Relational Database information availability to Semantic Web technologies
View/ Open
Author
Būmans, Guntars
Co-author
Latvijas Universitāte. Datorikas fakultāte
Advisor
Čerāns, Kārlis
Date
2012Metadata
Show full item recordAbstract
Promocijas darba „Relāciju datu bāzu informācijas pieejamība semantiskā tīmekļa tehnoloģijām”
Anotācija
Atslēgas vārdi: relāciju datu bāze, RDF, OWL, ontoloģijas, attēlojums
Semantiskā tīmekļa uzdevums ir pārvērst tīmekli no milzīgas dokumentu kolekcijas par bagātu datu avotu, no kura datorprogrammas varētu automātiski iegūt informāciju. Lielākā daļa esošo datu glabājas relāciju datu bāzēs un nav pieejamas semantiskam tīmeklim. Darba mērķis ir atrast risinājumu relāciju datu bāzu un OWL ontololoģijas sasaistei. Darbā 1) pētīti esošie risinājumus relāciju datu bāzu un RDF/OWL ontoloģiju sasaistes nodrošināšanā; 2) izveidota RDB-RDF/OWL attēlojuma specificēšanas valoda, kas orientēta uz lasāmību, pieraksta īsumu un augsta līmeņa konstrukciju izmantošanu; 3) izveidota praktiskām situācijām piemērota efektīva atbilstību realizācija, izmantojot relāciju datu bāzi atbilstību informācijas glabāšanai un RDF trijnieku ģenerēšanai, un tā pielietota Latvijas medicīnas 6 reģistru datu semantiskā reinženierijā. Thesis „Relational Database information availability to Semantic Web
technologies”
Annotation
Keywords: Relational databases, RDF, OWL, ontologies, mapping
The purpose of Semantic Web is to convert the web from huge collection of
documents into rich dataset from which it would be possible for computer programs to
get information automatically. Most of real data are stored in relational databases and
are not available to Semantic Web. The purpose of this work is to find solution to map
relational databases and OWL ontologies. In the thesis 1) existing RDB-to-RDF/OWL
mapping solutions are investigated; 2) RDB-to-RDF/OWL mapping specification
language is designed that is oriented towards readability, conciseness and high level
construct usage; 3) effective and suitable for practical use-cases mapping
implementation is created using relational database for mapping data storage and RDF
triple generation; the implementation was applied to semantic re-engineering of 6
Latvian Medicine registries.