Publishing and Consuming Semantic Views for Construction of Knowledge Graphs

The main goal of semantic integration is to provide a virtual semantic view that is semantically connected to data so that applications can have integrated access to data sources through the virtual Knowledge Graph. A semantic view can be published on a semantic portal to make it reusable for building Knowledge Graphs for different applications. This paper takes the first step towards publishing a semantic view on a semantic portal. This paper has three main contributions. First, we introduce a vocabulary for specifying semantic views. Then, we introduce a vocabulary for specification and quality assessment of Knowledge Graph. Third, we describe an approach to automatize the construction of a high-quality Knowledge Graph reusing a semantic view

Traductor de consultas SPARQL, formuladas sobre fuentes de datos incompletamente alineadas, que aporta una estimación de la calidad de la traducción.

147 p.Hoy en día existe en la Web un número cada vez mayor de conjuntos de datos enlazados de distinta procedencia, referentes a diferentes dominios y que se encuentran accesibles al público en general para ser libremente explotados. Esta tesis doctoral centra su estudio en el ámbito del procesamiento de consultas sobre dicha nube de conjuntos de datos enlazados, abordando las dificultades en su acceso por aspectos relacionados con su heterogeneidad. La principal contribución reside en el planteamiento de una nueva propuesta que permite traducir la consulta realizada sobre un conjunto de datos enlazado a otro sin que estos se encuentren completamente alineados y sin que el usuario tenga que conocer las características técnicas inherentes a cada fuente de datos. Esta propuesta se materializa en un traductor que transforma una consulta SPARQL, adecuadamente expresada en términos de los vocabularios utilizados en un conjunto de datos de origen, en otra consulta SPARQL adecuadamente expresada para un conjunto de datos objetivo que involucra diferentes vocabularios. La traducción se basa en alineaciones existentes entre términos en diferentes conjuntos de datos. Cuando el traductor no puede producir una consulta semánticamente equivalente debido a la escasez de alineaciones de términos, elsistema produce una aproximación semántica de la consulta para evitar devolver una respuesta vacía al usuario. La traducción a través de los distintos conjuntos de datos se logra gracias a la aplicación de un variado grupo de reglas de transformación. En esta tesis se han definido cinco tipos de reglas, dependiendo de la motivación de la transformación, que son: equivalencia, jerarquía, basadas en las respuestas de la consulta, basadas en el perfil de los recursos que aparecen en la consulta y basadas en las características asociadas a los recursos que aparecen en la consulta.Además, al no garantizar el traductor la preservación semántica debido a la heterogeneidad de los vocabularios se vuelve crucial el obtener una estimación de la calidad de la traducción producida. Por ello otra de las contribuciones relevantes de la tesis consiste en la definición del modo en que informar al usuario sobre la calidad de la consulta traducida, a través de dos indicadores: un factor de similaridad que se basa en el proceso de traducción en sí, y un indicador de calidad de los resultados, estimado gracias a un modelo predictivo.Finalmente, esta tesis aporta una demostración de la viabilidad estableciendo un marco de evaluación sobre el que se ha validado un prototipo del sistema

Traductor de consultas SPARQL, formuladas sobre fuentes de datos incompletamente alineadas, que aporta una estimación de la calidad de la traducción.

147 p.Hoy en día existe en la Web un número cada vez mayor de conjuntos de datos enlazados de distinta procedencia, referentes a diferentes dominios y que se encuentran accesibles al público en general para ser libremente explotados. Esta tesis doctoral centra su estudio en el ámbito del procesamiento de consultas sobre dicha nube de conjuntos de datos enlazados, abordando las dificultades en su acceso por aspectos relacionados con su heterogeneidad. La principal contribución reside en el planteamiento de una nueva propuesta que permite traducir la consulta realizada sobre un conjunto de datos enlazado a otro sin que estos se encuentren completamente alineados y sin que el usuario tenga que conocer las características técnicas inherentes a cada fuente de datos. Esta propuesta se materializa en un traductor que transforma una consulta SPARQL, adecuadamente expresada en términos de los vocabularios utilizados en un conjunto de datos de origen, en otra consulta SPARQL adecuadamente expresada para un conjunto de datos objetivo que involucra diferentes vocabularios. La traducción se basa en alineaciones existentes entre términos en diferentes conjuntos de datos. Cuando el traductor no puede producir una consulta semánticamente equivalente debido a la escasez de alineaciones de términos, elsistema produce una aproximación semántica de la consulta para evitar devolver una respuesta vacía al usuario. La traducción a través de los distintos conjuntos de datos se logra gracias a la aplicación de un variado grupo de reglas de transformación. En esta tesis se han definido cinco tipos de reglas, dependiendo de la motivación de la transformación, que son: equivalencia, jerarquía, basadas en las respuestas de la consulta, basadas en el perfil de los recursos que aparecen en la consulta y basadas en las características asociadas a los recursos que aparecen en la consulta.Además, al no garantizar el traductor la preservación semántica debido a la heterogeneidad de los vocabularios se vuelve crucial el obtener una estimación de la calidad de la traducción producida. Por ello otra de las contribuciones relevantes de la tesis consiste en la definición del modo en que informar al usuario sobre la calidad de la consulta traducida, a través de dos indicadores: un factor de similaridad que se basa en el proceso de traducción en sí, y un indicador de calidad de los resultados, estimado gracias a un modelo predictivo.Finalmente, esta tesis aporta una demostración de la viabilidad estableciendo un marco de evaluación sobre el que se ha validado un prototipo del sistema

