Progetti per KR
Matteo Palmonari
••• ITIS Lab
Ontology module extraction
+
Semantic Distance
••• ITIS Lab
Context
••• ITIS Lab
Service Ontology Builder
• Design time:
• Indicizzazione di Web service semantici (SWS)
descritti in OWL-S.
• Costruzione della Service Ontology Core (SOC)
tramite i termini individuati in fase di
indicizzazione.
• Costruzione della Global Light Service Ontology
(GLSO) estendendo SOC con l’import di (parti di)
ontologie definite nella descrizione dei Web
service.
••• ITIS Lab
Service Finder
• Discovery time:
• Ricerca dei servizi attraverso query basate su
parole chiave.
••• ITIS Lab
Design time
IIF
Service Ontology
Builder
(Indicizzazione)
----------------------------------------------
•
Accesso ad un repository
contente le descrizioni
semantiche (files OWL-S) dei
Web services.
•
Indicizzazione dei Web services
•
<Profilo, Input, Output>
•
SWS
SWS
SWS
Repository
di
servizi
Viene considerato unicamente il
sottoinsieme significativo di
informazioni contenute nella
descrizione:
profilo/input/output.
Il risultato è un “Inverted index
file” (IIF) contenente i termini
indicizzati e alcune
caratteristiche utili in fase di
ricerca (es. Frequenza, Peso).
••• ITIS Lab
Fase di indicizzazione
Servizio: Expedia
<service:isPresentedBy rdf:resource="#EXPEDIA_SERVICE"/>
<profile:serviceName xml:lang="en"> Expedia</profile:serviceName>
<profile:textDescription xml:lang="en">
This service returns information of a hotel of a given city.</profile:textDescription>
<profile:hasInput rdf:resource="#_CITY"/>
<profile:hasOutput rdf:resource="#_HOTEL"/>
<profile:has_process rdf:resource="CITY_HOTEL_PROCESS" /></profile:Profile>
….
<process:Input rdf:ID="_CITY">
<process:parameterType rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#anyURI">
http://www.owl-ontologies.com/City.owl#City</process:parameterType>
<rdfs:label></rdfs:label>
</process:Input>
<process:Output rdf:ID="_HOTEL">
<process:parameterType rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/XMLSchema#anyURI">
http://127.0.0.1/ontology/travel.owl#Hotel</process:parameterType>
<rdfs:label></rdfs:label>
</process:Output>
….
Termini indicizzati
Termini arricchiti semanticamente attraverso
un’ontologia di riferimento••• ITIS Lab
Costruzione Global Light Service Ontology
GLSO
• Import delle ontologie
locali costruite a partire
dal termini individuato
nella descrizione del
servizio (es. hotel e
city)
Ontologie locali
SOC
importa
SWS
Termini
indicizzati
----------------------------------------------
• Import dei termini
indicizzati (SOC)
nell’inverted index file
(es. information, hotel,
city)
IIF
••• ITIS Lab
Global Light Service Ontology
• Ontologia costruita dal
Service Ontology Builder e
visualizzata in Protege
Ontologie locali importate
a partire dal termine: Hotel
e city
SOC
••• ITIS Lab
Discovery time
Query
•
Ricerca dei termini specifica nella
query interrogando la GLSO.
•
Ricerca pesata secondo le seguenti
politiche:
GLSO
•
•
SWS
----------------------------------------------
SWS
SWS
Se il termine ha matching esatto con il
termini indicizzato (SOC) il peso restituito
è 1.
Se il termine non ha matching esatto con
il termine indicizzato, il peso è calcolato
secondo la distanza semantica tra il
termine ricercato e il più vicino termine
indicizzato.
•
Il termine indicizzato e il relativo
peso vengono utilizzati per
interrogare l’index inverted file.
•
Tale interrogazione restituirà una
lista ordinata di Web services.
••• ITIS Lab
Progetto I:
Ontology Module Extraction
••• ITIS Lab
Costruzione Global Light Service Ontology
GLSO
• Global Light Service
Ontology (GSO)
Creation.
