Semantic Web (SS 2025)

• Die Veranstaltung wird vorwiegend digital per ZOOM durchgeführt

• Beginn: erste Semesterwoche laut Stundenplan per Zoom (siehe Moodle)

• Moodle:

  • https://moodle.haw-landshut.de/course/view.php?id=12554

  • Einschreibeschlüssel: “Master”

Modulhandbuch

• Die Studierenden sind in der Lage, sog. “Knowlegde Graphs” so auf eine semantische Ebene zu heben, dass mit Semantic Web Ontologien in den Graphen enthaltendes implizites Wissen explizit gemacht werden kann. Die TN können mit geeigneten Tools Wissen als RDF(S), SKOS und OWL2-Ontologien modellieren, sowie verschiedene Linked Open Data (LOD) -Quellen und Knowlede Graphs abfragen, zusammenführen, RDF(S) oder OWL 2 Inferencing ausführen, und das Ergebnis wieder als Knowledge Graph z.B. nachfolgenden Machine-Learning Schritten zur Verfügung stellen.

Literatur

• Allemang, Dean: Semantic web for the working ontologist. Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL. Third Edition 2020. https://flatp20.bib-bvb.de/search?bvnr=BV047056521 .

• Heiner Stuckenschmidt: Ontologien.Konzepte, Technologien und Anwendungen. Springer 2011

• Tassilo Pellegrini, Harald Sack, Sören Auer: Linked Enterprise Data. Management und Bewirtschaftung vernetzter Unternehmensdaten mit Semantic Web Technologien. Springer Vieweg 2014. https://flatp20.bib-bvb.de/search?bvnr=BV042176858

• Bernhard Humm: Grundlagen der Wissensrepräsentation, in Hoppe, Thomas: Semantische Suche. Grundlagen und Methoden semantischer Suche von Textdokumenten. Springer Vieweg 2020, Kap. 4. https://flatp20.bib-bvb.de/search?bvnr=BV044934607