungen zu mehreren Vorabversionen dieser Arbeit. Für das äußerst sorgfältige Korrekturlesen dieser Arbeit danke ich Frau Dipl.-Soz.-Wiss. Urszula Sikorski. 5

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7 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung Motivation Ziele Struktur Grundlagen Das Semantic Web Semantische Wissensrepräsentation Resource Description Framework OWL Topic Maps SKOS Semantische Anfragesprachen SPARQL Datenquellen für das Semantic Web SPARQL-Endpoints Jena - Semantic Web Framework Aufbau Komponenten Das DISCOVR Framework Motivation Architektur und Funktionsweise des DISCOVR Frameworks Sensor Services Recommendation Services Utility Services Domänen- und Kontextmodellierung Ein Web-Portal als Prototyp Portal Architektur Realisierung des datenbankbasierten SPARQL-Endpoints mit dem Jena Semantic Web Framework Installation und Konfiguration des MySQL Servers Installation und Konfiguration der Komponente SDB Einfügen der semantischen Daten in die Datenbank SPARQL-Anfragen an das Daten-Modell

8 Inhaltsverzeichnis 4.5. Installation und Konfiguration des Joseki-Servers Zusammenfassung und Ausblick Literaturverzeichnis 75 A. Anhang 77 A.1. Abbildungsverzeichnis A.2. Listings A.3. Inhaltsverzeichnis der CD

9 1. Einleitung Das Internet ist ein ständig wachsender Informationsraum. Die zunehmende Anzahl an Webinhalten erschwert es zusehends, benötigte Informationen zu erreichen. Programme können hierbei nur unzureichend Unterstützung geben, da die für Menschen gemachten Informationen für Maschinen nur sehr schwer zu interpretieren und ohne Kontextinformationen auch nicht zu verstehen sind. Das Semantic Web als Erweiterung des Internets wurde erdacht, um dieses und weitere Probleme zu lösen. Die Inhalte des World Wide Webs sollen so dargestellt werden, dass sie leichter von Maschinen interpretiert und verarbeitet werden können. Die am weitesten verbreitetste Technologie dafür ist das Resource Description Framework (RDF). Mit diesem können die Daten nicht nur maschinenlesbar gespeichert werden, sondern auch auf verwandte Informationen an anderen Stellen verweisen Motivation Mit zunehmender Verbreitung von RDF benötigt man Möglichkeiten, um die verfügbaren Informationen mit standardisierten Methoden abfragen zu können. Dadurch wäre es möglich, dass alle Anwendungen mit Unterstützung für solch eine Abfragesprache mit sehr geringem Aufwand auf Wissensbasen zugreifen können. Eine solche Abfragesprache für RDF-Daten ist die SPARQL Protocol And Query Language (SPARQL). Für die Verarbeitung von SPARQL Anfragen an eine Datenbasis gibt es die Möglichkeit einen SPARQL Endpoint aufzusetzen. Ein solcher Endpoint könnte einheitliche Schnittstellen zu RDFbasierten Daten ermöglichen. Desweiteren könnte er den Zugriff über HTTP erlauben und standardisierte Rückgabeformate, wie z.b. XML, unterstützen. Mit der Anbindung des Endpoints an eine geeignete Datenbank wäre es zusätzlich möglich große Datenmengen zu verarbeiten. Die Idee einen solchen SPARQL Endpoint zu konzipieren entstand im Rahmen des an der Universität Duisburg-Essen im Fachgebiet Interaktive Systeme entwickelten DISCOVR Framework Ziele Das Hauptziel dieser Diplomarbeit ist es, eine effiziente Implementierung von SPARQL auf Basis einer relationalen Datenbank zu schaffen. Dies soll mit einem SPARQL Endpoint realisiert 9

10 1. Einleitung werden. Der Endpoint soll zusätzlich in das an der Universität Duisburg-Essen im Fachgebiet Interaktive Systeme entwickelte DISCOVR Web Portal integriert werden. Insbesondere soll in DISCOVR nicht mehr ausschließlich eine vordefinierte Datei die Quelle für semantische Informationen sein. Der Endpoint sollte auf Basis einer relationalen Datenbank implementiert werden. Die Implementierung soll den kompletten Sprachstandard von SPARQL abdecken und so eine umfassende Interaktion mit den Daten ermöglichen. Insbesondere sollte der SPARQL Endpoint Lesenden und Schreibenden Zugriff zur Laufzeit der Anwendung unterstützen. Die Verbindung zum Endpoint sollte rudimentäre Methoden der Validierung und Inferenz zur Verfügung stellen. Er sollte zudem leicht austauschbar sein Struktur Im Grundlagenteil (Kapitel 2) werden die wesentlichen Aspekte des Semantic Web dargelegt. Dazu werden zuerst wichtige Definitionen festgehalten. Ferner werden die Wissensrepräsentationssprachen RDF(S) und OWL vorgestellt. Im Zusammenhang mit der Wissensrepräsentation werden zusätzlich die beiden Modelle Topic Maps und SKOS behandelt. Im Anschluss daran wird die Anfragesprache SPARQL, für die Abfrage von in RDF spezifizierten Informationen, ausführlich vorgestellt. Weiterhin wird auf die Datenquellen des Semantic Web eingegangen und der Begriff des SPARQL Endpoints für diese Arbeit definiert. Abschließend wird das Jena Semantic Web Framework ausführlich vorgestellt. Dabei werden Informationen zum Aufbau und zu den einzelnen Komponenten des Frameworks gegeben. Kapitel 3 gibt einen Überblick über das an der Universität Duisburg-Essen im Fachgebiet Interaktive Systeme entwickelte DISCOVR Framework. Es wird ein Überblick über den Aufbau des Systems und über den Einsatz semantischer Daten in DISCOVR gegeben. Zuerst wird die Architektur und Funktionsweise des DISCOVR Frameworks geklärt. Im Anschluss wird der mit dem Framework entwickelte Prototyp vorgestellt. In Kapitel 4 wird die Vorgehensweise bei der Realisierung des SPARQL Endpoints beschrieben. Dabei wird der Endpoint auf Basis des Jena Semantic Web Frameworks realisiert und in das DISCOVR Web Portal integriert. Abschließend wird in Kapitel 5 eine Zusammenfassung der Ergebnisse und ein Ausblick zu dieser Arbeit gegeben. 10

