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<is web> Information Systems & Semantic WebUniversity of Koblenz ▪ Landau, Germany

Das Semantic Web:Wissensstrukturierung von allen für alle

Steffen Staab& Arbeitsgruppe ISWeb

ISWeb - Information Systems & Semantic Web

Steffen Staabstaab@uni-koblenz.de 2

Telefon-VerzeichnisCERN

Aalta 234…Zyström 981

…eine kurze Geschichte des Webs…

<HTML>Aalta

Hobby …Telefon 789<HTML>

Zyström

KollegeTelefon 981

<HTML>Forscher

Aalta…Zyström

World Wide Web

WWW :=

Hypertext &

Internet &

Soziales Phänomen

1 Milliarde Benutzer später…

Sir Tim Berners-Lee

…die Geschichte des Webs geht weiter…

Telefon-VerzeichnisCERN

<HTML>Aalta

Hobby …Telefon 789<HTML>

Zyström

KollegeTelefon 981

…das Problem des Webs…

<HTML>

…damit Sie es besser lesen können…

<HTML>

Was der Rechner davon versteht!

…die kurze Geschichte des Semantic Webs…

<HTML>Forscher

Aalta…Zyström

<HTML>

<HTML>Forscher

Was benötigt man hierzu im Detail?

<HTML>Forscher

Aalta…Zyström

<HTML>

<HTML>Forscher

1. Eine Sprache für die (Meta-)Daten

2. Eine austauschfähige Schemasprache für (Meta-)Daten

3. Austausch der Daten und

Schemata via Internet

4. Viele Leute und Applikationen

Semantic Web

Semantic Web :=

Semantic Web Daten &

Ontologien &

Internet &

Soziales Phänomen

1. Eine Sprache für die (Meta-)Daten

2. Eine austauschfähige Schemasprache für (Meta-)Daten

3. Austausch der Daten und

Schemata via Internet

4. Viele Leute und Applikationen

Agenda

Grundlagen des Semantic WebVernetzte DatenOntologienAnfragesprachen

AnwendungeneScienceSemantic DesktopTagster

Semantic Web 2.0RDF Mash-UpsVernetzte RDF GraphenWoher weiss ich das?

Semantic Web Grundlagen

Der Semantic Web Stapel (Version 2)

URI Unicode

RDF Core

RDF Schema

DLP bit of OWL/Rule Enc

OWL Rules

Logic framework

XML Namespaces

Tim Berners-Lee, ISWC November 2005, http://www.w3.org/2005/Talks/1110-iswc-tbl/#(12)

RDFRDF/XML Syntax Specification (Revised)

W3C Recommendation

RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF SchemaW3C Recomendation

RDF PrimerW3C Recommendation

Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract SyntaxW3C Recommendation

RDF SemanticsW3C Recommendation

RDF Test CasesW3C Recommendation

Das Semantic Web auf einer Folie

EmployeeEmployee

PostDocPostDoc ProfessorProfessor

PersonPerson

rdfs:subClass rdfs:subClass

rdfs:subClass

cooperatesWithcooperatesWith

rdfs:Rangerdfs:DomainOntologie

<swrc:Professorrdf:ID="person_sst">

<swrc:name>Steffen Staab</swrc:name>

...</swrc:Professor>

http://www.uni-koblenz.de/~staab

rdf:typerdf:type

Meta-daten

<swrc:PostDoc rdf:ID="person_sha"><swrc:name>Siegfried Handschuh</swrc:name>

...</swrc:PostDoc>

Webseite

http://www.deri.ie/~shaURL

<swrc:cooperatesWith rdf:resource = "http://www.uni-koblenz.de/~staab/

#person_sst"/>

swrc:cooperatesWith

Resource Description Framework – RDF

x:Prof

x:Employee

x:PhD-Student

x:Student

x:Tutor

x:Steffen x:Danielx:Raphael

subClass

instantiation

x:Prof

x:supervises

x:advises

x:Employee x:Employee

x:Student

rdfs:domain

rdfs:domain rdfs:range

rdfs:range

x:responsible_for

rdfs:subPropertyOf

x:advises

Keine !

• Gleichheit,

• Kardinalitäten,

• Negation, etc.

URI – uniform resource identifiersXML – Gemeinsame SyntaxVer-link-tSemantik: Axiomatisierung

OWL – Web Ontology Language

OWL - Web Ontology Language OverviewW3C Recommendation 10 Feb 2004.

