Presentation (German) at Herder Institute on use of Linked Data in Virtual Research Environments, specicially in architecture and cultural heritage

1. Linked Data für die semantische
Integration von VRE Daten
Stefan Dietze
L3S Research Center
- Herder Institut, 18.3.2015 -
18/03/15 1Stefan Dietze

2. Aktuelle Anwendungsschwerpunkte
 Anwendungs- & Forschungsdaten Architektur/Cultural Heritage
 DURAARK und verwandte Initiativen
 Daten für Bildung und Bildungsforschung:
 W3C Community Group on Linked Open Education
 LinkedUp / Data Catalog
Research areas
 Web science, Information Retrieval, Semantic Web & Linked
Data, data & knowledge integration
 Anwendungsdomänen: TEL/Education, Web archiving,
scientific data management
Einige Projekte
Introduction
http://www.l3s.de/
18/03/15 2
 See also: http://purl.org/dietze
Stefan Dietze

3. Semantic Web/Linked Data: Beispiel “Google Knowledge Graph”
18/03/15 3Stefan Dietze

4. Google Knowledge Graph
 Strukturiertes Faktenwissen
aus z.B. DBpedia, Freebase etc.
 Repräsentiert im
standardisierten, maschinen-
lesbaren Format „RDF“
(Resource Description
Framework)
dbp:United_States
http://dbpedia.org/resource/Cambridge_MA
dbp:W3C
country
cityOf
dbp:MIT
ru.dbp:Кембридж_(Массачусетс)
sameAs
headquarterOf
Semantic Web/Linked Data: Beispiel “Google Knowledge Graph”
18/03/15 4Stefan Dietze

5. Semantic Web/Linked Data
 Gesamtheit “aller” RDF
Datasets
 Linked Data Prinzipien:
RDF, SPARQL und URIs
 Linked Data Cloud: vernetzter
Graph aus offenen Web Daten
(500+ Datasets and 100 Mrd
RDF Statements)
dbp:United_States
http://dbpedia.org/resource/Cambridge_MA
dbp:W3C
country
cityOf
schema:City
typeOf
dbp:MIT
ru.dbp:Кембридж_(Массачусетс)
sameAs
headquarterOf
Semantic Web/Linked Data: Beispiel “Google Knowledge Graph”
18/03/15 5Stefan Dietze
geonames:4931972
sameAs

6. Linked Data für Architektur/Cultural Heritage?
18/03/15Stefan Dietze 6
 RDF Vokabulare
 Kontext/Hintergrundwissen:
 Geodaten und Geokontext
 Historie
 Statistische Daten etc
Gadiraju, U., Kawase, R., Dietze, S., Extracting
Architectural Patterns from Web data, in Proceedings of
13th International Semantic Web Conference (ISWC2014),
Riva Del Garda, Italy, October 2014 [ Best ISWC2014
Poster Award ]

7. DURAARK Consortium
18/03/15Stefan Dietze 7
http://www.duraark.eu
Goals
 Semantische Anreicherung und Archivierung von Architekturdaten
(3D Models, Metadata, relevante Web Daten/Linked Data)
“DURAARK: Durable Architectural Knowledge”in a

8. Herausforderungen
 Diverse Stakeholder: Architekten, Cultural
Heritage Experten/Forscher, Urban Planner
 Diverse und “evolving” Daten: low-level
Point Clouds & Legacy 3D Modelle, Building
Information Models (BIM), abstraktere
semantische Informationen & Vokabulare
 Komplexe Kontextinformation zu:
Infrastruktur, Historie, gesetzlichen
Rahmenbedingungen, Umwelt, etc
 Automatisierte “Semantische
Anreicherung” von Architekturwissen:
(Linked) Web Data zur Anreicherung,
Verlinkung, Disambiguierung
 Archivierung und temporale Analyse
Building Data Web Data and Vocabularies
“DURAARK: Durable Architectural Knowledge”in a
18/03/15Stefan Dietze 8

9. DURAARK Ergebnisse: Daten & Interface
 “DURAARK Workbench”
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 “Semantic Digital Archive”
(analog zu WissKI/Graph Database)
 RDF Vokabulare (BuildM, IFCM etc)
 “BuildM Schema”: RDF Vokabular
(ähnlich CHML), aligned mit
schema.org, FOAF, DBpedia ontology,
Geonames
http://data.duraark.eu/sparql
http://data.duraark.eu/vocab/buildm
http://workbench.duraark.eu