11 2. Grundlagen In diesem Kapitel werden die grundlegenden Aspekte des Semantic Web behandelt. Nach ausgewählten fundamentalen Definitionen des Semantic Web werden die Wissensrepräsentationssprachen Resource Description Framework (RDF) zusammen mit RDF Schema (RDFS), Ontology Web Language (OWL), Topic Maps und Simple Knowledge Organisation System (SKOS) vorgestellt. Anschließend wird SPARQL, die Abfragesprache für RDF, ausführlich erklärt. Darauf Aufbauend werden Datenquellen für das Semantic Web beschrieben und der SPARQL Endpoint definiert. Abschließend zu diesem Kapitel wird das Jena Semantic Web Framework vorgestellt, welches für die Realisierung des SPARQL Endpoints (siehe Kapitel 4) verwendet wurde Das Semantic Web Das World Wide Web (Web) beinhaltet eine unüberschaubare und ständig anwachsende Menge von Daten. Es wird immer schwieriger aus dieser Menge relevante Informationen zu finden, darauf zuzugreifen und diese sinnvoll wiederzuverwenden. Suchmaschinen wie Google sollen bei der Suche nach der für uns relevanten Information helfen und verwenden dazu bereits ausgefeilte statistische Methoden. Diese basieren aber letztlich nur auf der Lokalisierung von Zeichenketten in Text. Es fehlt die inhaltliche (semantische) Suche. Der menschliche Nutzer kann die Bedeutung einer Information auf einer Webseite erfassen und zu anderen Informationen in Beziehung setzen, während eine Maschine dies allgemein nicht kann. Im Zusammenhang mit der Verwendung von unterschiedlichen Dateiformaten bzw. Kodierungstechniken, den verschiedenen natürlichen Sprachen und dem unterschiedlichem Aufbau von privaten Homepages im Web, taucht das Problem der Informationsintegration auf. Es ist also schwierig, über das Web verteilte Informationen zu einem bestimmten Gebiet zu sammeln und einheitlich aufbereitet darzustellen bzw. weiterzuverwenden. Zudem kommt die Problematik des impliziten Wissens. Es kann natürlich vorkommen, dass die Information, nach der ein Nutzer sucht, nicht explizit im Web zu finden ist, sondern lediglich aus einer Reihe von (möglicherweise auch über das Web verteilten) gegebenen Fakten folgt. Das Semantic Web versucht diese Probleme zu lösen mit dem Ansatz, die Inhalte des World Wide Web so darzustellen, dass sie leichter von Maschinen interpretiert und verarbeitet werden können. Das World Wide Web Consortium 1 (W3C-Konsortium) hat bereits grundlegende Standards für das Semantic Web erarbeitet und die folgenden Technologien festgelegt: Unicode und 1 Die zentrale Webseite des W3C findet sich unter 11

12 2. Grundlagen Uniform Resource Identifier (URI), Extensible Markup Language (XML), Resource Description Framework (RDF), RDF Schema (RDFS), Ontologien, Ontology Web Language (OWL), Logiken und Schlussfolgerungen sowie Beweise, Vertrauen und digitale Signaturen. Abbildung 2.1 zeigt die aufeinander aufbauenden Technologien, die zum Teil bereits ausreichend erforscht sind und zur Verfügung stehen, zu einem anderen Teil aber noch erforscht werden müssen. Rules Trust Selfdesc. document Data Data Logic Ontology vocabulary RDF + rdfschema Proof Digital Signature XML + NS + xmlschema Unicode URI Abbildung 2.1.: Architektur des Semantic Web. Quelle: Die syntaktische Grundlage für das Semantic Web bildet die Markup-Sprache XML und dient im Wesentlichen zur Speicherung und zum Austausch strukturierter Informationen. RDF baut auf bestehenden Technologien, wie Extensible Markup Language (XML) und Uniform Resource Identifier (URI) auf, wobei URIs zum Identifizieren der einzelnen Ressourcen und zur Angabe von Statements über Ressourcen dienen. RDF liefert damit das Modell und die Syntax zum Beschreiben von Ressourcen, definiert selbst aber nicht die Bedeutung dieser Ressourcen. Zu diesem Zweck werden andere Technologien wie z.b. RDFS verwendet. RDFS definiert Vokabulare von RDF-Ressourcen innerhalb einer bestimmten Anwendungsdomäne. So können z.b. separate RDFS-Vokabulare zur Beschreibung jeder beliebigen Sache erstellt werden, angefangen von DVDs einer Musikgruppe bis zu Musikrichtungen usw. Mit RDFS werden die zulässigen Eigenschaften definiert, die in einer bestimmten Domäne von RDF-Instanzen verwendet werden dürfen. Außerdem werden damit die Klassen festgelegt, zu denen jede Ressource gehört. RDF und RDFS werden zusammen verwendet und können von Maschinen gelesen werden. Diese können anschließend, auf Basis der Beziehungen zwischen Ressourcen, logische Ableitungen erstellen und Aktionen setzen. RDF bildet außerdem die Grundlage von OWL, einer Spezifikation zur Erstellung von Ontologien für das Semantic Web. Im Folgenden werden die wichtigsten Definitionen des Semantic Web festgehalten. Tim Berners-Lee, der Erfinder des World Wide Web hatte die Vision: 12

13 2.2. Semantische Wissensrepräsentation If HTML and the Web made all the online documents look like one huge book, RDF, schema, and inference languages will make all the data in the world look like one huge database. [BERNERS-LEE 1999] Die Zutaten für das Semantic Web sollten damit Meta-Daten, die die Inhalte von Webseiten, Datenbanken, Bibliotheken mit standardisiertem Vokabular beschreiben (RDF), Ontologien, d.h. Meta-Meta-Daten, die die Struktur und Zusammenhänge von Meta-Daten beschreiben (RDFS / OWL) und intelligente Inferenzmechnismen sein. Im Artikel The Semantic Web: a new form of Web content that is meaningful to computers will unleash a revolution of new possibilities in der wissentschaftlichen Zeitschrift Scientific American vom Mai 2001, der erstmalig dem Thema semantisches Web eine breite Öffentlichkeit verschaffte, steht: The Semantic Web is not a separate Web, but an extension of the current one, in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. [BERNERS-LEE et al. 2001] Diese Definition stellt zuallererst deutlich klar, dass das semantische Web das gegenwärtige World Wide Web nicht ersetzt, sondern eine Erweiterung dessen darstellt und betont zudem, dass Informationen mit einer genau definierten Bedeutung versehen werden und so Mensch und Maschine in einem höheren Maße voneinander profitieren können. Eine ausführlichere Definition des Semantic Web liefert schließlich das W3C-Konsortium: The Semantic Web provides a common framework that allows data to be shared and reused across application, enterprise, and community boundaries. It is a collaborative effort led by W3C with participation from a large number of researchers and industrial partners. [HERMAN 2008] Diese Definition geht besonders auf die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und das Überschreiten von Grenzen ein. Zusätzlich nimmt sie erklärenden Bezug auf die Struktur und die gemeinsame Aufgabe des W3C-Konsortiums. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass das Semantic Web Lösungsansätze für die Probleme bietet, welche sich aus der Fülle der im Web präsenten Informationen ergeben, beispielsweise des auffinden relevanter Informationen, die Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen und das Problem des impliziten Wissens Semantische Wissensrepräsentation In diesem Abschnitt werden zunächst die Wissensrepräsentationssprachen RDF zusammen mit RDFS und OWL vorgestellt. Die in diesem Abschnitt dokumentierten Informationen basieren größtenteils auf den Ausführungen in [PASCAL HITZLER et al. 2008]. 13

