13 Web de datos vs. información
14 Web de información
15 Modelo de datos I: Requerimientos
Todo es un recurso: páginas web, bases de datos, ampolleta del patio, dirección de la empresa, etc. Identificadores únicos: cada recurso tiene un único identificador Vocabularios compartidos: predicados deben ser comunes para todos en un área Estructura extensible y distribuída: todos pueden agregar su información y nadie debe ser dueño de toda
16 Modelo de datos: XML no es suficiente < ?xml version=“1.0” encoding=“ISO-8859-1”?> < rukangma> < chaw> Aukan < /chaw> < nguke> Peyeche < /nguke> < yall> < pichi s=“wentru”> mari < /pichi> < pichi s=“wentru”> epu < /pichi> < pichi tipo=“domo”> regle < /pichi> < /yall> < /rukangma>
17 Modelo de datos: XML no es suficiente Modelo es un árbol (no un grafo) Hijos están ordenados Esquemas no permiten extensibilidad distribuída
pero sobretodo: XML modela documentos, y el mundo real no es un documento, sino una red de relaciones
(aunque no olvidemos que hay muchos documentos)
18 Modelo de datos II:la solución Resource Description Framework (RDF) La información es un grafo dirigido etiquetado que modela las relaciones entre objetos Nodos: recursos Arcos: propiedades
Las oraciones tienen de la forma: objeto predicado sujeto
19 Modelo de datos III:propiedades de RDF Expresividad: fragmento conjuntivo de la lógica de primer orden
Complejidad: tratable bajo condiciones “razonables” Soporte teórico: modelo de grafos en Bases de Datos, Redes semánticas
20 Web de información: consulta Pediatras de Santiago que atiendan por Fonasa ?X Fonasa Santiago Beaucheff convenio dirección ciudad calle Pediatra especialidad
21 Lenguajes de Consulta para la Web Semántica (2000) rdfDB: basado en correspondencia de patrones simples. (2001) SquishQL: navegación en grafo, variables para nodos en patrones, filtros. Implementaciones: RDQL, InkLink. (2002) RQL: enfoque funcional a la OQL, variables para nodos y arcos en patrones. (2003) DQL: considera un grafo RDF como una base de conocimiento.
22 RDF: Sentencias sobre Sentencias (Reificación)
23 Sintaxis XML para RDF
24 Web de información:relaciones entre conceptos
25 Web de información: Ontologías Entendimiento compartido de algún dominio de interés Vocabulario aceptado por una comunidad amplia Facilitan descripciones, búsqueda semántica y razonamiento Similar a esquemas en bases de datos tradicionales pero aceptados globalmente
26 Ejemplo: Ontología para fuentes naturales de agua Oceano Lago CuerpoDeAgua Río CorrienteDeAgua Propiedades: largo: Literal desembocaEn: CuerpoDeAgua Mar FuenteNaturalDeAgua Tributario Arroyo Vertiente
27 Modelo de datos IV: RDF Schema (RDFS) Vocabulario para definir Ontologías Clases, subclases y propiedades.
(Rio,rdfs:type,rdfs:class) (Rio,rdfs:subclass,CorrienteDeAgua) (desembocaEn,rdf:type,rdfs:property) (desembocaEn,rdf:domain,Rio) (desembocaEn,rdf:range,CuerpoDeAgua)
28 Inferencia usando RDFS (Gp:) Oceano (Gp:) Lago (Gp:) CuerpoDeAgua (Gp:) Río (Gp:) CorrienteDeAgua (Gp:) Propiedades: longitud: Literal desembocaEn: CuerpoDeAgua (Gp:) Mar (Gp:) FuenteNaturalDeAgua (Gp:) Tributary (Gp:) Arroyo (Gp:) Vertiente (Gp:) (Yangtze,rdfs:type,Río) (Yangtze,longitud,”6300 Km”) (Yangtze,desembocaEn,MarEsteChina)
(Gp:) Inferencia: (Yangtze,rdfs:type,CorrienteDeAgua) (Yangtze,rdf:type,FuenteNaturalDeAgua) (MarEsteChina,rdfs:type,CuerpoDeAgua)
29 Búsqueda usando una ontología (Shoe) Seleccionar una Ontología “Fuentes naturales de agua” Seleccionar la categoría que mejor describa el tópico de la consulta: “Río” Usar propiedades de la categoría que para restringir la búsqueda “Longitud > 5000 km & desembocaEn = Lago” Ingresar los términos de la consulta “Yang”
30 Seamos serios;lo anterior es utopía si no resolvemos: Escalabilidad Falta de integridad referencial Autoridad distribuída Múltiples fuentes Diversidad de contenidos Uso impredecible de la información … … y sobretodo, operar con grafos con muchos nodos
31 Seamos serios;debemos investigar:
Grafos que modelen procesos y datos reales (redes complejas) Bases de datos de grafos Interfaces para visualizar grafos Aplicaciones de marcado a gran escala
