In dieser Arbeit wird ein Überblick über herkömmliche und semantische Web-Technologien gegeben. Um eine Verbindung zwischen den Merkmalen von Web-Applikationen und dem Semantic Web zu schaffen, wird der Begriff „semantische Web-Applikation“ definiert und eine darauf aufbauende Klassifizierung präsentiert. Dies dient der Charakterisierung von Web-Applikationen, in denen semantische Technologien zum Einsatz kommen. Auf dieser Basis ist es einerseits möglich, semantische von herkömmlichen Web-Applikationen abzugrenzen und andererseits semantische Web-Applikationen untereinander zu unterscheiden. Weiterhin wird der Aufbau und bedeutende Teile der Implementierung des Anwendungsfalles vakantieland.nl, einem Tourismusportal aus den Niederlanden, vorgestellt. Anhand dessen wird der Einsatz semantischer Technologien in Web-Applikationen sowie die damit verbundenen Vor- und Nachteile präsentiert.

Die Hochschulbibliothek Zwickau nahm die Aktualität des Semantic Web zum Anlass, die Hauptakteure des Diskurses in Bibliotheken zu einem Vortrag einzuladen. Die Schwerpunkte des Vortrages lagen nicht nur in der Einführung des Semantic Web und der Open Linked Data, sondern dass Bibliotheken in Datenstrukturierung und Datenspeicherung wichtige Akteure sind oder werden können.

Das DBpedia-Projekt extrahiert zweimal pro Jahr RDF-Datensätze aus den semi-\\strukturierten Datensätzen Wikipedias. DBpedia soll nun auf ein Release-Modell umgestellt werden welches einen Release-Zyklus mit bis zu zwei vollständigen DBpedia Datensätzen pro Monat unterstützt. Dies ist mit der momentanen Geschwindigkeit des Extraktionsprozesses nicht möglich. Eine Verbesserung soll durch eine Parallelisierung mithilfe von Apache Spark erreicht werden. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der effizienten lokalen Nutzung Apache Sparks zur parallelen Verarbeitung von großen, semi-strukturierten Datensätzen. Dabei wird eine Implementierung der Apache Spark gestützten Extraktion vorgestellt, welche eine ausreichende Verringerung der Laufzeit erzielt. Dazu wurden grundlegende Methoden der komponentenbasierten Softwareentwicklung angewendet, Apache Sparks Nutzen für das Extraction-Framework analysiert und ein Überblick über die notwendigen Änderungen am Extraction-Framework präsentiert.

