1. Ingredients
A. ARQ: Java SPARQL APIs
B. D2RQ: RDB to RDF data
2. Approach
3. Towards a Semantic web
4. A manual solution
A. musicmoz(http://www.musicmoz.org)
B. musicbrainz
C. EVDB: 관련된 이벤트, 내 위치 근처에 해당 음악가와 관련된 이벤트 데이터를 찾음.
D. 구글맵을 이용한 이벤트 장소 지도
5. Music event explorer
A. Mash-up all of these
6. What is needed?
A. 데이터가 있어야 하고, 웹에서 사용할 수 있도록 조합, 병합이 가능해야 한다. 웹에 있는 데이터를 변경할 필요는 없지만 이를 이용한 서비스가 가능하도록 조합/병합 필요
B. 교환 가능해야 한다.
7. The rough structure of data integration
A. Abstraction model을 통해 질의를 날리고 그 밑에 DMOZ, MusicBrainz, EVDB들이 통합된 인터페이스로 제공됨.
8. Where is the SW?
A. RDF: abstraction model
B. GRADDL: XML에서 RDF 정보를 추출
9. 웹어플리케이션은 2가지 측면에서 보아야 한다. 소프트웨어 측면과 컨텐츠 측면이다.
A. D.1 model the applicaton ontology는 여러가지 어플리케이션을 바라보는 abstraction model을 설계하는 것이다.어플리케이션의 기능과 인터페이스를 온톨로지로 모델링.
B. I.1 어플리케이션위에 각각의 온톨로지를 구현하는 것
C. I.2 온톨로지 간, 온톨로지와 abstraction model을 연결하는 것.
D. I.3 Choolse data extraction method
E. I.4 application
10. Content requiremtenst analysis
A. EVDB(http://api.edb.com)
B. MusicBrainz: DB를 로컬에 다운로드해서 쓸 수 있다.
C. MusicMoz:
11. Application req. analysis
A. Meex
i. 사용자가 정보를 리스트, 시간순, 위치별로 표시 가능.
ii. 이벤트는 이름, 시작/종료, 장소 포함
iii. 음악가 정보: 이름/국적, 곡, 관련 음악가
iv. 필터링, 랭킹 가능해야 함.
B. Convience syntax
i. 여러 개의 오브젝트는 , 로 구분하면 2개의 트리플을 하나로 표현 가능.
ii. Artist data in RDF
1. MM의 데이터를 RDF 형태로 변경함(abstraction model)
2. mm:Rock skos:narrower mm:hardrock, mm:pop
3. MB는 최상위의 분류를 한 후 트리 형태로 세부 장르를 구분하는 형태로 구성되어 있음.
iii. Class and instance: inference라는 것은 sub class, sub property를 찾는 것임. subsumption, T-box
iv. Properties: Subproperty: paint is a subproperty of create.
C. Resulting ontology
D. Inference at work
i. Rodin sculpts TheKiss라는 instance를 추가 하는 것으로 추가로 확인할 수 있는 사실이 많아지게 된다.(inference)
12. Model the application ontology
l Sindice, Watson: RDF search engine
13. Content
14. SPARQL
A. RDBMS는 스키마를 알아야 가능하지만, SPAQL은 스키마를 모른 상태에서 explore data가 가능하다.
B. Complex join이 가능, 쉽다.
C. 불린(ASK), triple(CONSTRUCT),
15. Meex;
A. GRADDL: XML to RDF
B. Exhbit2.0
16. RDF storage
A. 3개의 어플리케이션 데이터를 abstraction model로 연결하기 위해서는 RDF storage 가 중간에 필요하다.
17. jena: 당 과제의 솔루션으로 고려해 볼 만 하다.
18. Derby(from Apache) RDF on RDB
19. OWL reasoned: OWLMicroReasoner
20. inference를 미리 해 놓아 응답시간을 최소화 하는 어플리케이션
21. IBM ontology management system:
22. D2RQ: MB’s RDB to RDF
A. gid: artist를 구분하기 위한 id, triple로 변화하기 위해서는 artist를 subject로 다른 column을 각각의 triple로 변환한다.
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gid |
Name |
|
1 |
The beatels |
|
2 |
Beach boys |
|
|
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1 a mb:artist
rdfs:lable “the beatles”
2 a mb:artist
rdfs:lableboys”
|
artist |
Ref |
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1 |
2 |
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2 |
3 |
23. FireFox extract annotation(FF option), foaf translator
24. JENA에는 GRDDL Reader가 라이브러리 제공됨.
25. Querying EVDB: keyword 기반으로 이벤트를 검색하므로 beatles라는 키워드는 실제로 비틀즈와 관계된 이벤트가 아니라 비틀즈가 포함된 이벤트를 검색하게 된다.
26. JSON: application to browser
