Supporting Tools for Automated Generation and Visual Editing of Relational-to-Ontology Mappings

La integració de dades amb formats heterogenis i de diversos dominis mitjançant tecnologies de la web semàntica permet solucionar la seva disparitat estructural i semàntica. L'accés a dades basat en ontologies (OBDA, en anglès) és una solució integral que es basa en l'ús d'ontologies com esquemes mediadors i el mapatge entre les dades i les ontologies per facilitar la consulta de les fonts de dades. No obstant això, una de les principals barreres que pot dificultar més l'adopció de OBDA és la manca d'eines per donar suport a la creació de mapatges entre dades i ontologies. L'objectiu d'aquesta investigació ha estat desenvolupar noves eines que permetin als experts sense coneixements d'ontologies la creació de mapatges entre dades i ontologies. Amb aquesta finalitat, s'han dut a terme dues línies de treball: la generació automàtica de mapatges entre dades relacionals i ontologies i l'edició dels mapatges a través de la seva representació visual. Les eines actualment disponibles per automatitzar la generació de mapatges estan lluny de proporcionar una solució completa, ja que es basen en els esquemes relacionals i amb prou feines tenen en compte els continguts de la font de dades relacional i les característiques de l'ontologia. No obstant això, les dades poden contenir relacions ocultes que poden ajudar a la generació de mapatges. Per superar aquesta limitació, hem desenvolupat AutoMap4OBDA, un sistema que genera automàticament mapatges R2RML a partir de l'anàlisi dels continguts de la font relacional i tenint en compte les característiques de l'ontologia. El sistema fa servir una tècnica d'aprenentatge d'ontologies per inferir jerarquies de classes, selecciona les mètriques de similitud de cadenes en base a les etiquetes de les ontologies i analitza les estructures de grafs per generar els mapatges a partir de l'estructura de l'ontologia. La representació visual per mitjà d'interfícies intuïtives pot ajudar els usuaris sense coneixements tècnics a establir mapatges entre una font relacional i una ontologia. No obstant això, les eines existents per a l'edició visual de mapatges mostren algunes limitacions. En particular, la representació visual de mapatges no contempla les estructures de la font relacional i de l'ontologia de forma conjunta. Per superar aquest inconvenient, hem desenvolupat Map-On, un entorn visual web per a l'edició manual de mapatges. AutoMap4OBDA ha demostrat que supera les prestacions de les solucions existents per a la generació de mapatges. Map-On s'ha aplicat en projectes d'investigació per verificar la seva eficàcia en la gestió de mapatges.La integración de datos con formatos heterogéneos y de diversos dominios mediante tecnologías de la Web Semántica permite solventar su disparidad estructural y semántica. El acceso a datos basado en ontologías (OBDA, en inglés) es una solución integral que se basa en el uso de ontologías como esquemas mediadores y mapeos entre los datos y las ontologías para facilitar la consulta de las fuentes de datos. Sin embargo, una de las principales barreras que puede dificultar más la adopción de OBDA es la falta de herramientas para apoyar la creación de mapeos entre datos y ontologías. El objetivo de esta investigación ha sido desarrollar nuevas herramientas que permitan a expertos sin conocimientos de ontologías la creación de mapeos entre datos y ontologías. Con este fin, se han llevado a cabo dos líneas de trabajo: la generación automática de mapeos entre datos relacionales y ontologías y la edición de los mapeos a través de su representación visual. Las herramientas actualmente disponibles para automatizar la generación de mapeos están lejos de proporcionar una solución completa, ya que se basan en los esquemas relacionales y apenas tienen en cuenta los contenidos de la fuente de datos relacional y las características de la ontología. Sin embargo, los datos pueden contener relaciones ocultas que pueden ayudar a la generación de mapeos. Para superar esta limitación, hemos desarrollado AutoMap4OBDA, un sistema que genera automáticamente mapeos R2RML a partir del análisis de los contenidos de la fuente relacional y teniendo en cuenta las características de la ontología. El sistema emplea una técnica de aprendizaje de ontologías para inferir jerarquías de clases, selecciona las métricas de similitud de cadenas en base a las etiquetas de las ontologías y analiza las estructuras de grafos para generar los mapeos a partir de la estructura de la ontología. La representación visual por medio de interfaces intuitivas puede ayudar a los usuarios sin conocimientos técnicos a establecer mapeos entre una fuente relacional y una ontología. Sin embargo, las herramientas existentes para la edición visual de mapeos muestran algunas limitaciones. En particular, la representación de mapeos no contempla las estructuras de la fuente relacional y de la ontología de forma conjunta. Para superar este inconveniente, hemos desarrollado Map-On, un entorno visual web para la edición manual de mapeos. AutoMap4OBDA ha demostrado que supera las prestaciones de las soluciones existentes para la generación de mapeos. Map-On se ha aplicado en proyectos de investigación para verificar su eficacia en la gestión de mapeos.Integration of data from heterogeneous formats and domains based on Semantic Web technologies enables us to solve their structural and semantic heterogeneity. Ontology-based data access (OBDA) is a comprehensive solution which relies on the use of ontologies as mediator schemas and relational-to-ontology mappings to facilitate data source querying. However, one of the greatest obstacles in the adoption of OBDA is the lack of tools to support the creation of mappings between physically stored data and ontologies. The objective of this research has been to develop new tools that allow non-ontology experts to create relational-to-ontology mappings. For this purpose, two lines of work have been carried out: the automated generation of relational-to-ontology mappings, and visual support for mapping editing. The tools currently available to automate the generation of mappings are far from providing a complete solution, since they rely on relational schemas and barely take into account the contents of the relational data source and features of the ontology. However, the data may contain hidden relationships that can help in the process of mapping generation. To overcome this limitation, we have developed AutoMap4OBDA, a system that automatically generates R2RML mappings from the analysis of the contents of the relational source and takes into account the characteristics of ontology. The system employs an ontology learning technique to infer class hierarchies, selects the string similarity metric based on the labels of ontologies, and analyses the graph structures to generate the mappings from the structure of the ontology. The visual representation through intuitive interfaces can help non-technical users to establish mappings between a relational source and an ontology. However, existing tools for visual editing of mappings show somewhat limitations. In particular, the visual representation of mapping does not embrace the structure of the relational source and the ontology at the same time. To overcome this problem, we have developed Map-On, a visual web environment for the manual editing of mappings. AutoMap4OBDA has been shown to outperform existing solutions in the generation of mappings. Map-On has been applied in research projects to verify its effectiveness in managing mappings

