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Jan Philipp Timme 2016-10-12 15:44:35 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -952,27 +952,31 @@ Die Verknüpfung von Ereignisdaten mit lokalem Domänenwissen ist bei der Nutzun
\section{Reasoning auf RDF-Datenströmen}
Die C-SPARQL-Engine unterstützt die automatische Anreicherung von RDF-Da\-ten\-strö\-men und Abfrageergebnissen durch implizites Wissen, welches durch ein gegebenes RDFS-Vokabular abgeleitet werden konnte. Somit ist die Engine in der Lage, auf RDF-Datenströmen Reasoning durchzuführen, um diese um implizites Wissen anzureichern. Der praktische Nutzen daraus ist höhere Flexibilität bei der Formulierung von C-SPARQL-Queries; insbesondere die automatische Anreicherung von Ereignisinstanztypen aus Hierarchien von Objektklassen kann Generalisierungen von CEP-Regeln deutlich vereinfachen. Hierzu ein Beispiel:
\todo{...}
Gegeben sei folgende TBox mit Vokabular im RDF-Schema:
Die C-SPARQL-Engine unterstützt die automatische Anreicherung von RDF-Da\-ten\-strö\-men und Abfrageergebnissen durch implizites Wissen, welches durch ein gegebenes RDFS-Vokabular abgeleitet werden konnte. Somit ist die Engine in der Lage, auf RDF-Datenströmen Reasoning durchzuführen, um diese um implizites Wissen anzureichern. Der praktische Nutzen daraus ist höhere Flexibilität bei der Formulierung von C-SPARQL-Queries; insbesondere die automatische Anreicherung von Ereignisinstanztypen aus Hierarchien von Objektklassen kann Generalisierungen von CEP-Regeln deutlich vereinfachen. Hierzu folgt nun ein Beispiel. Gegeben sei folgende TBox mit Vokabular im RDF-Schema:
\begin{lstlisting}[label={reasoning_tbox},caption={TBox mit Klassen und Attributdefinitionen aus RDFS}]
:CarWearEvent rdf:type rdfs:Class .
:CarBrakeWearEvent rdf:type rdfs:Class .
:CarBrakeWearEvent rdfs:subClassOf :CarWearEvent .
\end{lstlisting}
:CarEngineWearEvent rdf:type rdfs:Class .
:CarEngineWearEvent rdfs:subClassOf :CarWearEvent .
\end{lstlisting}
Diese wird nun in einem Reasoning-Prozess mit der folgenden ABox kombiniert:
\begin{lstlisting}[label={reasoning_abox},caption={ABox mit Fakten, die sich auf die TBox aus Listing~\ref{reasoning_tbox} beziehen}]
:SomeThing rdf:type :Thing .
:someEvent rdf:type :CarEngineWearEvent .
:someOtherEvent rdf:type :CarBrakeWearEvent .
\end{lstlisting}
Das Ergebnis hieraus sind folgende Tripel, die \emph{zusätzlich} zu den Tripeln aus der ABox nun zur Abfrage durch C-SPARQL-Queries zur Verfügung stehen:
\begin{lstlisting}[label={reasoning_result},caption={Durch Reasoning ermitteltes, implizites Wissen}]
TODO: ERGEBNIS
:someEvent rdf:type :CarWearEvent .
:someOtherEvent rdf:type :CarWearEvent .
\end{lstlisting}
Die technischen Details von Reasoning in der C-SPARQL-Engine werden in Kapitel~\ref{cpt:csparql_reasoning} beleuchtet.
Somit können innerhalb eines C-SPARQL-Queries beispielsweise alle Ereignisse einer bestimmten Sorte über ihre Oberklasse selektiert werden --- ein zusätzlicher Komfort.
Die technischen Details von Reasoning innerhalb der C-SPARQL-Engine werden in Kapitel~\ref{cpt:csparql_reasoning} beleuchtet.
\chapter{Umsetzung des Beispielszenarios}\label{cpt:csparql_in_practice}
Nachdem die Umsetzung von CEP-Regeln in C-SPARQL im vorherigen Kapitel erläutert wurde, soll nun das in Kapitel~\ref{cpt:scenario} angerissene Beispielszenario der Autoverleihgesellschaft umgesetzt werden. Eine für diesen Zweck entwickelte, einfach gehaltene Software simuliert die Bestandteile des Beispielszenarios und stellt als Ausgangspunkt zur Verarbeitung zwei Ereignisdatenströme bereit. Zusätzlich dazu sind eine lokale Wissensbasis (ABox) und ein grundlegendes Vokabular (TBox) gegeben, wobei die TBox Definitionen für die in der ABox und in den Ereignisdatenströmen verwendeten Objektklassen und Attributen enthält. Mit diesen Resourcen soll die Umsetzung der Anforderungen des Beispielszenarios Schritt für Schritt durchgeführt werden.