OWL Web Ontology Language Guide W3C Recommendation 10 Feb 2004. OWL Web Ontology Language Reference

W3C Recommendation 10 Feb 2004, 12 November 2002. OWL Web Ontology Language Semantics and Abstract Syntax W3C

Recommendation 10 Feb 2004. OWL Web Ontology Language Test Cases

W3C Recommendation 10 Feb 2004. OWL Web Ontology Language Use Cases and Requirements

W3C Recommendation 10 Feb 2004. OWL Web Ontology Language XML Presentation Syntax. W3C Note 11 June 2003

Taxonomie

Object

Person Topic Document

ResearcherStudent Semantics

OntologyDoctoral Student

Taxonomie := Segmentierung, Klassifikation und Sortierung von Elementen in ein Klassifikationssystem

PhD Student F-Logic

Thesaurus

Object

PhD StudentDoktoral Student

• Terminologie für spezielles Anwendungsgebiet• Taxonomie plus weitere, fixierte Beziehungen

(ähnlich, synonym, inBeziehungZu) • Verbreitet in Bibliotheken

similarsynonym

OntologyF-Logic

Topic Map

Object

PhD StudentDoktoral Student

knows described_in

writes

AffiliationTel

• Topics (Knoten), Beziehungen und Realisierungen (in Dokumenten)• ISO-Standards in SGML und XML• Typisch für Navigation und Visualisierung• Aus dem Verlagswesen (digitales Stichwortverzeichnis in Büchern)

OntologyF-Logic

similarsynonym

OntologyF-Logic

similar

OntologyF-Logic

similarPhD StudentDoktoral Student

Ontologie

Object

PhD StudentPhD Student

Semantics

knows described_in

writes

Affiliationdescribed_in is_about

knowsP writes D is_about T P T

DT T D

Regeln

subTopicOf

• Sprachen: F-Logik, OWL (W3C Empfehlung)• Aus der Welt der Wissensrepräsentation

ResearcherStudent

instance_of-1

is_a-1

Affiliation

York Sure

AIFB+49 721 608 6592

Web Ontology Language (OWL)

BeschreibungslogikErlaubt die Definition von Begriff(sbezeichnung)enBesteht aus Begriffen und Rollen (T-Box), z.B. Concept(Employee), Role(advises),und Individuen, Rollenfüllern (A-Box), z.B. Prof(Steffen)

Äquivalenz- und SubsumptionsaxiomeProf ≡ Professor, advises v responsibleFor

Algebraische Eigenschaften für Rollen advises-1 ≡ isAdvisedBy

Komplexe BegriffsdefinitionenCSProf ≡ Professor u ComputerScientist, HuBi ≡ MedicalScientist u ¬ MedicalDoctorProf v Lecturer u ∃≥2teaches.Course u ∃≤4teaches.Course

Schlußfolgerungen in OWL

T-BoxKonsistenz (Erfüllbarkeit)

Gibt es ein Modell I für Ontologie O?

Subsumption- Berechne Taxonomie- Subsumiert Begriff C

den Begriff D für alle I?

Alle Probleme reduziert auf Konsistenz:- Z.B. C v D wenn i:¬D u C inkonsistent in O

A-BoxExtension der Begriffe und BegriffszusammenhängeInstantiierung- Ist i Instanz von C?

Rollenfüller- Finde alle Paare (x,y)∈R

OWL: Echte Teilmenge von PL1Semantik: Modelltheorie

Anfragesprache SPARQL

SPARQL Query Language for RDFW3C Working Draft 4 October 2006

Beispielanfrage

Data:<http://example.org/book/book1>

<http://purl.org/dc/elements/1.1/title> "SPARQL Tutorial"

Query:SELECT ?title WHERE { <http://example.org/book/book1> <http://purl.org/dc/elements/1.1/title> ?title . }

Query Result:

"SPARQL Tutorial"

Triple pattern

Konstruktion eines GraphenData:@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> . _:a foaf:givenname "Alice" . _:a foaf:family_name "Hacker" . _:b foaf:firstname "Bob" . _:b foaf:surname "Hacker" .

Query:PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/> PREFIX vcard: <http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#> CONSTRUCT { ?x vcard:N _:v . _:v vcard:givenName ?gname ._:v vcard:familyName ?fname} WHERE {

{ ?x foaf:firstname ?gname } UNION

{ ?x foaf:givenname ?gname } . { ?x foaf:surname ?fname }

UNION { ?x foaf:family_name ?fname } .

