Semantic Web: Nach dem Web 2.0 ein neues Schlagwort das für die Weiterentwicklung des World Wide Web stehen soll. In dieser Präsentation geht es um die Empfehlungen des W3C für das Semantic Web und um eine Implementierung dieser Semantic Web Recommendations, das Jena Framework. Die Präsentation wurde in dem Proseminar "Softwarequalität und -sicherheit" an der Universität Paderborn gehalten.

1. Die „Semantic Web
Recommendations“ und das Jena
Framework
ein Vortrag von Julian Maicher
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn

2. Gliederung
 Das World Wide Web: Eine Bestandsaufnahme
 Das Semantic Web: Eine Vision
 Die „Semantic Web Recommendations“
 Das Jena Framework
 Praxiserfahrungen mit dem Jena Framework
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Die „Semantic Web Recommendations“ und das Jena Framework - Julian Maicher 07/03/10 3

3. Das Word Wide Web: Eine
Bestandsaufnahme
 WWW: Das „Netz der Dokumente“
 Besteht aus unzähligen vernetzten Dokumenten
 Dokumente beinhalten Informationen
 Basiert auf (X)HTML und CSS
 Präsentation der Informationen für den Menschen
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 Beschränkte Semantik
 Suche im WWW
 Stichwort- oder Patternsuche
Die „Semantic Web Recommendations“ und das Jena Framework - Julian Maicher 07/03/10 4

4. Das Semantic Web: Eine Vision
 Eine Vision von Tim Berners-Lee
 „Erfinder“ des WWW
 Vorstand und Gründer des World Wide Web Consortium
 Ziel: Das „Netz der Daten“
 Daten auf Basis ihrer Bedeutung miteinander in Verbindung
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bringen
 Daten für den Computer verständlich aufbereiten
 Hilfe bei der Umsetzung durch Empfehlungen des W3C
 Semantic Web Recommendations
Die „Semantic Web Recommendations“ und das Jena Framework - Julian Maicher 4

5. Begrifflichkeiten
 Ontologien
 Beschreibung von Objekte und ihren Beziehungen innerhalb
eines Universums
 Definieren Vokabular und Regeln
 Beispiele: Friend-Of-A-Friend, The Gene Ontology
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 Inferencing
 Neues Wissen aus bestehenden Daten herleiten
 Reasoner führen Inferencing auf Daten durch
 Beispiel: Anna ist die Frau von Paul => Paul ist der Mann
von Anna
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6. Semantic Web
Recommendations [1]
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Die „Semantic Web Recommendations“ und das Jena Framework - Julian Maicher 6

7. Semantic Web
Recommendations [1]
 Unified Resource Identifier
 Zeichenketten zur Identifizierung von
Internetresourcen (Dokumente,
Personen, ...)
 Internationalisierung durch IRI
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Die „Semantic Web Recommendations“ und das Jena Framework - Julian Maicher 6

8. Semantic Web
Recommendations [1]
 Unified Resource Identifier
 Zeichenketten zur Identifizierung von
Internetresourcen (Dokumente,
Personen, ...)
 Internationalisierung durch IRI
 Beispiel: http://../John_Doe
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9. Semantic Web
Recommendations [1]
 Unified Resource Identifier
 Zeichenketten zur Identifizierung von
Internetresourcen (Dokumente,
Personen, ...)
 Internationalisierung durch IRI
 Resource Description Framework
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 RDF basiert auf XML
 Standard für Datenaustausch
im Internet
 Benutzt URIs um Resourcen
und Beziehungen zu benennen
 Definiert Triple: <Subjekt> <Prädikat> <Objekt>
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10. Semantic Web
Recommendations [1]
 Unified Resource Identifier
 Zeichenketten zur Identifizierung von
Internetresourcen (Dokumente,
Personen, ...)
 Internationalisierung durch IRI
 Resource Description Framework
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
 RDF basiert auf XML
 Standard für Datenaustausch
im Internet
 Benutzt URIs um Resourcen
und Beziehungen zu benennen
 Definiert Triple: <Subjekt> <Prädikat> <Objekt>
 Beispiel: <http://../John_Doe> <family_name> < “Doe“>
Die „Semantic Web Recommendations“ und das Jena Framework - Julian Maicher 6