14 2. Grundlagen Resource Description Framework Das Resource Description Framework [BECKETT 2004] ist ein XML-basierter Standard zum Beschreiben von Ressourcen im World Wide Web und gilt als grundlegendes Darstellungsformat für die Entwicklung des Semantic Web. Neben der korrekten Darstellung von Dokumenten geht es insbesondere auch um die Kombination und Weiterverarbeitung der in den Dokumenten enthaltenen Informationen. RDF wird durch die Spezifikationen 2 RDF/XML Syntax Specification (Revised) [BECKETT 2004], RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema [BRICKLEY und GUHA 2004], RDF Primer [MANOLA und MILLER 2004], Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax [KLYNE und CARROLL 2004], RDF Semantics [HAYES 2004] und RDF Test Cases [GRANT und BECKETT 2004] definiert. Die RDF-Spezifikationen legen ein Datenmodell und eine Syntax fest, die XML und XML- Namensräume als Grundlage zur Repräsentation von Semantik nutzt. Im Gegensatz zur RDF- Syntax dient XML ausschließlich der Strukturierung von Daten. 3 Mit XML fehlt die Möglichkeit die Bedeutung von Annotationen auf eine Art zu kodieren, die maschinenseitige Verarbeitung ermöglicht, bis hin zur automatischen Herleitung von nicht explizit gegebenem Wissen. Dazu folgendes Beispiel: 1 <Buch> 2 <Titel>XML kurz und gut</titel> 3 <Autor>Robert Eckstein</Autor> 4 </Buch> Listing 2.1: Ein XML-Ausschnitt in dem die Tags eine Bedeutung für den Menschen haben. Durch eine geschickte Wahl der Tags in dem XML-Ausschnitt kann ein Mensch herauslesen, dass Robert Eckstein der Autor des Buchs mit dem Titel XML kurz und gut ist. Eine Maschine kann folgendes Beispiel von dem obigen semantisch nicht unterscheiden. 1 <xyz> 2 <ijk>xml kurz und gut</ijk> 3 <lmn>robert Eckstein</lmn> 4 </xyz> Listing 2.2: Ein XML-Ausschnitt in dem die Tags keine Bedeutung für den Menschen haben. Da RDF als eine Untermenge von XML aufgefasst wird, ist RDF maschinenlesbar und dadurch dass man mit einer fest vorgeschriebenen Semantik arbeitet, wird es auch maschinenverständlich. Grundsatz beim Design von RDF war, dass man ein hohes Maß an Interoperabilität ermöglichen wollte, d.h. dass man heterogene Daten, die z.b. aus Datenbanken kommen, die dann 2 Die hier genannten Spezifikationen haben den Status einer W3C-Recommendation. Eine Recommendation ist die höchste Standardisierungsstufe, die das W3C vergibt. Der Standardisierungsprozess (W3C-Recommendation- Track) sieht folgende Standardisierungsstufen vor: Working Draft, Last Call Working Draft, Candidate Recommendation, Proposed Recommendation, Recommendation. 3 Diese Aussage trifft zu, wenn nicht zusätzlich XML-Namensräume verwendet werden. 14

15 2.2. Semantische Wissensrepräsentation über Content-Management-Systeme in Webseiten dargestellt werden, beschreiben kann und damit auch miteinander in Bezug setzten und integrieren kann. Das Ziel von RDF liegt nun darin, Daten so durch die RDF-Syntax darzustellen, dass diese von einer Maschine auch semantisch verarbeitet werden können. RDF-Datenstruktur RDF basiert auf einer graphorientierten Datenstruktur. Ein RDF-Dokument definiert einen gerichteten Graphen. Dieser besteht dabei aus Knoten und gerichteten, markierten Kanten. Knoten repräsentieren entweder eine Ressource oder ein Literal. Eine Ressource kann in diesem Zusammenhang jedes Objekt sein, was im Kontext der Anwendung eine klare Identität besitzt. Dies kann eine Webseite sein, die durch einen Uniform Resource Locator (URL) identifiziert wird, aber auch Ressourcen die nicht online abrufbar sind, die durch URIs eindeutig identifiziert werden. Neben durch URIs identifizierten Ressourcen gibt es auch unbenannte Ressourcen, sogenannte leere Knoten die als strukturierendes Element dienen. Die Markierung einer gerichteten Kante repräsentiert eine Eigenschaft (Property) einer Ressource und wird ebenfalls über ein URI eindeutig beschrieben. Literale werden zur Darstellung von Datenwerten benutzt und sind reservierte Bezeichner für RDF-Ressourcen eines bestimmten Datentyps. RDF-Graphen beschreiben somit eine Ressource, die Eigenschaften der Ressource und die Werte dieser Eigenschaften. Mit dieser Beschreibung werden sogenannte Statements geformt und mit diesem Statement ein eindeutiger Fakt, also Wissen, repräsentiert. Dazu ein Beispiel in dem mehrere Fakten ausgedrückt werden: Semantic Web Grundlagen Springer Verlag Abbildung 2.2.: Ein einfacher RDF-Graph mit Literalen zur Beschreibung von Datenwerten. In Abbildung 2.2 ist ein einfacher RDF-Graph mit Literalen zur Beschreibung von Datenwerten dargestellt. Ressourcen werden in ovalen und Literale in rechteckigen Umrandungen gezeichnet. Die gerichteten Kanten werden durch Pfeile repräsentiert. Der Graph sagt aus, dass ein Buch einem Verlag zugeordnet ist über die entsprechende Eigenschaft mit der URI example.org/verlegtbei, dieses Buch den Titel Semantic Web - Grundlagen trägt und dem Verlag der Name Springer-Verlag zugeordnet ist. 15