With the vast amount of information in various formats that is produced today it becomes necessary for consumers ofthis information to be able to judge if it is relevant for them. One way to enable that is to provide information abouteach piece of information, i.e. provide metadata. When metadata is to be edited by a human being, a metadata editorneeds to be provided. This thesis describes the design and practical use of a configuration mechanism for metadataeditors called annotation profiles, that is intended to enable a flexible metadata editing environment. An annotationprofile is an instance of an Annotation Profile Model (APM), which is an information model that can gatherinformation from many sources. This model has been developed by the author together with colleagues at the RoyalInstitute of Technology and Uppsala University in Sweden. It is designed so that an annotation profile can holdenough information for an application to generate a customized metadata editor from it. The APM works withmetadata expressed in a format called RDF (Resource Description Framwork), which forms the technical basis for theSemantic Web. It also works with metadata that is expressed using a model similar to RDF. The RDF model providesa simple way of combining metadata standards and this makes it possible for the resulting metadata editor to combinedifferent metadata standards into one metadata description. Resources that are meant to be used in a learning situationcan be of various media types (audio- or video-files, documents, etc.), which gives rise to a situation where differentmetadata standards have to be used in combination. Such a resource would typically contain educational metadatafrom one standard, but for each media type a different metadata standard might be used for the technical description.To combine all the metadata into a single metadata record is desirable and made possible when using RDF. The focusin this thesis is on metadata for resources that can be used in such learning contexts.One of the major advantages of using annotation profiles is that they enable change of metadata editor without havingto modify the code of an application. In contrast, the annotation profile is updated to fit the required changes. In thisway, the programmer of an application can avoid the responsibility of deciding which metadata that can be edited aswell as the structure of it. Instead, such decisions can be left to the metadata specialist that creates the annotationprofiles to be used.The Annotation Profile Model can be divided into two models, the Graph Pattern Model that holds information onwhat parts of the metadata that can be edited, and the Form Template Model that provides information about how thedifferent parts of the metadata editor should be structured. An instance of the Graph Pattern Model is called a graphpattern, and it defines which parts of the metadata that the annotation profile will be editable. The author hasdeveloped an approach to how this information can be used when the RDF metadata to edit is stored on a remotesystem, e.g. a system that can only be accessed over a network. In such cases the graph pattern cannot be useddirectly, even though it defines the structures that can be affected in the editing process. The method developeddescribes how the specific parts of metadata are extracted for editing and updating when the metadata author hasfinished editing.A situation where annotation profiles have proven valuable is presented in chapter 6. Here the author have taken partin developing a portfolio system for learning resources in the area of blood diseases, hematology. A set of annotationprofiles was developed in order to adapt the portfolio system for this particular community. The annotation profilesmade use of an existing curriculum for hematology that provides a competence profile of this field. The annotationprofile makes use this curriculum in two ways:1. As a part of the personal profile for each user, i.e. metadata about a person. Through the editor, created from anannotation profile, the user can express his/her skill/knowledge/competence in the field of hematology.2. The metadata can associate a learning resource can with certain parts of the competence description, thusexpressing that the learning resource deals with a specific part of the competence profile. This provides a mechanismfor matching learning need with available learning resources.As the field of hematology is evolving, the competence profile will need to be updated. Because of the use ofannotation profiles, the metadata editors in question can be updated simply by changing the corresponding annotationprofiles. This is an example of the benefits of annotation profiles within an installed application. Annotation Profilescan also be used for applications that aim to support different metadata expressions, since the set of metadata editorscan be easily changed.The system of portfolios mentioned above provides this flexibility in metadata expression, and it has successfullybeen configured to work with resources from other domain areas, notably organic farming, by using another set ofannotation profiles. Hence, to use annotation profiles has proven useful in these settings due to the flexibility that theAnnotation Profile Model enables. Plans for the future include developing an editor for annotation profiles in order toprovide a simple way to create such profiles. / QC 20110426

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Die klinische Dokumentation ist ein zentraler Bestandteil der Patientenversorgung. Sie dient der räumlichen und zeitlichen Überbrückung des Kommunikationsbedarfs zwischen den an der Versorgung beteiligten Akteuren. Die Erstellung einer vollständigen und präzi-sen Dokumentation beansprucht einen erheblichen Teil der ärztlichen Arbeitszeit. Diese Zeit zu reduzieren und dabei die Qualität der erfassten Daten zu verbessern gehört zu den technologischen Aufgaben des klinischen Informationssystems. Ziel dieser Arbeit ist die Konzeption einer Modellierungssprache zur Beschreibung von Befundvorlagen für die strukturierte Dokumentation. Darauf aufbauend werden die Möglichkeiten der Integration in konventionelle Informationssysteme beschrieben. Eine Anforderung dieser Arbeit ist es einer breiteren Autorenbasis die Mitgestaltung der Vorlagen zu ermöglichen. Dieses Ziel wurde insbesondere durch eine visuelle Notation sowie ein Konstrukt für die kollaborative Entwicklung der Vorlagen erreicht. Die Beschreibungssprache wurde zyklisch den Anfor-derungen der Klinikärzte und Autoren angepasst. Eine mit der Beschreibungssprache ver-knüpfbare Ontologie ist die Basis für Automatismen und verbessert als semantisches Be-zugssystem die Qualität der erfassten Daten. Das Artefakt ermöglicht zum einen die zeitef-fiziente Erstellung der Befundberichte durch die strukturierte, leitfadengestützte Doku-mentation und zum anderen wird analog zu dem narrativen Befundbericht automatisch ein formales Modell erstellt, dass die Möglichkeiten der Eingabe, Repräsentation und Auswer-tung der Daten erweitert. Im Rahmen der abschließenden Evaluation wurde das Artefakt in ein klinisches Informationssystem mit relationaler Datenbasis integriert. Es konnte ge-zeigt werden, dass durch das entwickelte Artefakt und insbesondere durch die Möglichkei-ten des formalen Modells, beispielsweise die Automatismen, das initiale Ziel einer zeiteffi-zienten Dokumentation erreicht wurde. Darüber hinaus konnte, vor allem durch erweiterte Möglichkeiten der Datenauswertung, die Qualität der Daten und deren Nutzen verbessert werden. Das Artefakt wurde innerhalb der Gastroenterologie evaluiert und kann auf weite-re Fachbereiche, insbesondere der Inneren Medizin übertragen werden.

