Vorlesung Semantic Web. Vorlesung im Wintersemester 2011/2012 Dr. Heiko Paulheim Fachgebiet Knowledge Engineering
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1 Vorlesung Semantic Web Vorlesung im Wintersemester 2011/2012 Dr. Heiko Paulheim Fachgebiet Knowledge Engineering
2 Semantic Web Aufbau here be dragons Semantic-WebTechnologie (Fokus der Vorlesung) Technische Grundlagen Berners-Lee (2009): Semantic Web and Linked Data Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 2
3 Was bisher geschah RDF: eine Sprache zur Beschreibung von Informationen Graphenbasiert Menge von Aussagen: Subjekt, Prädikat, Objekt Notationen: RDF/XML, N3 Besondere Sprachmittel Leere Knoten Mengen und Listen Reifikation Semantik Non-unique name assumption Open world assumption Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 3
4 Nachtrag: rdf:bag Bags sind eigentlich ungeordnet Dennoch beschreiben die folgenden Definitionen verschiedene Bags: :Vorlesung_SW :hatteilnehmer [ a rdf:bag ; rdf:_1 :Stefan; rdf:_2 :Andreas; rdf:_3 :Claudia ]. :Vorlesung_SW :hatteilnehmer [ a rdf:bag ; rdf:_1 :Andreas; rdf:_2 :Claudia; rdf:_3 :Stefan ]. Warum? Und warum nicht immer rdf:li verwenden? Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 4
5 Nachtrag: rdf:bag rdf:li existiert nur als "Abkürzung" in der RDF/XMLSerialisierung In RDF selbst gibt es nur rdf:_1, rdf:_2, rdf:li wird beim Parsen von XML aufgelöst daraus folgt: im XML-Dokument kommt es hier auf die Reihenfolge an (das ist übrigens die einzige Stelle!) Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 5
6 Nachtrag: rdf:bag Stimmen von der W3C-Semantic-Web-Mailingliste Toby: rdf:bag is ordered, but the order is not considered significant. Modern RDF never uses rdf:bag [ ] anyway. Pat: No, [they] are different graphs. But to emphasise again, this does not mean that they are describing different bags. The graph is only a description. The same thing - in this case, a small bag - can often be described in a number of different ways. The numbers in the property names _1, _2, etc. should not be interpreted as imposing an order on the elements Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 6
7 Nachtrag: rdf:bag Stimmen von der Semantic-Web-Mailingliste Antoine: [The graphs] are not equivalent either in terms of formal semantics, but at least they have a certain level of "informal equivalence" in the sense that they "intend" to describe the same set. Dieter: Is it then fair to say that the formal RDF semantics is "broken" not reflecting the intuitive semantics of RDF? Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 7
8 Nachtrag: rdf:bag Michael: In addition, [ ] trying to formalize "intuitive semantics" for Bags can easily lead to very unintuitive results. :Vorlesung_SW :hatteilnehmer [ a rdf:bag ; rdf:_1 :Stefan; rdf:_2 :Andreas; rdf:_3 :Claudia ]. :Vorlesung_SW :hatteilnehmer [ a rdf:bag ; rdf:_1 :Andreas; rdf:_2 :Claudia; rdf:_3 :Stefan ].? Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 8 :Stefan == :Andreas
9 RDF-Tools: Speicherung RDF ist eine Menge von Tripeln RDF-Speicher werden daher auch "Triple Store" genannt Unterschiedlichste Systeme native Implementierung Nutzung einer relationalen Datenbank Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 9
10 Naiver Triple Store naive Implementierung mit einer Tabelle drei String-Spalten Subjekt Prädikat Objekt < < < < < "Peter Müller" < <rdf:type> < < <rdf:type> < < < < < < _:genid01 _:genid01 < < Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 10
11 Naiver Triple Store Abfragemechanismus "Wer ist der Vater von Julia?" SELECT subjekt FROM triples WHERE praedikat = '< AND objekt = '< Wer kennt den Vater von Julia? SELECT t1.subjekt FROM triples AS t1, triples AS t2 WHERE t1.praedikat = '< AND t1.objekt = t2.subjekt AND t2.praedikat = '< AND t2.objekt = '< Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 11
