This Thesis addresses how Semantic Web representations, in particular RDF, can enable flexible and scalable preservation, recreation, and querying of databases. An approach has been developed for selective scalable long-term archival of relational databases (RDBs) as RDF, implemented in the SAQ (Semantic Archive and Query) system. The archival of user-specified parts of an RDB is specified using an extension of SPARQL, A-SPARQL. SAQ automatically generates an RDF view of the RDB, the RD-view. The result of an archival query is RDF triples stored in: i) a data archive file containing the preserved RDB content, and ii) a schema archive file containing sufficient meta-data to reconstruct the archived database. To achieve scalable data preservation and recreation, SAQ uses special query rewriting optimizations for the archival queries. It was experimentally shown that they improve query execution and archival time compared with naïve processing. The performance of SAQ was compared with that of other systems supporting SPARQL queries to views of existing RDBs. When an archived RDB is to be recreated, the reloader module of SAQ first reads the schema archive file and executes a schema reconstruction algorithm to automatically construct the RDB schema. The thus created RDB is populated by reading the data archive and converting the read data into relational attribute values. For scalable recreation of RDF archived data we have developed the Triple Bulk Load (TBL) approach where the relational data is reconstructed by using the bulk load facility of the RDBMS. Our experiments show that the TBL approach is substantially faster than the naïve Insert Attribute Value (IAV) approach, despite the added sorting and post-processing. To view and query semi-structured Topic Maps data as RDF the prototype system TM-Viewer was implemented. A declarative RDF view of Topic Maps, the TM-view, is automatically generated by the TM-viewer using a developed conceptual schema for the Topic Maps data model. To achieve efficient query processing of SPARQL queries to the TM-view query rewrite transformations were developed and evaluated. It was shown that they significantly improve the query execution time. / eSSENCE

This thesis covers the subject of information extraction from Web. The main objective is the design and implementation of an administration interface for an extraction system implemented as web application on Java platform. The application provides an editor for extraction tasks specification in the form of interactive graphs. It includes the possibility to upload and process an ontology from a file and generate graph according to selected ontology properties. The solution ensures integration with the FITLayout tool.

This work deals with the topics of semantic web, web page segmentation and technologies, which are used in this area. It also deals with a modification of one web page segmentation method, specifically DOM-based segmentation, using semantic web technologies. Thus, this work designs the way of web page segmentation based on semantic analysis of individual elements of the web pages content. An application that demonstrates the functionality of the designed segmentation method was also created within this work. With the implemented application, experiments were performed, whose results are also part of this work.

This master's thesis describes importing the ontology in language OWL 2 into the internal structures of 4A annotation server. It is concerned in anonymous nodes, for example in anonymous classes or anonymous properties. The solution was to use the library The OWL API for import ontology. The solution also allows automatic generation of names to anonymous classes and properties.

No description available.

Esta tesis se enmarca en los procesos de recuperación de información en la Web, mediante la aplicación de tesauros y orientada hacia las propuestas de representación de información en la Web Semántica. Se plantea la creación de un modelo conceptual para desarrollar aplicaciones web para la gestión colaborativa de tesauros basados en SKOS y su aplicación en la indización de recursos de información, agrupados en repositorios y descritos mediante metadatos. Se han estudiado modelos de recuperación de información aplicados a la Web, junto con el significado, estructura, tecnologías y evolución de la Web Semántica, así como la representación de tesauros en este ámbito a partir de iniciativas basadas en RDF, analizando detalladamente SKOS. Se ha llevado a cabo una descripción funcional de las principales características de una aplicación de este tipo. La formalización de la propuesta se ha realizado con diagramas UML de casos de uso y de clases. / The field of this thesis is the web information retrieval process applying thesauri and its orientation is the representation of information in the Semantic Web. It raises the creation of a conceptual model in order to develop web applications for the collaborative management of SKOS based thesauri and the information resorces indexing, group by repositories and using metadata to describe it. Web information retrieval models has been analized, likewise meaning, structure, technologies and evolution of the Semantic Web and the representation of thesauri in this enviroment using RDF specifications, specially SKOS. Main characteristics of this type of applications have been studied. The author use case of use and class UML diagrams to formalize the proposal.

