Anotācija
Promocijas darba centrālā tēma ir semantiski dati un to lietojums datu
atlasē un sistēmu izstrādē.
Darba centrālā tēze ir “Semantiskā Latvija” – ontoloģijas kā
vienojošs aspekts. Tās tiek publicētas, ir pieejama platforma, kas
interpretē ontoloģiju un ļauj tajā ievadīt un labot datus, ir pieejams
grafisks rīks, kas ļauj sastādīt grafiskus vaicājumus pār izveidotajiem
datiem.
Darbā ir izstrādāta grafiska vaicājumu valoda, ar kuras palīdzību
var sastādīt grafiskus vaicājumus pār semantiskiem datiem. Vaicājumi
tālāk tiek tulkoti uz SPARQL vaicājumu valodu. Mēs esam pierādījuši,
ka vaicājumu valoda ir saprotama un uzlabo lietotājiem lasāmību.
Vaicājumu valodai ir izstrādāts arī eksperimentāls prototips -
ViziQuer. Praktiskos piemēros tas ir pārbaudīts un saņēmis pozitīvas
lietotāju atsauksmes.
Līdztekus ir aprakstīta metodoloģija ontoloģijās balstītu
informatīvo sistēmu izstrādei un ieskicēti teorētiskie pamati ontoloģiju
repozitorija izveidei, lai padarītu semantisku informāciju sistēmu
pieejamāku ārpus zinātniskās vides.
Atslēgvārdi: Ontoloģijas, SPARQL, vaicājumiABSTRACT
Thesis focuses on semantic data – how it can be used in data querying
and new information system development.
We use proposed ideas in “Semantic Latvia” that ontology is
uniting element. Ontologies are published and there exist framework that
interprets an ontology and allow to input and edit instance date in the
ontology. Later on user can access the data via a graphical query tool.
We have developed a graphical query language and supporting tool
that can be used to formulate queries over semantic data. These queries
are translated to SPARQL query language. We have proved that query
language is readable for common user.
Also we have developed an experimental query language support
tool ViziQuer. It has been successfully tested in cooperation with medical
scientists.
We described ontology based information system development and
sketched theoretical background for ontology repository improvements to
allow full power of ontology based information systems.
Keywords: Ontology, SPARQL, quer
