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[TASK] Generic commit

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Jan Philipp Timme 2016-08-29 18:33:01 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -305,6 +305,7 @@ Es ist wichtig hervorzuheben, dass für in RDF abgebildete Daten nahezu immer di
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. 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} \paragraph{ABox und TBox}
\todo{!}
In der Welt der Beschreibungslogik\cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 6.1] In der Welt der Beschreibungslogik\cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 6.1]
\subsection{Abfrage von RDF-Daten via SPARQL}\label{cpt:rdf-sparql} \subsection{Abfrage von RDF-Daten via SPARQL}\label{cpt:rdf-sparql}
@ -429,8 +430,7 @@ WHERE {
\todo{Streaming-Erweiterungen aus dem Listiung ein wenig hervorheben} \todo{Streaming-Erweiterungen aus dem Listiung ein wenig hervorheben}
\chapter{Gegenüberstellung existierender CEP-Engines (Stand der Technik für CEP auf RDF-DAtenströmen)} \chapter{Vergleich von CEP-Engines für RDF-Datenströme}
\todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel} \todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel}
Es gibt bereits einige Technologien um Ereignisströme zu verarbeiten. Es gibt bereits einige Technologien um Ereignisströme zu verarbeiten.
@ -513,10 +513,10 @@ Grobe Eckpunkte zur Orientierung:
\section{Auswahl der Engine für die Arbeit} \section{Auswahl der Engine für die Arbeit}
\todo{Warum jetzt eigentlich C-SPARQL? Weil es in Java fährt, auf Jena basiert und somit echt komfortabel in der Handhabung ist. Und trotzdem kommen noch akzeptable Ergebnisse mit minimalem Support für RDFS-Reasoning raus. Dadurch ist es für Einsteiger gut geeignet und bietet dennoch schon solide Features durch CSPARQL.} \todo{Warum jetzt eigentlich C-SPARQL? Weil es in Java fährt, auf Jena basiert, Datenströme im RDF-Format direkt unterstützt, Generatoren zum Einspeisen in die Engine nutzt und somit echt komfortabel in der Handhabung ist. Und trotzdem kommen noch akzeptable Ergebnisse mit minimalem Support für RDFS-Reasoning raus. Dadurch ist es für Einsteiger gut geeignet und bietet dennoch schon solide Features durch CSPARQL.}
\chapter{Konzept} \chapter{Konzeption}
\todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel} \todo{Zusammenfassungsüberleitung über das Kapitel}