Data masses on the World Wide Web can hardly be managed by humans or machines. One option is the formal description and linking of data sources using Semantic Web and Linked Data technologies. Ontologies written in standardised languages foster the sharing and linking of data as they provide a means to formally define concepts and relations between these concepts. A second option is visualisation. The visual representation allows humans to perceive information more directly, using the highly developed visual sense. Relatively few efforts have been made on combining both options, although the formality and rich semantics of ontological data make it an ideal candidate for visualisation. Advanced visualisation design systems support the visualisation of tabular, typically statistical data. However, visualisations of ontological data still have to be created manually, since automated solutions are often limited to generic lists or node-link diagrams. Also, the semantics of ontological data are not exploited for guiding users through visualisation tasks. Finally, once a good visualisation setting has been created, it cannot easily be reused and shared. Trying to tackle these problems, we had to answer how to define composable and shareable mappings from ontological data to visual means and how to guide the visual mapping of ontological data. We present an approach that allows for the guided visualisation of ontological data, the creation of effective graphics and the reuse of visualisation settings. Instead of generic graphics, we aim at tailor-made graphics, produced using the whole palette of visual means in a flexible, bottom-up approach. It not only allows for visualising ontologies, but uses ontologies to guide users when visualising data and to drive the visualisation process at various places: First, as a rich source of information on data characteristics, second, as a means to formally describe the vocabulary for building abstract graphics, and third, as a knowledge base of facts on visualisation. This is why we call our approach ontology-driven. We suggest generating an Abstract Visual Model (AVM) to represent and »synthesise« a graphic following a role-based approach, inspired by the one used by J. v. Engelhardt for the analysis of graphics. It consists of graphic objects and relations formalised in the Visualisation Ontology (VISO). A mappings model, based on the declarative RDFS/OWL Visualisation Language (RVL), determines a set of transformations from the domain data to the AVM. RVL allows for composable visual mappings that can be shared and reused across platforms. To guide the user, for example, we discourage the construction of mappings that are suboptimal according to an effectiveness ranking formalised in the fact base and suggest more effective mappings instead. The guidance process is flexible, since it is based on exchangeable rules. VISO, RVL and the AVM are additional contributions of this thesis. Further, we initially analysed the state of the art in visualisation and RDF-presentation comparing 10 approaches by 29 criteria. Our approach is unique because it combines ontology-driven guidance with composable visual mappings. Finally, we compare three prototypes covering the essential parts of our approach to show its feasibility. We show how the mapping process can be supported by tools displaying warning messages for non-optimal visual mappings, e.g., by considering relation characteristics such as »symmetry«. In a constructive evaluation, we challenge both the RVL language and the latest prototype trying to regenerate sketches of graphics we created manually during analysis. We demonstrate how graphics can be varied and complex mappings can be composed from simple ones. Two thirds of the sketches can be almost or completely specified and half of them can be almost or completely implemented. / Datenmassen im World Wide Web können kaum von Menschen oder Maschinen erfasst werden. Eine Option ist die formale Beschreibung und Verknüpfung von Datenquellen mit Semantic-Web- und Linked-Data-Technologien. Ontologien, in standardisierten Sprachen geschrieben, befördern das Teilen und Verknüpfen von Daten, da sie ein Mittel zur formalen Definition von Konzepten und Beziehungen zwischen diesen Konzepten darstellen. Eine zweite Option ist die Visualisierung. Die visuelle Repräsentation ermöglicht es dem Menschen, Informationen direkter wahrzunehmen, indem er seinen hochentwickelten Sehsinn verwendet. Relativ wenige Anstrengungen wurden unternommen, um beide Optionen zu kombinieren, obwohl die Formalität und die reichhaltige Semantik ontologische Daten zu einem idealen Kandidaten für die Visualisierung machen. Visualisierungsdesignsysteme unterstützen Nutzer bei der Visualisierung von tabellarischen, typischerweise statistischen Daten. Visualisierungen ontologischer Daten jedoch müssen noch manuell erstellt werden, da automatisierte Lösungen häufig auf generische Listendarstellungen oder Knoten-Kanten-Diagramme beschränkt sind. Auch die Semantik der ontologischen Daten wird nicht ausgenutzt, um Benutzer durch Visualisierungsaufgaben zu führen. Einmal erstellte Visualisierungseinstellungen können nicht einfach wiederverwendet und geteilt werden. Um diese Probleme zu lösen, mussten wir eine Antwort darauf finden, wie die Definition komponierbarer und wiederverwendbarer Abbildungen von ontologischen Daten auf visuelle Mittel geschehen könnte und wie Nutzer bei dieser Abbildung geführt werden könnten. Wir stellen einen Ansatz vor, der die geführte Visualisierung von ontologischen Daten, die Erstellung effektiver Grafiken und die Wiederverwendung von Visualisierungseinstellungen ermöglicht. Statt auf generische Grafiken zielt der Ansatz auf maßgeschneiderte Grafiken ab, die mit der gesamten Palette visueller Mittel in einem flexiblen Bottom-Up-Ansatz erstellt werden. Er erlaubt nicht nur die Visualisierung von Ontologien, sondern verwendet auch Ontologien, um Benutzer bei der Visualisierung von Daten zu führen und den Visualisierungsprozess an verschiedenen Stellen zu steuern: Erstens als eine reichhaltige Informationsquelle zu Datencharakteristiken, zweitens als Mittel zur formalen Beschreibung des Vokabulars für den Aufbau von abstrakten Grafiken und drittens als Wissensbasis von Visualisierungsfakten. Deshalb nennen wir unseren Ansatz ontologie-getrieben. Wir schlagen vor, ein Abstract Visual Model (AVM) zu generieren, um eine Grafik rollenbasiert zu synthetisieren, angelehnt an einen Ansatz der von J. v. Engelhardt verwendet wird, um Grafiken zu analysieren. Das AVM besteht aus grafischen Objekten und Relationen, die in der Visualisation Ontology (VISO) formalisiert sind. Ein Mapping-Modell, das auf der deklarativen RDFS/OWL Visualisation Language (RVL) basiert, bestimmt eine Menge von Transformationen von den Quelldaten zum AVM. RVL ermöglicht zusammensetzbare »Mappings«, visuelle Abbildungen, die über Plattformen hinweg geteilt und wiederverwendet werden können. Um den Benutzer zu führen, bewerten wir Mappings anhand eines in der Faktenbasis formalisierten Effektivitätsrankings und schlagen ggf. effektivere Mappings vor. Der Beratungsprozess ist flexibel, da er auf austauschbaren Regeln basiert. VISO, RVL und das AVM sind weitere Beiträge dieser Arbeit. Darüber hinaus analysieren wir zunächst den Stand der Technik in der Visualisierung und RDF-Präsentation, indem wir 10 Ansätze nach 29 Kriterien vergleichen. Unser Ansatz ist einzigartig, da er eine ontologie-getriebene Nutzerführung mit komponierbaren visuellen Mappings vereint. Schließlich vergleichen wir drei Prototypen, welche die wesentlichen Teile unseres Ansatzes umsetzen, um seine Machbarkeit zu zeigen. Wir zeigen, wie der Mapping-Prozess durch Tools unterstützt werden kann, die Warnmeldungen für nicht optimale visuelle Abbildungen anzeigen, z. B. durch Berücksichtigung von Charakteristiken der Relationen wie »Symmetrie«. In einer konstruktiven Evaluation fordern wir sowohl die RVL-Sprache als auch den neuesten Prototyp heraus, indem wir versuchen Skizzen von Grafiken umzusetzen, die wir während der Analyse manuell erstellt haben. Wir zeigen, wie Grafiken variiert werden können und komplexe Mappings aus einfachen zusammengesetzt werden können. Zwei Drittel der Skizzen können fast vollständig oder vollständig spezifiziert werden und die Hälfte kann fast vollständig oder vollständig umgesetzt werden.

