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Schema information about resources in the Linked Open Data (LOD) cloud can be provided in a twofold way: it can be explicitly defined by attaching RDF types to the resources. Or it is provided implicitly via the definition of the resources´ properties.
In this paper, we analyze the correlation between the two sources of schema information. To this end, we have extracted schema information regarding the types and properties defined in two datasets of different size. One dataset is a LOD crawl from TimBL- FOAF profile (11 Mio. triple) and the second is an extract from the Billion Triples Challenge 2011 dataset (500 Mio. triple). We have conducted an in depth analysis and have computed various entropy measures as well as the mutual information encoded in this two manifestations of schema information.
Our analysis provides insights into the information encoded in the different schema characteristics. It shows that a schema based on either types or properties alone will capture only about 75% of the information contained in the data. From these observations, we derive conclusions about the design of future schemas for LOD.
In this paper, we demonstrate by means of two examples how to work with probability propagation nets (PPNs). The fiirst, which comes from the book by Peng and Reggia [1], is a small example of medical diagnosis. The second one comes from [2]. It is an example of operational risk and is to show how the evidence flow in PPNs gives hints to reduce high losses. In terms of Bayesian networks, both examples contain cycles which are resolved by the conditioning technique [3].
Virtual Goods + ODRL 2012
(2012)
This is the 10th international workshop for technical, economic, and legal aspects of business models for virtual goods incorporating the 8th ODRL community group meeting. This year we did not call for completed research results, but we invited PhD students to present and discuss their ongoing research work. In the traditional international group of virtual goods and ODRL researchers we discussed PhD research from Belgium, Brazil, and Germany. The topics focused on research questions about rights management in the Internet and e-business stimulation. In the center of rights management stands the conception of a formal policy expression that can be used for human readable policy transparency, as well as for machine readable support of policy conformant systems behavior up to automatic policy enforcement. ODRL has proven to be an ideal basis for policy expressions, not only for digital copy rights, but also for the more general "Policy Awareness in the World of Virtual Goods". In this sense, policies support the communication of virtual goods, and they are a virtualization of rules-governed behavior themselves.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist, dass der Roboter Lisa komplexe Befehle verarbeiten und Information aus einem Kommando extrahieren kann, die benötigt werden, um eine komplexe Aufgabe als eine Sequenz von kleineren Aufgaben auszuführen. Um dieses Ziel zu erreichen wird das Bild, das Lisa von ihrer Umgebung hat, mit semantischen Informationen angereichert. Diese Informationen werden in ihre Karte eingefügt werden. Es wird angenommen, dass der komplexe Befehl bereits geparst worden ist. Deshalb ist die Verarbeitung des Inputs, um daraus einen geparsten Befehl zu erstellen, kein Teil dieser Masterarbeit. Die Karten, die Lisa aufbaut, werden mit semantischen Anmerkungen annotiert. Zu diesen Anmerkungen gehört jede Art von Informationen, die nützlich zur Ausführung allgemeiner Aufgaben sein könnte. Das kann zumBeispiel eine hierarchische Klassifizierungen von Orten, Objekten und Flächen sein. Die Abarbeitung des Befehls mit den zugehörigen Informationen über die Umgebung wird eine Sequenz von Aufgaben auslösen. Diese Aufgaben sind die bereits implementierten Fähigkeiten von Lisa, wie zum Beispiel Objekterkennung oder Navigation. Das Ziel dieser Masterarbeit ist aber nicht nur, die vorhandenen Aufgaben zu nutzen, sondern auch das Hinzufügen von neuen Aufgaben zu erleichtern.
Das World Wide Web (WWW) ist heute zu einem sehr wichtigen Kommunikationskanal geworden, dessen Nutzung in der Vergangenheit stetig gestiegen ist. Websitebesitzer haben schon seit der Entwicklung des ersten Web Browser von Tim Berners-Lee im Jahre 1990 Interesse daran, das Verhalten von Benutzern zu erkennen und zu verstehen. Durch den Einfluss, den der Onlinekanal heute erzielt und welcher alle anderen Medien übersteigt, ist auch das Interesse im Beobachten von Website-Benutzungen und Benutzeraktivitäten noch weiter gestiegen. Das Sammeln und Analysieren von Daten über die Benutzung von Websites kann helfen, Benutzerverhalten zu verstehen, Services zu verbessern und Gewinn zu steigern.