12 Naiver Triple Store Jede komplexe Abfrage führt zu einem Self-Join SELECT t1.subjekt FROM triples AS t1, triples AS t2 WHERE t1.praedikat = '< AND t1.objekt = t2.subjekt AND t2.praedikat = '< AND t2.objekt = '< t1.subjekt t1.prädikat t1.objekt t2.subjekt t2.prädikat t2.objekt Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 12
13 Naiver Triple Store Abfragemechanismus: "Wer ist Vater, Mutter, Bruder, Schwester von Julia?" SELECT praedikat,objekt FROM triples WHERE ( praedikat = '< OR praedikat = '< OR praedikat = '< OR praedikat = '< AND objekt = '< Derartige Abfragen führen zu vielen gereihten OR-Statements Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 13
14 Naiver Triple Store Abfragemechanismus Welche Informationen gibt es über Julia? SELECT subjekt,praedikat,objekt FROM triples WHERE subjekt='< UNION SELECT subjekt,praedikat,objekt FROM triples WHERE objekt='< Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 14
15 Speicherung mit Property Table Property Table Ein Eintrag pro Subjekt (statt pro Tripel) eine Spalte pro Prädikat Subjekt rdf:type foo:vatervon foo:kennt foo:peter foo:person foo:stefan NULL foo:peter NULL foo:julia NULL foo:stefan foo:person NULL _:genid01 _:genid01 foo:person foo:markus NULL Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 15
16 Speicherung mit Property Table Abfragemechanismus: "Wer ist der Vater von Julia?" SELECT subjekt FROM properties WHERE foo_vatervon = " "Wer kennt den Vater von Julia?" SELECT p1.subjekt FROM properties AS p1, properties AS p2 WHERE p1.foo_kennt p2.subjekt AND p2.foo_vatervon = " Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 16
17 Speicherung mit Property Table Abfragemechanismus: "Welche Informationen gibt es über Julia?" Mit Julia als Subjekt ist das trivial: SELECT * FROM properties WHERE subjekt = " Mit Julia als Objekt nicht: SELECT 'vatervon',foo_vatervon FROM properties WHERE objekt = " UNION SELECT 'kennt',foo_kennt FROM properties WHERE objekt = " UNION Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 17
18 Speicherung mit Property Table Geschwindigkeit kürzere Tabelle z.t. effizientere Abfragen gut für Anfragen von ausgehenden Kanten Speicherbedarf sehr kompakte Speicherung für ähnliche Ressourcen schlecht bei unähnlichen Ressourcen viele NULL-Werte Probleme mit Relationen von hoher Kardinalität z.b. "kennt" Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 18
19 Speicherung mit vertikaler Partitionierung Vertikale Partitionierung Variante von Property-Table eine Tabelle pro Property Subjekt rdf:type Subjekt foo:vatervon Subjekt foo:kennt foo:peter foo:person foo:peter foo:stefan foo:stefan _:genid01 _:genid01 foo:person foo:peter foo:julia _:genid01 foo:markus Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 19
20 Speicherung mit vertikaler Partitionierung Abfragemechanismus: "Wer ist der Vater von Julia?" SELECT subjekt FROM foo_vatervon WHERE objekt = '< "Wer kennt den Vater von Julia?" SELECT foo_kennt.subjekt FROM foo_kennt,foo_vatervon WHERE foo_kennt.objekt = foo_vatervon.subjekt AND foo_vatervon.objekt = '< Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 20
21 Speicherung mit vertikaler Partitionierung Abfragemechanismus: "Welche Informationen gibt es über Julia?" SELECT subjekt,'foo:vatervon',objekt FROM foo_vatervon WHERE subjekt = '< UNION SELECT subjekt,'foo:vatervon',objekt FROM foo_vatervon WHERE objekt = '< UNION SELECT subjekt,'foo:kennt',objekt FROM foo_kennt WHERE Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 21
22 Speicherung mit vertikaler Partitionierung Geschwindigkeit sehr kleine Tabellen schnelle Joins dafür oft sehr viele UNIONs nötig Speicherbedarf kompakte Speicherung bei sehr verschiedenen Ressourcen gut bei Relationen hoher Kardinalität etwas schlechter für ähnliche Ressourcen Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 22
23 Beispiel Ein sozialer Graph soll gespeichert werden wohnt in Darmstadt Frankfurt liegt in liegt in wohnt in TU DA Uni FFM studiert an studiert an Peter studiert an Julia kennt geboren nick Jule Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 23 Stefan wohnt in