11. Semantic Web
Recommendations [1]
 Unified Resource Identifier
 Zeichenketten zur Identifizierung von
Internetresourcen (Dokumente,
Personen, ...)
 Internationalisierung durch IRI
 Resource Description Framework
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 RDF basiert auf XML
 Standard für Datenaustausch
im Internet http://../John_Doe
 Benutzt URIs um Resourcen family_name
und Beziehungen zu benennen Doe
 Definiert Triple: <Subjekt> <Prädikat> <Objekt>
 Beispiel: <http://../John_Doe> <family_name> < “Doe“>
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12. Semantic Web
Recommendations [2]
 RDF Schema
 Semantische Erweiterung von RDF
 Vokabular zur hierarchischen
Beschreibung von Klassen und
Eigenschaften
 Beschreibung von einfachen
Ontologien
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13. Semantic Web
Recommendations [2]
 RDF Schema
 Semantische Erweiterung von RDF
 Vokabular zur hierarchischen
Beschreibung von Klassen und
Eigenschaften
 Beschreibung von einfachen
Ontologien
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 Beispiel:
Human
Man Woman
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14. Semantic Web
Recommendations [2]
 RDF Schema
 Semantische Erweiterung von RDF
 Vokabular zur hierarchischen
Beschreibung von Klassen und
Eigenschaften
 Beschreibung von einfachen
Ontologien
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
 Beispiel:
Human
Man Woman
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15. Semantic Web
Recommendations [3]
 Web Ontology Language
 Mehr Vokabular, mehr Semantik
 Unter anderem:
• Beziehungen zwischen Klassen
(z.B. disjunkt, invers)
• Kardinalitäten (z.B. maximal eins)
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• Eigenschaften von Beziehungen
(z.B. Reflexiv, Transitiv)
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16. Semantic Web
Recommendations [3]
 Web Ontology Language
 Mehr Vokabular, mehr Semantik
 Unter anderem:
• Beziehungen zwischen Klassen
(z.B. disjunkt, invers)
• Kardinalitäten (z.B. maximal eins)
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
• Eigenschaften von Beziehungen
(z.B. Reflexiv, Transitiv)
 Beispiel: Eine Frau hat maximal einen Ehemann.
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17. Semantic Web
Recommendations [3]
 Web Ontology Language
 Mehr Vokabular, mehr Semantik
 Unter anderem:
• Beziehungen zwischen Klassen
(z.B. disjunkt, invers)
• Kardinalitäten (z.B. maximal eins)
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
• Eigenschaften von Beziehungen
(z.B. Reflexiv, Transitiv)
 Beispiel: Eine Frau hat maximal einen Ehemann.
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18. Semantic Web
Recommendations [4]
 SPARQL Protocol and RDF Query
Language
 Graph-basierte Anfragesprache für
RDF
 Nachfolger mehrerer Anfragesprachen
(RDF Query Language, RDQL)
 Nutzt Triple Syntax für Anfragen
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(„basic graph pattern“)
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19. Semantic Web
Recommendations [4]
 SPARQL Protocol and RDF Query
Language
 Graph-basierte Anfragesprache für
RDF
 Nachfolger mehrerer Anfragesprachen
(RDF Query Language, RDQL)
 Nutzt Triple Syntax für Anfragen
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
(„basic graph pattern“)
 Beispiel: Gib Familiennamen und Telefonnummern
aller Freunde von John Doe aus.
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20. Semantic Web
Recommendations [4]
 SPARQL Protocol and RDF Query
Language
 Graph-basierte Anfragesprache für
RDF
 Nachfolger mehrerer Anfragesprachen
(RDF Query Language, RDQL)
 Nutzt Triple Syntax für Anfragen
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(„basic graph pattern“)
 Beispiel: Gib Familiennamen und Telefonnummern
aller Freunde von John Doe aus.
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21. Semantic Web
Recommendations [5]
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22. Semantic Web
Recommendations [5]
© Fachgebiet Softwaretechnik, Heinz Nixdorf Institut, Universität Paderborn
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23. Semantic Web
Recommendations [5]
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24. Zwischenbilanz
 Das World Wide Web: Eine Bestandsaufnahme
 Das Semantic Web: Eine Vision
 Die „Semantic Web Recommendations“
 Das Jena Framework
 Praxiserfahrungen mit dem Jena Framework
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25. Das Jena Framework
 Eine Java-Implementierung der „Semantic Web
Recommendations“
 Framework zur Entwicklung von „Semantic Web“
Applikationen
