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Jan Philipp Timme 2016-10-09 22:44:55 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -319,8 +319,7 @@ carOnt:drives rdfs:range carOnt:Car .
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.
\paragraph{OWL-Ontologien}
\todo{Mehr Inhalt! Das ist so zu wenig!}
In OWL (Web Ontology Language) formulierte Ontologien werden im semantischen Web neben RDF-Schemata 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. Allerdings bietet OWL mächtigere Sprachkonstrukte, um feiner granulare Regeln für Objektklassen und Attribute aufzustellen. Attribute können beispielsweise transitiv oder symmetrisch wirkend definiert werden, wodurch die Verwendung solcher Attribute deutlich mehr implizite Aussagekraft hat. Auch sind spezifische Einschränkungen für Attributtypen auf Datentypebene möglich. Eine Ontologie für Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} könnte 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 auf inhaltlicher Ebene strukturiert werden.
In OWL (Web Ontology Language) formulierte Ontologien werden im semantischen Web neben RDF-Schemata 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. Allerdings bietet OWL weitere, mächtigere Sprachkonstrukte, um feiner granulare Regeln für Objektklassen und Attribute aufzustellen. Attribute können beispielsweise transitiv oder symmetrisch wirkend definiert werden, wodurch die Verwendung solcher Attribute deutlich mehr implizite Aussagekraft hat. Auch sind spezifische Einschränkungen für Attributtypen auf Datentypebene möglich. Eine Ontologie für Listing~\ref{lst:sample_rdf_data} könnte 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 auf inhaltlicher Ebene strukturiert werden.
\paragraph{ABox und TBox}
Bei der Modellierung von Wissen mit Hilfe von Beschreibungslogiken, zu denen auch OWL und RDFS zählen, werden die formulierten Aussagen in zwei Gruppen unterteilt\cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 6.1]: Die Assertion Box (ABox) und die Terminology Box (TBox). Während die TBox Aussagen mit terminologischem Schemawissen wie Definitionen von Objektklassen, Prädikaten und ihren Verhältnissen zueinander enthält, beinhaltet die ABox sogenanntes \emph{assertionales Instanzwissen}\cite{hitzler:semanticweb}[Kapitel 6.1], welches aus Aussagen über konkrete Klasseninstanzen und deren Merkmale und Beziehungen besteht. In diesen Aussagen der ABox wird dabei das in der TBox definierte Vokabular genutzt.
@ -956,17 +955,18 @@ 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. Hierfür wird in der C-SPARQL-Engine die Implementierung des \texttt{GenericRuleReasoner} aus Apache Jena verwendet. Diesem Reasoner wird ein eigenes Regelwerk zugeführt, welches die Axiome und Folgerungsregeln von RDFS implementiert.
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. Hierfür wird in der C-SPARQL-Engine die Implementierung des \texttt{GenericRuleReasoner} aus Apache Jena verwendet. Diesem Reasoner wird ein Regelwerk zugeführt, welches die Axiome und Folgerungsregeln von RDFS implementiert. 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:
\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}
Kombiniert man diese nun in einem Reasoning-Prozess mit der folgenden ABox:
\begin{lstlisting}[label={reasoning_abox},caption={ABox mit Fakten, die sich auf die TBox aus Listing~\ref{reasoning_tbox} beziehen}]
:SomeThing rdf:type :Thing .
\end{lstlisting}
\begin{lstlisting}[label={reasoning_result},caption={Durch Reasoning ermitteltes, implizites Wissen}]