Semantic web and context : storage and retrieval of rdf data considering context information

Durch das Semantische Web soll es Maschinen ermöglicht werden Metadaten zu verstehen. Hierin steckt ein enormes Potenzial, wodurch sich der Umgang mit dem heutigen Internet grundlegend ändern kann. Das Semantische Web steht jedoch noch am Anfang. Es gilt noch einige offene und strittige Punkte zu klären. Das Fundament des Semantischen Webs wird durch das Resource Description Framework (RDF) gebildet, worauf sich diese Arbeit konzentriert. Hauptziel meiner Arbeit war die Verbesserung der Funktionalität und der Nutzungsfreundlichkeit für RDF-Speicher- und Anfragesysteme. Dabei stand die allgemeine Nutzung für ein Informationsportal oder eine Internetsuchmaschine im Vordergrund. Meine Überlegungen hierzu wurden in dem Speichersystem RDF-Source related Storage System (RDF-S3) und der darauf aufsetzenden Anfragesprache easy RDF Query Language (eRQL) umgesetzt. Insbesondere wurden die folgende Kernpunkte berücksichtigt: • Allgemeine Nutzbarkeit der Anfragesprache, sodass auch unerfahrene Nutzer einfach und schnell Anfragen erstellen können. Um auch von unerfahrenen Nutzern bedient werden zu können, konnte keine komplexe Syntax verwendet werden, wie dies bei den meisten existierenden Anfragesprachen der Fall ist. Es wurde sich daher an Anfragesprachen existierender Suchmaschinen angelehnt. Entsprechend bilden sogenannte Ein-Wort-Anfragen, die den Suchbegriffen entsprechen, eine wichtige Rolle. Um gezieltere Anfragen stellen zu können, sind jedoch die Schemainformationen der gespeicherten Daten sehr wichtig. Hier bietet bereits die RDF Query Language (RQL) viele hilfreiche Kurzschreibweisen, an die sich eRQL anlehnt. • Bereitstellung glaubwürdiger Metadaten, sodass den Anfrageergebnissen vertraut werden kann. Das Semantische Web ist ein verteiltes System, wobei keine Kontrolle auf die Datenquellen ausgeübt werden kann. Den Daten kann daher nicht ohne weiteres vertraut werden. Anders ist dies mit Metadaten, die von eigenen Systemen erzeugt wurden. Man weiß wie sie erzeugt wurden und kann ihnen entsprechend vertrauen. Wichtig ist eine klare Trennung zwischen den Daten und den Metadaten über diese, da sonst eine absichtliche Nachbildung der Metadaten von außen (Suchmaschinen-Spamming) das System unterlaufen kann. Für die Glaubwürdigkeit von Anfrageergebnissen sind vor allem die Herkunft der Daten und deren Aktualität entscheidend. In den umgesetzten Entwicklungen zu dieser Arbeit wurde sich daher auf diese Informationen konzentriert. In RDF-S3 wird die Verknüpfung der RDF-Aussage mit ihren Herkunftsdaten im Speichermodell abgebildet. Dies ermöglicht eine gezielte Ausnutzung dieser Daten in eRQL-Anfragen. Durch den sogenannten Dokumenten-Modus bietet eRQL die Möglichkeit Anfragen auf eine Gruppe von Quellen zu begrenzen oder bestimmte unglaubwürdige Quellen auszuschließen. Auch können die Herkunftsdaten das Anfrageergebniss erweitern und dadurch das Verständnis und die Glaubwürdigkeit für das Ergebnis erhöhen. • Anfrageergebnisse können um ihre Umgebung erweitert werden, sodass sie besser verstanden werden können. Für eRQL-Anfragen besteht die Möglichkeit die Umgebnung zu den Treffern (RDF-Aussagen) mit zu berücksichtigen und im Ergebnis mit anzuzeigen. Dies erhöht das Verständnis für die Ergebnisse. Weiterhin ergeben sich hierdurch neue Möglichkeiten wie das Auffinden von Pfaden zwischen Teilergebnissen einer Anfrage. • Unterstützung und Kombination von Daten- und Schemaanfragen. Mit eRQL werden beide Anfragetypen unterstützt und können sinnvoll miteinander kombiniert werden. Die Einbeziehung der Umgebung ermöglicht für die Kombination von Daten- und Schemaanfragen neue Möglichkeiten. Dabei werden sowohl Daten- als auch Schemaanfragen (oder deren Kombination) durch das Speichermodell