24 Beispiel Ein sozialer Graph soll gespeichert werden Personen mit Wohnort, Uni, Nickname, Geburtsdatum Jede Person kennt im Mittel 50 andere Personen 100 Universitäten mit Ort Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 24
25 Beispiel: Naiver Triple Store Speicherbedarf Personen mit Wohnort, Uni, Nickname, Geburtsdatum * 4 Tripel Jede Person kennt im Mittel 50 andere Personen * 50 Tripel 100 Universitäten mit Ort 100 Tripel Gesamt: Tripel-Tabelle mit ~ Einträgen 1,6 Mio Strings keine Null-Werte Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 25
26 Beispiel: Property Table Sechs verschiedene Prädikate Personen: je 50 Einträge 100 Universitäten: je 1 Eintrag Tabelle mit ~ Einträgen ~3,5 Mio. Strings, davon viele Null-Werte Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 26
27 Beispiel: vertikale Partitionierung Tabelle wohnt_in, studiert_in, geboren, nick: je Einträge Tabelle kennt: Einträge Tabelle liegt_in: 100 Einträge 6 Tabellen à 2 Spalten, ~ Einträge ~1,1 Mio Strings, keine Null-Werte Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 27
28 Vergleich der Lösungen Probleme: Meist Trade-off zwischen Speicherplatz und Geschwindigkeit Anzahl von Join- und Union-Operationen Kein optimales Modell für alle Abfragen Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 28
29 RDF-Tools: Speicherung Gemischte Lösungen aus allen vorher kennen gelernten z.b. Einzeltabellen für häufig verwendete Prädikate Subjekt Prädikat Objekt < < < < < < Subjekt rdf:type < < _:genid01 < < _:genid01 < < < < < < Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 29
30 RDF-Tools: Speicherung Performance-Verbesserung mit Indexierung Problem: Vergleiche über URIs/Literale aufwändig Lösung z.b.: Nutzen von Hashes String-Vergleiche können durch int-vergleiche ersetzt werden Beispiel 3Store: URI-/Literal-Objekte werden mit Flag unterschieden Subjekt (int64) Prädikat (int64) Objekt (int64) ObjLiteral (bool) 0A7B22F834A043BC 423ABEF890432ABC 432FE8A8BE390A32 FALSE 432FE8A8BE390A32 B879EA890BA890FF A3DE890234AB809E hash (int64) URI B879EA890BA890FF B879EA890BA890FF A3DE890234AB809E 0A7B22F834A043BC < FALSE FALSE 423ABEF890432ABC <rdf:type> 432FE8A8BE390A32 < Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 30
31 RDF-Tools: Speicherung Hashing verhindert "teure" String-Vergleiche: "WHERE Subjekt = '< wird zu "WHERE Subjekt = hash('< Hash-Funktion effizient zu berechnen Subjekt (int64) Prädikat (int64) Objekt (int64) ObjLiteral (bool) 0A7B22F834A043BC 423ABEF890432ABC 432FE8A8BE390A32 FALSE 432FE8A8BE390A32 B879EA890BA890FF A3DE890234AB809E hash (int64) URI B879EA890BA890FF B879EA890BA890FF A3DE890234AB809E 0A7B22F834A043BC < FALSE FALSE 423ABEF890432ABC <rdf:type> 432FE8A8BE390A32 < Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 31
32 RDF-Tools: Visualisierung RDF Gravity Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 32
33 RDF-Tools: Visualisierung Experiment bei SAP Research 2010: Daten aus Anwendungen als RDF zur Verfügung stellen Den Graph direkt anzeigen Verschränkte Interaktion: Objekt im Graph wählen wird in der Anwendung hervorgehoben Objekt in der Anwendung wählen wird im Graph hervorgehoben Anwendung 1 RDF Adapter Anwendung 2 RDF Adapter Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 33
34 RDF-Tools: Visualisierung Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 34
35 RDF-Tools: Visualisierung Experiment bei SAP Research 2010: Nutzer müssen verschieden komplexe Aufgaben lösen einmal mit, einmal ohne RDF-Visualisierung Ergebnis: Für komplexe Tasks signifikant geringere Bearbeitungszeit Signifikant höhere Nutzerzufriedenheit Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 35
36 RDF-Tools: Validierung und Konvertierung W3C RDF Validator: W3C RDF Validator: Gibt RDF/XML in Tripeln und als Graph aus RDF About Validator: kann auch N Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 36
