Workshop WissKI für Uni Sammlungen. Martin Scholz , basierend auf

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Workshop WissKI für Uni Sammlungen. Martin Scholz , basierend auf"

Transkript

1 Workshop WissKI für Uni Sammlungen Martin Scholz , basierend auf

2 Ontologische Modellierung

3 Was ist eine Ontologie? Terminologie Vokabular, um über Gegenstände eines Fachbereichs zu reden Konzepte = Klassen Eigenschaften = Relationen = Properties Instanzen = Individuen Eigenschaft 1 Konzept 1 Konzept 2 Daten / Fakten Instanz 1 Instanz 2

4 Was ist Vererbung? Hierarchien von Konzepten und Eigenschaften Multiple Vererbung Merkmale werden in der Hierarchie nach unten vererbt Bedeutung wird eingeengt, da immer mehr Bedingungen für Konzeptzugehörigkeit Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Konzept 3 Eigenschaft 2 Eigenschaft 3 Konzept 4 Konzept 5 Eigenschaft 4

5 Was ist ein Tripel? Eine elementare Aussage der Form Subjekt Prädikat Objekt Alle Daten in RDF werden als Tripel notiert Subjekte sind Instanzen Prädikate sind Eigenschaften Objekte sind Instanzen oder Konzepte (bei ist Instanz von ) Ein oder mehrere Tripel können als Graph / Netzwerk dargestellt werden => RDF-Graph Subjekte & Objekte sind Knoten Prädikate sind Kanten

6 Warum spricht man bei Ontologien von Semantik? Durch die Definition von Konzepten und Eigenschaften und die Kategorisierung von Instanzen können Schlußfolgerungen getroffen werden:... Konzeptzugehörigkeit von Instanzen Explizitmachen impliziten Wissens (z. B. zeitliche Ordnung) Inkonsistenzen im Datenbestand Leider technisch noch begrenzt => Forschung

7 Was ist eine Referenzontologie? Und wozu brauche ich sie? Ein bewährtes Grundgerüst an Konzepten und Eigenschaften Mindert Startschwierigkeiten und grobe Fehlmodellierungen Auf Wiederverwendbarkeit ausgelegt (modular) Zeitersparnis beim Ontologieentwurf Fördert die Interoperabilität Größter gemeinsamer Nenner Allgemein gehalten ( Top-Level-Ontology ) Enthält keine / möglichst wenig Fachspezifika

8 Was ist eine Anwendungsontologie? Und wozu brauche ich sie? Baut auf einer oder mehreren Referenzontologien auf Borgt sich allg. bekanntes Vokabular Zeitersparnis Bringt Fach- und Anwendungsspezifische Konzepte und Eigenschaften ein ( Domain ontology ) feinere Unterscheidungen Abkürzungen Kann gleichzeitig wiederum Referenzontologie sein!

9 Referenzontologie und Anwendungsontologie Ontologie zum Behaim-Globus Ontologie für MAPPAE Bilddatenbank

10 Wann soll ich eigene Konzepte / Eigenschaften definieren? Wenn Unterscheidungen getroffen werden sollen, die in der Referenzontologie nicht gemacht werden verschiedene Objektgattungen mit untersch. Eigenschaften Abkürzungen (Shortcuts), wenn inhaltsleere Zwischeninstanzen erzeugt werden müssten Abkürzungen dokumentieren! Im Erstellungsprozess erleichtern Unterklassen / -eigenschaften Änderungen am Modell Ermessenssache! Es hängt viel von der Anwendung ab CIDOC CRM bietet auch Verschlagwortung über E55 Type

11 Wann soll ich eigene Konzepte / Eigenschaften definieren? (2) Empfehlung: Gerade wenn man mit (den verwendeten) Ontologien noch nicht viel Erfahrung hat Und auch wenn es am Anfang etwas aufwendig ist Trotzdem: Möglichst oft neue Klassen und Properties einführen Denn: Lieber später Daten zusammenzuführen können Als später Daten trennen müssen

12 Was unterscheidet Unterklassenbildung von Verschlagwortung? Eine Instanz kann auf 2 Weisen kategorisiert werden: Konzept Schlagwort Ein Schlagwort ist für Maschinen nicht interpretierbar Nur eine Zeichenkette Folgen aus der Kategorisierung bestimmte Eigenschaften? Ja => Konzept Nein => Schlagwort Evtl. ergeben sich Eigenschaften im Laufe der Entwicklung...

13 Was unterscheidet Unterklassenbildung von Verschlagwortung? (2) Beispiel Behaim-Globus: Geographische Regionen Struktur der Region als 2 Konzepte modelliert Verbundene geogr. Region Unverbundene geogr. Region => Eigenschaft Teilregionen Art der Region als Schlagworte modelliert, da sich keine Eigenschaften ergeben VGR: Insel, See, Meer, Land, Wald, Gebirge,... UGR: Seenplatte, Kontinent,... Wichtig: Was ist meine Anwendung?

14 Wo finde ich weiterführende Seiten zu CIDOC CRM? Folien und Videos: CIDOC CRM Tutorials Thematisch geordnete Visualisierungen: CIDOC CRM Graphical Representation graphical_representation_5_0_1.html Der Standard: CIDOC CRM Releases Austausch mit der Community: CIDOC CRM Mailing List

15 Maskengenerierung in WissKI

16 Was ist eine Eingabemaske / ein Formular in WissKI? Felder Kardinalität verschiedene Eingabemodalitäten Gruppen Jedes Feld ist mit einem Ontologiepfad verknüpft

17 Was beinhaltet ein Pfad? Instanz 1 Konzept 1 Instanz 2 Instanz 3 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Schreibweise: Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Datenwert Datentyp

18 Auf Datenebene implizit mitgemeint Was definiert einen Pfad? Instanz 1 Konzept 1 Zur Definition von Pfaden betrachten wir nur diesen Teil Instanz 2 Instanz 3 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Schreibweise: Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Konzept 3 Dateneigenschaft Datenwert Datentyp