SEíS: Sistema basado en tecnologías semánticas para integrar la información energética de los edificios

Access to reliable energy related data is a fundamental factor when taking decisions that help to improve the energy efficiency of buildings. The increase in the amount of data we have available has led to the need to develop information systems that facilitate the analysis of such data to the agents which are present throughout the building life cycle, from the design phase to maintenance. Semantic web technologies provide a solution to interlink distributed data sources. This requires the construction of shared vocabularies (i.e. ontologies) which capture the meaning that users give to the data and facilitate access to them. As yet there are no consolidated methods to build these vocabularies. This article presents the methodology developed to create SEíS, an energy information system that uses semantic technologies to integrate energy related data and to facilitate services to the different agents involved throughout the stages of the building life cycle.Objectius de Desenvolupament Sostenible::13 - Acció per al ClimaPostprint (published version

Formalisation and experiences of R2RML-based SPARQL to SQL query translation using Morph

R2RML is used to specify transformations of data available in relational databases into materialised or virtual RDF datasets. SPARQL queries evaluated against virtual datasets are translated into SQL queries according to the R2RML mappings, so that they can be evaluated over the underlying relational database engines. In this paper we describe an extension of a well-known algorithm for SPARQL to SQL translation, originally formalised for RDBMS-backed triple stores, that takes into account R2RML mappings. We present the result of our implementation using queries from a synthetic benchmark and from three real use cases, and show that SPARQL queries can be in general evaluated as fast as the SQL queries that would have been generated by SQL experts if no R2RML mappings had been used

SEíS: Sistema basado en tecnologías semánticas para integrar la información energética de los edificios

Access to reliable energy related data is a fundamental factor when taking decisions that help to improve the energy efficiency of buildings. The increase in the amount of data we have available has led to the need to develop information systems that facilitate the analysis of such data to the agents which are present throughout the building life cycle, from the design phase to maintenance. Semantic web technologies provide a solution to interlink distributed data sources. This requires the construction of shared vocabularies (i.e. ontologies) which capture the meaning that users give to the data and facilitate access to them. As yet there are no consolidated methods to build these vocabularies. This article presents the methodology developed to create SEíS, an energy information system that uses semantic technologies to integrate energy related data and to facilitate services to the different agents involved throughout the stages of the building life cycle.El acceso a los datos relacionados con la energía es un factor fundamental para tomar decisiones que ayuden a mejorar la eficiencia energética de los edificios. El incremento de la cantidad de datos disponibles ha llevado a la necesidad de desarrollar sistemas de información que faciliten el análisis de los mismos a los agentes que participan a lo largo del ciclo de vida del edificio, desde el diseño hasta el mantenimiento. Las tecnologías de la web semántica proporcionan una solución para interconectar fuentes de datos distribuidas. Esto requiere la construcción de vocabularios compartidos (i.e. ontologías) que capten el significado que le dan los usuarios a la información y faciliten el acceso a los datos. No existen aún métodos consolidados para construir estos vocabularios. En este artículo se presenta la metodología desarrollada para crear SEíS, un sistema de información energética que utiliza tecnologías semánticas para integrar datos energéticos y facilitar servicios a los agentes que intervienen a lo largo de las fases del ciclo de vida del edificio

Real-time Multi-scale Smart Energy Management and Optimisation (REMO) for buildings and their district

Energy management systems in buildings and their district today use automation systems and artificial intelligence (AI) solutions for smart energy management, but they fail to achieve the desired results due to the lack of holistic and optimised decision-making. A reason for this is the silo-oriented approach to the decision-making failing to consider cross-domain data. Ontologies, as a new way of processing domain knowledge, have been increasingly applied to different domains using formal and explicit knowledge representation to conduct smart decision-making. In this PhD research, Real-time Multiscale Smart Energy Management and Optimisation (REMO) ontology was developed, as a cross-domain knowledge-base, which consequently can be used to support holistic real-time energy management in districts considering both demand and supply side optimisation. The ontology here, is also presented as the core of a proposed framework which facilitates the running of AI solutions and automation systems, aiming to minimise energy use, emissions, and costs, while maintaining comfort for users. The state of the art AI solutions for prediction and optimisation were concluded through authors involvement in European Union research projects. The AI techniques were independently validated through action research and achieved about 30 - 40 % reduction in energy demand of the buildings, and 36% reduction in carbon emissions through optimisation of the generation mix in the district. The research here also concludes a smart way to capture the generic knowledge behind AI models in ontologies through rule axiom features, which also meant this knowledge can be used to replicate these AI models in future sites. Both semantic and syntactic validation were performed on the ontology before demonstrating how the ontology supports the various use cases of the framework for holistic energy management. Further development of the framework is recommended for the future which is needed for it to facilitate real-time energy management and optimisation in buildings and their district