Data masses on the World Wide Web can hardly be managed by humans or machines. One option is the formal description and linking of data sources using Semantic Web and Linked Data technologies. Ontologies written in standardised languages foster the sharing and linking of data as they provide a means to formally define concepts and relations between these concepts. A second option is visualisation. The visual representation allows humans to perceive information more directly, using the highly developed visual sense. Relatively few efforts have been made on combining both options, although the formality and rich semantics of ontological data make it an ideal candidate for visualisation. Advanced visualisation design systems support the visualisation of tabular, typically statistical data. However, visualisations of ontological data still have to be created manually, since automated solutions are often limited to generic lists or node-link diagrams. Also, the semantics of ontological data are not exploited for guiding users through visualisation tasks. Finally, once a good visualisation setting has been created, it cannot easily be reused and shared. Trying to tackle these problems, we had to answer how to define composable and shareable mappings from ontological data to visual means and how to guide the visual mapping of ontological data. We present an approach that allows for the guided visualisation of ontological data, the creation of effective graphics and the reuse of visualisation settings. Instead of generic graphics, we aim at tailor-made graphics, produced using the whole palette of visual means in a flexible, bottom-up approach. It not only allows for visualising ontologies, but uses ontologies to guide users when visualising data and to drive the visualisation process at various places: First, as a rich source of information on data characteristics, second, as a means to formally describe the vocabulary for building abstract graphics, and third, as a knowledge base of facts on visualisation. This is why we call our approach ontology-driven. We suggest generating an Abstract Visual Model (AVM) to represent and »synthesise« a graphic following a role-based approach, inspired by the one used by J. v. Engelhardt for the analysis of graphics. It consists of graphic objects and relations formalised in the Visualisation Ontology (VISO). A mappings model, based on the declarative RDFS/OWL Visualisation Language (RVL), determines a set of transformations from the domain data to the AVM. RVL allows for composable visual mappings that can be shared and reused across platforms. To guide the user, for example, we discourage the construction of mappings that are suboptimal according to an effectiveness ranking formalised in the fact base and suggest more effective mappings instead. The guidance process is flexible, since it is based on exchangeable rules. VISO, RVL and the AVM are additional contributions of this thesis. Further, we initially analysed the state of the art in visualisation and RDF-presentation comparing 10 approaches by 29 criteria. Our approach is unique because it combines ontology-driven guidance with composable visual mappings. Finally, we compare three prototypes covering the essential parts of our approach to show its feasibility. We show how the mapping process can be supported by tools displaying warning messages for non-optimal visual mappings, e.g., by considering relation characteristics such as »symmetry«. In a constructive evaluation, we challenge both the RVL language and the latest prototype trying to regenerate sketches of graphics we created manually during analysis. We demonstrate how graphics can be varied and complex mappings can be composed from simple ones. Two thirds of the sketches can be almost or completely specified and half of them can be almost or completely implemented.:Legend and Overview of Prefixes xiii 1 Introduction 1 2 Background 11 2.1 Visualisation 11 2.1.1 What is Visualisation? 11 2.1.2 What are the Benefits of Visualisation? 12 2.1.3 Visualisation Related Terms Used in this Thesis 12 2.1.4 Visualisation Models and Architectural Patterns 12 2.1.5 Visualisation Design Systems 14 2.1.6 What is the Difference between Visual Mapping and Styling? 14 2.1.7 Lessons Learned from Style Sheet Languages 15 2.2 Data 16 2.2.1 Data – Information – Knowledge 17 2.2.2 Structured Data 17 2.2.3 Ontologies in Computer Science 19 2.2.4 The Semantic Web and its Languages 19 2.2.5 Linked Data and Open Data 20 2.2.6 The Metamodelling Technological Space 21 2.2.7 SPIN 21 2.3 Guidance 22 2.3.1 Guidance in Visualisation 22 3 Problem Analysis 23 3.1 Problems of Ontology Visualisation Approaches 24 3.2 Research Questions 25 3.3 Set up of the Case Studies 25 3.3.1 Case Studies in the Life Sciences Domain 26 3.3.2 Case Studies in the Publishing Domain 26 3.3.3 Case Studies in the Software Technology Domain 27 3.4 Analysis of the Case Studies’ Ontologies 27 3.5 Manual Sketching of Graphics 29 3.6 Analysis of the Graphics for Typical Visualisation Cases 29 3.7 Requirements 33 3.7.1 Requirements for Visualisation and Interaction 34 3.7.2 Requirements for Data Awareness 34 3.7.3 Requirements for Reuse and Composition 34 3.7.4 Requirements for Variability 35 3.7.5 Requirements for Tooling Support and Guidance 35 3.7.6 Optional Features and Limitations 36 4 Analysis of the State of the Art 37 4.1 Related Visualisation Approaches 38 4.1.1 Short Overview of the Approaches 38 4.1.2 Detailed Comparison by Criteria 46 4.1.3 Conclusion – What Is Still Missing? 