19 Wozu muss einem Feld ein Pfad zugeordnet sein? Instanz 1 Instanz 2 Konzept 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Eigenschaft 2 Bei einem Feld implizit mitgemeint Durch das Explizitmachen des Pfades wird erreicht Langzeitinterpretierbarkeit Maschinenlesbarkeit Interpretierbarkeit durch Dritte Instanz 3 Konzept 3 Datenwert Dateneigenschaft Datentyp Explizit angegeben

20 Was bewirkt eine Gruppe? Bündelt Felder, deren Pfad ein gemeinsames Präfix haben Alle Felder eines Formulars haben zum. das erste Konzept als gemeinsames Präfix Bsp: Alle Felder zur Herstellung in einer Objektmaske haben die Handlung gemein Für das gemeinsame Präfix werden dieselben Tripel / Instanzen verwendet gemeinsamer Bedeutungsanteil aller Felder Keine Duplikation Abhängigkeiten zwischen Feldern

21 Was bewirkt eine Gruppe? (2) Konzept 1 Konzept 1 gemeinsames Präfix Instanz 1 Eigenschaft 1 Eigenschaft 1 Konzept 2 Konzept 2 Instanz 2 Eigenschaft 2 Eigenschaft 3 Konzept 3 Konzept 4 Instanz 3 Instanz 4 Dateneigenschaft Dateneigenschaft Datentyp Datentyp Datenwert Datenwert

22 Was ist die Disambiguierung? Häufig nimmt in einem Pfad eine Instanz eine Sonderstellung ein. Durch die Bedeutung des Feldes hervorgehobene Instanz Bsp: Pfad für Herstellungsort in Objektmaske Instanzen für Objekt, Handlung, Ort, Ortsname Der Pfad disambiguiert auf Ort WissKI: Jeder Pfad kann eine Disambiguierung haben Ändern / Löschen von Datenwerten Verlinkungen Einbindung von kontrollierten Vokabularen

Digitale Rekonstruktion

Digitale Rekonstruktion Digitale Rekonstruktion Themenkomplex Technologie Martin Scholz Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg ? It is about common formats for integration and combination of data drawn from diverse

Mehr

Ontologiesprachen. 1.Was ist eine Ontologie 2.Aufbau einer Ontologie 3.RDF 4.RDFSchema 5.DAML+OIL / OWL 6.Frame-Logic

Ontologiesprachen. 1.Was ist eine Ontologie 2.Aufbau einer Ontologie 3.RDF 4.RDFSchema 5.DAML+OIL / OWL 6.Frame-Logic Ontologiesprachen 1.Was ist eine Ontologie 2.Aufbau einer Ontologie 3.RDF 4.RDFSchema 5.DAML+OIL / OWL 6.Frame-Logic 1.Was ist eine Ontologie Der Begriff leitet sich vom griechischen onta (das Seiende)

Mehr

Einführung in das Forschungsinformationssystem VIVO Hands-On-Lab auf dem 6. Deutschen Bibliothekartag

Einführung in das Forschungsinformationssystem VIVO Hands-On-Lab auf dem 6. Deutschen Bibliothekartag Einführung in das Forschungsinformationssystem VIVO Hands-On-Lab auf dem 6. Deutschen Bibliothekartag Martin Barber; Christian Hauschke; Tatiana Walther Technische Informationsbibliothek (TIB) Frankfurt

Mehr

Agenda. Datenauszeichnung mit RDF. Rahmen für semantische Technologien. XML als Basis-Technologie. Wiederholungsübung XML

Agenda. Datenauszeichnung mit RDF. Rahmen für semantische Technologien. XML als Basis-Technologie. Wiederholungsübung XML Agenda Datenauszeichnung mit RDF Rahmen für semantische Technologien XML als Basis-Technologie Wiederholungsübung XML Grafische Datenmodellierung mit RDF XML-Syntax für RDF Übung RDF/XML Turtle-Syntax

Mehr

Darstellung von Ontologien im Semantic Web - RDFS-

Darstellung von Ontologien im Semantic Web - RDFS- Darstellung von Ontologien im Semantic Web - RDFS- Cristina Vertan Inhalt Was kann man mit RDF nicht ausdrücken? Was sind Ontologien? Wie entwirft man eine Ontologie? Wie beschreibt man eine Ontologie

Mehr

Semantic Web: RDF und N-Tripel

Semantic Web: RDF und N-Tripel Semantic Web: RDF und N-Tripel Kursfolien Karin Haenelt 29.11.2015, 6.12.2014 Themen Grundlagen RDF (Datenmodell) N-Tripel (zeilenbasierte Syntax für RDF) 2 RDF Resource Description Framework Graphbasiertes

Mehr

Geodatenintegration unter Nutzung von Linked Data Prinzipien Stefan Wiemann Technische Universität Dresden

Geodatenintegration unter Nutzung von Linked Data Prinzipien Stefan Wiemann Technische Universität Dresden 14. Seminar GIS & Internet UniBw München, 17. 18.09.2014 Geodatenintegration unter Nutzung von Linked Data Prinzipien Stefan Wiemann Technische Universität Dresden Motivation Isolierte Daten Verlinkte

Mehr

Web Ontology Language (OWL)

Web Ontology Language (OWL) Web Ontology Language (OWL) Cristina Vertan Inhalt Ontologien Wozu OWL Dasis-Defintion -OWL Abbildungen von Ontologien..004 WiSe 04/05 Ontologien -- Definition von Termen Beschreibung und Darstellung eines

Mehr

Übersicht. Prädikatenlogik höherer Stufe. Syntax der Prädikatenlogik 1. Stufe (mit Gleichheit)