The use of semantic technologies and Semantic Web ontologies in particular have enabled many recent developments in information integration, search engines, and reasoning over formalised knowledge. Ontology Design Patterns have been proposed to be useful in simplifying the development of Semantic Web ontologies by codifying and reusing modelling best practices. This thesis investigates the quality of Ontology Design Patterns. The main contribution of the thesis is a theoretically grounded and partially empirically evaluated quality model for such patterns including a set of quality characteristics, indicators, measurement methods and recommendations. The quality model is based on established theory on information system quality, conceptual model quality, and ontology evaluation. It has been tested in a case study setting and in two experiments. The main findings of this thesis are that the quality of Ontology Design Patterns can be identified, formalised and measured, and furthermore, that these qualities interact in such a way that ontology engineers using patterns need to make tradeoffs regarding which qualities they wish to prioritise. The developed model may aid them in making these choices. This work has been supported by Jönköing University.

En l'absence d'une autorité de nommage centrale sur le Web de données, il est fréquent que différents graphes de connaissances utilisent des noms (IRIs) différents pour référer à la même entité. Chaque fois que plusieurs noms sont utilisés pour désigner la même entité, les faits owl:sameAs sont nécessaires pour déclarer des liens d’identité et améliorer l’exploitation des données disponibles. De telles déclarations d'identité ont une sémantique logique stricte, indiquant que chaque propriété affirmée à un nom sera également déduite à l'autre et vice versa. Bien que ces inférences puissent être extrêmement utiles pour améliorer les systèmes fondés sur les connaissances tels que les moteurs de recherche et les systèmes de recommandation, l'utilisation incorrecte de l'identité peut avoir des effets négatifs importants dans un espace de connaissances global comme le Web de données. En effet, plusieurs études ont montré que owl:sameAs est parfois incorrectement utilisé sur le Web des données. Cette thèse étudie le problème de liens d’identité erronés ou inappropriés qui sont exprimés par des liens owl:sameAs et propose des solutions différentes mais complémentaires. Premièrement, elle présente une ressource contenant la plus grande collection de liens d’identité collectés du LOD Cloud, avec un service Web à partir duquel les données et leur clôture transitive peuvent être interrogées. Une telle ressource a à la fois des impacts pratiques (elle aide les utilisateurs à trouver différents noms pour la même entité), ainsi qu'une valeur analytique (elle révèle des aspects importants de la connectivité du LOD Cloud). En outre, en s’appuyant sur cette collection de 558 millions liens d’identité, nous montrons comment des mesures de réseau telles que la structure de communauté du réseau owl:sameAs peuvent être utilisées afin de détecter des liens d’identité éventuellement erronées. Pour cela, nous attribuons un degré d'erreur pour chaque lien owl:sameAs en fonction de la densité de la ou des communautés dans lesquelles elles se produisent et de leurs caractéristiques symétriques. L'un des avantages de cette approche est qu'elle ne repose sur aucune connaissance supplémentaire. Finalement, afin de limiter l'utilisation excessive et incorrecte du owl:sameAs, nous définissons une nouvelle relation pour représenter l'identité de deux instances d’une classe dans un contexte spécifique (une sous-partie de l’ontologie). Cette relation d'identité s'accompagne d'une approche permettant de détecter automatiquement ces liens, avec la possibilité d'utiliser certaines contraintes expertes pour filtrer des contextes non pertinents. La détection et l’exploitation des liens d’identité contextuels détectés sont effectuées sur deux graphes de connaissances pour les sciences de la vie, construits en collaboration avec des experts du domaine de l’institut national de la recherche agronomique (INRA). / In the absence of a central naming authority on the Web of data, it is common for different knowledge graphs to refer to the same thing by different names (IRIs). Whenever multiple names are used to denote the same thing, owl:sameAs statements are needed in order to link the data and foster reuse. Such identity statements have strict logical semantics, indicating that every property asserted to one name, will also be inferred to the other, and vice versa. While such inferences can be extremely useful in enabling and enhancing knowledge-based systems such as search engines and recommendation systems, incorrect use of identity can have wide-ranging effects in a global knowledge space like the Web of data. With several studies showing that owl:sameAs is indeed misused for different reasons, a proper approach towards the handling of identity links is required in order to make the Web of data succeed as an integrated knowledge space. This thesis investigates the identity problem at hand, and provides different, yet complementary solutions. Firstly, it presents the largest dataset of identity statements that has been gathered from the LOD Cloud to date, and a web service from which the data and its equivalence closure can be queried. Such resource has both practical impacts (it helps data users and providers to find different names for the same entity), as well as analytical value (it reveals important aspects of the connectivity of the LOD Cloud). In addition, by relying on this collection of 558 million identity statements, we show how network metrics such as the community structure of the owl:sameAs graph can be used in order to detect possibly erroneous identity assertions. For this, we assign an error degree for each owl:sameAs based on the density of the community(ies) in which they occur, and their symmetrical characteristics. One benefit of this approach is that it does not rely on any additional knowledge. Finally, as a way to limit the excessive and incorrect use of owl:sameAs, we define a new relation for asserting the identity of two ontology instances in a specific context (a sub-ontology). This identity relation is accompanied with an approach for automatically detecting these links, with the ability of using certain expert constraints for filtering irrelevant contexts. As a first experiment, the detection and exploitation of the detected contextual identity links are conducted on two knowledge graphs for life sciences, constructed in a mutual effort with domain experts from the French National Institute of Agricultural Research (INRA).

