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Bachelorarbeit.tex

@@ -158,7 +158,9 @@ Mit der fortschreitenden Digitalisierung von Alltagsgegenständen und ihrer Verb
 
 Die Ereignisdaten aus diesen Strömen bilden kleine Teile der Realität zumindest nä\-herungs\-wei\-se über die in ihnen enthalten Messdaten und Zustandsinformationen ab, sofern sie nicht bedingt durch technischen Defekt oder Messfehler ungültige Daten enthalten und somit zur Verarbeitung ungeeignet sind. Ein weiteres Problem ist die stark begrenzte Gültigkeit von Ereignisdaten: Oft werden sie schon durch ein neu aufgetretenes Ereignis hinfällig und sind nicht mehr aktuell.
 
-Ereignisse haben für sich alleine betrachtet eine begrenzte Aussagekraft und Gültigkeit, daher ist es zum höheren Verständnis der dahinter verborgenen Situation notwendig, sie mit den zuvor aufgetretenen Ereignissen in einen Kontext zu setzen. Dadurch können mehrere Ereignisse zu komplexen Ereignissen aggregiert werden und mittels Mustererkennung höherwertige Informationen aus den Ereignissen extrahiert werden.
+Ereignisse haben für sich alleine betrachtet neben einer begrenzten Gültigkeit auch nur eine begrenzte Aussagekraft, daher ist es zum höheren Verständnis der dahinter verborgenen Situation notwendig, sie mit den zuvor aufgetretenen Ereignissen in einen Kontext zu setzen. Dadurch können mehrere kleine, hochfrequent auftretende Ereignisse zu einzelnen, niederfrequent auftretenden komplexen Ereignissen aggregiert werden und mittels Mustererkennung höherwertige Informationen aus den Ereignissen extrahiert werden.
+
+\todo{GRAFIK: viele kleine hochfrequente vs wenige große niederfrequente events}
 
 Die Integration von Domänenwissen\footnote{Hintergrundwissen für den Kontext der Ereignisverarbeitung, verändert sich während der Verarbeitung nur selten} ist ein weiterer Schritt, der die Brücke zwischen den aus komplexen Ereignissen gewonnenen Kenntnissen und bereits bekannten Fakten schlagen soll, um die gewonnenen Kenntnisse in einen eindeutigen Zusammenhang stellen und eine eindeutige Interpretation ermöglichen.
 
@@ -267,11 +269,17 @@ driver:0	carOnt:hasDriverLicense	"B"^^xsd:string .
 car:0	carOnt:isDrivenBy	driver:0 .
 driver:0	carOnt:drives	car:0
 \end{lstlisting}
-Da innerhalb des semantischen Web angestrebt wird, in RDF vorliegende Informationen gemeinsam zu nutzen und miteinander zu vernetzen zu können, werden RDF-Tripel meist als Quadrupel gehandhabt, in denen als zusätzliche Information der sogenannte Graph genannt wird, in dem die Tripel enthalten sind. Ein Graph wird durch eine URI identifiziert und dient als Namensraum für die Tripel, die er enthält. Dies vereinfacht die gleichzeitige Nutzung von mehreren Datenquellen, da jedes Tripel eindeutig einem Graphen zugeordnet werden kann und innerhalb von Abfragen spezifisch Tripel aus verschiedenen Graphen selektiert werden können.
 
-\subsection{RDFS}
+\paragraph{Literale}
+\todo{Kommt noch - aber kurz erklären wäre sicher nicht verkehrt.}
 
-Das \enquote{RDF Schema} (kurz RDFS\footnote{Für eine detailreiche Einführung in RDFS siehe auch \cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 3.4]}) dient zur Spezifikation von Schemawissen durch die Definition von Objektklassen und Prädikaten, welche in hierarchischen Verhältnissen zueinander stehen können\footnote{Mittels \texttt{rdfs:subclassOf} und \texttt{rdfs:subpropertyOf} können hierarchische Verhältnisse zwischen verschiedene Properties beziehungsweise Objektklassen definiert werden.}. Betrachtet man beispielsweise die Daten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data}, so ist für die Verwendung des Prädikats \texttt{carOnt:drives} in diesem Kontext offensichtlich, dass es nur zusammen mit einem Subjekt der Klasse \texttt{Driver} und einem Objekt der Klasse \texttt{Car} verwendet werden sollte um eine sinnvolle Aussage zu ergeben. Eine solche Regel kann mit Hilfe von RDFS definiert werden, wie Listing~\ref{lst:sample_rdfs_data} zeigt.
+\paragraph{Graphen}
+Da innerhalb des semantischen Web angestrebt wird, in RDF vorliegende Informationen gemeinsam zu nutzen und miteinander zu vernetzen zu können, werden RDF-Tripel meist als Quadrupel (oder kurz \enquote{Quad}) gehandhabt, in denen als zusätzliche Information der sogenannte Graph genannt wird, in dem die Tripel enthalten sind. Ein Graph wird durch eine URI identifiziert und dient als Namensraum für die Tripel, die er enthält. Dies vereinfacht die gleichzeitige Nutzung von mehreren Datenquellen, da jedes Tripel eindeutig einem Graphen zugeordnet werden kann und innerhalb von Abfragen spezifisch Tripel aus verschiedenen Graphen selektiert werden können.
+
+\todo{GRAFIK: Verbildlichung durch mehrere mit URI gekennzeichneten Container, die ein paar Tripel enthalten, die aufeinander verweisen.}
+
+\paragraph{RDF-Schema}
+Das \enquote{RDF-Schema} (kurz RDFS\footnote{Für eine detailreiche Einführung in RDFS siehe auch \cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 3.4]}) dient zur Spezifikation von Schemawissen durch die Definition von Objektklassen und Prädikaten, welche in hierarchischen Verhältnissen zueinander stehen können\footnote{Mittels \texttt{rdfs:subclassOf} und \texttt{rdfs:subpropertyOf} können hierarchische Verhältnisse zwischen verschiedene Properties beziehungsweise Objektklassen definiert werden.}. Betrachtet man beispielsweise die Daten aus Listing~\ref{lst:sample_rdf_data}, so ist für die Verwendung des Prädikats \texttt{carOnt:drives} in diesem Kontext offensichtlich, dass es nur zusammen mit einem Subjekt der Klasse \texttt{Driver} und einem Objekt der Klasse \texttt{Car} verwendet werden sollte um eine sinnvolle Aussage zu ergeben. Eine solche Regel kann mit Hilfe von RDFS definiert werden, wie Listing~\ref{lst:sample_rdfs_data} zeigt.
 \begin{lstlisting}[caption={Definition der Klassen \texttt{Car} und \texttt{Driver} sowie des Prädikats \texttt{drives} in RDFS},label={lst:sample_rdfs_data}]
 @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
 @prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@@ -286,19 +294,16 @@ carOnt:drives	rdfs:range	carOnt:Car .
 \end{lstlisting}
 In Listing~\ref{lst:sample_rdfs_data} werden zunächst die beiden Klassen \texttt{carOnt:car} und \texttt{carOnt:Driver} definiert. Im darauf folgenden Absatz wird dann das Merkmal \texttt{carOnt:drives} definiert und über \texttt{rdfs:domain} auf Subjekte der Klasse \texttt{Driver} und mit \texttt{rdfs:range} auf Objekte der Klasse \texttt{Car} eingeschränkt. Trifft man in diesem Kontext nun Tripel mit einem Prädikat \texttt{carOnt:drives} an, so kann man anhand der zugehörigen RDFS-Daten bereits erkennen, womit man es zutun hat.
 
