Building a Knowledge Graph for Food, Energy, and Water Systems

Title from PDF of title page viewed January 30, 2018Thesis advisor: Praveen R. RaoVitaIncludes bibliographical references (pages 41-44)Thesis (M.S.)--School of Computing and Engineering. University of Missouri--Kansas City, 2017A knowledge graph represents millions of facts and reliable information about people, places, and things. Several companies like Microsoft, Amazon, and Google have developed knowledge graphs to better customer experience. These knowledge graphs have proven their reliability and their usage for providing better search results; answering ambiguous questions regarding entities; and training semantic parsers to enhance the semantic relationships over the Semantic Web. Motivated by these reasons, in this thesis, we develop an approach to build a knowledge graph for the Food, Energy, and Water (FEW) systems given the vast amount of data that is available from federal agencies like the United States Department of Agriculture (USDA), the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), the U.S. Geological Survey (USGS), and the National Drought Mitigation Center (NDMC). Our goal is to facilitate better analytics for FEW and enable domain experts to conduct data-driven research. To construct the knowledge graph, we employ Semantic Web technologies, namely, the Resource Description Framework (RDF), the Web Ontology Language (OWL), and SPARQL. Starting with raw data (e.g., CSV files), we construct entities and relationships and extend them semantically using a tool called Karma. We enhance this initial knowledge graph by adding new relationships across entities by extracting information from ConceptNet via an efficient similarity searching algorithm. We show initial performance results and discuss the quality of the knowledge graph on several datasets from the USDA.Introduction -- Challenges -- Background and related work -- Approach -- Evaluation -- Conclusion and future wor

An approach for automatically generating R2RML-based direct mapping from relational databases

© Springer Science+Business Media Singapore 2016. For integrating relational databases (RDBs) into semantic web applications, the W3C RDB2RDF Working Group recommended two approaches, Direct Mapping (DM) and R2RML. The DM provides a set of mapping rules according to RDB schema, while the R2RML allows users to manually define mappings according to existing target ontology. The major problem to use R2RML is the effort for creating R2RML mapping documents manually. This may lead to appearance of many mistakes in the R2RML documents and requires domain experts. In this paper, we propose and implement an approach to generate an R2RML mapping documents automatically from RDB schema. The R2RML mapping reflects the behavior of the DM specification and allows any R2RML parser to generate a set of RDF triples from relational data. The input of generating approach is DBsInfo class that automatically generated from relational schema. An experimental prototype is developed and shows the effectiveness of our approach algorithms

Construção de linked data mashup para a integração de dados de acesso ao ensino superior português

O presente trabalho parte do princípio de que a escolha de um curso superior requer ampla pesquisa numa grande variedade de páginas na web de cursos oferecidos por inúmeras universidades. Os cursos disponíveis, mesmo com nomes iguais podem ser totalmente diferentes de uma instituição para outra. Além disto, as saídas profissionais podem não estar de acordo com o esperado pelo utilizador tendo em conta sua expectativa profissional e de futuro. Neste cenário, a criação de uma ferramenta que consolide essas informações num único local de modo a facilitar a tomada de decisão apresenta-se como uma medida viável. Imaginase que seja possível reunir essas informações vindas de bases de dados externas ou mesmo websites e sem formato estruturado mantendo a integridade e atualidade dos dados. O foco é apresentar essas informações integradas no formato de dados abertos que permitam o acesso não só por pessoas mas também por máquinas. Para isso optou-se pelo uso de tecnologias da web semântica, de modo a permitir de forma mais específica a integração semântica dos dados disponíveis na web referentes aos cursos oferecidos pelas instituições do ensino superior e os dados relativos às saídas profissionais, materializados na forma de ofertas de emprego disponíveis em websites especializados. A proposta do presente trabalho é a criação de um portal que possa demonstrar os processos de pesquisa de informações em vários sítios e formatos na web, fazer a integração dessas informações utilizando ferramentas da web semântica e, por fim, a apresentação em formato aberto e estruturado das informações integradas. O portal é direcionado ao utilizador técnico que pretende usar as ferramentas produzidas como base para a criação de um outro portal voltado ao utilizador final, a saber os alunos prestes a escolher um curso superior para início da carreira profissional