37 RDF-Tools (weitere) Programmierframeworks zum Entwickeln RDF-basierter Anwendungen z.b. JENA, RDFReactor, Reasoner können Schlussfolgerungen auf RDF-Graphen ziehen können Anfragen beantworten Werden wir noch kennen lernen Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 37
38 RDF und HTML Das semantische Web verwendet also RDF Das "klassische" Web verwendet HTML Muss man jetzt jede Information doppelt codieren? <html> <b>dr. Mark Smith</b> <i>physician</i> Main St. 14 Smalltown Mon-Fri 9-11 am Wed 3-6 pm </html> Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 38 :p :p :p :p :a :a :a :p a :Physician. :hasdegree "Dr.". :hasname "Mark Smith". :hasaddress :a. :street "Main Street". :number "14"^^xsd:int. :city "Smalltown". :hasopeninghours [ a rdf:bag ; [ :day :Monday; :from "9"^^xsd:int; :to "11"^^xsd:int; ]
39 Gemeinsame Verwendung von HTML und RDF Variante 1 Verweis auf RDF-Beschreibung haben wir schon mal gesehen <html> <head> <link rel="meta" type="application/rdf+xml" title="dc" href="dc.rdf" /> </head> <body> </body> </html> <?xml version="1.0"?> <rdf:rdf xmlns:rdf=" xmlns:dc=" <rdf:description rdf:about=" <dc:publisher>tu Darmstadt</dc:publisher> <dc:subject>semantic Web</dc:subject> <dc:creator>heiko Paulheim</dc:creator> <dc:relation rdf:resource=" /> </rdf:description> </rdf:rdf> Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 39
40 Parallele Verwendung von HTML und RDF Variante 2 Content Negotiation Intelligenter Agent gib mir R DF Server ML T H ir gib m Browser Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 40
41 Content Negotiation im Detail HTTP/ See Other Location: darmstadt.de/index.html Server PG T T H Browser et GET / HTTP/1.1 Host: Accept: text/html Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 41
42 Content Negotiation im Detail GET / HTTP/1.1 Host: Accept: application/rdf+xml Intelligenter Agent HTTP G E T Server HTTP/ See Other Location: darmstadt.de/data.rdf Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 42
43 Content Negotiation: MIME Types MIME: Multipurpose Internet Mail Extensions Ursprünglich zur Kennzeichnung von Mail-Anhängen Text, PDF,.. Erste Version: 1996 Werden von der IANA verwaltet Für Semantic Web wichtige MIME Types: application/rdf+xml text/turtle text/n3 application/sparql-query application/sparql-results+xml Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 43
44 Gemeinsame Verwendung von HTML und RDF Link auf RDF-Dokument Umsetzung mit HTML-Bordmitteln möglich Content Negotiation Aufwändigere Maßnahme Ein URI für verschiedene Repräsentationen möglich In beiden Fällen Zwei getrennte Repräsentationen nötig "Doppelte Buchführung" Potentielle Inkonsistenz Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 44
45 RDF in Attributes (RDFa) Idee hinter RDF in Attributes (RDFa): Warum nicht HTML und RDF in einem Dokument gemeinsam nutzen? Information muss nur einmal codiert werden RDFa kombiniert XHTML mit RDF <html> <body about=" <b><span property="doc:name">dr. Mark Smith</span></b> <i><span property="doc:profession">physician</span></i> <span rel="doc:address" href=" <span property="doc:street">main Street</span> <span property="doc:number">14</span> <span property="doc:city">smalltown</span> </span> </body> </html> Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 45
46 Sprachmittel von RDFa about=" Legt das Subjekt einer Seite oder eines Unterabschnittes fest property = " Definiert eine Datenrelation Inhalte des Tags werden als Literal interpretiert rel = " Definiert eine Relation zu einer anderen Ressource href = " Definiert das Objekt einer Relation kann wieder Subjekt werden typeof = " legt den Typ (rdf:type) einer Ressource fest Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 46
47 RDF in Attributes (RDFa) <html> <body about=" <b><span property="doc:name">dr. Mark Smith</span></b> <i><span property="doc:profession">physician</span></i> <span rel="doc:address" href=" <span property="doc:street">main Street</span> <span property="doc:number">14</span> <span property="doc:city">smalltown</span> </span> </body> </html> MarcSmith doc:name Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 47 "Dr. Marc Smith"