60 4.2 Visualisation Languages 62 4.2.1 Short Overview of the Compared Languages 62 4.2.2 Detailed Comparison by Language Criteria 66 4.2.3 Conclusion – What Is Still Missing? 71 4.3 RDF Presentation Languages 72 4.3.1 Short Overview of the Compared Languages 72 4.3.2 Detailed Comparison by Language Criteria 76 4.3.3 Additional Criteria for RDF Display Languages 87 4.3.4 Conclusion – What Is Still Missing? 89 4.4 Model-Driven Interfaces 90 4.4.1 Metamodel-Driven Interfaces 90 4.4.2 Ontology-Driven Interfaces 92 4.4.3 Combined Usage of the Metamodelling and Ontology Technological Space 94 5 A Visualisation Ontology – VISO 97 5.1 Methodology Used for Ontology Creation 100 5.2 Requirements for a Visualisation Ontology 100 5.3 Existing Approaches to Modelling in the Field of Visualisation 101 5.3.1 Terminologies and Taxonomies 101 5.3.2 Existing Visualisation Ontologies 102 5.3.3 Other Visualisation Models and Approaches to Formalisation 103 5.3.4 Summary 103 5.4 Technical Aspects of VISO 103 5.5 VISO/graphic Module – Graphic Vocabulary 104 5.5.1 Graphic Representations and Graphic Objects 105 5.5.2 Graphic Relations and Syntactic Structures 107 5.6 VISO/data Module – Characterising Data 110 5.6.1 Data Structure and Characteristics of Relations 110 5.6.2 The Scale of Measurement and Units 112 5.6.3 Properties for Characterising Data Variables in Statistical Data 113 5.7 VISO/facts Module – Facts for Vis. Constraints and Rules 115 5.7.1 Expressiveness of Graphic Relations 116 5.7.2 Effectiveness Ranking of Graphic Relations 118 5.7.3 Rules for Composing Graphics 119 5.7.4 Other Rules to Consider for Visual Mapping 124 5.7.5 Providing Named Value Collections 124 5.7.6 Existing Approaches to the Formalisation of Visualisation Knowledge . . 126 5.7.7 The VISO/facts/empiric Example Knowledge Base 126 5.8 Other VISO Modules 126 5.9 Conclusions and Future Work 127 5.10 Further Use Cases for VISO 127 5.11 VISO on the Web – Sharing the Vocabulary to Build a Community 128 6 A VISO-Based Abstract Visual Model – AVM 129 6.1 Graphical Notation Used in this Chapter 129 6.2 Elementary Graphic Objects and Graphic Attributes 131 6.3 N-Ary Relations 131 6.4 Binary Relations 131 6.5 Composition of Graphic Objects Using Roles 132 6.6 Composition of Graphic Relations Using Roles 132 6.7 Composition of Visual Mappings Using the AVM 135 6.8 Tracing 135 6.9 Is it Worth Having an Abstract Visual Model? 135 6.10 Discussion of Fresnel as a Related Language 137 6.11 Related Work 139 6.12 Limitations 139 6.13 Conclusions 140 7 A Language for RDFS/OWL Visualisation – RVL 141 7.1 Language Requirements 142 7.2 Main RVL Constructs 145 7.2.1 Mapping 145 7.2.2 Property Mapping 146 7.2.3 Identity Mapping 146 7.2.4 Value Mapping 147 7.2.5 Inheriting RVL Settings 147 7.2.6 Resource Mapping 148 7.2.7 Simplifications 149 7.3 Calculating Value Mappings 150 7.4 Defining Scale of Measurement 153 7.4.1 Determining the Scale of Measurement 154 7.5 Addressing Values in Value Mappings 156 7.5.1 Determining the Set of Addressed Source Values 156 7.5.2 Determining the Set of Addressed Target Values 157 7.6 Overlapping Value Mappings 158 7.7 Default Value Mapping 158 7.8 Default Labelling 159 7.9 Defining Interaction 159 7.10 Mapping Composition and Submappings 160 7.11 A Schema Language for RVL 160 7.11.1 Concrete Examples of the RVL Schema 163 7.12 Conclusions and Future Work 166 8 The OGVIC Approach 169 8.1 Ontology-Driven, Guided Editing of Visual Mappings 172 8.1.1 Classification of Constraints 172 8.1.2 Levels of Guidance 173 8.1.3 Implementing Constraint-Based Guidance 173 8.2 Support of Explicit and Composable Visual Mappings 177 8.2.1 Mapping Composition Cases 178 8.2.2 Selecting a Context 180 8.2.3 Using the Same Graphic Relation Multiple Times 181 8.3 Prototype P1 (TopBraid-Composer-based) 182 8.4 Prototype P2 (OntoWiki-based) 184 8.5 Prototype P3 (Java Implementation of RVL) 187 8.6 Lessons Learned from Prototypes & Future Work 190 8.6.1 Checking RVL Constraints and Visualisation Rules 190 8.6.2 A User Interface for Editing RVL Mappings 190 8.6.3 Graph Transformations with SPIN and SPARQL 1.1 Update 192 8.6.4 Selection and Filtering of Data 193 8.6.5 Interactivity and Incremental Processing 193 8.6.6 Rendering the Final Platform-Specific Code 196 9 Application 197 9.1 Coverage of Case Study Sketches and Necessary Features 198 9.2 Coverage of Visualisation Cases 201 9.3 Coverage of Requirements 205 9.4 Full Example 206 10 Conclusions 211 10.1 Contributions 211 10.2 Constructive Evaluation 212 10.3 Research Questions 213 10.4 Transfer to Other Models and Constraint Languages 213 10.5 Limitations 214 10.6 Future Work 214 Appendices 217 A Case Study Sketches 219 B VISO – Comparison of Visualisation Literature 229 C RVL 231 D RVL Example Mappings and Application 233 D.1 Listings of RVL Example Mappings as Required by Prototype P3 233 D.2 Features Required for Implementing all Sketches 235 D.3 JSON Format for Processing the AVM with D3 – Hierarchical Variant 238 Bibliography 238 List of Figures 251 List of Tables 254 List of Listings 257 / Datenmassen im World Wide Web können kaum von Menschen oder Maschinen erfasst werden. Eine Option ist die formale Beschreibung und Verknüpfung von Datenquellen mit Semantic-Web- und Linked-Data-Technologien. Ontologien, in standardisierten Sprachen geschrieben, befördern das Teilen und Verknüpfen von Daten, da sie ein Mittel zur formalen Definition von Konzepten und Beziehungen zwischen