Ontologie locali
SOC
importa
SWS
Termini
indicizzati
----------------------------------------------
• An ontology module
relevant to the CSO
signature is extracted
from the GSO exploiting
the approach developed
in [49];
• Approach defined by
Univ. Manchester
IIF
••• ITIS Lab
Ontology Module Extraction in the GLSO
builder
• Formal Background:
• Bernardo Cuenca Grau, Ian Horrocks, Yevgeny Kazakov, and
Ulrike Sattler. Just the right amount: Extracting modules from
ontologies. In Proceedings of WWW-2007: the 16th International
World Wide Web Conference, Banff, Alberta, Canada, May 8–12,
2007, 2007.
• Approach Documentation:
• A section of Nep4B D2.2
• Technical Aspects:
• Integration project:
• Module Extraction Algorithm (already implemented) to be
integrated in the GLSO Builder component (already
implemented)
• Programming language: JAVA (a bit of XML)
• Ontology repository: Jena (Protegè?)
• Evaluation: evaluate and test against the OWLSTC benchmark
• Major difficulties:
• Understanding the Module Extraction Approach/Algorithm
••• ITIS Lab
Progetto II:
Distance matrix creation
••• ITIS Lab
Semantic Distance Matrix Implementation
GLSO
Distance Matrix
Hotel
Hotel
Reservation
City
3.2
1
0.5
region
City
....
...
Ontologie locali
• Distance Matrix:
SOC
importa
SWS
Termini
indicizzati
---------------------------------------------IIF
• Xs= OIT + NLIT
(Ontology Index Terms //
Natural Language Index
Terms)
• Ys= GLSO concepts
• Represent semantic
distance between Xs and
Ys elements
••• ITIS Lab
Ontology Module Extraction in the GLSO
builder
• Formal Background:
• Find out some standard approaches in the literature
• Approach Documentation:
• Find out some standard approaches in the literature
• Technical Aspects:
• Modeling: choose an approach, and possibly a set available
API
• Implementation: implementing the approach
• Evaluation: test the approach against subsets of the
OWLSTC benchmark
• Major difficulties:
• Implementation (semantic distance techniques are not
difficult to understand)
••• ITIS Lab
Semantic Metadata Management
Framework
Bring the “repository approach” to
semantics
••• ITIS Lab
Context
••• ITIS Lab
Towards a Semantic EMM
framework
Repository of Schema and Vocabulary:
Technological Level
••• ITIS Lab
EMM Framework:
Motivation and Goal
• Provide an integrated view on the
knowledge stored, managed and
administered within the enterprise.
• Goals:
• Support management of knowledge stored in
data sourced and – implicitly - in the users
expertise
• Support navigation of knowledge
• Support collaborative editing and maintainment
of the knowledge
• Support knowledge exchange within the
enterprise, and, possibly outside the enterprise
••• ITIS Lab
Semantic EMM Framework:
Models and technologies
• Provide an integrated view on the
knowledge stored, managed and
administered within the enterprise.