48 RDF in Attributes (RDFa) <html> <body about=" <b><span property="doc:name">dr. Mark Smith</span></b> <i><span property="doc:profession">physician</span></i> <span rel="doc:address" href=" <span property="doc:street">main Street</span> <span property="doc:number">14</span> <span property="doc:city">smalltown</span> </span> </body> </html> MarcSmith doc:address Address doc:city "Smalltown" Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 48
49 RDF in Attributes (RDFa) <html> <body about=" <b><span property="doc:name">dr. Mark Smith</span></b> <i><span property="doc:profession">physician</span></i> <span rel="doc:address"> <span property="doc:street">main Street</span> <span property="doc:number">14</span> <span property="doc:city">smalltown</span> </span> </body> </html> MarcSmith Relationen ohne "href" werden zu einem leeren Knoten! doc:address doc:city "Smalltown" Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 49
50 RDFaCE Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 50
51 RDF in der freien Wildbahn: FOAF-Profile Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 51
52 RDF in der freien Wildbahn: FOAF-Profile Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 52
53 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel O'Reilly Semantic Radar Plugin Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 53
54 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel O'Reilly Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 54
55 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel O'Reilly Normale Suche ohne RDFa: Verbessertes Ergebnis mit RDFa: Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 55
56 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel BBC Music Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 56
57 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel BBC Music Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 57
58 Musikempfehlungen auf Basis von freilaufendem RDFa Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 58
59 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel Rotten Tomatoes Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 59
60 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel Rotten Tomatoes Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 60
61 RDFa in der freien Wildbahn: Beispiel Rotten Tomatoes Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 61
62 Zusammenfassung RDF II Verschiedenste Tools für RDF existieren Speicherung Visualisierung und vieles mehr RDFa ermöglicht die Verbindung von HTML und RDF ohne Redundanz Einige Beispiele für RDF in der freien Wildbahn Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 62
63 Zusammenfassung RDF ist ein Standard zur Beschreibung beliebiger Informationen Graphenbasiert Serialisierungen in Triples und XML Semantische Prinzipien Non-unique Naming Assumption Open World Assumption Tools zur Speicherung Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 63
64 Ein kritischer Blick zurück Kann RDF mehr als XML? XML ist eine Auszeichnungssprache für Informationen In XML kann man beliebige Tags und Attribute definieren XML-Tagnamen haben für den Computer keine Bedeutung RDF ist eine Auszeichnungssprache für Informationen In RDF kann man beliebige Klassen / Relationen definieren RDF-Bezeichner haben für den Computer keine Bedeutung Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 64
65 Ein kritischer Blick zurück Warum haben wir das dann eigentlich gelernt? Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 65
66 Ein kritischer Blick zurück Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 66
67 Semantic Web Aufbau here be dragons Semantic-WebTechnologie (Fokus der Vorlesung) Technische Grundlagen Berners-Lee (2009): Semantic Web and Linked Data Fachbereich 20 Knowledge Engineering Heiko Paulheim 67
68 Vorlesung Semantic Web Vorlesung im Wintersemester 2011/2012 Dr. Heiko Paulheim Fachgebiet Knowledge Engineering
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