Result:@prefix vcard:

<http://www.w3.org/2001/vcard-rdf/3.0#> . _:v1 vcard:N _:x ._:x vcard:givenName "Alice" ._:x vcard:familyName "Hacker" ._:v2 vcard:N _:z ._:z vcard:givenName "Bob" .

_:z vcard:familyName "Hacker" .

Semantic Web Anwendungen

Semantic Web Anwendungen@Koblenz

Ontologien & Semantic

Multimedia

Persönliches Informations-management

Web Services

Peer-to-Peer

Web2.0

Informations-extraktion &

mining

Halbautomatische Metadatengenerierung

eScience: Chemistry Journals goes Semantics

Verwendete Vokabulare & Ontologien:

InChI identifier, SMILES string,

CML (Chemical Markup)

Open Biomedical Ontologies: Gene Ontology,

Sequence Ontology,Cell Ontology

Multimedia

Web Services

Peer-to-Peer

Web2.0

mining

M-OntoMat Annotizer

Multimedia

Web Services

Peer-to-Peer

Web2.0

mining

Mein Dateisystem

2344 Verzeichnisse in meinemArbeitsfolder C:/work

- noch ohne Gruppenwerkzeugewie Subversion / BSCW / Wiki

Standardproblem:Ich benötige für Marburg die Folie zu Semantic Desktop, dieIch mit Thomas diskutiert habe?

:A dns:plays xco:SenderRole:C dns:plays xco:RecipientRole:infObject3 dns:plays xco:Attachment:infObject4 dns:plays xco:Emailbody

Instant Messaging und Email

“Ich bräuchteInformationen zu

Semantic Desktop?”

“Hier ist ein gutesPapier ...”

x-cosim.pdf

..das könnte auch fürDich interessant sein.

Cx-cosim.pdf

:B dns:plays xco:SenderRole:A dns:plays xco:RecipientRole:infObject3 dns:plays xco:TransferredFile:x-cosim.pdf dns:realizes : infObject3

x-cosim.pdf

Zusätzliche Metadaten

Multimedia

Web Services

Peer-to-Peer

Web2.0

mining

Kollaborative Annotierung

Tagster: Lokale Annotierung mit Tags

select new files + folders to tag

browse personal data with common filebrowser view

type in tags to assign to selected files

Tagster: Peer-to-Peer Tagging

browse all available tags (includes automatically extracted tags, e.g. path+file) ‏

search by tag browse displayed resources (files)‏

select additional tags

modify tags directly

Semantic Web 2.0

Grundlagen für eine Nutzung von Wissensstrukturierungen von allen für alle

Mashups

Mashing up bedeutet neue Inhalte oder Dienste durchWiederverwendung oder Neukombination existierenderInhalte zu generieren (vgl. Telefonnummern!).

Beispiele:• Kombination von drei Newsfeeds in einen• Finde „appartment in Mountain View“ und zeige Resultat in

Google Maps

Mashups und Semantic Web

Dominierendes Mashup-Modell:Hack-and-Hope

Nachteile:Screen-ScrapingKeine Übereinkunft zum Datenmodell

Manchmal gehts nicht anders, aber:Google Web ServiceAmazon Web Service

Dominierendes Semantic Web-Modell:Crawl-Integrate-and-Reason

Nachteile:Daten sind veraltet,Datenintegration erfolgt nicht deklarativ,

sondern durch Programme mit impliziter SemantikMangelnde Skalierbarkeit des einen ServersZugriffsrechte: Nicht alle Daten dürfen kopiert

werdenHerkunft der Daten verschwimmt

RDF Mashups

Declarative, dynamische Semantische Mashups können die Erzeugung von Mashups erleichtern und mächtiger machen

:NetGraphs dc:creator :Simon:NetGraphs dc:creator :Steffen

:Simon foaf:knows :Steffen:SimonFOAF g:definedBy „CONSTRUCT {:Simon...“

:SimonFOAF

:Simon foaf:name „Simon Schenk“:Simon foaf:currentProject K-Space

:SteffenFOAF

:Steffen foaf:name „Steffen Staab“:Steffen foaf:currentProject K-Space:K-Space foaf:fundedBy :EU

:K-Space foaf:fundedBy :EU

CONSTRUCT {:Simon foaf:knows ?x}FROM DBLPWHERE{?p dc:creator :Simon.?p dc:creator ?x.}

2 Vernetzte Graphen

:SimonFOAF

:SteffenFOAF

KenntLeute

Die optimistische Person:„Wenn ich jemanden kenne und nichts

weiteres weiß, dann ist die Person weiblich.

