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Jan Philipp Timme 2016-09-26 15:29:21 +02:00
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Bachelorarbeit.tex
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@ -538,6 +538,7 @@ WHERE {
\paragraph{Aggregation von Ereignissen}
\begin{lstlisting}
WHERE { ... }
AGGREGATE {
@ -555,8 +556,7 @@ Mögliche Aggregationsfunktionen laut \cite{barbieri:csparql} sind:
\end{itemize}
\paragraph{Mustererkennung}
\todo{\dots} Ereignismuster lassen sich durch Sequenzen von auftretenden bzw. nicht auftretenden Ereignissen definieren. Um diese zu finden, müssen Tripel selektiert werden, die zu den benötigten Ereignistypen korrespondieren, wobei diese später über \texttt{FILTER}-Anweisungen in ihrer Reihenfolge festgelegt werden. Über Differenzen der durch \texttt{f:timestamp(?s,?p,?o)} angegebenen Zeitstempel von gegebenen Tripeln lassen sich auch zeitliche Beziehungen eingrenzen und festlegen.
\subsection{Auslösen von Aktionen}
Erzeugen von Ereignissen innerhalb von CSPARQL-Queries. Hinweise auf Möglichkeit der Auslösung von Reaktionen beim Beobachten der Abfrageergebnisse.
@ -570,7 +570,7 @@ Integration von Hintergrundwissen findet live im Query statt ohne extra Klimmzü
\section{Reasoning auf RDF-Datenströmen}
\begin{itemize}
\item Bei Stefan Lier mal gucken
\item Reasoning auf RDFS-Level kann die C-SPARQL-Engine definitiv.
\item Reasoning auf RDFS-Level kann die C-SPARQL-Engine laut Quellen definitiv; man braucht es sozusagen nur noch einzuschalten.
\end{itemize}