• Goals:
• Support management of knowledge stored in
data sourced and – implicitly - in the users
expertise Repository of schema + Glossary
• Support navigation of knowledgeSemantic Technologies
• Support collaborative editing and maintainment
of the knowledge Wiki
• Support knowledge exchange within the RDF/OWL
enterprise, and, possibly outside the enterprise
••• ITIS Lab
Repository Structure
Abstract Schemas
Basic schemas
••• ITIS Lab
Esempio di Repository di Schemi Concettuali
(Sistema informativo della Fiscalità)
Struttura
del Repository
del Sistema Informativo
della Fiscalita’
Sal
AE
An
DichCFS
Cont
DT
Dog
Reg
Dog1
Dog2
Dog3
Dog4
Dem
Sal
Terr
CU
CT
Con
••• ITIS Lab
Semantic EMM Framework:
Architecture
users
Semantic Wiki
Repository of schema
Glossary
Descrizione della
Termine glossa
Descrizione della
Termine glossa
Descrizione della
Termine glossa
Knowledge sources
••• ITIS Lab
Semantic EMM Framework:
Languages and Models
users
Linguaggio di rappresentazione
semplificato basato su ER con
relazioni orientate e relazioni di
astrazione e integrazione
Linguaggio standard per
la rappresentazione di
vocabolari e thesauri
Semantic Wiki
Repository of schema
Glossary
ERDIA
SKOS
Descrizione della
Termine glossa
Descrizione della
Termine glossa
Descrizione della
Termine glossa
Knowledge sources
••• ITIS Lab
Semantic EMM Framework:
Application-layer software components
users
Semantic Wiki Semantic Media Wiki
Repository of schema
ERDIA
RDF
Glossary
SKOS
Descrizione della
RDF
Termine glossa
RDF
Descrizione della
Termine glossa
Descrizione della
Termine glossa
Knowledge sources
••• ITIS Lab
SEMMF - Projects
••• ITIS Lab
Semantic EMM Framework:
Application-layer software components
users
www.example.org/
I2
A1
SEM-WIKI
SYNTAX
ASP
AER
T2
SEMANTICS
OWL-DL
OWL-DL
ERDIA
RDFS
ERDIA-UN
T1
T3
RDB
RDF/OWL
T4
RDF/OWL
RDFS
••• ITIS Lab
Progetti
SEMMF-T1,T2,T3,T4
••• ITIS Lab
Translation projects
• Translations
ER  RDF-OWL (erdia)
RDF-OWL (erdia)  OWL-DL
RDF-OWL (erdia)  RDF-OWL (erdia-un)
RDF-OWL (erdia-un)  RDFS
T2
SYNTAX
AER
SEMANTICS
•
•
•
•
OWL-DL
OWL-DL
ERDIA
RDFS
ERDIA-UN
T1
T3
RDB
RDF/OWL
T4
RDF/OWL
RDFS
••• ITIS Lab
SEMMF-T1, T2, T3, T4 – Semantic Web
• Formal Background:
• M. Palmonari / C. Batini, + other approaches to ER 2 OWL
• Approach Documentation:
• M. Palmonari – C. Batini – SEMMF draft
• Technical Aspects:
• Modeling: given
• Implementation: implementing the translation
• Evaluation: test the approach on the repository of schema
• Programming framework and skills:
• Java and Jena API
• Major difficulties:
• Implementation (modeling part is given)
••• ITIS Lab
Progetti
SEMMF-A1
••• ITIS Lab
SEMMF-A1 – Logic Programming
A1
AER
ASP
• Automatic Abstraction Generator
using AnswerSet Prolog
• Multiple model generation according
to basic abstraction primitives
• Outline some ideas for improve
abstraction generations
RDB
••• ITIS Lab
SEMMF-A1 – Logic Programming
• Formal Background:
• C. Batini, B. Pernici + to find
• Approach Documentation:
• To outline
• Technical Aspects:
• Modeling: major problem
• Implementation: under ASP
• Evaluation: test the approach on the USE CASE for
repository of schemas
• Programming framework and skills:
• ASP
• Major difficulties:
• Modeling abstraction mechanisms with ASP
••• ITIS Lab
Progetti
SEMMF-I1
••• ITIS Lab
SEMMF-I1 – Semantic Web (GUI)
www.example.org/
I2
SYNTAX
ERDIA
• Web-based
visualization for ER-dia
schemas/graphs
RDF/OWL
••• ITIS Lab
SEMMF-I1 – Semantic Web (GUI)
• Formal Background:
• Low, RDF and graph visualization, tool review and
evaluation
• Approach Documentation:
• Not required
• Technical Aspects:
• Modeling: no, tools and libraries review
• Implementation: adptation of existent frameworks, links
between ontologies to evaluate
• Evaluation: test the approach on given ERdia RDF schemas
• Programming framework and skills:
• JAVA
• Major difficulties:
• Choose the tool that is more suitable for the scope at hand
••• ITIS Lab
Progetti
SEMMF-EE1
••• ITIS Lab
SEMMF - Evaluation
• Develop the USE CASE presented with
Protegè, exploiting ER-dia language
• Evaluate costs of the approach and compare
them with costs of other translation defined
• How much (time) to understand the language?