16 2. Grundlagen RDF-Syntax Für die Verarbeitung dar Daten in Computersystemen ist die zeichnerische Repräsentation von RDF-Dokumenten als Graph ungeeignet. Deshalb werden die Daten serialisiert, d.h. die Datenobjekte werden in lineare Zeichenketten umgewandelt. Dazu wird ein RDF-Graph in seine Bestandteile zerlegt. In diesem Fall betrachtet man einen Graph als eine Menge von tatsächlich vorhandenen Kanten, die einzeln abgespeichert werden können. Ein RDF-Graph lässt sich so vollständig durch Angabe seiner Kanten beschreiben. Diese Kanten entsprechen immer einem RDF-Tripel Subjekt-Prädikat-Objekt. Es gibt nun verschiedene Darstellungsvarianten für eine Ansammlung von Tripeln. N3 Turtle RDF/XML N Triples Abbildung 2.3.: Mengen von Codierungsformaten, mit denen sich RDF-Tripel darstellen lassen. Das Venn-Diagramm [BERNERS-LEE 1998] in Abbildung 2.3 zeigt Mengen von Codierungsformaten, mit denen sich RDF-Tripel darstellen lassen. Bereits 1998 hat Tim Berners-Lee die Notation 3 (N3) vorgeschlagen. N3 beinhaltet zusätzlich komplexe Ausdrücke, wie Pfade und Regeln, daher hat die RDF-Recommendation von 2004 einen weniger komplizierten Teil von N3 unter dem Namen N-Triples als mögliche Syntax für RDF empfohlen. N-Triples wurde später erneut erweitert, unter anderem um einige praktische Kurzschreibweisen, was letztlich zur RDF- Syntax Turtle geführt hat. Wie im Venn-Diagramm zu sehen, sind N-Triples und Turtle Teilmengen von N3. Eine andere Syntax für RDF ist die XML-basierte Schreibweise (RDF/XML). Diese Syntax wird am häufigsten verwendet. Dies liegt daran, dass praktisch jede gebräuchliche Programmiersprache Unterstützung bei der Verarbeitung von XML bietet. N3, Turtle sowie RD- F/XML können als Eingabeformat für SPARQL, der Anfragesprache für RDF, die im Abschnitt behandelt wird verwendet werden. Folgendes RDF/XML-Dokument kodiert den Graphen aus Abbildung <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 2 <rdf:rdf xmlns:rdf=" 3 xmlns:ex =" 4 5 <rdf:description rdf:about=" 6 <ex:titel>semantic Web - Grundlagen</ex:Titel> 7 <ex:verlegtbei> 16

17 2.2. Semantische Wissensrepräsentation 8 <rdf:description rdf:about=" 9 <ex:name>springer-verlag</ex:name> 10 </rdf:description> 11 </ex:verlegtbei> 12 </rdf:description> </rdf:rdf> Listing 2.3: Kodierung des Graphen aus Abbildung 2.2 als RDF/XML. Das Dokument aus Beispiel 2.3 beginnt mit der optionalen Angabe über die XML-Version und XML-Kodierung. Danach wird ein Knoten vom Typ rdf:rdf verwendet. Dieses Element gilt Allgemein als Wurzel eines RDF/XML-Dokumentes. An dieser Stelle werden zusätzlich die Namensräume ex: und rdf: deklariert. Innerhalb des Elements rdf:rdf werden schließlich die drei verwendeten Tripel kodiert. Das Subjekt wird durch das Element des Typs rdf:description beschrieben. Das XML-Attribut rdf:about gibt den Bezeichner des Elements an. Die Prädikate ex:titel, ex:verlegtbei und ex:- Name werden direkt als XML-Elemente dargestellt. Das Subjekt bzw. in dem Fall auch Objekt wird wiederum durch das Element mit dem Typ rdf:description beschrieben. Die beiden Objekte Semantic Web - Grundlagen und Springer-Verlag, in diesem Fall Literale, werden als Inhalte des jeweiligen Prädikat- Elements dargestellt. Wie in diesem Beispiel zu sehen, ist es erlaubt Elemente von rdf:description zu schachteln. Man könnte auch jedes Tripel durch ein eigenes Element des Typs rdf:description darstellen. RDF-Datentypen In RDF werden Literale zur Darstellung von konkreten Datenwerten benutzt und sind reservierte Bezeichner für RDF-Ressourcen eines bestimmten Datentyps. Die Literale in Beispiel 2.3 sind von keinem bestimmten Datentyp. Solche Literale, für die kein Datentyp angegeben ist, werden immer wie Zeichenketten interpretiert. In praktischen Anwendungen sind jedoch neben Zeichenketten viele weitere Datentypen von großer Bedeutung. Der Datentyp hat Einwirkung auf die Interpretation der Wertebezeichner. RDF sieht deshalb vor, Literale mit Datentypen zu versehen. Dabei werden die Datentypen durch URIs eindeutig beschrieben. Eine allgemeine Empfehlung ist die Verwendung der Datentypen von XML Schema. Das folgende Beispiel zeigt ein RDF/XML-Dokument, in dem das Attribut rdf:datatype verwendet wird, um die Datentypen string und date zu vergeben. 1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 2 <rdf:rdf xmlns:rdf=" 3 xmlns:ex =" 4 5 <rdf:description rdf:about=" 6 <ex:name rdf:datatype=" 7 Springer-Verlag 17

18 2. Grundlagen 8 </ex:name> 9 <ex:gruendungstag rdf:datatype=" </ex:gruendungstag> 12 </rdf:description> </rdf:rdf> Listing 2.4: Literale mit Datentypen. Insgesamt kann man festhalten, dass die Typisierung einen inhaltsbezogenen (semantischen) Umgang mit Literalen erlaubt. Mehrwertige Beziehungen in RDF Neben binären Beziehungen zwischen Ressourcen ist es mittels der RDF-Syntax auch möglich Beziehungen zwischen mehr als zwei Ressourcen zu kodieren. Um ternäre und allgemein n-äre Relationen darzustellen, werden Hilfsknoten benötigt. Abbildung 2.4 soll eine ternäre Beziehung zwischen Ressource 1, Ressource 2 und dem Literal darstellen. Der Hilfsknoten dient dabei als eine eindeutige Verbindung. Um Auszudrücken, dass dieser Hilfsknoten (Objekt) eine besondere Rolle unter den Objekten spielt, wird dafür das in RDF reservierte Prädikat rdf:value 4 verwendet. Ressource 1 Prädikat 2 Ressource 2 Hilfsknoten Prädikat 1 Prädikat 3 Literal Abbildung 2.4.: Ternäre Beziehung in RDF. Hilfsknoten müssen nicht unbedingt mit Hilfe eines speziellen URI adressiert werden, da sie nicht auf Ressourcen verweisen, die ursprünglich beschrieben werden sollten. Sie verweisen lediglich auf Helfer-Ressourcen mit rein struktureller Funktion. RDF bietet in diesem Zusammenhang die Möglichkeit, Knoten ohne eigene Bezeichner zu generieren. Diese Art von Knoten werden leere Knoten (engl. Blank Nodes oder BNodes) genannt. Das entsprechende RDF- Attribut mit dem ein solcher leerer Knoten bezeichnet wird lautet rdf:nodeid. Hierbei muss eine Bezeichnung, z.b. rdf:nodeid= id1 angegeben werden, die dann aber nur für das aktuelle Dokument von Bedeutung ist. Eine andere Möglichkeit leere Knoten zu generieren ist 4 rdf:value ist lediglich ein Hinweis für Applikationen und hat keine besondere formale Interpretation. 18