Übersicht. Prädikatenlogik höherer Stufe. Syntax der Prädikatenlogik 1. Stufe (mit Gleichheit) Übersicht I Künstliche Intelligenz II Problemlösen III Wissen und Schlussfolgern 7. Logische Agenten 8. Prädikatenlogik 1. Stufe 9. Schließen in der Prädikatenlogik 1. Stufe 10. Wissensrepräsentation IV

Mehr

KRITERIEN FÜR DIE ZERTIFIZIERUNG VON METADATENPROFILEN

KRITERIEN FÜR DIE ZERTIFIZIERUNG VON METADATENPROFILEN KRITERIEN FÜR DIE ZERTIFIZIERUNG VON METADATENPROFILEN Identifier: http://www.kimforum.org/material/pdf/zertifizierungsrichtlinien_20101503.pdf Title: Kriterien für die Zertifizierung von Metadatenprofilen

Mehr

Georg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg. Semantic Web Thomas Pospech

Georg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg. Semantic Web Thomas Pospech Georg-Simon-Ohm Hochschule Nürnberg Semantic Web 03.12.2008 Thomas Pospech 1 Agenda Konzept des Semantic Web Technologien des Semantic Web Ontological Engineering Vorstellung meiner Diplomarbeit 2 2 Konzept

Mehr

OWL Web Ontology Language

OWL Web Ontology Language OWL Web Ontology Language Hauptseminar Ontologien in Informatik und Linguistik SS 2007 Bianca Selzam 27.4.2007 Gliederung 1. Einleitung 2. Resource Description Framework (RDF) 3. Resource Description Framework

Mehr

RDF & OWL. Praktikum Softwaretechnologie für die Ressourcenlinguistik. Johannes Hellrich & Erik Fäßler SS FSU Jena

RDF & OWL. Praktikum Softwaretechnologie für die Ressourcenlinguistik. Johannes Hellrich & Erik Fäßler SS FSU Jena RDF & OWL Praktikum Softwaretechnologie für die Ressourcenlinguistik Johannes Hellrich & Erik Fäßler FSU Jena SS 2012 Johannes Hellrich & Erik Fäßler RDF & OWL 1 / 20 Vorwort Vorwort 3 aufeinander aufbauene

Mehr

Objektorientierte Modellierung (1)

Objektorientierte Modellierung (1) Objektorientierte Modellierung (1) Die objektorientierte Modellierung verwendet: Klassen und deren Objekte Beziehungen zwischen Objekten bzw. Klassen Klassen und Objekte Definition Klasse Eine Klasse ist

Mehr

Medizinische Dokumentation. Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien

Medizinische Dokumentation. Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien Medizinische Dokumentation Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien 1 Syntaktische Interoperabilität Zwei Datensätze gleichen Inhalts, aber unterschiedlicher Struktur (Syntaktik) Moser Gerda

Mehr

histhub Teilprojekt 1C: Thesaurus-Editor und Vornamen-Vokabular

histhub Teilprojekt 1C: Thesaurus-Editor und Vornamen-Vokabular histhub Teilprojekt 1C: Thesaurus-Editor und Vornamen-Vokabular Dr. Pascale Sutter Rechtsquellenstiftung des Schweizerischen Juristenvereins Digital Humanities und Editionswissenschaften, 10. November

Mehr

Semantische Infomationsintegration à la carte?

Semantische Infomationsintegration à la carte? Semantische Infomationsintegration à la carte? Ziele und Herausforderungen der Anwendung des CIDOC CRM. Historisch-Kulturwiss. Informationsverarbeitung, Universität Köln 1. Oktober 2010 1 Ein User Scenario

Mehr

a) Vergleiche HTML und XML. (3 Punkte)

a) Vergleiche HTML und XML. (3 Punkte) 1 Aufgabe 1 (XML) (6 Punkte) a) Vergleiche HTML und XML. (3 Punkte) b) Gib 3 Kriterien dafür an, dass eine XML-Datei wohlgeformt ist. (3 Punkte) (1) Σ: /6 1 / 10 2 Aufgabe 2 (RDF(S) Syntax und Semantik)

Mehr

MedizinischeDokumentation. Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien

MedizinischeDokumentation. Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien MedizinischeDokumentation Wiederholung, Taxonomien, Ontologien, Terminologien 1 Klassifikationen Klasse 1: Blaue Haare Klasse 3: Gelbe Haare Regeln Klasse 2: Keine Haare 1.Genau eine Klasse 2.Disjunktheit

Mehr

Formale Methoden 1. Gerhard Jäger 7. November Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/18

Formale Methoden 1. Gerhard Jäger 7. November Uni Bielefeld, WS 2007/2008 1/18 1/18 Formale Methoden 1 Gerhard Jäger Gerhard.Jaeger@uni-bielefeld.de Uni Bielefeld, WS 2007/2008 7. November 2007 2/18 Geordnete Paare Mengen sind ungeordnet: {a, b} = {b, a} für viele Anwendungen braucht

Mehr

EDEN: Epigraphische Datenbank Erlangen Nürnberg Ein Use Case für WissKI

EDEN: Epigraphische Datenbank Erlangen Nürnberg Ein Use Case für WissKI Martin Scholz (FAU Erlangen-Nürnberg), 25.07.2016 EDEN: Epigraphische Datenbank Erlangen Nürnberg Ein Use Case für WissKI Epigraphische Datenbank Erlangen-Nürnberg http://wisski.cs.fau.de/eden Griech.

Mehr

RDF Containers. Häufig möchte man eine Gruppe von Dingen beschreiben. Hierfür stellt RDF ein Container-Vokabular zur Verfügung.