-\begin{itemize}
-\item \enquote{Literale}
-\item Kann zur groben Strukturierung von Daten genutzt werden
-\end{itemize}
-
-\subsection{OWL-Ontologien}
-In OWL (Web Ontology Language) formulierte Ontologien werden im semantischen Web sehr häufig zur Strukturierung von RDF-Daten verwendet. Ähnlich wie RDFS definieren OWL-Ontologien ein Vokabular mit logischen Domänenobjektklassen und bestimmt für diese Objektklassen Prädikate und Attribute, um bestimmte Sachverhalte eindeutig abbilden zu können. Eine Ontologie für Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} würde beispielsweise eine Objektklasse \texttt{Driver} definieren, auf welche das eigens hierfür definierte Prädikat \texttt{hasName} mit einem Attribut vom Typ \texttt{xsd:string} angewandt werden kann. Durch die Möglichkeiten dieser Restriktionen können RDF-Daten aus der Welt einer Ontologie --- ähnlich wie bei einem relationalen Datenbankschema --- eindeutig strukturiert werden.
+\paragraph{OWL-Ontologien}
+In OWL (Web Ontology Language) formulierte Ontologien werden im semantischen Web sehr häufig zur Strukturierung von RDF-Daten verwendet. Ähnlich wie RDFS definieren OWL-Ontologien ein Vokabular mit logischen Do\-mä\-nen\-objekt\-klas\-sen und bestimmt für diese Objektklassen Prädikate und Attribute, um bestimmte Sachverhalte eindeutig abbilden zu können. Eine Ontologie für Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} würde beispielsweise eine Objektklasse \texttt{Driver} definieren, auf welche das eigens hierfür definierte Prädikat \texttt{hasName} mit einem Attribut vom Typ \texttt{xsd:string} angewandt werden kann. Durch die Möglichkeiten dieser Restriktionen können RDF-Daten aus der Welt einer Ontologie --- ähnlich wie bei einem relationalen Datenbankschema --- eindeutig strukturiert werden.
 
 \paragraph{Open World Assumption}
 Es ist wichtig hervorzuheben, dass für in RDF abgebildete Daten nahezu immer die Annahme gilt, dass diese Daten nicht vollständig sind und somit nicht alle Fakten wirklich bekannt sind. Die meisten Ontologien respektieren diese Annahme und verzichten auf die Definition von expliziten Regeln, die über die konkrete Bedeutung der Abwesenheit von bestimmten Fakten entscheiden würden. (In der Welt der relationalen Datenbanksysteme gibt es eine ähnliche Problematik in Zusammenhang mit der Verwendung des Schlüsselworts \texttt{NULL}.)
 
 Natürlich ist es möglich, mehrere verschiedene Ontologien gleichzeitig zu verwenden. Diese Flexibilität ermöglicht beispielsweise, dass eine bereits in RDF abgebildete Person durch beliebige Informationen mit weiteren Ontologien ergänzt werden kann, oder dass die Informationen einer abgebildeten Person in verschiedenen, für andere Parteien geläufigen Strukturen verfügbar gemacht werden können. Auch kann innerhalb einer Ontologie auf Objektklassen und Attribute zurückgegriffen werden, die in anderen Ontologien definiert werden. Dies ermöglicht neben Erweiterungen für spezifische Zwecke auch das Übersetzen von Wissen zwischen verschiedenen Ontologien.
 
+\paragraph{ABox und TBox}
+\cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 6.1]
 
 \subsection{Abfrage von RDF-Daten via SPARQL}\label{cpt:rdf-sparql}