Semantic Web (CS5140)


Dozent: 
PD Dr. rer. nat. habil. Sven Groppe

Inhalte:

  • Überblick über die W3C Semantic Web Sprachfamilie
  • Das Semantic Web Datenmodell
  • Ontologien
  • Semantic Web-Anfragesprachen
  • Semantic Web-Regelsprachen
  • Indexierungsansätze und Auswertungsstrategien für Anfragen und Regeln
  • Parallele Semantic Web Anfrageauswertung
  • Semantic Web in der Cloud
  • XML und Semantic Web

Unterlagen zur Vorlesung und Übung im Moodle

Zielgruppe:

  • Teilnahme im Rahmen des Vertiefungsmoduls Datenmanagement (CS 4508)
    • Master Informatik SJ14 (Modulteil), Modulteil, beliebiges Fachsemester
    • Master Medieninformatik SJ14 (Modulteil), Modulteil, beliebiges Fachsemester
    • Master Entrepreneurship in digitalen Technologien SJ14 (Modulteil), Modulteil, beliebiges Fachsemester
  • Als eigenständige Veranstaltung
    • Master Medizinische Informatik SJ14 (Wahlpflicht), eHealth / Informatik, 1. oder 2. Fachsemester
    • Master Medieninformatik SJ14 (Wahlpflicht), Informatik-Lehrmodule, beliebiges Fachsemester 

Umfang: 
2 SWS Vorlesung
1 SWS Übung

Zeit und Ort:
Vorlesung: Mittwochs 10:15 - 12:00 Uhr im IFIS Seminarraum 2035, Gebäude 64 - 2.OG
Übung: Mittwochs 12:00 - 13:00 Uhr im IFIS Seminarraum 2035, Gebäude 64 - 2.OG/PC Pool 1

Beginn:
Vorlesung: Mittwoch, den 17.10.2018
Übung: Mittwoch, den 24.10.2018

Beschreibung der Vorlesung: 
Bei der Vorlesung Semantic Web handelt es sich um eine vertiefende Vorlesung gemäß Studienordnung.

Inhaltsbeschreibung: 
Das World Wide Web ist ausgerichtet auf den Menschen als Endnutzer, der die Bedeutung einer Webseite unabhängig von dessen Repräsentation in der Regel leicht erfaßt und Zusammenhänge bilden kann. Für den Menschen ist daher die Heterogenität der vorhandenen Informationen auf verschiedenen Ebenen wie Zeichenkodierung, verwendete natürliche Sprachen und der Anordnung von Informationen auf Webseiten händelbar. Die maschinelle Verarbeitung stößt hierbei jedoch auf ihre Grenzen.

Die Kernidee des Semantic Webs ist es, (Web-) Informationen zur Erleichterung der automatisierten Auswertung zu strukturieren und durch Einbeziehung der Bedeutung von Symbolen die maschinelle Verarbeitung zu präzisieren. Dadurch verringern sich u. a. Fehlerraten bei automatischer Integration von Daten und Services. Das Semantic Web erhält eine immer größer werdende Bedeutung, welches sich unter anderem an der steigenden Anzahl von entwickelten und im Einsatz befindlichen Semantic Web Tools und Applikationen fest machen läßt.

(Öffentlich frei verfügbare) Semantic Web Datenbanken werden immer umfangreicher, wie man am Beispiel der Linked Data Initiative erahnen kann, die es sich zum Ziel gemacht hat, Semantic Web Datenbanken zu sammeln und zu kombinieren. Bereits im September 2011 enthielten die gesammelten Datenbanken der Linked Data Initiative 31 Milliarden Datensätze und ungefähr 504 Millionen Verlinkungen zwischen den Datenbanken.

Semantic Web Datenbankmanagementsysteme administrieren solche großen Semantic Web Datenbanken und ermöglichen einen effizienten Zugriff auf diese. Nach einer ausführlichen Einführung in die Semantic Web Konzepte und Sprachfamilie gehen wir in dieser Vorlesung ebenfalls darauf ein, wie Semantic Web Datenbanken mit modernen Datenbanktechnologien effizient verwaltet und verarbeitet werden können.