RDF Containers. Häufig möchte man eine Gruppe von Dingen beschreiben. Hierfür stellt RDF ein Container-Vokabular zur Verfügung. RDF Containers Häufig möchte man eine Gruppe von Dingen beschreiben. Hierfür stellt RDF ein Container-Vokabular zur Verfügung. Ein Container ist eine Ressource, die andere Ressourcen oder Literale enthält

Mehr

ER-Modell, Normalisierung

ER-Modell, Normalisierung ER-Modell Mit dem Entity-Relationship-Modell kann die grundlegende Tabellen- und Beziehungsstruktur einer Datenbank strukturiert entworfen und visualisiert werden. Das fertige ER-Modell kann dann ganz

Mehr

Gliederung. 1. Kurzeinstieg 2. Warum ist die Semantik so wichtig? 3. OWL 4. GO 5. Übersetzung 6. Zusammenfassung 7. Quellen

Gliederung. 1. Kurzeinstieg 2. Warum ist die Semantik so wichtig? 3. OWL 4. GO 5. Übersetzung 6. Zusammenfassung 7. Quellen Gliederung Gliederung 1. Kurzeinstieg 2. Warum ist die Semantik so wichtig? 3. OWL 4. GO 5. Übersetzung 6. Zusammenfassung 7. Quellen Marcus Lechner - Institut für Informatik Seite 1 Kurzeinstieg 1. Kurzeinstieg

Mehr

3.5 OWL: WEB Ontology Language (1)

3.5 OWL: WEB Ontology Language (1) 3.5 OWL: WEB Ontology Language (1) 3.5.1 OWL-Syntax (Teil 1) A) Namensräume / RDF-Tag: Die OWL-Syntax basiert auf XML, XML-Schema, RDF und RDFS. Daher sind die zugehörigen Namensräume am Anfang des Quelltextes

Mehr

Organisatorisches: Inhalt. RDF Schema. Agenda

Organisatorisches: Inhalt. RDF Schema. Agenda 2/47 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 7. Nov 2011 Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 7. Nov 2011 Semantic Web Grundlagen Semantik von RDF(S) Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML

Mehr

Objektorientierte Programmierung III

Objektorientierte Programmierung III Objektorientierte Programmierung III OOP Kapselung: Gruppierung von Daten und Funktionen als Objekte. Definieren eine Schnittstelle zu diesen Objekten. Vererbung: Erlaubt Code zwischen verwandten Typen

Mehr

Martin Unold IDARIT. Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik. Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik

Martin Unold IDARIT. Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik. Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik Interdisziplinäre Anwendungen Raumbezogener Informationstechnik Semantik Semantik GOLF Golf Golf Golf Semantik ALKOHOL Alkohol Alkohol Alkohol Semantik DEUTSCHE BAHN Deutsche Bahn Deutsche Bahn Deutsche

Mehr

Repräsentationssprachen für Ontologien

Repräsentationssprachen für Ontologien Repräsentationssprachen für Ontologien Kay Girmann Universität Leipzig 13. Januar 2009 Kay Girmann (IfI - Uni Lepzig) Repräsentationssprachen für Ontologien 13. Januar 2009 1 / 21 Gliederung Topic Maps

Mehr

SEDRIS als Datenmodell für eine synthetische 3D-Umweltdatenbasis

SEDRIS als Datenmodell für eine synthetische 3D-Umweltdatenbasis Workshop 3D Stadtmodelle CPA Systems GmbH Martin Krückhans SEDRIS als Datenmodell für eine synthetische 3D-Umweltdatenbasis http://www.sedris.org Inhalt Motivation Simulation Umweltdatenbasis SEDRIS Abbildung

Mehr

André Krischke Helge Röpcke. Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen

André Krischke Helge Röpcke. Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen André Krischke Helge Röpcke Graphen und Netzwerktheorie Grundlagen Methoden Anwendungen 8 Grundbegriffe der Graphentheorie für die Kante, die die beiden Knoten und verbindet. Der linke Graph in Bild. kann

Mehr

Grundlagen Semantic Web

Grundlagen Semantic Web www.semantic-web-grundlagen.de Grundlagen Semantic Web Lehrveranstaltung im WS08/09 Seminar für Computerlinguistik Universität Heidelberg Dr. Sebastian Rudolph Institut AIFB Universität Karlsruhe www.semantic-web-grundlagen.de

Mehr

Linked Data Grundlagen Einführung ins Data Web

Linked Data Grundlagen Einführung ins Data Web Linked Data Grundlagen Einführung ins Data Web Daniel Herzig KIT Karlsruhe Ins-tute of Technology Ins-tute AIFB STI Industrietag 15. Juni 2010 KIT University of the State of Baden-Württemberg and National

Mehr

RDF und RDF Schema. Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF

RDF und RDF Schema. Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF RDF und RDF Schema Einführung in die Problematik Von HTML über XML zu RDF Kirsten Albrecht Roland Illig Probleme des HTML-basierten

Mehr

Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1

Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 1 Vorbemerkungen Mathematische Begriffe und Argumentationsweisen sind in vielen Fällen nötig, wo man über abstrakte Objekte sprechen und

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Kapitel 3: Mengen, Alphabete, Abbildungen

Grundbegriffe der Informatik Kapitel 3: Mengen, Alphabete, Abbildungen Grundbegriffe der Informatik Kapitel 3: Mengen, Alphabete, Abbildungen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für

Mehr

Vorlesung Computerphilologie. Ontologien und Ontologie-Sprachen

Vorlesung Computerphilologie. Ontologien und Ontologie-Sprachen Wintersemester 2006 Institut für Germanistik I Vorlesung Computerphilologie Ontologien und Ontologie-Sprachen Wie kann man Inhalte (von Webseiten) erschließen? v.hahn Uni Hamburg 2005 1 Was bringen Ontologien

Mehr

Kapitel 8: Bipartite Graphen Gliederung der Vorlesung

Kapitel 8: Bipartite Graphen Gliederung der Vorlesung Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege 4. Minimale spannende Bäume 5. Färbungen und Cliquen 6. Traveling Salesman Problem 7. Flüsse in Netzwerken