32 Web de Conocimiento Razonamiento: Juan Pérez es pediatra, luego atiende niños.
Prueba: credenciales de Juan Pérez + certificado de actualización + definición de pediatra
Validación: determinar si Juan Pérez es pediatra, dadas sus credenciales del Colegio Médico + certificado + etc.
33 Web de Conocimiento Web Ontology Language (OWL) Extiende RDFS para definir/relacionar ontologías Posibilita un nivel avanzado de inferencia para la Web Semántica Permite: definir y restringir clases (conceptos). definir y restringir propiedades. definir relaciones entre clases.
34 OWL Características de Propiedades inverseOf, FunctionalProperty, InverseFunctionalProperty, TransitiveProperty, SymmetricProperty. Igualdad/desigualdad: equivalentClass, equivalentProperty, sameIndividualAs, differentFrom, allDifferent. Definición de Clases: intersectionOf, unionOf, complementOf. Restricciones de Cardinalidad: minCardinality, maxCardinality, cardinality Otros…
35 Definición de Clases en OWL Clase F: “ríos que desembocan en el mar”
(Gp:) Oceano (Gp:) Lago (Gp:) CuerpoDeAgua (Gp:) Río (Gp:) CorrienteDeAgua (Gp:) Propiedades: longitud: Literal desembocaEn: CuerpoDeAgua (Gp:) Mar (Gp:) FuenteNaturalDeAgua (Gp:) Tributary (Gp:) Arroyo (Gp:) Vertiente
36 Ontologías: Herramientas RDF Instance Creator (RIC) http://www.mindswap.org/~mhgrove/RIC/RIC Limited OWL capabilities OilEd: http://oiled.man.ac.uk/ Editor for ontologies Mostly for DAML+OIL, exports OWL but not a current representation OWL Validator: http://owl.bbn.com/validator/ Web-based or command-line utility Performs basic validation of OWL file Dumpont: http://www.daml.org/2001/03/dumpont/ a simple class and hierarchy property viewer, which also works with OWL, e.g., http://www.daml.org/cgi-bin/dumpont?http://www.w3.org/2002/07/owl OWL Ontology Validator: http://phoebus.cs.man.ac.uk:9999/OWL/Validator a "species validator" that checks use of OWL Lite, OWL DL, and OWL Full constructs Euler: http://www.agfa.com/w3c/euler/ an inference engine which has been used for a lot of the OWL Test Cases Chimaera: http://www.ksl.stanford.edu/software/chimaera/ Ontology evolution environment (diagnostics, merging, light editing) Mostly for DAML+OIL, being updated to export and inport current OWL DAML Tools Page – http://www.daml.org/tools/
37 Editores de Ontologías: Protégé 2000 (stanford Medical Info)
38 Seamos serios:
OWL es una Lógica Descriptiva Es necesario determinar ámbitos de aplicabilidad No es escalable como RDF
39 Aplicaciones I:Directorios y Catálogos Web
Open Directory Project (www.dmoz.org), catálogo de editores distribuídos
Openguides.org. guía de editores distribuídos
40 Aplicaciones II: Dublin Core (dublincore.org)
Vocabulario liviano para representar metadatos sobre recursos: http://purl.org/dc/elements/1.1/ Propuesto desde la comunidad de bibliotecología. Title, Contributor, Author/Creator, Publisher, Subject, Description, Date, Resource, Format, Resource Identifier, Language, Source, Coverage, Rights.