diesen Konzepten darstellen. Eine zweite Option ist die Visualisierung. Die visuelle Repräsentation ermöglicht es dem Menschen, Informationen direkter wahrzunehmen, indem er seinen hochentwickelten Sehsinn verwendet. Relativ wenige Anstrengungen wurden unternommen, um beide Optionen zu kombinieren, obwohl die Formalität und die reichhaltige Semantik ontologische Daten zu einem idealen Kandidaten für die Visualisierung machen. Visualisierungsdesignsysteme unterstützen Nutzer bei der Visualisierung von tabellarischen, typischerweise statistischen Daten. Visualisierungen ontologischer Daten jedoch müssen noch manuell erstellt werden, da automatisierte Lösungen häufig auf generische Listendarstellungen oder Knoten-Kanten-Diagramme beschränkt sind. Auch die Semantik der ontologischen Daten wird nicht ausgenutzt, um Benutzer durch Visualisierungsaufgaben zu führen. Einmal erstellte Visualisierungseinstellungen können nicht einfach wiederverwendet und geteilt werden. Um diese Probleme zu lösen, mussten wir eine Antwort darauf finden, wie die Definition komponierbarer und wiederverwendbarer Abbildungen von ontologischen Daten auf visuelle Mittel geschehen könnte und wie Nutzer bei dieser Abbildung geführt werden könnten. Wir stellen einen Ansatz vor, der die geführte Visualisierung von ontologischen Daten, die Erstellung effektiver Grafiken und die Wiederverwendung von Visualisierungseinstellungen ermöglicht. Statt auf generische Grafiken zielt der Ansatz auf maßgeschneiderte Grafiken ab, die mit der gesamten Palette visueller Mittel in einem flexiblen Bottom-Up-Ansatz erstellt werden. Er erlaubt nicht nur die Visualisierung von Ontologien, sondern verwendet auch Ontologien, um Benutzer bei der Visualisierung von Daten zu führen und den Visualisierungsprozess an verschiedenen Stellen zu steuern: Erstens als eine reichhaltige Informationsquelle zu Datencharakteristiken, zweitens als Mittel zur formalen Beschreibung des Vokabulars für den Aufbau von abstrakten Grafiken und drittens als Wissensbasis von Visualisierungsfakten. Deshalb nennen wir unseren Ansatz ontologie-getrieben. Wir schlagen vor, ein Abstract Visual Model (AVM) zu generieren, um eine Grafik rollenbasiert zu synthetisieren, angelehnt an einen Ansatz der von J. v. Engelhardt verwendet wird, um Grafiken zu analysieren. Das AVM besteht aus grafischen Objekten und Relationen, die in der Visualisation Ontology (VISO) formalisiert sind. Ein Mapping-Modell, das auf der deklarativen RDFS/OWL Visualisation Language (RVL) basiert, bestimmt eine Menge von Transformationen von den Quelldaten zum AVM. RVL ermöglicht zusammensetzbare »Mappings«, visuelle Abbildungen, die über Plattformen hinweg geteilt und wiederverwendet werden können. Um den Benutzer zu führen, bewerten wir Mappings anhand eines in der Faktenbasis formalisierten Effektivitätsrankings und schlagen ggf. effektivere Mappings vor. Der Beratungsprozess ist flexibel, da er auf austauschbaren Regeln basiert. VISO, RVL und das AVM sind weitere Beiträge dieser Arbeit. Darüber hinaus analysieren wir zunächst den Stand der Technik in der Visualisierung und RDF-Präsentation, indem wir 10 Ansätze nach 29 Kriterien vergleichen. Unser Ansatz ist einzigartig, da er eine ontologie-getriebene Nutzerführung mit komponierbaren visuellen Mappings vereint. Schließlich vergleichen wir drei Prototypen, welche die wesentlichen Teile unseres Ansatzes umsetzen, um seine Machbarkeit zu zeigen. Wir zeigen, wie der Mapping-Prozess durch Tools unterstützt werden kann, die Warnmeldungen für nicht optimale visuelle Abbildungen anzeigen, z. B. durch Berücksichtigung von Charakteristiken der Relationen wie »Symmetrie«. In einer konstruktiven Evaluation fordern wir sowohl die RVL-Sprache als auch den neuesten Prototyp heraus, indem wir versuchen Skizzen von Grafiken umzusetzen, die wir während der Analyse manuell erstellt haben. Wir zeigen, wie Grafiken variiert werden können und komplexe Mappings aus einfachen zusammengesetzt werden können. Zwei Drittel der Skizzen können fast vollständig oder vollständig spezifiziert werden und die Hälfte kann fast vollständig oder vollständig umgesetzt werden.:Legend and Overview of Prefixes xiii 1 Introduction 1 2 Background 11 2.1 Visualisation 11 2.1.1 What is Visualisation? 11 2.1.2 What are the Benefits of Visualisation? 12 2.1.3 Visualisation Related Terms Used in this Thesis 12 2.1.4 Visualisation Models and Architectural Patterns 12 2.1.5 Visualisation Design Systems 14 2.1.6 What is the Difference between Visual Mapping and Styling? 14 2.1.7 Lessons Learned from Style Sheet Languages 15 2.2 Data 16 2.2.1 Data – Information – Knowledge 17 2.2.2 Structured Data 17 2.2.3 Ontologies in Computer Science 19 2.2.4 The Semantic Web and its Languages 19 2.2.5 Linked Data and Open Data 20 2.2.6 The Metamodelling Technological Space 21 2.2.7 SPIN 21 2.3 Guidance 22 2.3.1 Guidance in Visualisation 22 3 Problem Analysis 23 3.1 Problems of Ontology Visualisation Approaches 24 3.2 Research Questions 25 3.3 Set up of the Case Studies 25 3.3.1 Case Studies in the Life Sciences Domain 26 3.3.2 Case Studies in the Publishing Domain 26 3.3.3 Case Studies in the Software Technology Domain 27 3.4 Analysis of the Case Studies’ Ontologies 27 3.5 Manual Sketching of Graphics 29 3.6 Analysis of the Graphics for Typical Visualisation Cases 29 3.7 Requirements 33 3.7.1 Requirements for Visualisation and Interaction 34 3.7.2 Requirements for Data Awareness 34 3.7.3 Requirements for Reuse and Composition 34 3.7.4 Requirements for Variability 35 3.7.5 Requirements for Tooling Support and Guidance 35 3.7.6 Optional Features and Limitations 36 4 Analysis of the State of the Art 37 4.1 Related Visualisation Approaches 38 4.1.1 Short Overview of the Approaches 38 4.1.2 Detailed Comparison by Criteria 46 4.1.3 Conclusion – What Is Still Missing? 