von RDF-S3 optimal unterstützt. Weitere nennenswerte Eigenschaften von RDF-S3 und eRQL sind: • Durch die Möglichkeit gezielt einzelne Quellen wieder zu entfernen oder zu aktualisieren, bietet RDF-S3 eine gute Wartbarkeit der gespeicherten Daten. • RDF-S3 und eRQL sind zu 100 % in Java entwickelt, wodurch ihr Einsatz unabhängig vom Betriebssystem möglich ist. • Der Datenbankzugriff erfolgt über JDBC, wobei keine besonderen Eigenschaften für die verwendete RDBMS nötig sind . Dies sorgt für eine hohe Portabilität. RDF-S3 und eRQL wurden als Beispielimplementierungen entwickelt. Für einen produktiven Einsatz sollten die Systeme an die gegebene Hardware-Umgebung und Anwendungsfall angepasst werden. In Kapitel 6 werden Erweiterungen und Änderungsmöglichkeiten genannt, die je nach Situation geprüft werden sollten. Ein noch vorhandenes Problem für einen produktiven Einsatz auf großen Datenmengen ist die aufwendige Berechnung der Umgebungen für Anfrageergebnisse. Die Berechnung von Umgebungen im Vorhinein könnte hier eine Lösung sein, die jedoch durch die Möglichkeit der Einschränkung auf glaubwürdige Quellen erschwert wird.Main goal of my work was to generate a system with improve functionalities to store and retrieve RDF data. In addition the system should be portable and easy to install. As result of my work I implemented a storage system called RDF-S3 and a retrieval language called eRQL. Both are implemented in Java and only require the existance of an relational DBMS. With RDF-S3 I provide the possibility to keep track of the source information. By using context nodes the system can distinguee between triple information coming from outside and the information generated by RDF-S3. This increases the credibility of the system. With eRQL, applications of RDF-S3 can use the source information to concentrate on trusted sources and to get the information where the single triples are coming from, which means he see the external context of the results. Additionally eRQL provides an easy way to see the results in their internal context by including surrounding triples for each hit

Verteiltes Information-Retrieval für nicht-kooperative Suchserver im WWW

Ziel der Arbeit war es, neue Techniken zur Erschließung und Selektion von Web- basierten Suchservern zu entwickeln und zu evaluieren, um hieraus eine integrierte Architektur für nicht-kooperative Suchserver im WWW abzuleiten. Dabei konnte gezeigt werden, daß die im Sichtbaren Web vorhandene Informationsmenge dazu geeignet ist, um eine effektive Erschließung des Unsichtbaren Webs zu unterstützen. Existierende Strategien für verteiltes Information Retrieval setzen eine explizite Kooperation von Seiten der Suchserver voraus. Insbesondere Verfahren zur Selektion von Suchservern basieren auf der Auswertung von umfangreichen Termlisten bzw. Termhäufigkeiten, um eine Auswahl der potentiell relevantesten Suchserver zu einer gegebenen Suchanfrage vornehmen zu können (z. B. CORI [26] und GlOSS [54]). Allerdings werden derartige Informationen von realen Suchservern des WWW in der Regel nicht zu Verfügung gestellt. Die meisten Web-basierten Suchserver verhalten sich nicht kooperativ gegenüber hierauf aufsetzenden Metasuchsystemen, was die Übertragbarkeit der Selektionsverfahren auf das WWW erheblich erschwert. Außerdem erfolgt die Evaluierung der Selektionsstrategien in der Regel in Experimentumgebungen, die sich aus mehr oder weniger homogenen, künstlich partitionierten Dokumentkollektionen zusammensetzen und somit das Unsichtbare Web und dessen inhärente Heterogenität nur unzureichend simulieren. Dabei bleiben Daten unberücksichtigt, die sich aus der Einbettung von Suchservern in die Hyperlinkstruktur des WWW ergeben. So bietet z. B. die systematische Auswertung von Backlink-Seiten ­ also jener Seiten die einen Hyperlink auf