On the graph structure of the Web of Data

This article describes how the Web of Data has emerged as the realization of a machine readable web relying on the resource description framework language as a way to provide richer semantics to datasets. While the web of data is based on similar principles as the original web, being interlinked in the principal mechanism to relate information, the differences in the structure of the information is evident. Several studies have analysed the graph structure of the web, yielding important insights that were used in relevant applications. However, those findings cannot be transposed to the Web of Data, due to fundamental differences in the production, link creation and usage. This article reports on a study of the graph structure of the Web of Data using methods and techniques from similar studies for the Web. Results show that the Web of Data also complies with the theory of the bow-tie. Other characteristics are the low distance between nodes or the closeness and degree centrality are low. Regarding the datasets, the biggest one is Open Data Euskadi but the one with more connections to other datasets is Dbpedia.European Commissio

Executing, Comparing, and Reusing Linked Data-Based Recommendation Algorithms With the Allied Framework

International audienceData published on the Web following the Linked Data principles has resulted in a global data space called the Web of Data. These principles led to semantically interlink and connect different resources at data level regardless their structure, authoring, location, etc. The tremendous and continuous growth of the Web of Data also implies that now it is more likely to find resources that describe real-life concepts. However, discovering and recommending relevant related resources is still an open research area. This chapter studies recommender systems that use Linked Data as a source containing a significant amount of available resources and their relationships useful to produce recommendations. Furthermore, it also presents a framework to deploy and execute state-of-the-art algorithms for Linked Data that have been re-implemented to measure and benchmark them in different application domains and without being bound to a unique dataset

A structural and quantitative analysis of the webof linked data and its components to perform retrieval data

Esta investigación consiste en un análisis cuantitativo y estructural de la Web of Linked Data con el fin de mejorar la búsqueda de datos en distintas fuentes. Para obtener métricas cuantitativas de la Web of Linked Data, se aplicarán técnicas estadísticas. En el caso del análisis estructural haremos un Análisis de Redes Sociales (ARS). Para tener una idea de la Web of Linked Data para poder hacer un análisis, nos ayudaremos del diagrama de la Linking Open Data (LOD) cloud. Este es un catálogo online de datasets cuya información ha sido publicada usando técnicas de Linked Data. Los datasets son publicados en un lenguaje llamado Resource Description Framework (RDF), el cual crea enlaces entre ellos para que la información pudiera ser reutilizada. El objetivo de obtener un análisis cuantitativo y estructural de la Web of Linked Data es mejorar las búsquedas de datos. Para ese propósito nosotros nos aprovecharemos del uso del lenguaje de marcado Schema.org y del proyecto Linked Open Vocabularies (LOV). Schema.org es un conjunto de etiquetas cuyo objetivo es que los Webmasters pudieran marcar sus propias páginas Web con microdata. El microdata es usado para ayudar a los motores de búsqueda y otras herramientas Web a entender mejor la información que estas contienen. LOV es un catálogo para registrar los vocabularios que usan los datasets de la Web of Linked Data. Su objetivo es proporcionar un acceso sencillo a dichos vocabularios. En la investigación, vamos a desarrollar un estudio para la obtención de datos de la Web of Linked Data usando las fuentes mencionadas anteriormente con técnicas de “ontology matching”. En nuestro caso, primeros vamos a mapear Schema.org con LOV, y después LOV con la Web of Linked Data. Un ARS de LOV también ha sido realizado. El objetivo de dicho análisis es obtener una idea cuantitativa y cualitativa de LOV. Sabiendo esto podemos concluir cosas como: cuales son los vocabularios más usados o si están especializados en algún campo o no. Estos pueden ser usados para filtrar datasets o reutilizar información