19 2.2. Semantische Wissensrepräsentation mit dem Attribut rdf:parsetype möglich. Hierbei wird automatisch ein neuer leerer Knoten generiert, ohne dass dieser überhaupt eine ID innerhalb des Dokumentes erhält. Listen in RDF RDF besitzt zwei Konstrukte, mit denen man listen-ähnliche Strukturen erzeugen kann, Container für offene Listen und Collections für geschlossene Listen. Offen bedeutet in diesem Zusammenhang, dass es möglich ist, neue Einträge zur Liste hinzuzufügen. Bei geschlossenen Listen ist das Hinzufügen neuer Einträge nicht möglich. Container beschreiben somit eine Gruppe von Objekten. Es gibt drei Typen von Containern: rdf:seq - Geordnete Liste. rdf:bag - Ungeordnete Menge. rdf:alt - Menge alternativer Elemente. Collections beschreiben eine Gruppe mit konkreter Anzahl von Objekten. Im Gegensatz zu Containern wird festgelegt, dass die angegebene Liste vollständig und abgeschlossen ist. Collections verfolgen die Struktur einer verketteten Liste mit dem zugrunde liegendem Prinzip, dass man jede nicht-leere Liste in zwei Teile zerlegen kann: in einen Listenkopf (first) und in eine Restliste (rest bzw. nil für die leere Liste). RDF verwendet dazu die Prädikate rdf:first, rdf:rest und rdf:nil. Zusammenfassend kann man an dieser Stelle festhalten, dass mit RDF, Aussagen über einzelne Ressourcen gemacht werden können. Zum Einen können Individuen beschrieben und auf verschiedene Weise in Beziehung gesetzt werden. Es gibt die Möglichkeit Literalen sowie Ressourcen Typen zuzuweisen, also anzugeben, dass sie einer Klasse von Entitäten mit gewissen Gemeinsamkeiten (beispielsweise den geordneten Listen) zugehören. RDF-Reification Die Möglichkeit, nicht nur einfache Tripel aufzuschreiben, sondern diese Statements auch zu schachteln, d.h. Statements über Statements zu machen, macht RDF sehr mächtig (in Form von Steigerung der Semantik). 5 Diese Eigenschaft, Aussagen über Aussagen zu machen, bezeichnet man in RDF als Reification. Im täglichen Leben wird diese Eigenschaft oft benutzt, genau dann, wenn jeder Satz einen Relativsatz als Nebensatz beinhaltet. Für die Reification gibt es spezielle Schlüsselwörter, die verwendet werden müssen. Es muss explizit ein RDF-Statement angelegt und damit das Subjekt, Prädikat und Objekt genau festgelegt werden. Der nachfolgende Satz soll in RDF unter Verwendung der Reification beschrieben werden: 5 An dieser Stelle wird RDF nicht mehr berechenbar. Im Falle einer Rekursion (z.b. wenn man eine Aussage über eine Aussage, die man gerade macht, macht) kommt man schnell in eine Endlosschleife, die man nicht mehr auflösen kann. 19

20 2. Grundlagen Sherlock Holmes vermutet, dass der Gärtner den Butler ermordet hat. In Listing 2.5 wird zuerst eine Aussage über den Gärtner gemacht. 1 <rdf:description rdf:about= 2 <rdf:subject rdf:resource= /> 3 <rdf:predicate rdf:resource= /> 4 <rdf:object rdf:resource= /> 5 <rdf:type rdf:resource=" Statement" /> 6 </rdf:description> Listing 2.5: Der Gärtner hat den Butler ermordet. Mit rdf:subject, rdf:predicate und rdf:object wird das Statement definiert. Mit rdf:type wird der Typ festgelegt, in diesem Fall Statement. Nun wird das Statement StatementOnGaertner in Listing 2.6 benutzt, um den Satz vollständig zu beschreiben. 1 <rdf:description rdf:about= 2 <rdf:subject rdf:resource= /> 3 <rdf:predicate rdf:resource= /> 4 <rdf:object rdf:resource= /> 5 <rdf:type rdf:resource=" Statement" /> 6 </rdf:description> 7 8 <rdf:description rdf:about= 9 <ex:hatvermutung rdf:resource= /> 10 </rdf:description> Listing 2.6: Sherlock Holmes vermutet Mit Reification ist es möglich Zuverlässigkeit (Vertrauen, Trust) zu formalisieren, indem man z.b. sagt, dass eine Aussage wahr ist. Zudem bietet Reification die Möglichkeit Metadaten über Aussagen zu definieren. Auf der anderen Seite kann sie dafür sorgen, dass Statements unter Umständen nicht mehr berechenbar sind. RDF Schema (RDFS) RDFS ist eine Erweiterung der Beschreibungssprache RDF. Während RDF im Wesentlichen dazu dient, grundlegende Aussagen über die Beziehungen zwischen Ressourcen zu treffen, bietet RDFS die Möglichkeit terminologisches Wissen in Form von Klassen- und Eigenschaftshierarchien und deren Zusammenhängen zu spezifizieren. Dazu werden applikations-spezifische Vokabulare erstellt, die Gruppen (Klassen) verwandter RDF-Ressourcen und die Beziehungen zwischen diesen Ressourcen beschreiben. Mithilfe von RDFS ist es möglich terminologisches 20