Darüber hinaus ist es Voraussetzung für effektives Website Design und Management, effektive Mass Customization und effektives Marketing. Das Themengebiet, welches diese Aspekte betrachtet, heißt Web Analytics (WA).rnAllerdings führen sich ändernde Technologien und sich entwickelnde Web Analytics Methoden und Prozesse zu großen Herausforderungen für Unternehmen, die Web Analytic Programme durchführen. Aufgrund fehlender Ressourcen in den verschiedensten Bereichen, sowie einer hier oft aufzufindenden anderen Art von Websites, ist es vor allem für Klein- und Mittelständige Unternehmen (KMU) sowie Non-Profit Organisationen schwer, Web Analytics in einer effektiven Weise zu betreiben.
Dieses Forschungsvorhaben zielt daher darauf ab, die vorhandene Lücke zwischen der Theorie, den Möglichkeiten die Tools bieten und den betrieblichen Anforderungen zu identifizieren. Hierfür wird das Thema von drei verschiedenen, jedoch aufeinander aufbauenden Richtungen betrachtet: der akademischen Literatur, Web Analytic Programmen und einer Fallstudie. Mit Hilfe eines Action Research Ansatzes war es möglich, einen ganzheitlichen Überblick des Themengebiets Web Analytics zu erhalten und bestehende Lücken aufzudecken. Das Ergebnis dieser wissenschaftlichen Arbeit ist ein Framework, welches KMUs die Informations-Websites betreiben dabei hilft, Web Analytic Initiativen durch zu führen.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.
Diese Arbeit beschreibt die Implementation eines Pfadplanungs-Algorithmus für Seriengespannfahrzeuge mithilfe von Maschinellen Lernalgorithmen. Zu diesem Zwecke wird ein allgemeiner Überblick über genetische Algorithmen gegeben, alternative Ansätze werden ebenfalls kurz erklärt. Die Software die zu diesem Zwecke entwickelt wurde basiert auf der EZSystem Simulationssoftware der AG Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau, sowie auf der von Christian Schwarz entwickelten Pfadkorrektursoftware, die ebenfalls hier beschrieben wird. Diese enthält auch eine Beschreibung des, zu Simulationszwecken, verwendeten Fahrzeugs. Genetische Algorithmen als Lösung von Pfadplanungsproblemen in komplexen Szenarien werden dann, basierend auf der entwickelten Simulationssoftware, evaluiert und diese Ergebnisse werden dann mit alternativen, nicht-maschinellen Lernalgorithmen, verglichen. Diese werden ebenfalls kurz erläutert.
Iterative Signing of RDF(S) Graphs, Named Graphs, and OWL Graphs: Formalization and Application
(2013)
When publishing graph data on the web such as vocabulariesrnusing RDF(S) or OWL, one has only limited means to verify the authenticity and integrity of the graph data. Today's approaches require a high signature overhead and do not allow for an iterative signing of graph data. This paper presents a formally defined framework for signing arbitrary graph data provided in RDF(S), Named Graphs, or OWL. Our framework supports signing graph data at different levels of granularity: minimum self-contained graphs (MSG), sets of MSGs, and entire graphs. It supports for an iterative signing of graph data, e. g., when different parties provide different parts of a common graph, and allows for signing multiple graphs. Both can be done with a constant, low overhead for the signature graph, even when iteratively signing graph data.
This paper presents a method for the evolution of SHI ABoxes which is based on a compilation technique of the knowledge base. For this the ABox is regarded as an interpretation of the TBox which is close to a model. It is shown, that the ABox can be used for a semantically guided transformation resulting in an equisatisfiable knowledge base. We use the result of this transformation to effciently delete assertions from the ABox. Furthermore, insertion of assertions as well as repair of inconsistent ABoxes is addressed. For the computation of the necessary actions for deletion, insertion and repair, the E-KRHyper theorem prover is used.
Various best practices and principles guide an ontology engineer when modeling Linked Data. The choice of appropriate vocabularies is one essential aspect in the guidelines, as it leads to better interpretation, querying, and consumption of the data by Linked Data applications and users.
In this paper, we present the various types of support features for an ontology engineer to model a Linked Data dataset, discuss existing tools and services with respect to these support features, and propose LOVER: a novel approach to support the ontology engineer in modeling a Linked Data dataset. We demonstrate that none of the existing tools and services incorporate all types of supporting features and illustrate the concept of LOVER, which supports the engineer by recommending appropriate classes and properties from existing and actively used vocabularies. Hereby, the recommendations are made on the basis of an iterative multimodal search. LOVER uses different, orthogonal information sources for finding terms, e.g. based on a best string match or schema information on other datasets published in the Linked Open Data cloud. We describe LOVER's recommendation mechanism in general and illustrate it alongrna real-life example from the social sciences domain.