die Start- oder Suchseite eines Suchservers enthalten ­ die Möglichkeit, die im WWW kollektiv geleistete Indexierungsarbeit zu nutzen, um die Erschließung von Suchservern effektiv zu unterstützen. Eine einheitliche Systematik zur Beschreibung von Suchservern Zunächst ist es notwendig alle Informationen, die über einen Suchserver erreichbar sind, in ein allgemeingültiges Beschreibungsmodell zu integrieren. Dies stellt eine Grundvorraussetzung dar, um die einheitliche Intepretierbarkeit der Daten zu gewährleisten, und somit die Vergleichbarkeit von heterogenen Suchservern und den Aufbau komplexer Metasuchsysteme zu erlauben. Ein solche Beschreibung soll auch qualitative Merkmale enthalten, aus denen sich Aussagen über die Reputation einer Ressource ableiten lassen. Existierende Beschreibungen von Suchservern bzw. Dokumentkollektionen wie STARTS-CS [53] oder RSLP-CD [93] realisieren ­ wenn überhaupt ­ nur Teilaspekte hiervon. Ein wichtiger Beitrag dieser Arbeit besteht somit in der Identifizierung und Klassifizierung von suchserverbeschreibenden Metadaten und hierauf aufbauend der Spezifikation eines als Frankfurt Core bezeichneten Metadatensatzes für web-basierte Suchserver, der die genannten Forderungen erfüllt. Der Frankfurt Core berücksichtigt Metadaten, deren Erzeugung eine explizite Kooperation von Seiten der Suchserver voraussetzt, als auch Metadaten, die sich automatisiert ­ z. B. durch linkbasierte Analyseverfahren ­ aus dem sichtbaren Teil des WWW generieren lassen. Integration von Wissensdarstellungen in Suchserver-Beschreibungen Ein wichtige Forderung an Suchserver-Beschreibungen besteht in der zusätzlichen Integration von wissens- bzw. ontologiebasierten Darstellungen. Anhand einer in Description Logic spezifizierten Taxonomie von Suchkonzepten wurde in der Arbeit exemplarisch eine Vorgehensweise aufgezeigt, wie die Integration von Wissensdarstellungen in eine Frankfurt Core Beschreibung praktisch umgesetzt werden kann. Dabei wurde eine Methode entwickelt, um unter Auswertung einer Suchkonzept-Taxonomie Anfragen an heterogene Suchschnittstellen verschiedener Suchserver zu generieren, ohne die Aussagekraft von kollektionsspezifischen Suchfeldern einzuschränken. Durch die Taxonomie wird die einheitliche Verwendung von syntaktisch und semantisch divergierenden Suchfeldern verschiedener Suchserver sowie deren einheitliche Verwendung auf der integrierten Suchschnittstelle eines Metasuchsystems sichergestellt. Damit kann diese Arbeit auch in Zusammenhang mit den Aktivitäten des Semantischen Webs betrachtet werden. Die Abstützung auf Description Logic zur Wissensrepräsentation sowie die Verwendung von RDF zur Spezifikation des Frankfurt Core verhält sich konform zu aktuellen Aktivitäten im Bereich Semantisches Web, wie beispielsweise der Ontology Inference Layer (OIL) [24]. Darüber hinaus konnte durch die Integration der Suchkonzept-Taxonomie in den Arbeitsablauf einer Metasuchmaschine, bereits eine konkrete Anwendung demonstriert werden. Entwicklung neuartiger Verfahren zur Erschließung von Suchservern Für einzelne Felder des Frankfurt Core wurden im Rahmen dieser Arbeit Strategien entwickelt, die aufzeigen, wie sich durch die systematische Auswertung von Backlink- Seiten Suchserver-beschreibende Metadaten automatisiert generieren lassen. Dabei konnte gezeigt werden, daß der Prozeß der automatisierten Erschließung von Suchservern durch die strukturelle und inhaltliche Analyse von Hyperlinks sinnvoll unterstützt werden kann. Zwar hat sich ein HITS-basiertes Clustering-Verfahren als wenig praktikabel erwiesen, um eine effiziente Erschließung von Suchservern zu unterstützen, dafür aber ein hyperlinkbasiertes Kategorisierungsverfahren. Das Verfahren erlaubt eine Zuordnung von Kategorien zu Suchservern und kommt ohne zusätzliche Volltextinformationen aus. Dabei