• How much (time) to write down abstractions
from protegè?
• What size would the ontology have under the
other approaches?
• ...
••• ITIS Lab
SEMMF-EE1 – Semantic Web
• Formal Background:
• M. Palmonari / C. Batini, + other approaches to ER 2 OWL
• Approach Documentation:
• Not required
• Technical Aspects:
• Modeling: understand differences between formal
languages, engineering perspective, evaluation
• Implementation: none
• Evaluation: is the purpose
• Programming framework and skills:
• None (familiarity with Protegè)
• Major difficulties:
• Establishing some evaluation criteria, make some
calculation
••• ITIS Lab
Milano Antica - Semantic Web
Application
Semantic Web-driven Data
Integration and Service MashUps
••• ITIS Lab
Context
••• ITIS Lab
Il progetto “Milano Antica”
•
•
•
Progetto complessivo di studio e
applicazione di tecniche
innovative per la datazione e la
certificazione del materiale di
scavo
Obiettivo specifico: fruizione e
valorizzazione dei beni
archeologici nel territorio di
Milano
Rilevanza degli strumenti di
supporto alla fruizione via web:
•
•
•
Disseminazione dei risultati della
ricerca (informazioni e dati)
tramite un canale di crescente
importanza ed utilizzo
Possibilità di definire accessi
differenziati in base a differenti
profili di utenti
Stimolo/supporto alla visita dei
beni nel territorio
••• ITIS Lab
Caratteristiche delle informazioni
•
Differenti aspetti rilevanti del
bene:
•
•
•
Differenti livello di
approfondimento:
•
•
•
Location (spazio e tempo)
Aspetti classificatori (tipologie,
materiali, funzionalità, stili
etc.)
In merito alla descrizione del
bene
… ma anche al processo di
scoperta, studio e
conservazione
Molteplici aspetti da integrare
per offrire una navigabilità
ricca all’interno delle
informazioni e dei dati
••• ITIS Lab
Integrazione e riuso
• Perché sviluppare una soluzione ad hoc
(costi, tempi) quando disponiamo di servizi
efficienti?
• componente spaziale: Open Layers, Google
Maps, Open Street Maps
• componente temporale: Simile Timeline (MIT)
• faceted browsing: Simile Exhibit (MIT)
• Sviluppo vs configurazione (e.g. API)
••• ITIS Lab
Integrazione e riuso
OpenLayers +
Goggle Maps +
Open Street Maps
faceted browsing +
interactive timeline
(SIMILE Proj, MIT)
••• ITIS Lab
Perché andiamo verso la semantica?
• Descrizione di datistrutturati
o semistrutturati con
linguaggi ben definiti (es.
RDF) per:
• definire criteri di
aggregazione
• condividere i dati con
studiosi che possano
importarli nelle loro
Knowledge Base(s)
• utilizzare dati da altre
applicazioni per riaggregarli
e metterli a disposizione
• Definire differenti criteri di
presentazione all’utente
(personalizzazione):
• meccanismi di
attraversamento di grafi
sfruttando la semantica
delle relazioni
••• ITIS Lab
SIRBEC
••• ITIS Lab
• Sviluppo approccio GAV, integrazione di dati
on the fly basata su tecniche di Semantic
Web
•
•
•
•
•
Ontologia che descrive SIRBeC
Ontologia (?) Flickr
Mapping CIDOC-MA  SIRBeC
Mapping CIDOC-MA  Flickr
Estrazione on the fly su base di query su CIDOCMA (vedi seminario Della Valle)
••• ITIS Lab
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