Mehr

Semantic Web Grundlagen

Semantic Web Grundlagen Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 23. Jan 2012 Semantic Web Grundlagen Ontology Editing 2/21 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 23. Jan 2012 Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML

Mehr

Organisatorisches: Inhalt. Ontology Engineering. Agenda

Organisatorisches: Inhalt. Ontology Engineering. Agenda 2/21 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 23. Jan 2012 Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 23. Jan 2012 Semantic Web Grundlagen Ontology Editing Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML

Mehr

Datenbanken und Semantic Web

Datenbanken und Semantic Web HTWK Leipzig OS: Datenbanksysteme - Aktuelle Trends Datenbanken und Semantic Web Autor: Christian Wagner Betreuer: Prof. Thomas Kudraß 7. Juli 2014 Datenbanken und Semantic Web am Beispiel von SPARQL Das

Mehr

Fragen zum Nachdenken: Wie könnte man das Fehlen eines Attribut-Wertes interpretieren?

Fragen zum Nachdenken: Wie könnte man das Fehlen eines Attribut-Wertes interpretieren? Attribut-Werte-Paare Eine Eigenschaft kann beschrieben werden durch ein Paar [a,w]. Dabei bezeichnet a das Attribut und w den konkreten Wert aus dem Wertebereich W a des Attributs. Die Eigenschaften eines

Mehr

Topic Maps. Wissensmanagement in Bildungseinrichtungen. Seminar Web Engineering Lars Heuer,

Topic Maps. Wissensmanagement in Bildungseinrichtungen. Seminar Web Engineering Lars Heuer, Topic Maps Wissensmanagement in Bildungseinrichtungen Seminar Web Engineering Lars Heuer, 14.01.2005 Inhalt Zielsetzung Problemstellung Was sind Topic Maps? Eigenschaften von Topic Maps Merging RDF Einsatz

Mehr

RDF. Resource Description Framework. RDF - Konzepte - Tripel. RDF - Konzepte - Graph. Information Retrieval - Semantic Technologies

RDF. Resource Description Framework. RDF - Konzepte - Tripel. RDF - Konzepte - Graph. Information Retrieval - Semantic Technologies RDF Information Retrieval - Semantic Technologies Resource Description Framework Albert Weichselbraun RDF ist ein Datenmodell; Grundlegende Struktur: Graph Darstellung von Aussagen: Subject - Prädikat

Mehr

Ontology Languages for the Semantic Web

Ontology Languages for the Semantic Web Ontology Languages for the Semantic Web Seminar Web Services and Semantic Web WS 07/08 Florian Leitner Inhalt Ontologie Was ist das? Ontologien und Semantic Web Resource Description Framework (RDF) Web

Mehr

Medizinische Informatik I Medizinische Dokumentation. Kapitel 3 Taxonomien, Ontologien, Terminologien

Medizinische Informatik I Medizinische Dokumentation. Kapitel 3 Taxonomien, Ontologien, Terminologien Medizinische Informatik I Medizinische Dokumentation Kapitel 3 Taxonomien, Ontologien, Terminologien 1 Klassifikationen Klasse 1: Blaue Haare Klasse 3: Gelbe Haare Regeln Klasse 2: Keine Haare 1.Genau

Mehr

Panta rei: Die Versionierung der DDC Probleme, Anforderungen und mögliche Lösungen

Panta rei: Die Versionierung der DDC Probleme, Anforderungen und mögliche Lösungen Lars G. Svensson Panta rei: Die Versionierung der DDC Probleme, Anforderungen und mögliche Lösungen 1 30 Panta rei 29 April 2010 In der DNB ist die DDC inzwischen zum wichtigsten Erschließungsinstrument

Mehr

Visualisierung feingranularer Abhängigkeiten

Visualisierung feingranularer Abhängigkeiten Visualisierung feingranularer Abhängigkeiten Jens Krinke FernUniversität in Hagen Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik Fach Softwaretechnik 6. Workshop Software-Reengineering, Bad Honnef,

Mehr

Metadaten und Identifikatoren

Metadaten und Identifikatoren Planung des Forschungsdaten-Managements: Metadaten und Identifikatoren Timo Gnadt SUB Göttingen gnadt@sub.uni-goettingen.de 6. Dezember 2011, Göttingen Überblick Metadaten Motivation Planungsaspekte Dimensionen

Mehr

Was fehlt den semantischen Netzen?

Was fehlt den semantischen Netzen? Semantische Netze Grundidee RDF SPARQL Was fehlt den semantischen Netzen? Beschreibungslogiken Web Ontology Language OWL I. Boersch Jun-13 1 Auch: Topic Maps, Mindmaps Ross Quillian, 1967 Ziel: Sprachverarbeitung

Mehr

Ontologien. Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Ontologien: Konstrukte. Konzepte/Klassen

Ontologien. Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Ontologien: Konstrukte. Konzepte/Klassen Ontologien Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr Ursprung: semantische Netze aus der künstlichen Intelligenz (1970er) weiterentwickelt als terminologische Logiken, Beschreibungslogiken

Mehr

Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr

Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr Ontologien (aus ISM Kap. 3. Wissensrepräsentation für Texte) Norbert Fuhr 1 / 23 Ontologien Ursprung: semantische Netze aus der künstlichen Intelligenz (1970er) weiterentwickelt als terminologische Logiken,

Mehr

Praktikum. SEP: Java-Programmierung WS 2018/19. Modularisierung. Thomas Lemberger und Martin Spießl

Praktikum. SEP: Java-Programmierung WS 2018/19. Modularisierung. Thomas Lemberger und Martin Spießl Praktikum SEP: Java-Programmierung WS 2018/19 Modularisierung Thomas Lemberger und Martin Spießl Basierend auf Folien von Matthias Dangl und Karlheinz Friedberger 1 / 10 Modularisierung Module gliedern

