Linked Data

Linked Data. Storing, Querying, and Reasoning.
Urheber: Sakr, Sherif; Wylot, Marcin; Mutharaju, Raghava; Le Phuoc, Danh; Fundulaki, Irini
Verlag: Springer International Publishing.
23,5 x 15,5 cm. 63 Abbildungen, schwarz-weiß, 7 Abbildungen, farbig, . Seiten: 223.
ISBN-13: 9783030088033.
Erscheinungsdatum: 11.01.2019

Dieses Buch beschreibt effiziente und effektive Techniken zur Nutzung der Leistungsfähigkeit von Linked Data, indem es die verschiedenen Aspekte der Verwaltung des wachsenden Volumens behandelt: Speicherung, Abfrage, Argumentation, Provenienzmanagement und Benchmarking. Zu diesem Zweck stellt Kapitel 1 die wichtigsten Konzepte des Semantic Web und der Linked Data vor und bietet eine Roadmap für das Buch. Als nächstes stellt Kapitel 2 kurz die grundlegenden Konzepte vor, die den Linked Data Technologien zugrunde liegen, die im Buch diskutiert werden. Kapitel 3 gibt dann einen Überblick über verschiedene Techniken und Systeme zur zentralen Abfrage von RDF-Datensätzen, und Kapitel 4 beschreibt verschiedene Techniken und Systeme zur effizienten Abfrage großer RDF-Datensätze in verteilten Umgebungen. Anschließend wird in Kapitel 5 untersucht, wie die Anforderungen an das Streaming in der aktuellen, hochmodernen RDF-Stream-Datenverarbeitung erfüllt werden. Kapitel 6 behandelt Leistungs- und Skalierungsprobleme verteilter RDF-Denkungssysteme, während Kapitel 7 Benchmarks für RDF-Abfrage-Engines und Instanz-Matching-Systeme beschreibt. Kapitel 8 behandelt das Provenienzmanagement für Linked Data und stellt die verschiedenen entwickelten Provenienzmodelle vor. Schließlich bietet Kapitel 9 eine kurze Zusammenfassung, die einige der offenen Herausforderungen und Forschungsrichtungen hervorhebt und Einblicke gewährt. Dieses Buch bietet einen aktualisierten Überblick über Methoden, Technologien und Systeme im Zusammenhang mit verknüpften Daten und richtet sich hauptsächlich an Studenten und Forscher, die sich für den Bereich verknüpfte Daten interessieren. Es ermöglicht den Studenten, ein Verständnis für die Grundlagen und die zugrunde liegenden Technologien und Standards für verknüpfte Daten zu erlangen, während die Forscher von der umfassenden Abdeckung der aufkommenden und laufenden Fortschritte bei der Speicherung, Abfrage, Argumentation und Provenienzmanagementsystemen für verknüpfte Daten profitieren. Darüber hinaus dient es als Ausgangspunkt für die Bewältigung der nächsten Forschungsherausforderungen im Bereich des Linked Data Managements.

Inhalt:
Informatik
Data Warehousing
Informationsrückgewinnung, Information Retrieval
Künstliche Intelligenz



Datenprovenienz; OWL; Semi-Strukturierte Daten; RDF; SPARQL; Informationsintegration; Abfragesprachen; Datenbankdesign und -modelle; Semantische Webbeschreibungssprachen