21 2.2. Semantische Wissensrepräsentation Wissen oder auch Schemawissen über die in einem Vokabular verwendeten Begriffe zu spezifizieren. Die Möglichkeit, solches Schemawissen zu spezifizieren, macht RDFS zu einer Ontologiesprache. Das RDF Schema definiert ein Datenmodell über das RDF-Statements entworfen werden können. Wichtig dabei sind ein abstrakter Datentyp (Klasse) und Beziehungen zwischen Klassen. Dabei können Klassen Teil von anderen Klassen sein (Sub-Klassen, Super-Klassen) und damit wird ein hierarchisches Klassenmodell definiert. Darauf aufbauend kann dann ein Vererbungskonzept festgelegt werden. RDFS erlaubt also Klassendefinitionen, das Festlegen von Eigenschaften dieser Klassen (Restriktionen, die diese Klassen erfüllen sollen) und das Festlegen von Hierarchiebeziehungen. RDFS Sprachkomponenten Im Folgenden wird ein wichtiger Teil des Wortschatzes von RDFS erläutert. Die vollständige Spezifikation ist in [BRICKLEY und GUHA 2004] festgelegt. Klassen rdfs:resource - jede Entität in einem RDF-Modell ist Instanz dieser Klasse rdf:property - Basisklasse für Eigenschaften rdfs:class - Klassenkonzept, legt ein abstraktes Objekt fest und dient in Verbindung mit rdf:type zur Erzeugung von Instanzen rdfs:literal - Klasse für Literalwerte, also Zeichenketten, usw. zusätzlich noch: rdfs:datatype rdfs:xmlliteral rdfs:container rdfs:containermembershipproperty Eigenschaften rdfs:subclassof - transitive Eigenschaft zur Festlegung von Vererbungshierarchien von Klassen rdfs:subpropertyof - transitive Eigenschaft zur Festlegung von Vererbungshierarchien von Eigenschaften rdfs:domain - legt Anwendungsbereich einer Eigenschaft in Bezug auf eine Klasse fest rdfs:range - legt Wertebereich einer Eigenschaft fest 21

22 2. Grundlagen rdfs:seealso - stellt Beziehung einer Ressource zu einer anderen her, die diese erklärt rdfs:isdefinedby - subproperty zu rdfs:seealso, stellt Beziehung von Resource zu deren Definition (auch in RDFS) her rdfs:comment - Kommentar, gewöhnlich in Textform rdfs:label - lesbarer Name einer Resource (im Gegensatz zu ID) An dieser Stelle wird noch ein Beispiel genannt, welches einige besondere Sprachkomponenten verwendet und den Übergang von RDF (assertionales Wissen; Aussagen, die über Instanzen gemacht werden) nach RDFS (terminologisches Wissen; Wissen über Konzepte und Klassen, die nicht instanziiert sind) verdeutlicht. class Person class Lehrveranstaltung domain property wird betreut von range Mitarbeiter subclassof class subclassof subclassof subclassof Seminar Vorlesung Prof Assistent class class class class type type RDFS terminologisches Wissen RDF assertionales Wissen info/integration vonsemantischen daten wird betreut von info /Ziegler Abbildung 2.5.: Übergang vom assertionalen Wissen (RDF) zum terminologischen Wissen (RDFS). Der Graph aus Abbildung 2.5 wird wie folgt serialisiert: 1 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> 2 <rdf:rdf xmlns:rdf=" 3 xmlns:rdfs=" 4 xml:base=" 5 6 <rdfs:class rdf:id="lehrveranstaltung"> 22

23 2.2. Semantische Wissensrepräsentation 7 <rdfs:classof rdf:resource=" 8 </rdfs:class> 9 <rdfs:class rdf:id="vorlesung"> 10 <rdfs:subclassof rdf:resource="#lehrveranstaltung"/> 11 </rdfs:class> 12 <rdfs:class rdf:id="seminar"> 13 <rdfs:subclassof rdf:resource="#lehrveranstaltung"/> 14 </rdfs:class> <rdfs:class rdf:id="person"> 17 <rdfs:subclassof rdf:resource=" /> 18 </rdfs:class> 19 <rdfs:class rdf:id="mitarbeiter"> 20 <rdfs:subclassof rdf:resource="#person"/> 21 </rdfs:class> 22 <rdfs:class rdf:id="assistent"> 23 <rdfs:subclassof rdf:resource="#mitarbeiter"/> 24 </rdfs:class> 25 <rdfs:class rdf:id="prof"> 26 <rdfs:subclassof rdf:resource="#mitarbeiter"/> 27 </rdfs:class> <rdf:property rdf:id="wirdbetreutvon"> 30 <rdfs:subpropertyof rdf:resource=" Property"/> 31 <rdfs:domain rdf:resource="#lehrveranstaltung"/> 32 <rdfs:range rdf:resource="#mitarbeiter"/> 33 </rdf:property> <rdf:description rdf:about=" 36 <rdf:type rdf:resource="#seminar"/> 37 </rdf:description> 38 <rdf:description rdf:about=" 39 <rdf:type rdf:resource="#prof"/> 40 </rdf:description> <rdf:description rdf:about=" 43 <wirdbetreutvon rdf:resource=" 44 </rdf:description> </rdf:rdf> Listing 2.7: Serialisierung des Graphen aus Abbildung 2.5. Das RDFS Dokument ist natürlich eine XML Datei. Zuerst wird entsprechend der RDFS Namespace angegeben, um RDFS benutzen zu können. Dann werden die Klassen definiert. Die Klasse Lehrveranstaltung ist eine Resource und davon existieren zwei Sub-Klassen, Vorlesung und Seminar. Danach wird die Klasse Person definiert und hier ebenfalls die 23

24 2. Grundlagen dazugehörigen Sub-Klassen Mitarbeiter, Assistent und Prof, wobei es sich in diesem Fall um eine dreistufige hierarchische Beziehung handelt. Nach Definition der Klassen folgt die Property wirdbetreutvon. Diese wird als Spezialisierung der allgemeinen RDF-Property festgelegt und definiert von wo (domain) nach wo (range) sie geht. Als nächstes folgt die RDF-Instanziierung. Zuerst die Instanz integration-von-semantischen-daten, vom Typ Seminar und dann die Instanz Ziegler vom Typ Prof. Danach wird die Beziehung zwischen den beiden Instanzen festgelegt, nämlich integration-von-semantischen-daten + wirdbetreutvon + Ziegler. Schließlich wurde ein Tripel entsprechend der darüber liegenden Definition erzeugt. Eine solche Datendefinition erlaubt Dinge miteinander zu vergleichen, z.b. über ihre Eigenschaft, die ja über deren Super-Klasse festgelegt wäre. Eine solche Möglichkeit bietet RDF alleine nicht. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass RDFS ein Datenmodell spezifiziert, über das RDF- Statements entworfen werden können. RDFS ist mächtiger als RDF. Es bietet die Möglichkeit eigene Vokabulare zu definieren. Mit RDF und RDFS zusammen ist also die Definition von Klassen, Klassenhierarchien, Relationen, Constraints und Individuen möglich. Zudem ist RDFS zur Definition einfacher Ontologien geeignet, jedoch nicht zur komplexeren Modellierung, siehe Abschnitt zu OWL OWL In diesem Abschnitt wird die Web Ontology Language (OWL) vorgestellt. In einer Übersicht wird die Abstufung zu RDFS geklärt. Danach wird die Syntax von OWL betrachtet. OWL ist seit dem Jahr 2004 eine W3C Recommendation und wird in den Dokumenten [MC- GUINNESS und VAN HARMELEN 2004] und [F.PATEL-SCHNEIDER et al. 2004] spezifiziert. In OWL wird festgelegt, woraus eine Ontologie besteht und damit die Beschreibungslogik (Klassen, Properties, Individuals (Instanzen von Klassen)) definiert. OWL ist ein Teil der First-Order Logic und existiert in drei Varianten: OWL Lite OWL DL OWL Full OWL Lite ist ein Bestandteil von OWL DL und OWL DL ist wiederum Bestandteil von OWL Full: OWL Lite OWL DL OWL Full Von OWL Lite bis hin zu OWL Full nimmt die Berechnungskomplexität zu. OWL Lite sowie OWL DL sind noch berechenbar und da in OWL Full sämtliches RDFS gilt 6, ist diese Variante nicht mehr berechenbar (Vgl. Abschnitt zu RDF-Reification). Beim Entwurf einer 6 RDFS ist Bestandteil von OWL Full. 24

