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[TASK] Generic commit.

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Jan Philipp Timme 2016-07-25 15:48:24 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -17,6 +17,7 @@
\usepackage{listings} % Codesnippets \usepackage{listings} % Codesnippets
\usepackage{scrhack} % Hack for lstlisting i suspect :-/ \usepackage{scrhack} % Hack for lstlisting i suspect :-/
\usepackage{xcolor} \usepackage{xcolor}
\usepackage{verbatim} % für comment-environment
% Setup für Codeblocks % Setup für Codeblocks
\lstset{ \lstset{
% Optionen % Optionen
@ -165,8 +166,9 @@ An einem Beispielszenario soll dann der Praxiseinsatz von C-SPARQL erklärt werd
\begin{itemize} \begin{itemize}
\item Situation: offene Systeme mit RDF-Datenströmen \item Situation: offene Systeme mit RDF-Datenströmen
\item Vorhaben: Auf den Daten dieser Systeme CEP fahren unter Integration von Domänenwissen \item Vorhaben: Auf den Daten dieser Systeme CEP fahren unter Integration von bereits vorhandenem Domänenwissen
\item Ziel: Relevante komplexe Ereignisse aus (Mustern von) einfachen Ereignissen extrahieren \item Ziel: Relevante komplexe Ereignisse aus (Mustern von) einfachen Ereignissen extrahieren
\item Bonusziel: Erkenntnisse aus den Ereignisströmen extrahieren
\item Mittel zum Weg: CSPARQL (Erweiterung von SPARQL um Befehle für Datenströme) \item Mittel zum Weg: CSPARQL (Erweiterung von SPARQL um Befehle für Datenströme)
\end{itemize} \end{itemize}
@ -281,13 +283,26 @@ WHERE {
\end{lstlisting} \end{lstlisting}
\subsection{Reasoning über RDF-Daten}
\begin{itemize}
\item Was ist Reasoning?
\item Welche Ebenen gibt es?
\item Warum ist es von Vorteil?
\item Mögliche Schwierigkeiten dabei?
\end{itemize}
\subsection{Resoning auf RDF-Datenströmen?}
Reasoning auf RDF-Datenströmen ist ein zur Zeit noch umforschtes Gebiet, da durch die begrenzte Gültigkeit von Daten aus Datenströmen relevante Zusammenhänge errechnet werden müssen und gleichzeitig möglichst wenig Rechenleistung gezogen werden soll.
\chapter{Gegenüberstellung existierender CEP-Engines} \chapter{Gegenüberstellung existierender CEP-Engines}
Es gibt bereits einige Technologien um Ereignisströme zu verarbeiten. Es gibt bereits einige Technologien um Ereignisströme zu verarbeiten.
Im Folgenden stelle ich nun ein paar bekannte Systeme kurz vor. Im Folgenden stelle ich nun ein paar bekannte Systeme kurz vor.
\section{Anforderungen an CEP-Engines} \section*{Anforderungen an CEP-Engines}
Öhm \dots wie sieht dieser Part eigentlich aus? Habe ich wirklich Anforderungen? Immerhin wird es irgendwo Grenzen geben, was für Anforderungen ich stellen kann. Öhm \dots wie sieht dieser Part eigentlich aus? Habe ich wirklich Anforderungen? Immerhin wird es irgendwo Grenzen geben, was für Anforderungen ich stellen kann.
Ich glaube, ich habe keine richtigen Anforderungen bisher \dots Ich glaube, ich habe keine richtigen Anforderungen bisher \dots
@ -374,13 +389,7 @@ Integration von Hintergrundwissen und Abfragen über mehrere Streams kombiniert
Reasoning z.Z. nicht drin (afaik!) Reasoning z.Z. nicht drin (afaik!)
\chapter{Die C-SPARQL-Engine im Detail} \chapter{Nutzung der Engine C-SPARQL}
So, hier kommt dann das, was man so zu C-SPARQL erzählen kann.
Ist dieses Kapitel doppelt? Hier müssten Konzepte rein schätze ich mal \dots
\chapter{Die C-SPARQL-Engine im Einsatz}
Hier wird jetzt mal wirklich C-SPARQL verwendet. Hier wird jetzt mal wirklich C-SPARQL verwendet.
\begin{itemize} \begin{itemize}
@ -393,6 +402,29 @@ Hier wird jetzt mal wirklich C-SPARQL verwendet.
\end{itemize} \end{itemize}
\section{grobes Konzept}
\section{Hello-World mit C-SPARQL Engine in Java}
\section{Einspeisung von Ereignissen}
\section{Einspeisung von statischem Hintergrundwissen aus Dateien}
\section{CSPARQL-Queries}
\begin{itemize}
\item simpler Zugriff auf Eventdatenstrom
\item Zugriff auf mehrere Ereignisströme
\item Aggregation von Ereignissen zu neuen Ereignisströmen
\item Kombination von Ereignissen mit Hintergrundwissen
\item \dots vieles mehr?
\end{itemize}
\section{Bewertung/Ergebnis} \section{Bewertung/Ergebnis}
\begin{itemize} \begin{itemize}