60 4.2 Visualisation Languages 62 4.2.1 Short Overview of the Compared Languages 62 4.2.2 Detailed Comparison by Language Criteria 66 4.2.3 Conclusion – What Is Still Missing? 71 4.3 RDF Presentation Languages 72 4.3.1 Short Overview of the Compared Languages 72 4.3.2 Detailed Comparison by Language Criteria 76 4.3.3 Additional Criteria for RDF Display Languages 87 4.3.4 Conclusion – What Is Still Missing? 89 4.4 Model-Driven Interfaces 90 4.4.1 Metamodel-Driven Interfaces 90 4.4.2 Ontology-Driven Interfaces 92 4.4.3 Combined Usage of the Metamodelling and Ontology Technological Space 94 5 A Visualisation Ontology – VISO 97 5.1 Methodology Used for Ontology Creation 100 5.2 Requirements for a Visualisation Ontology 100 5.3 Existing Approaches to Modelling in the Field of Visualisation 101 5.3.1 Terminologies and Taxonomies 101 5.3.2 Existing Visualisation Ontologies 102 5.3.3 Other Visualisation Models and Approaches to Formalisation 103 5.3.4 Summary 103 5.4 Technical Aspects of VISO 103 5.5 VISO/graphic Module – Graphic Vocabulary 104 5.5.1 Graphic Representations and Graphic Objects 105 5.5.2 Graphic Relations and Syntactic Structures 107 5.6 VISO/data Module – Characterising Data 110 5.6.1 Data Structure and Characteristics of Relations 110 5.6.2 The Scale of Measurement and Units 112 5.6.3 Properties for Characterising Data Variables in Statistical Data 113 5.7 VISO/facts Module – Facts for Vis. Constraints and Rules 115 5.7.1 Expressiveness of Graphic Relations 116 5.7.2 Effectiveness Ranking of Graphic Relations 118 5.7.3 Rules for Composing Graphics 119 5.7.4 Other Rules to Consider for Visual Mapping 124 5.7.5 Providing Named Value Collections 124 5.7.6 Existing Approaches to the Formalisation of Visualisation Knowledge . . 126 5.7.7 The VISO/facts/empiric Example Knowledge Base 126 5.8 Other VISO Modules 126 5.9 Conclusions and Future Work 127 5.10 Further Use Cases for VISO 127 5.11 VISO on the Web – Sharing the Vocabulary to Build a Community 128 6 A VISO-Based Abstract Visual Model – AVM 129 6.1 Graphical Notation Used in this Chapter 129 6.2 Elementary Graphic Objects and Graphic Attributes 131 6.3 N-Ary Relations 131 6.4 Binary Relations 131 6.5 Composition of Graphic Objects Using Roles 132 6.6 Composition of Graphic Relations Using Roles 132 6.7 Composition of Visual Mappings Using the AVM 135 6.8 Tracing 135 6.9 Is it Worth Having an Abstract Visual Model? 135 6.10 Discussion of Fresnel as a Related Language 137 6.11 Related Work 139 6.12 Limitations 139 6.13 Conclusions 140 7 A Language for RDFS/OWL Visualisation – RVL 141 7.1 Language Requirements 142 7.2 Main RVL Constructs 145 7.2.1 Mapping 145 7.2.2 Property Mapping 146 7.2.3 Identity Mapping 146 7.2.4 Value Mapping 147 7.2.5 Inheriting RVL Settings 147 7.2.6 Resource Mapping 148 7.2.7 Simplifications 149 7.3 Calculating Value Mappings 150 7.4 Defining Scale of Measurement 153 7.4.1 Determining the Scale of Measurement 154 7.5 Addressing Values in Value Mappings 156 7.5.1 Determining the Set of Addressed Source Values 156 7.5.2 Determining the Set of Addressed Target Values 157 7.6 Overlapping Value Mappings 158 7.7 Default Value Mapping 158 7.8 Default Labelling 159 7.9 Defining Interaction 159 7.10 Mapping Composition and Submappings 160 7.11 A Schema Language for RVL 160 7.11.1 Concrete Examples of the RVL Schema 163 7.12 Conclusions and Future Work 166 8 The OGVIC Approach 169 8.1 Ontology-Driven, Guided Editing of Visual Mappings 172 8.1.1 Classification of Constraints 172 8.1.2 Levels of Guidance 173 8.1.3 Implementing Constraint-Based Guidance 173 8.2 Support of Explicit and Composable Visual Mappings 177 8.2.1 Mapping Composition Cases 178 8.2.2 Selecting a Context 180 8.2.3 Using the Same Graphic Relation Multiple Times 181 8.3 Prototype P1 (TopBraid-Composer-based) 182 8.4 Prototype P2 (OntoWiki-based) 184 8.5 Prototype P3 (Java Implementation of RVL) 187 8.6 Lessons Learned from Prototypes & Future Work 190 8.6.1 Checking RVL Constraints and Visualisation Rules 190 8.6.2 A User Interface for Editing RVL Mappings 190 8.6.3 Graph Transformations with SPIN and SPARQL 1.1 Update 192 8.6.4 Selection and Filtering of Data 193 8.6.5 Interactivity and Incremental Processing 193 8.6.6 Rendering the Final Platform-Specific Code 196 9 Application 197 9.1 Coverage of Case Study Sketches and Necessary Features 198 9.2 Coverage of Visualisation Cases 201 9.3 Coverage of Requirements 205 9.4 Full Example 206 10 Conclusions 211 10.1 Contributions 211 10.2 Constructive Evaluation 212 10.3 Research Questions 213 10.4 Transfer to Other Models and Constraint Languages 213 10.5 Limitations 214 10.6 Future Work 214 Appendices 217 A Case Study Sketches 219 B VISO – Comparison of Visualisation Literature 229 C RVL 231 D RVL Example Mappings and Application 233 D.1 Listings of RVL Example Mappings as Required by Prototype P3 233 D.2 Features Required for Implementing all Sketches 235 D.3 JSON Format for Processing the AVM with D3 – Hierarchical Variant 238 Bibliography 238 List of Figures 251 List of Tables 254 List of Listings 257