25 2.2. Semantische Wissensrepräsentation Anwendung in OWL, sollte man überlegen, ob es nicht ausreicht mit der einfachsten Variante zu arbeiten, um möglichst hohe Verarbeitungszeiten zu garantieren. Wenn die einfachste Variante nicht ausreicht, sollte erst mit der komplexeren gearbeitet werden. Abbildung 2.6 zeigt die gesamten Hierarchiebeziehungen. FOL SWRL OWL Full OWL Lite OWL Lite RDFS einfache Konzept Hierarchien Abbildung 2.6.: Hierarhiebeziehungen in OWL. OWL Lite ist die einfachste Variante von OWL. Sie ist eine Teilmenge von OWL DL und ist eingeschränkt bezüglich der Kardinalität und Disjunktheit, zudem gibt es keine Aufzählungsklassen. Die Komplexität liegt bei ExpTime im schlechtesten Fall. Die nächste Stufe wäre OWL DL. OWL DL basiert auf einer anderen Logik als OWL Lite, dem entsprechend gibt es mehr Axiome, die verwendet werden können. Hier existiert eine formal definierte Semantik. Sie ist entscheidbar, vollständig und korrekt. Die Komplexität liegt bei NExpTime im schlechtesten Fall. Die nächste Stufe wäre dann OWL Full. OWL Full vereinigt die komplette OWL-Syntax mit RDFS und erlaubt damit eine Metamodellierung (Schachtelung), und ist damit unentscheidbar. Vorteile von OWL gegenüber RDFS Mit OWL lässt sich Ausdrücken, dass zwei Klassen disjunkt sind. Zusätzlich sind Inverse Properties erlaubt, z.b.: aus (A mag B) folgt (B wird gemocht von A). Ein weiterer Punkt wäre, dass sich die Verschiedenheit von Instanzen ausdrücken lässt, z.b.: I1!= I2. Eine weitere Besonderheit wäre die Möglichkeit, Klassen auf eine neue Art und Weise zu definieren. Alle diese Eigenschaften werden durch eine neue Syntax gegeben, die im nächsten Abschnitt vorgestellt wird. 25

26 2. Grundlagen OWL-Syntax Im Folgenden wird nur eine mögliche Variante der Syntax betrachtet, die RDFS-Syntax. Diese Syntax betet OWL in RDFS-Dokumente ein. Daneben gibt es noch die abstrakte Syntax (abstract Syntax), die in Logik-basierten Systemen Verwendung findet und die DL-Syntax, die mit logischen Operatoren arbeitet. Nach der RDFS-Syntax sind OWL-Dokumente RDF-Dokumente und bestehen aus einem Dokument-Kopf mit allgemeinen Angaben und einem Dokument-Rest, der die eigentliche Ontologie beschreibt. Im Kopf muss unter anderem der Namensraum, in dem die OWL-Syntax näher beschrieben ist, definiert werden: 1 <rdf:rdf xmlns:owl=" </rdf:rdf> Listing 2.8: OWL-Namensraum. Innerhalb der RDF-Tags steht dann das OWL-Dokument, wobei es selbst wiederum mit einem Header beginnt: 1 <owl:ontology rdf:about=""> 2 <rdfs:comment rdf:datatype=" 3 Ontologie in der Version vom Januar </rdfs:comment> 5 <owl:versioninfo>v0.5</owl:versioninfo> 6 <owl:imports rdf:resource=" 7 <owl:priorversion rdf:resource=" 8 </owl:ontology> Listing 2.9: OWL-Header. Um eine OWL-Ontologie zu definieren beginnt das OWL-Dokument mit dem Tag owl:ontology. Kommentare werden mit dem Schlüsselwort rdfs:comment eingeleitet. Im OWL- Dokument wird die RDFS-Syntax verwendet. Hinweise zur Version einer Ontologie werden mit dem Tag owl:versioninfo angegeben. Zusätzlich besteht die Möglichkeit andere Ontologien zu importieren und zu verwenden. Mit einer Art Include-Operation wird eine zusätzliche Ontologie direkt eingebunden. Dazu wird das Schlüsselwort owl:imports verwendet. Es können auch ältere Versionen der Ontologie angegeben und abgefragt werden (owl:priorversion). Zur Verwaltung einer OWL-Ontologie werden generell die folgenden Schlüsselwörter in einem OWL-Header verwendet. von RDFS geerbt rdfs:comment 26

27 2.2. Semantische Wissensrepräsentation rdfs:label rdfs:seealso rdfs:isdefinedby sonstiges owl:imports zur Versionierung owl:versioninfo owl:priorversion owl:backwardcompatiblewith owl:incompatiblewith owl:deprecatedclass owl:deprecatedproperty In einem OWL-Dokument werden Ontologieaxiome verwendet, die sich aus drei Bausteinen zusammensetzen. Klassen (vergleichbar mit Klassen in RDFS), Individuen (vergleichbar mit Objekten (Instanzen) in RDFS) und Rollen (vergleichbar mit Properties in RDFS). Im Folgenden werden die drei Bausteine kurz erläutert. Klassen und Individuen In OWL gibt es zwei vordefinierte Arten von Klassen: Thing (Klasse, die alle Individuen enthält) Nothing (leere Klasse) Die Klasse Thing stellt das Top-Element und die Klasse Nothing das Bottom-Element der Entscheidungslogik dar. Die Definition einer Klasse sieht wie folgt aus: 1 <owl:class rdf:about="#dvd"> 2 <rdfs:label rdf:datatype="&xsd;string">dvd</rdfs:label> 3 <rdfs:subclassof rdf:resource="#product"/> 4 </owl:class> Listing 2.10: Klassendefinition. 27