Mehr

Daten, Information, Wissen explizites und implizites Wissen Expertensysteme (Aufgaben, Aufbau, Komponenten) Diagnoseziel Klassifikation

Daten, Information, Wissen explizites und implizites Wissen Expertensysteme (Aufgaben, Aufbau, Komponenten) Diagnoseziel Klassifikation Was bisher geschah Daten, Information, Wissen explizites und implizites Wissen Expertensysteme (Aufgaben, Aufbau, Komponenten) Diagnoseziel Klassifikation sicher heuristisch überdeckend Entscheidungstabellen

Mehr

Injektiv, Surjektiv, Bijektiv

Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Injektiv, Surjektiv, Bijektiv Aufgabe 1. Geben Sie einen ausführlichen Beweis für folgende Aussage: Wenn f A B surjektiv ist und R A A A eine reflexive Relation auf A ist, dann ist R B = {( f(x), f(y)

Mehr

Bio-Ontologien: Darstellung in GO und OWL

Bio-Ontologien: Darstellung in GO und OWL Bio-Ontologien: Darstellung in GO und OWL 1. Kurzeinstieg Ontologien: genau Begriffsdefinition ist schwierig Wissensrepräsentation eines formal definierten Systems von Begriffen und Relationen stellt Sein-Zusammenhänge

Mehr

Kapitel 4: Netzplantechnik Gliederung der Vorlesung

Kapitel 4: Netzplantechnik Gliederung der Vorlesung Gliederung der Vorlesung 1. Grundbegriffe 2. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen 3. Kürzeste Wege 4. Netzplantechnik 5. Minimal spannende Bäume 6. Traveling Salesman Problem 7. Flüsse in Netzwerken

Mehr

Vererbung P rogram m ieren 2 F örster/r iedham m er K apitel 11: V ererbung 1

Vererbung P rogram m ieren 2 F örster/r iedham m er K apitel 11: V ererbung 1 Vererbung 1 11.1 Motivation und Begriffsdefinitionen 11.2 Vorgehensweise und Implementierung 11.3 Arten von Vererbung 11.4 Konstruktoren 11.5 Abstrakte Klasse 11.6 Verschattung 11.7 Wurzelklasse Object

Mehr

VZG. Das Simple Knowledge Organisation System (SKOS) als Kodierungs und Austauschformat der DDC für Anwendungen im Semantischen Web 1.3.

VZG. Das Simple Knowledge Organisation System (SKOS) als Kodierungs und Austauschformat der DDC für Anwendungen im Semantischen Web 1.3. Das Simple Knowledge Organisation System (SKOS) als Kodierungs und Austauschformat der DDC für Anwendungen im Semantischen Web Verbundzentrale des GBV () Jakob Voß 1 Gliederung SKOS & Semantic Web Datenanalyse

Mehr

Stufen des Begriffsverständnisses (vgl. van-hiele-schema)

Stufen des Begriffsverständnisses (vgl. van-hiele-schema) Stufen des Begriffsverständnisses (vgl. van-hiele-schema) intuitives Begriffsverständnis: Kenntnis einfacher Beispiele, Vergleich auf der Ebene von Formulierungen wie sieht aus wie inhaltliches Begriffsverständnis:

Mehr

Kapitel 3: Entity-Relationship-Modell

Kapitel 3: Entity-Relationship-Modell Kapitel 3: Entity-Relationship-Modell Objekte und Beziehungen Objekte bilden die elementare Grundlage unserer Betrachtung. Objekte werden durch Tupel in Relationen repräsentiert und können durch Schlüsselwerte

Mehr

Definition der Greibach-Normalform

Definition der Greibach-Normalform Definition der Greibach-Normalform Ähnlich wie die CNF wollen wir noch eine zweite Normalform einführen, nämlich die Greibach-Normalform (GNF), benannt nach Sheila Greibach: Definition: Eine Typ-2 Grammatik

Mehr

Semantic Web Grundlagen

Semantic Web Grundlagen Birte Glimm Institut für Künstliche Intelligenz 7. Nov 2011 Semantic Web Grundlagen Semantik von RDF(S) 2/47 Birte Glimm Semantic Web Grundlagen 7. Nov 2011 Organisatorisches: Inhalt Einleitung und XML

Mehr

Kategoriale Ontologie. Dinge Eigenschaften Sachverhalte Ereignisse

Kategoriale Ontologie. Dinge Eigenschaften Sachverhalte Ereignisse Kategoriale Ontologie Dinge Eigenschaften Sachverhalte Ereignisse 1334 Dinge und ihre Eigenschaften 1335 Dinge sind konkret. (raum-zeitlich lokalisierbar) Dinge sind den Sinnen zugänglich. Dinge sind partikulär.

Mehr

8. Objektorientierte Programmierung. Informatik II für Verkehrsingenieure

8. Objektorientierte Programmierung. Informatik II für Verkehrsingenieure 8. Objektorientierte Programmierung Informatik II für Verkehrsingenieure Grundbegriffe ALAN KAY, ERFINDER DER SPRACHE SMALLTALK, HAT DIE GRUNDBEGRIFFE DER OBJEKTORIENTIERTEN PROGRAMMIERUNG WIE FOLGT ZUSAMMENGEFASST:

Mehr

Diskrete Strukturen. Hausaufgabe 1 (5 Punkte) Hausaufgabe 2 (5 Punkte) Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008

Diskrete Strukturen. Hausaufgabe 1 (5 Punkte) Hausaufgabe 2 (5 Punkte) Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt Januar 2008 Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Informatik 15 Computergraphik & Visualisierung Prof. Dr. Rüdiger Westermann Dr. Werner Meixner Wintersemester 2007/08 Lösungsblatt 9

Mehr

Managen Sie Ihr 3D-Gebäudemodell interaktiv. Von Anfang an.