41 Aplicaciones II:Dublin Core, Ejemplo
42 Aplicaciones III: Redes Sociales ¿Cómo encontrar personas: con intereses similares a los de uno? relacionadas a alguien? autoridades en un tópico? etc. Redes sociales: Información personal en la Web semántica. Enlaces a información personal de personas conocidas.
43 Aplicaciones III: Friendo Of A Friend, Brickley & Miller Michael Souris foaf:Person mailto:[email protected] foaf:name foaf:mbox Donald Canard foaf:Person rdf:type mailto:[email protected] foaf:mbox rdf:type foaf:name foaf:knows
44 Aplicaciones III:FOAF, Ejemplo < foaf:Person> < foaf:name>Peter Parker< /foaf:name> < foaf:gender>Male< /foaf:gender> < foaf:title>Mr< /foaf:title> < foaf:givenname>Peter< /foaf:givenname> < foaf:family_name>Parker< /foaf:family_name> < foaf:homepage rdf:resource="http://www.peterparker.com"/> < foaf:weblog rdf:resource="http://www.peterparker.com/blog/"/> < /foaf:Person>
45 Aplicaciones III: Publicación de datos FOAF ¿Cómo mis datos FOAF pueden ser conocidos por otros usuarios? Soy “conocido” por alguien “conocido”: Vía “FOAF:knows” Publicando mi info en FOAF Bulleting Board: Sitio con enlaces a decenas de archivos FOAF Incluyendo en mi sitio Web un enlace a mi archivo FOAF: < link rel="meta" type="application/rdf+xml" title="FOAF" href="foaf.rdf" />
46 Aplicaciones III:herramientas para FOAF FOAF Explorer Vista HTML de FOAF FOAFNaut Visualización de relaciones entre personas Plink Sitio de redes sociales FOAFBot, Whwhwhwh Interfaces IRC sobre FOAF
47 Aplicaciones IV:Búsqueda Semántica Pediatras que vivan a menos de 10 cuadras de mi casa Hoteles 3 estrellas en Viña del Mar que estén cerca del casino Carreras del área biología en Universidad de Cauca Nombre y dirección postal de profesores de escuelas primarias de Bogotá
48 Aplicaciones V: Consultas Avanzadas ¿Cuál es la relación entre dos personas? Asociaciones semánticas. ¿Es esta persona “autoridad” en física teórica? Ranking de objetos: PageRank, HITS. ¿Es válido documento que me envió esta persona? Inferencia: RDFS, OWL, XML Schema.
49 Aplicaciones V:Asociaciones Semánticas (A. Seth, LSDIS, U de Georgia) Asociaciones Semánticas: “relaciones complejas que capturan conectividad y similaridad de entidades en una base de conocimiento”
50 Aplicaciones V:Ranking de Asociaciones Consulta de asociación entre “Hubwoo” (compañía) y “Soneri” (banco) entrega 1.600 asociaciones en una BD de 800,000 entidades (sistema SWETO @ LSDIS). Los resultados deben ser entregados a los usuarios en un orden (Ranking).
51 Aplicaciones V:Ranking de Asociaciones Criterios Semánticos: Contexto: si el camino pasa por regiones de interés Especialización: caminos más/menos generales Confianza: caminos pasan por distintas fuentes de datos Criterios Estadísticos: Rareza: frecuencia de la asociación Popularidad: asociaciones que pasan por entidades muy conectadas en el grafo Largo: caminos más/menos largos
52 Web Semántica en la U de Chile Aplicaciones Anuario de Departamentos de Computación (Depmark) Integrador de RSS Sistema Administrador de Servicios Web Semánticos Grupo www.metadatos.cl Blog, Wiki, Jueves semánticos
53 Web Semántica en la U de Chile Fundamentos Bases de datos Representación del Conocimiento, Lógica Inteligencia Artificial Lenguajes: ¿Cómo representar la info de la Web Semántica? ¿Cómo especificar la Información que buscamos?
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