Die pessimistische Person:„Wenn ich jemanden kenne und nichts

weiteres weiß, dann ist die Person männlich.

:Steffen hatCoAutor :Andrea

:Andrea :type :female

:Andrea :type :male

:Andrea :type :female

Networked RDF Graphs

Im Semantic Web: Rekursion und Negation unvermeidlichLösung: Abbildung der RDF Graphen und SPARQL Anfragen auf Logikprogramme

Evaluation unter der Well-founded SemanticsNicht-monotone Logik mit FixpunktsemantikKonflikte mit OWL Tarski-Semantik

Lösungen mit RDF Mashups

Dominierendes Mashup-Modell:Hack-and-Hope

Nachteile:Screen-ScrapingKeine Übereinkunft zum Datenmodell

Manchmal gehts nicht anders, aber:Google Web ServiceAmazon Web Service

Dominierendes Semantic Web-Modell:Crawl-Integrate-and-Reason

Nachteile:Daten sind veraltet,Datenintegration erfolgt nicht deklarativ,

sondern durch Programme mit impliziter SemantikMangelnde Skalierbarkeit des einen ServersZugriffsrechte: Nicht alle Daten dürfen kopiert

werdenHerkunft der Daten verschwimmt

Verbesserungen:• Wiederverwendung von Daten (Telefonnummern!) statt Screen-scraping• Sichten aktuell• Datenintegration als Graphdefinition austauschbar• Evaluierung an den Quellen oder Clients möglich• Vernetztes, dynamisches Semantic Web

Wo kommt das Wissen her? Ist es sicher?

Semantisches und Syntaktisches Web

Realer Anwendungsfall bei Rolls Royce, aber Pseudodaten in der Präsentation

Wissen aus Bericht

Metawissen zur Herkunft

Wissen aus Bild

Metawissen zur Herkunft

Anfrage durch SPARQL (Networked Graphs)

„Mich interessieren Problemursachen, die mit

dem Teil T5678 zusammenhängen.“

Verarbeitung durch SPARQL / Networked Graphs

Algebra für SPARQL Algebra für Metawissen

Simultane Ausführung minS1=„T5678“

Ergebnis: das relevante Problem ist Überhitzung, die zu Vibrationen führt. Die Herkunft der Information ist Report01.doc,

die Genauigkeit der Aussage ist 0.9

Konklusion

Semantische Technologien vs. Semantic Web

Semantische TechnologienVerwendet durch die „Early Adopters“

Deduktive Databanken- Forschung seit den frühen 80ern

Beschreibungslogiken- Forschung seit den späten 70ern

Ontobroker- Forschungsprototypentwicklung seit 1990; kommerziell seit 1999

Viel Wissen über die Integration existierenden Technologien - Datenbanken, begriffliche Modellierung,…

Semantic Web

Forschungsorientiert

Initiale Verwendung in Intra- und Extranets (Elsevier, RSC,…)

Derzeit: Internetapplikationen mit sehr einfachen Ontologien (Dublin Core, RSS, PICS, FOAF,…)

Die Zukunft des Semantic Web

WWW versus Semantic Web

WWW :=

Hypertext &

Internet &

Social Phenomenon

Semantic Web :=

Semantic Web Language/Data &

Ontologies &

Internet &

Social Phenomenon

OhneSoziales Phänomen

= Intranet

OhneSoziales Phänomen

= Semantische Datenintegration

Neue, wichtige Paradigmen,

aber „weniger“Auswirkungen

Kernfragen des Semantic Web

Semantische Integration

…alles was mit semantischer Integration, Anfrage, Modellierung zu tun hat..

Soziales, Semantik Web

Neue Paradigmen der Vernetzung, Verknüpfung und Verteilung von Informationen

Benutzerbeiträge auf der Skala des Webs

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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roy staab - nebula.wsimg.com

staab itp 251 chapter 4 madd

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steffen staab staab@uni-koblenz.de 1west web science &...

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semantics & knowledge management chennai 17.2.2004 steffen...

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