Managen Sie Ihr 3D-Gebäudemodell interaktiv. Von Anfang an. Managen Sie Ihr 3D-Gebäudemodell interaktiv. Von Anfang an. 1 Erstellen von Terminplänen Autor: jh DESITE MD: 2.2 2 1 ÜBERSICHT 3 1 Erstellen von Terminplänen Terminpläne können auf Grundlage eines Gebäudemodells

Mehr

OOP und Angewandte Mathematik. Eine Einführung in die Anwendung objektorientierter Konzepte in der angewandten Mathematik

OOP und Angewandte Mathematik. Eine Einführung in die Anwendung objektorientierter Konzepte in der angewandten Mathematik Eine Einführung in die Anwendung objektorientierter Konzepte in der angewandten Mathematik WS 2011/12 Inhalt Test-Besprechung! Ziele verdeutlichen Große Bild von OOP Wiederholung: Einbettung als Technik

Mehr

Philosophische Semantik. SS 2009 Manuel Bremer. Vorlesung 1. Einleitung und Überblick

Philosophische Semantik. SS 2009 Manuel Bremer. Vorlesung 1. Einleitung und Überblick Philosophische Semantik SS 2009 Manuel Bremer Vorlesung 1 Einleitung und Überblick Was alles ist philosophische Semantik? 1. Verständnismöglichkeiten von philosophische Semantik 2. Die Frage nach der Bedeutung

Mehr

E1-P1-Arches! Aspekte interoperabler Modellierung und Bereitstellung archäologischer Fachdaten mit dem Arches Framework. Thomas Engel Florian Thiery

E1-P1-Arches! Aspekte interoperabler Modellierung und Bereitstellung archäologischer Fachdaten mit dem Arches Framework. Thomas Engel Florian Thiery E1-P1-Arches! Aspekte interoperabler Modellierung und Bereitstellung archäologischer Fachdaten mit dem Arches Framework Thomas Engel Florian Thiery E1-P1-Arches! 7. Workshop der AG CAA HafenCity Universität

Mehr

Semantic Web Eine Einführung

Semantic Web Eine Einführung Semantic Web Eine Einführung 11. BSZ-Kolloquium in Karlsruhe Stefan Winkler, Thomas Kirchhoff Inhaltsverzeichnis Definition des Semantic Web Webstandards Standards für das Semantic Web Ontologien Bibliotheken

Mehr

DIN EN (VDE ): EN :2015

DIN EN (VDE ): EN :2015 Inhalt Vorwort... 2 Einleitung... 8 1 Anwendungsbereich... 8 2 Normative Verweisungen... 9 3 Begriffe... 10 4 Anwendungsfälle und Szenarien für Datenpakete... 15 4.1 Typische Anwendungsfälle... 15 4.2

Mehr

Aufgabenblatt 4. Aufgabe 3. Aufgabe 1. Aufgabe 2. Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen

Aufgabenblatt 4. Aufgabe 3. Aufgabe 1. Aufgabe 2. Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen Aufgabenblatt 4 Aufgabe 1 1. Erläutern Sie in eigenen Worten die Begriffe Datenstruktur, Datentyp und abstrakter Datentyp. Nutzen Sie das Beispiel

Mehr

Interdisziplinäre fachdidaktische Übung: Sprache und Modelle. SS 2015: Grossmann, Jenko

Interdisziplinäre fachdidaktische Übung: Sprache und Modelle. SS 2015: Grossmann, Jenko Interdisziplinäre fachdidaktische Übung: Sprache und Modelle SS 2015: Grossmann, Jenko Einleitung Was ist ein Modell? Sprachlich orientierte Modelle Beispiele Wie entstehen Modelle? Zusammenhang Modell

Mehr

Semantic Web. Ekaterina Timofeeva & Johannes Knopp Vorlesung Information Retrieval Dr. Karin Haenelt Universität Heidelberg WS2006/07

Semantic Web. Ekaterina Timofeeva & Johannes Knopp Vorlesung Information Retrieval Dr. Karin Haenelt Universität Heidelberg WS2006/07 Semantic Web Ekaterina Timofeeva & Johannes Knopp 29.01.2007 Vorlesung Information Retrieval Dr. Karin Haenelt Universität Heidelberg WS2006/07 Semantic Web - Übersicht Was ist Semantic Web? Idee Wie funktioniert

Mehr

1.3 Aussagen. Beispiel: Das Bruttosozialprodukt der Bundesrepublik Deutschland ist höher als das der USA ist eine offenbar falsche Aussage.

1.3 Aussagen. Beispiel: Das Bruttosozialprodukt der Bundesrepublik Deutschland ist höher als das der USA ist eine offenbar falsche Aussage. 1.3 Aussagen In der Mathematik geht es um Aussagen. Eine Aussage ist ein statement, das entweder wahr oder falsch sein kann. Beides geht nicht! Äußerungen, die nicht die Eigenschaft haben, wahr oder falsch

Mehr

Metadaten im Kontext intelligenter Information

Metadaten im Kontext intelligenter Information Metadaten im Kontext intelligenter Information DocMuc 2018 München, 2018-06-21 Dr. Stefan Bradenbrink, PANTOPIX GmbH & Co. KG Ziele des Vortrags Was sind Metadaten? Wofür werden Metadaten eingesetzt? Wie

Mehr

Dr. Christian Stein Ontologie-Design Die nächste Generation des Web für sich nutzen lernen

Dr. Christian Stein Ontologie-Design Die nächste Generation des Web für sich nutzen lernen Technische Universität Braunschweig Humboldt-Universität zu Berlin Projekt iglos Dr. Christian Stein Ontologie-Design Die nächste Generation des Web für sich nutzen lernen Dr. Christian Stein (christian.stein@hu-berlin.de)

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Relationen) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume)

Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) WS 2016/17 Diskrete Strukturen Kapitel 4: Graphentheorie (Bäume) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_16