Strategies for Managing Linked Enterprise Data

Data, information and knowledge become key assets of our 21st century economy. As a result, data and knowledge management become key tasks with regard to sustainable development and business success. Often, knowledge is not explicitly represented residing in the minds of people or scattered among a variety of data sources. Knowledge is inherently associated with semantics that conveys its meaning to a human or machine agent. The Linked Data concept facilitates the semantic integration of heterogeneous data sources. However, we still lack an effective knowledge integration strategy applicable to enterprise scenarios, which balances between large amounts of data stored in legacy information systems and data lakes as well as tailored domain specific ontologies that formally describe real-world concepts. In this thesis we investigate strategies for managing linked enterprise data analyzing how actionable knowledge can be derived from enterprise data leveraging knowledge graphs. Actionable knowledge provides valuable insights, supports decision makers with clear interpretable arguments, and keeps its inference processes explainable. The benefits of employing actionable knowledge and its coherent management strategy span from a holistic semantic representation layer of enterprise data, i.e., representing numerous data sources as one, consistent, and integrated knowledge source, to unified interaction mechanisms with other systems that are able to effectively and efficiently leverage such an actionable knowledge. Several challenges have to be addressed on different conceptual levels pursuing this goal, i.e., means for representing knowledge, semantic data integration of raw data sources and subsequent knowledge extraction, communication interfaces, and implementation. In order to tackle those challenges we present the concept of Enterprise Knowledge Graphs (EKGs), describe their characteristics and advantages compared to existing approaches. We study each challenge with regard to using EKGs and demonstrate their efficiency. In particular, EKGs are able to reduce the semantic data integration effort when processing large-scale heterogeneous datasets. Then, having built a consistent logical integration layer with heterogeneity behind the scenes, EKGs unify query processing and enable effective communication interfaces for other enterprise systems. The achieved results allow us to conclude that strategies for managing linked enterprise data based on EKGs exhibit reasonable performance, comply with enterprise requirements, and ensure integrated data and knowledge management throughout its life cycle

Federated Query Processing over Heterogeneous Data Sources in a Semantic Data Lake

Data provides the basis for emerging scientific and interdisciplinary data-centric applications with the potential of improving the quality of life for citizens. Big Data plays an important role in promoting both manufacturing and scientific development through industrial digitization and emerging interdisciplinary research. Open data initiatives have encouraged the publication of Big Data by exploiting the decentralized nature of the Web, allowing for the availability of heterogeneous data generated and maintained by autonomous data providers. Consequently, the growing volume of data consumed by different applications raise the need for effective data integration approaches able to process a large volume of data that is represented in different format, schema and model, which may also include sensitive data, e.g., financial transactions, medical procedures, or personal data. Data Lakes are composed of heterogeneous data sources in their original format, that reduce the overhead of materialized data integration. Query processing over Data Lakes require the semantic description of data collected from heterogeneous data sources. A Data Lake with such semantic annotations is referred to as a Semantic Data Lake. Transforming Big Data into actionable knowledge demands novel and scalable techniques for enabling not only Big Data ingestion and curation to the Semantic Data Lake, but also for efficient large-scale semantic data integration, exploration, and discovery. Federated query processing techniques utilize source descriptions to find relevant data sources and find efficient execution plan that minimize the total execution time and maximize the completeness of answers. Existing federated query processing engines employ a coarse-grained description model where the semantics encoded in data sources are ignored. Such descriptions may lead to the erroneous selection of data sources for a query and unnecessary retrieval of data, affecting thus the performance of query processing engine. In this thesis, we address the problem of federated query processing against heterogeneous data sources in a Semantic Data Lake. First, we tackle the challenge of knowledge representation and propose a novel source description model, RDF Molecule Templates, that describe knowledge available in a Semantic Data Lake. RDF Molecule Templates (RDF-MTs) describes data sources in terms of an abstract description of entities belonging to the same semantic concept. Then, we propose a technique for data source selection and query decomposition, the MULDER approach, and query planning and optimization techniques, Ontario, that exploit the characteristics of heterogeneous data sources described using RDF-MTs and provide a uniform access to heterogeneous data sources. We then address the challenge of enforcing privacy and access control requirements imposed by data providers. We introduce a privacy-aware federated query technique, BOUNCER, able to enforce privacy and access control regulations during query processing over data sources in a Semantic Data Lake. In particular, BOUNCER exploits RDF-MTs based source descriptions in order to express privacy and access control policies as well as their automatic enforcement during source selection, query decomposition, and planning. Furthermore, BOUNCER implements query decomposition and optimization techniques able to identify query plans over data sources that not only contain the relevant entities to answer a query, but also are regulated by policies that allow for accessing these relevant entities. Finally, we tackle the problem of interest based update propagation and co-evolution of data sources. We present a novel approach for interest-based RDF update propagation that consistently maintains a full or partial replication of large datasets and deal with co-evolution