Mit mehr als 120 Millionen registrierten Internetadressen (Stand: März 2007) symbolisiert das Internet heutzutage das größte Informationsmedium unserer Zeit. Täglich wächst das Internet um eine unüberschaubare Menge an Informationen. Diese Informationen sind häufig in Dokumenten hinterlegt, welche zur Auszeichnung die Hypertext Markup Language verwenden. Seit Beginn der Neunziger Jahre hat sich dieses System bewährt, da dadurch der einzelne Nutzer in die Lage versetzt wird, auf einfache und effiziente Weise Dokumentinhalte mit Darstellungsanweisungen zu versehen und diese eigenständig im Internet zu veröffentlichen. Diese Layoutinformationen können bei Abruf der entsprechenden Ressource durch ein Computerprogramm leicht ausgewertet und zur Darstellung der Inhalte genutzt werden. Obwohl sowohl die Layoutinformationen als auch die eigentlichen Dokumentinhalte in einem textuellen Format vorliegen, konnten die Nutzertextinhalte durch eine Maschine bisher nur sehr eingeschränkt verarbeitet werden. Während es menschlichen Nutzern keinerlei Probleme bereitet, die Bedeutung einzelner Texte auf einer Webseite zu identifizieren, stellen diese für einen Rechner prinzipiell nur eine Aneinanderreihung von ASCII-Zeichen dar. Sobald es möglich werden würde, die Bedeutung von Informationen durch ein Computerprogramm effizient zu erfassen und weiterzuverarbeiten, wären völlig neue Anwendungen mit qualitativ hochwertigeren Ergebnissen im weltweiten Datennetz möglich. Nutzer könnten Anfragen an spezielle Agenten stellen, welche sich selbstständig auf die Suche nach passenden Resultaten begeben; Informationen verschiedener Informationsquellen könnten nicht nur auf semantischer Ebene verknüpft, sondern daraus sogar neue, nicht explizit enthaltene Informationen abgeleitet werden. Ansätze dazu, wie Dokumente mit semantischen Metadaten versehen werden können, gibt es bereits seit einiger Zeit. Lange umfasste dies jedoch die redundante Bereitstellung der Informationen in einem eigenen Dokumentenformat, weswegen sich keines der Konzepte bis in den Privatbereich durchsetzen konnte und als Endkonsequenz in den vergangenen Monaten besonderes Forschungsinteresse darin aufkam, Möglichkeiten zu finden, wie semantische Informationen ohne großen Zusatzaufwand direkt in bestehende HTML-Dokumente eingebettet werden können. Die vorliegende Diplomarbeit möchte diese neuen Möglichkeiten im Bereich des kollaborativen Arbeitens näher untersuchen. Ziel ist es dazu, eine Webapplikation zur Abwicklung typischer Projektmanagement-Aufgaben zu entwickeln, welche jegliche Informationen unter einem semantischen Gesichtspunkt analysieren, aufbereiten und weiterverarbeiten kann und unabhängig von der konkreten Anwendungsdomain und Plattform systemübergreifend eingesetzt werden kann. Die Konzepte Microformats und RDFa werden dabei besonders herausgestellt und nach Schwächen und zukünftigen Potentialen hin untersucht. / The World Wide Web supposably symbolizes with currently more than 120 million registered internet domains (March 2007) the most comprehensive information reference of all times. The amount of information available increases by a storming bulk of data ever day. Those information is often embedded in documents which utilize the Hypertext Markup Language. This enables the user to mark out certain layout properties of a text in an easy and efficient fashion and to publish the final document containing both layout and data information. A computer application is then able to extract style information from the document resource and to use it in order to render the resulting website. Although layout information and data are both equally represented in a textual manner, a machine was hardly capable of processing user content so far. Whereas human consumers have no problem to identify and understand the sense of several paragraphs on a website, they basically represent only a concatenation of ASCII characters for a machine. If it were possible to efficiently disclose the sense of a word or phrase to a computer program in order to process it, new astounding applications with output results of high quality would be possible. Users could create queries for specialized agents which autonomously start to search the web for adequate result matches. Moreover, the data of multiple information sources could be linked and processed together on a semantic level so that above all new, not explicitly stated information could be inferred. Approaches already exist, how documents could be enhanced with semantic metadata, however, many of these involve the redundant provision of those information in a specialized document format. As a consequence none of these concepts succeeded in becoming a widely used method and research started again to find possibilities how to embed semantic annotations without huge additional efforts in an ordinary HTML document. The present thesis focuses on an analysis of these new concepts and possibilities in the area of collaborative work. The objective is to develop the prototype of a web application with which it is possible to manage typical challenges in the realm of project and workflow management. Any information available should be processable under a semantic viewpoint which includes analysis, conditioning and reuse independently from a specific application domain and a certain system platform. Microformats and RDFa are two of those relatively new concepts which enable an application to extract semantic information from a document resource and are therefore particularly exposed and compared with respect to advantages and disadvantages in the context of a “Semantic Web”.