 Führendes „Semantic Web“-Toolkit für Java-Entwickler
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 Implementiert Unterstützung für
 RDF
 RDFS
 OWL
 SPARQL Query Language
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26. Grafische Übersicht
Query
ARQ
Ontology API & Inferencing
Reasoner
Input/Output
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RDF/XML
RDF API
subject predicate
n-triples
object
N3
Materialized Graphs Virtual Graphs
SQL
in-memory inferencing
database
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27. Datenhaltung
 In-memory: Datenhaltung im Speicher
 Keine persistenten Daten
 Persistente Datenhaltung
 TDB
• pure Java engine
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• unterstützt keine Transaktionen
• manuelles Setzen von read und write locks
 SDB
• basiert auf konventionellen SQL Datenbanken
• Vorteil: vorhanden Tools für Load Balancing, Sicherheit,
Clustering, Backups etc. können verwendet werden
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28. RDF API [1]
 Implementierung der abstrakten Syntax von RDF
RDF Spezifikation Repräsentation in Jena
RDF Graph Model
Resource Resource
Eigenschaft Property
Triple Statement
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 Grundlegende Funktionalität zur Navigation im RDF Graph
z.B. model.listStatements(S, P, O)
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29. RDF API [2]
 Beispiel:
http://../John_Doe
family_name
Doe
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30. RDF API [2]
 Beispiel:
http://../John_Doe
family_name
Doe
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31. Input/Output
 Im- und Export Funktionalität für RDF-Graphen
 Export über Writer
 RDF/XML
• „Dumb“ Writer (default)
• „PrettyWriter“ (RDF/XML-ABBREV Syntax)
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 Writer für N-TRIPLE und Notation 3 (N3)
 Import über Reader
 RDF/XML
• RDFReader & Another RDF Parser (ARP)
 Reader für N-TRIPLE und N3
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32. Ontology API & Inferencing [1]
 Ontology API
 OntModel repräsentiert Ontologie
 Ontologien können gelesen werden
• ontModel.read(URI)
 Unterstützt nicht bei der Erstellung von Ontologien
• dafür z.B. Protege (http://protege.stanford.edu)
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 Inferencing
 InfModel repräsentiert Graph mit inferiertem Wissen
 Reasoner (OWL Reasoner, RDFS Reasoner, ..)
• Arbeitet auf RDF Graph mit Regeln einer bestimmten Ontologie
• Erzeugt InfModel durch inferieren von neuem Wissen
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33. Ontology API & Inferencing [2]
 Beispiel:
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34. Query
 ARQ
 Jena Implementierung der SPARQL Query Language
 Wichtige Klassen
• Query und QueryFactory
• QueryExecution und QueryExecutionFactory
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35. Query
 ARQ
 Jena Implementierung der SPARQL Query Language
 Wichtige Klassen
• Query und QueryFactory
• QueryExecution und QueryExecutionFactory
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 Beispiel: Gib Familiennamen und Telefonnummern
aller Freunde von John Doe aus.
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36. Query
 ARQ
 Jena Implementierung der SPARQL Query Language
 Wichtige Klassen
• Query und QueryFactory
• QueryExecution und QueryExecutionFactory
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 Beispiel: Gib Familiennamen und Telefonnummern
aller Freunde von John Doe aus.
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37. Praxiserfahrungen
 Einsatz in der knowAAN Projektgruppe an der Universität
Paderborn (http://ddi.uni-paderborn.de/lehre/sommersemester-2010/pg-knowaan.html)
 TDB schneller als SDB
 Aber: Erhebliche Performanceprobleme bei großen
Datenmengen
• Inferencing bei > 200.000 Ressourcen und > 3 Millionen Tripel
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38. Zusammenfassung
 Die „Semantic Web Recommendations“
 Theoretische Spezifikation
 Ansatz zur Standardisierung des „Semantic
Web“
 Viele „Active Groups“
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 Das Jena Framework
 Implementierung der „Semantic Web
Recommendations“
 Führendes „Semantic Web“-Toolkit für Java
Entwickler
 Guter Ansatz, aber: Probleme mit großen
Datenmengen
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39. Danke für Ihre Aufmerksamkeit
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40. Danke für Ihre Aufmerksamkeit
Fragen
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?
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