Modul Semantic Web (IM480)#
Ziele#
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.}
Inhalte#
Knowledge Graphs
Linked Open Data (LOD), Linked Open Goverment Data (LOGD)
Abfragesprachen für Semantische Knowledge Graphs wie insbes. SPARQL u.A.
Ontologien
Grundlagen der Description Logic und OWL2
Grundlagen des Knowledge Engineerings
RDF(S) inferencing, Inferencing über SKOS, OWL2
Literatur#
Heiner Stuckenschmidt: Ontologien.Konzepte, Technologien und Anwendungen. Springer 2011
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 .
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
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
NEU März 2025: Humm et al (Hrsg.): Hybride KI mit Machine Learning und Knowledge Graphs. Springer 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-658-44781-6 (open access)
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