wird das WWW als globale Wissenbasis verwendet: die Zuordnung von Kategorienbezeichnern zu Web-Ressourcen basiert ausschließlich auf der Auswertung von globalen Term- und Linkhäufigkeiten wie sie unter Verwendung einer generellen Suchmaschine ermittelt werden können. Der Grad der Ähnlichkeit zwischen einer Kategorie und einer Ressource wird durch die Häufigkeit bestimmt, mit der ein Kategoriebezeichner und ein Backlink auf die Ressource im WWW kozitiert werden. Durch eine Reihe von Experimenten konnte gezeigt werden, daß der Anteil korrekt kategorisierter Dokumente an Verfahren heranreicht, die auf Lerntechniken basieren. Das dargestellte Verfahren läßt sich leicht implementieren und ist nicht auf eine aufwendige Lernphase angewiesen, da die zu kategorisierenden Ressourcen nur durch ihren URL repräsentiert werden. Somit erscheint das Verfahren geeignet, um existierende Kategorisierungsverfahren für Web-Ressourcen zu ergänzen. Ein Verfahren zur Selektion von Suchservern Ein gewichtiges Problem, durch welches sich die Selektion von Suchservern im WWW erheblich erschwert, besteht in der Diskrepanz zwischen der freien Anfrageformulierung auf Benutzerseite und nur spärlich ausgezeichneten Suchserver-Beschreibungen auf Seiten des Metasuchsystems. Da auf der Basis der geringen Datenmenge eine Zuordnung der potentiell relevantesten Suchserver zu einer Suchanfrage kaum vorgenommen werden kann, wird oft auf zusätzliches Kontextwissen zurückgegriffen, um z. B. ein Anfragerweiterung durch verwandte Begriffe vornehmen zu können (siehe z. B. QPilot [110]). Eine solche Vorgehensweise erhöht allerdings nur die Wahrscheinlichkeit für Treffer von Anfragetermen in den Suchserver-Beschreibungen und liefert noch keine ausreichende Sicherheit. Deshalb wurde in der Arbeit ein Selektionsverfahren entwickelt, das sich auf die Auswertung von Ko-Zitierungs- und Dokumenthäufigkeiten von Termen in großen Dokumentsammlungen abstützt. Das Verfahren berechnet ein Gewicht zwischen einem Anfrageterm und einem Suchserver auf der Basis von einigen wenigen Deskriptortermen, wie sie z. B. aus der FC-Beschreibung eines Suchservers extrahiert werden können. Dies hat den Vorteil, daß die Suchbegriffe nicht explizit in den einzelnen Suchserver-Beschreibungen vorkommen müssen, um eine geeignete Selektion vornehmen zu können. Um die Anwendbarkeit des Verfahrens in einer realistischen Web-Umgebung zu demonstrieren, wurde eine geeignete Experimentumgebung von spezialisierten Suchservern aus dem WWW zusammengestellt. Durch anschließende Experimente konnte die Tauglichkeit des entwickelten Verfahrens aufgezeigt werden, indem es mit einem Verfahren verglichen wurde, das auf Probe-Anfragen basiert. Das heißt, daß eine erfolgreiche Selektion durchgeführt werden kann, ohne daß man explizit auf das Vorhandensein von lokalen Informationen angewiesen ist, die erst aufwendig durch das Versenden von Probe-Anfragen ¨uber die Web-Schnittstelle des Suchservers extrahiert werden müssten. Herleitung einer integrierten Architektur Um das Zusammenspiel der erarbeiteten Strategien und Techniken zur Erschließung, Beschreibung und Selektion in einer integrierten Architektur umzusetzen, wurde die Metasuchmaschine QUEST entwickelt und prototypisch implementiert. QUEST erweitert die Architektur einer traditionellen Metasuchmaschinenarchitektur, um Komponenten, die eine praktische Umsetzung der Konzepte und Techniken darstellen, die im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurden. QUEST bildet einen tragfähigen Ansatz zur Kombination von wissensbasierten Darstellungen auf der einen und eher heuristisch orientierten Methoden zur automatischen Metadatengenerierung auf der anderen Seite. Dabei stellt der Frankfurt Core das zentrale Bindeglied dar, um die einheitliche Behandlung der verfügbaren Daten zu gewährleisten