Τα τελευταία χρόνια υπάρχει εκθετική αύξηση του όγκου της πληροφορίας που δημοσιεύεται στο Διαδίκτυο. Καθώς όμως η πληροφορία αυτή δε συνδέεται με τη σημασιολογία της παρατηρείται δυσκολία στη διαχείρισή της και στην πρόσβαση σε αυτήν. Ο Σημασιολογικός Ιστός, λοιπόν, είναι μια ομάδα μεθόδων και τεχνολογιών που σκοπεύουν να δώσουν τη δυνατότητα στις μηχανές να κατανοήσουν τη “σημασιολογία” των πληροφοριών σχετικά με τον Παγκόσμιο Ιστό. Ο Σημασιολογικός Ιστός (Semantic Web) αποτελεί επέκταση του Παγκοσμίου Ιστού. Στο Σημασιολογικό Ιστό οι πληροφορίες εμπλουτίζονται με μεταδεδομένα, τα οποία υπακουούν σε κοινά πρότυπα και επιτρέπουν την εξαγωγή γνώσεως από την ήδη υπάρχουσα, καθώς επίσης και το συνδυασμό της υπάρχουσας πληροφορίας με στόχο την εξαγωγή συμπερασμάτων. Απώτερος στόχος του Σημασιολογικού Ιστού είναι η βελτιωμένη αναζήτηση, η εκτέλεση σύνθετων διεργασιών και η εξατομίκευση της πληροφορίας σύμφωνα με τις ανάγκες του κάθε χρήστη. Στην παρούσα διπλωματική εργασία μελετήθηκε η χρήση των τεχνολογιών του Σημασιολογικού Ιστού για τη βελτίωση της πρόσβασης σε πολιτισμικά δεδομένα. Συγκεκριμένα αρχικά έγινε εμβάθυνση στις τεχνολογίες και στις θεμελιώδεις έννοιες του Σημασιολογικού Ιστού. Παρουσιάστηκαν αναλυτικά οι βασικές γλώσσες σήμανσης: XML που επιτρέπει τη δημιουργία δομημένων εγγράφων με λεξιλόγιο καθορισμένο από το χρήστη, RDF που προσφέρει ένα μοντέλο δεδομένων για την περιγραφή πληροφοριών με τέτοιο τρόπο ώστε να είναι δυνατή η ανάγνωση και η κατανόησή τους από μηχανές. Αναφέρθηκαν, ακόμη, οι διάφοροι τρόποι σύνταξης της γλώσσας RDF καθώς και πως γίνεται αναζήτηση σε γράφους RDF με το πρωτόκολλο SPARQL. Στη συνέχεια ακολουθεί η περιγραφή της RDFS, που πρόκειται για γλώσσα περιγραφής του RDF λεξιλογίου. Έχοντας παρουσιαστεί σε προηγούμενο κεφάλαιο η έννοια της οντολογίας, γίνεται αναφορά στη σημασιολογική γλώσσα σήμανσης OWL, που χρησιμοποιείται για την έκδοση και διανομή οντολογιών στο Διαδίκτυο. Έπειτα ακολουθεί μια ανασκόπηση από επιλεγμένα έργα, ελληνικά, ευρωπαϊκά και διεθνή, των τελευταίων ετών που χρησιμοποιούν τις τεχνολογίες του Σημασιολογικού Ιστού στο τομέα του πολιτισμού και της πολιτισμικής κληρονομιάς. Τέλος στο έβδομο κεφάλαιο παρουσιάζεται μία εφαρμογή διαχείρισης αρχαιολογικών χώρων-μνημείων και μελετώνται σε βάθος οι τεχνολογίες και τα εργαλεία που χρησιμοποιήθηκαν για την υλοποίησή της. / Over the past few years there has been exponential increase of the volume of information published on the Internet. Since information is not connected to its semantics, it is difficult to manipulate and access it. Therefore, the Semantic Web consists of methods and technologies that aim to enable machines to understand information’s semantics. The Semantic Web is an extension of the World Wide Web (WWW). Specifically, information is enriched with metadata, which are subject to common standards and permit knowledge extraction from the existing one and the combination of existing information in order to infer implicit knowledge, as well. Future goals of the Semantic Web are enhanced searching, complicated processes’ execution and information personalization according to each user’s needs. This post-graduate diploma thesis researches the usage of Semantic Web technologies for the enhancement of the access to cultural data. More specifically, Semantic Web technologies and essential concepts were studied. Basic markup languages were presented analytically: XML that allows structured documents’ creation with user defined vocabulary, RDF that offers a data model for such information description that it is readable and understandable by machines. Also, various RDF syntaxes and how to search RDF graphs using SPARQL protocol were referred. Below RDFS description follows, that is a description language of RDF vocabulary. After having introduced the concept of ontology in previous chapter, the semantic markup language OWL is presented, that is used for ontology publishing and distribution on the Internet. A review of selected projects of the last years, Greek, European and international, which are characterized by the application of technologies of the Semantic Web in the sector of Culture and Cultural heritage, is presented. In the last chapter, an application that manages archaeological places- sites is presented and it is studied technologies and tools that were used for it.