Mehr

Universität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich

Universität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich Universität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich WS 02/03 Warum muss ein Objekt wissen, zu welcher Klasse es gehört? Damit die Klassenzugehörigkeit

Mehr

Andere Logiken. o Modallogik(en) o Temporallogik(en) o Beschreibungslogik(en) Konzepte und Rollen Fragen und Entscheidbarkeit. Andere Logiken 240

Andere Logiken. o Modallogik(en) o Temporallogik(en) o Beschreibungslogik(en) Konzepte und Rollen Fragen und Entscheidbarkeit. Andere Logiken 240 Andere Logiken 240 Andere Logiken o Modallogik(en) o Temporallogik(en) o Beschreibungslogik(en) Konzepte und Rollen Fragen und Entscheidbarkeit Andere Logiken 241 Beschreibungslogiken (BL, Description

Mehr

Entwurf: Fortgeschrittene Konzepte

Entwurf: Fortgeschrittene Konzepte Bisher: Entwurf als grafisches Diagramm mit Entitätsmengen (auch weiche) Beziehungsmengen Attribute Assoziationstypen, Beziehungstypen und ausschließlich 2 stellige Beziehungen Extended / Enhanced (Erweitertes)

Mehr

1 Klassen und Objekte

1 Klassen und Objekte 1 Klassen und Objekte Datentyp - Spezifikation des Typs von Datenobjekten Datenstruktur - logische Ordnung von Elementen eines Datentyps - zur (effizienten) Speicherung, Verwaltung, Zugriff - auf die Elemente

Mehr

Dresden, 21 September 2018 Martien Vos. Präsentation RedForce DOAG

Dresden, 21 September 2018 Martien Vos. Präsentation RedForce DOAG Dresden, 21 September 2018 Martien Vos Präsentation RedForce DOAG Programm Agenda Vorstellung Linked Data Unsere software Demo Vorstellung Martien Vos Redforce / DPA (NL) Themen Linked (Open) Data Daten

Mehr

2. Übung zu Software Engineering

2. Übung zu Software Engineering 2. Übung zu Software Engineering WS 2007/2008 Organisatorisches [SE] als Teil des E-Mail-Betreffs nicht: SE, Software Engineering, Blatt 01 etc. Abgabe: EINE pdf-datei, spätestens 11:30 Uhr nicht: xls,

Mehr

Vererbung. Gerd Bohlender. Institut für Angewandte und Numerische Mathematik. Vorlesung: Einstieg in die Informatik mit Java 14.1.

Vererbung. Gerd Bohlender. Institut für Angewandte und Numerische Mathematik. Vorlesung: Einstieg in die Informatik mit Java 14.1. Vererbung Gerd Bohlender Institut für Angewandte und Numerische Mathematik Vorlesung: Einstieg in die Informatik mit Java 14.1.08 G. Bohlender (IANM UNI Karlsruhe) Vererbung 14.1.08 1 / 11 Übersicht 1

Mehr

Objektorientierte Analyse (OOA) Strukturmodellierung

Objektorientierte Analyse (OOA) Strukturmodellierung Strukturmodellierung Seite 1 Strukturmodellierung Seite 2 Anwendung im Projekt Strukturmodellierung Voraussetzung: Use Case Diagramm liefert die funktionelle Gliederung mit Angabe der Ein- und Ausgaben

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Einheit 11: Graphen Thomas Worsch Universität Karlsruhe, Fakultät für Informatik Wintersemester 2008/2009 1/42 Graphische Darstellung von Zusammenhängen schon an vielen Stellen

Mehr

FORSCHUNGSDATEN MODUL 3-1: Der Nutzen von verlinkten Daten

FORSCHUNGSDATEN MODUL 3-1: Der Nutzen von verlinkten Daten FORSCHUNGSDATEN MODUL 3-1: Der Nutzen von verlinkten Daten Elena Mastrandrea Schweizerisches Institut für Informationswissenschaft (SII) Lizenz CC BY 2.5 All cartoons courtesy of Jørgen Stamp, digitalbevaring.dk

Mehr

RDF und SPARQL. Kursfolien. Karin Haenelt

RDF und SPARQL. Kursfolien. Karin Haenelt RDF und SPARQL Kursfolien Karin Haenelt Themen RDF (Datenmodell) Notationen RDF/XML N3 N-Tripel (zeilenbasierte Syntax für RDF) SPARQL (Auswertesprache) 2 RDF Resource Description Framework Graphbasiertes

Mehr

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

WS 2013/14. Diskrete Strukturen WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314

Mehr

Die Basis des Semantic Web

Die Basis des Semantic Web Universität Koblenz-Landau WS 04/05 Seminar Semantic Grid Prof. Dr. Staab Die Basis des Semantic Web Das Resource Description Framework (RDF) von Katrin Frank Vortragsdatum: 12.01.2005 Inhalt der Präsentation

Mehr

Verbesserte Nutzbarkeit heterogener und verteilter Geodaten durch Semantische Interoperabilität

Verbesserte Nutzbarkeit heterogener und verteilter Geodaten durch Semantische Interoperabilität Verbesserte Nutzbarkeit heterogener und verteilter Geodaten durch Semantische Interoperabilität Eva Klien 7. Seminar GIS & Internet 15. bis 17. September 2004 UniBwMünchen Überblick Semantische Heterogenitätsprobleme

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Objektorientierung in C++ (2) Beziehungen zwischen Klassen Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 530 Beziehungen zwischen Klassen Assoziation

Mehr

Semantic-Web-Sprachen XML, RDF (und RDFS), OWL

Semantic-Web-Sprachen XML, RDF (und RDFS), OWL Semantic-Web-Sprachen XML, RDF (und RDFS), OWL PTI 991 Wissensmanagementsystemen Dozent: Prof. Sybilla Schwarz 1 Agenda Problem Semantisches Web Semantische Sprache XML RDF RDFS OWL Zusammenfassung 2 Problem

Mehr