28 2. Grundlagen Mit dem Schlüsselwort owl:class wird die Klasse definiert. Der Name der Klasse wird über rdf:id oder rdfs:label angegeben. Zu dieser definierten Klasse können dann über die Klassenzugehörigkeit Individuen hinzugefügt werden: 1 <DVD rdf:about="#dvd_armageddon"> 2 <rdfs:label rdf:datatype="&xsd;string">armageddon</rdfs:label> 3 <has_genre rdf:resource="#film_genre_action"/> 4 <has_genre rdf:resource="#film_genre_science_fiction"/> 5 <has_participant rdf:resource="#person_ben_affleck"/> 6 <has_participant rdf:resource="#person_bruce_willis"/> 7 <is_produced_by rdf:resource="#person_jerry_bruckheimer"/> 8 <has_participant rdf:resource="#person_liv_tyler"/> 9 <is_produced_by rdf:resource="#person_michael_bay"/> 10 <has_participant rdf:resource="#person_steve_buscemi"/> 11 </DVD> Listing 2.11: Individuendefinition. Rollen Weiterhin existieren in OWL zwei Varianten von Rollen. Zum Einen gibt es abstrakte Rollen (Object Properties). Dabei wird auf ein bestimmtes Objekt gezeigt, d.h. es wird eine Rolle bzw. Relation zwischen zwei Klassen definiert. Zum anderen gibt es konkrete Rollen (Datatype Properties). Hierbei handelt es sich um eine Relation, die auf ein Datentyp zeigt. Die Definition einer Rolle ist vergleichbar mit der Definition einer Klasse. Zusätzlich muss der Anfang (Domain) und das Ende (Range) der Relation angegeben werden. Abbildung 2.7 zeigt eine mögliche abstrakte Rolle. abstrakte Rolle (Relation) Klasse A Rolle 1 Klasse B Domain Range Abbildung 2.7.: Eine abstrakte Rolle in OWL. Eine abstrakte Rolle wird über das Schlüsselwort owl:objectproperty definiert: 1 <owl:objectproperty rdf:id="rolle 1"/> Listing 2.12: Definition einer abstrakten Rolle in OWL mit owl:objectproperty. 28

29 2.2. Semantische Wissensrepräsentation Domain wird mit dem Schlüsselwort rdfs:domain und Range mit rdfs:range angegeben: 1 <owl:objectproperty rdf:id="rolle 1"> 2 <rdfs:domain rdf:resource="klasse A"/> 3 <rdfs:range rdf:resource="klasse B"/> 4 </owl:objectproperty> Listing 2.13: Domain und Range einer abstrakten Rolle in OWL. Abbildung 2.8 zeigt eine mögliche konkrete Rolle. konkrete Rolle (Attribut) Klasse A Rolle 2 Datentyp Domain Range Abbildung 2.8.: Eine konkrete Rolle in OWL. Eine konkrete Rolle wird über das Schlüsselwort owl:datatypeproperty definiert: 1 <owl:datatypeproperty rdf:id="rolle 2"/> Listing 2.14: Definition einer konkreten Rolle in OWL mit owl:datatypeproperty. Domain und Range konkreter Rollen werden wie folgt angegeben: 1 <owl:datatypeproperty rdf:id="rolle 2"> 2 <rdfs:domain rdf:resource="klasse A"/> 3 <rdfs:range rdf:resource="&xsd;string"/> 4 </owl:datatypeproperty> Listing 2.15: Domain und Range einer konkreten Rolle. Für die Angabe der Datentypen können viele XML-Datentypen verwendet werden, wobei im Standard integer und string vorgeschrieben sind. Klassenhierarchien in OWL In OWL können Klassenhierarchien aufgebaut werden. In Listing 2.10 wurde die Klasse DVD über das Schlüsselwort rdfs:subclassof als Subklasse von Product definiert. Die Subklasse Product könnte wiederum als Subklasse einer weiteren Klasse, z.b. Klasse X, definiert 29

30 2. Grundlagen werden. In solchen Fällen könnte dann über die logische Inferenz geschlossen werden, dass die Klasse DVD auch eine Subklasse von Klasse X ist. Solche Subklassenhierarchien können also für einfache Inferenzen genutzt werden. Neben hierarchischen Beziehungen können auch weitere Beziehungen zwischen Klassen festgelegt werden, z.b. die Verschiedenheit zwischen Klassen. Mit dem Schlüsselwort owl:disjointwith kann ausgedrückt werden, dass eben zwei Klassen disjunkt sind, d.h. keine Individuen die zu der einen Klasse gehören, dürfen gleichzeitig auch zu einer anderen Klasse dazugehören. Nicht nur Disjunktheit von Klassen sondern auch die Gleichheit von Klassen kann definiert werden. Dies erfolgt mit der Verwendung des Schlüssels owl:equivalentclass. An dieser Stelle kann man festhalten, dass OWL ausdrucksstärker ist als RDFS. Beziehungen zwischen Individuen Neben Beziehungen zwischen Klassen sind auch Beziehungen zwischen Individuen möglich. So kann die Gleichheit zweier Individuen über das Schlüsselwort owl:sameas und die Verschiedenheit über owl:differentfrom definiert werden. Um Schreibarbeit zu sparen kann zusammengefasst ausgesagt werden dass eine Reihe von Individuen disjunkt sind. Dazu folgendes Listing: 1 <owl:alldifferent> 2 <owl:distinctmembers rdf:parsetype="collection"> 3 <DVD rdf:about="#dvd_armageddon"/> 4 <DVD rdf:about="#dvd_attack_of_the_clones"/> 5 <DVD rdf:about="#dvd_big_fish"/> 6 </owl:distinctmembers> 7 </owl:alldifferent> Listing 2.16: Abgekürzte Schreibweise anstelle der Verwendung von owl:differentfrom. Eingeleitet mit dem Schlüssel owl:alldifferent können Individuen ausgewählt werden die unterschiedlich sein sollen. Diese Individuen gehören alle zur selben Klasse. Dazu wird eine Collection angelegt und einzelne Individuen dieser Klasse (DVD), unter Verwendung von owl:distinctmembers ausgewählt, die disjunkt sein sollen. Abgeschlossene Klassen OWL erlaubt die Definition abgeschlossener Klassen. Dazu wird bei der Definition einer Klasse unter Verwendung des Schlüssels owl:oneof explizit festgelegt welche Individuen zu dieser Klasse gehören. 30

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