diff --git a/Bachelorarbeit.tex b/Bachelorarbeit.tex index 5ebfd3b..124f984 100644 --- a/Bachelorarbeit.tex +++ b/Bachelorarbeit.tex @@ -570,7 +570,7 @@ Integration von Hintergrundwissen findet live im Query statt ohne extra Klimmzü \section{Reasoning auf RDF-Datenströmen} \begin{itemize} \item Bei Stefan Lier mal gucken -\item Reasoning auf RDFS-Level kann die C-SPARQL-Engine laut Quellen definitiv; man braucht es sozusagen nur noch einzuschalten. +\item Reasoning auf RDFS-Level kann die C-SPARQL-Engine laut Quellen definitiv; man braucht es sozusagen nur noch einzuschalten und ein RDFS-Vokabular + RDFS-Entailment-Regeln füttern \dots \end{itemize} @@ -640,7 +640,7 @@ Im Folgenden wird auf die praktische Anwendung der C-SPARQL-Engine in einem Java \begin{itemize} \item Kann man mit der Engine in Zukunft noch mehr schaffen? -\item Wie steht es um Reasoning? Geht das? Wenn ja, nur RDFS oder auch OWL? \todo{Ist der Unterschied zwischen den Beiden fürs erste sehr wichtig oder führt das zu weit?} +\item Wie steht es um Reasoning auf RDF-Ereignisdatenströmen? Geht das? Wenn ja, nur RDFS oder auch OWL? \todo{Ist der Unterschied zwischen den Beiden fürs erste sehr wichtig oder führt das zu weit?} \end{itemize} Vielleicht geht das mit dem Reasoning später ja noch besser --- aktueller Stand ist noch limitiert, aber es wird fleißig daran geforscht \dots