Die Arbeit beschäftigt sich mit vor allem mit semantischen Technologien, die einen Mehrwert für die digitale Museumsarbeit bieten können. Dabei wird sowohl der aktuelle Forschungsstand zusammengefasst, als auch Grundlagen aus den Bereichen Ontologie und Digital Humanities vermittelt, die für Museumsspezialist*innen relevant sein könnten. Ein Überblick über aktuelle und vergangene museale Projekte, welche semantische Technologien erfolgreich implementiert haben wird ebenfalls gegeben. Außerdem wird ein Überblick über eine Auswahl an museums-spezifischen Anwendungen und Tools auf Grundlage von semantischen Technologien geliefert. Insgesamt soll ein niedrigschwelliger Einstieg in das Thema Semantic Web geschaffen werden, der speziell als Einstiegsliteratur für Museolog*innen oder andere museale Fachkräfte konzipiert wurde, und keinerlei Vorkenntnisse im Bereich der Informatik erfordert.:1 Einleitung: Digitalisierung im Museum- Nachholbedarf und Zukunftsvision 2 Das Semantic Web und Metadaten im musealen Bereich 2.1 Grundbegriffe 2.1.1 Semantic Web und semantische Technologien 2.1.2 Ontologien 2.1.3 RDF 2.1.4 Metadaten 2.1.5 Normdaten 2.1.6 Taxonomien und Thesauri- Terminologiekontrolle 2.1.7 Versionierung 2.2 Relevante Sprachen, Formate und Systeme 2.2.1 XML und SPARQL 2.2.2 Metadatensysteme und Dublin Core 2.2.3 OAI PMH 2.2.4 URIs, URLs, URCs und IRIs 2.2.5 JSON-LD 2.2.6 OWL 2.2.7 CIDOC CRM 2.2.8 LIDO 2.3 Tools zum Sammlungsmanagement 2.3.1 MuseumSpace 2.3.2 Arches 2.3.3 Fedora 2.3.4 Protégé 3 Museumsrelevante Projekte auf Grundlage semantischer Technologien 3.1 Europeana und EDM 3.2 MuseumFinland und Ontogator 3.3 WissKI 3.4 BellKnow – Eine multimediale Ontologie für bulgarische Museen 4 Umsetzbarkeit und Training für Experten 4.1 MOOCs – Weiterbildung im großen Rahmen 4.2 ART UK – Outsourcing des Digitalisierungsprozesses 5 Mögliche Anwendungen in der Zukunft 5.1 OntoArt DE – ART UK mit Semantic Web? 5.2 Museum.Cloud- Ein wirklich virtuelles Museum? 6 Fazit

The purpose of the master's thesis "Ontology and Semantic Web" is to give a description of general principles of ontologies, which are closely associated with so-called new generation of web: semantic web. The thesis is conceived as tutorial and it is focused on both theoretical basics and practical examples of the use of technologies developed recently. The aim of this tutorial is to present main ideas of semantic web, technologies and data formats, which should provide its implementation into standard practice.