10. DURAARK Ergebnisse: Methoden, Tools, Komponentenutshell
18/03/15Stefan Dietze 10
 Geometric Enrichment: Detection
von Shapes und Structures
 Point Clouds/CAD => IFC
 Semantic Enrichment Methoden
 Focused Crawling von Linked Data
 Langzeitarchivierung

11. LinkedUp-Herausforderung: Suche nach Daten
Stefan Dietze 18/03/15
?
?
?
 Domäne/Disziplin: Welche Datasets/Ressourcen nützlich für
Thema XY (z.B. „Astronomy“) ?
 Ressourcen Typen: Welche Datasets beinhalten statistische
Daten, bibliogr. Ressourcen, AV Material, Publikationen?
 Links: Welche Datasets/Ressourcen sind ähnlich?
 Qualität: Aktualität, Dynamik, Erreichbarkeit, Korrektheit
11
http://www.linkedup-project.eu/

12. “LinkedUp Catalog”: Daten für Bildung & Bildungsforschung
Automatische Extraktion
von Dataset Metadata
[WebSci2013, ESWC2013, ESWC2014]
Stefan Dietze 18/03/15 12
Dataset
Catalog/Registry
 Kuratierung existierender Datasets (z.B. OER,
bibliographische Daten, University Data)
 Veröffentlichung neuer Linked Datasets mit Content
Anbietern (z.B. Elsevier, ACM, SoLAR)
http://data.linkededucation.org/linkedup/catalog/
 LinkedUp Catalog: umfangreichste Zusammenstellung
von LD/Open Data für Bildung und Bildungsforschung
(ca. 50 Datasets)
 Automatisierte Anreicherung mit Hintergrundwissen &
Links
The LinkedUp Data Catalogue: A Meta-Dataset of Linked
Datasets in the Education Domain, d'Aquin, M., Adamou, A.,
Dietze, S., Fetahu, B., Semantic Web Journal, under review.
.

13. LinkedUp Catalog: Federated Search, Automatische Annotationen
in a nutshell
 “Federated Queries” durch Schema Mappings
 Automatisierte Kategorisierung & Metadaten
(„Topics“)
Stefan Dietze 18/03/15 13
http://data.linkededucation.org/linkedup/catalog/
Topics:
DBpedia Kategorien

14. Beispiel “LAK Dataset”
 Forschungsressourcen in Kooperation mit
 Linked Data Corpus aller relevanten „Learning Analytics“ und „Educational Data Mining“ Publikationen (5 Jahre,
relevante Journals & Konferenzen, ca. 800 Publikationen)
 Metadaten und Voll-Text als Linked Data (direkte Verlinkung mit Forschungsdaten in Arbeit)
 Genutzt in Vielzahl von Anwendungen; LAK Data Challenge: http://lak.linkededucation.org
Facilitating Scientometrics in Learning Analytics and Educational
Data Mining - the LAK Dataset, Taibi, D., Dietze, S., D’Aquin,
Semantic Web Journal (accepted with minor revisions), 2014.
Proceedings of the LAK Data Challenge 2014, held at the 4th
Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK2014), Eds.:
Drachsler, H., Dietze, S., d’Aquin, M., Herder, E., Taibi, D.,, CEUR
Workshop Proceedings, Vol. 1137, 2014.
18/03/15Stefan Dietze
Journals &
conference
proceedings
RDF
„5-Star“ Linked Data
14

15. Zusammenfassung: Linked Data & VRE’s
in a nutshell
Zusammenfassung
 Linked Data/Semantic Web für Datenrepräsentation und Nutzung in VREs
 Zahlreiche verwandte Tools (Text Mining, NER etc),
 (Verlinkte) Vokabulare und Datasets, speziell für Forschungsinformationen und Domänenwissen
 Beispiele: DURAARK Semantic Digital Archive (SDA), LAK Dataset, LinkedUp Data Catalog
Relevante Links – Linked Data in Architecture
 DURAARK => http://duraark.eu
 W3C Community Group on Linked Building Data => https://www.w3.org/community/lbd/
 DURAARK „SDA“ => http://data.duraark.eu/sparql
Relevante Links – Linked Data (allgemein, Forschungsdaten/Bildung)
 LinkedUp Data Catalog => http://data.linkededucation.org/linkedup/catalog/
 W3C Community Group on Linked Data in Eductaion => https://www.w3.org/community/opened/
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16. 16Stefan Dietze 18/03/15
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!
Weitere Links
 http://purl.org/dietze
 http://www.l3s.de
 http://data.l3s.de