Atvērto zināšanu grafu shēmu izgūšana un analīze

Abstract

Maģistra darba pamatmērķis ir izgūt un izanalizēt dažādu zināšanu grafu shēmas. Shēmas veidošana ietver aprobāciju un uzlabojumus shēmas izgūšanas un saglabāšanas procesam ar nolūku sagatavot datu shēmu kopumu atbilstoši SPARQL piekļuves punktu sarakstam. Turklāt, darba ietvaros tika apskatīti un izanalizēti dažādi shēmu izgūšanas parametri ar mērķi novērtēt to apstrādes ilguma ietekmi un izvēlēties atbilstošus parametrus atkarībā no piekļuves punkta apjoma. Gala rezultātā tika izstrādāta programma1, kas nodrošina piekļuves punktu atlasīšanu, pielāgotu parametru izvēli OBIS rīkam, automatizētu skriptu shēmu izgūšanai, shēmu saglabāšanu, atskaišu veidošanu ar analīzi, shēmu sagatavošanu un saglabāšanu DSS serverī tālākai izmantošanai SPARQL vaicājumu veidošanā ViziQuer rīkā. Programmas kods ir sagatavots atkārtotai izmantošanai.

Open knowledge graph schema extraction and analysis The main objective of the master's thesis is to extract and analyse various knowledge graph schemas. The schema extraction involves testing and improving the processes of schema extraction and storage with the goal of preparing a set of data schemas according to a list of SPARQL endpoints. Additionally, the thesis examines and analyses various parameters for schema extraction to assess their impact on processing time and to select appropriate parameters depending on the endpoint structure. As a result, an application was developed that facilitates endpoint selection, customized parameter selection for the OBIS tool, automated scripts for schema extraction, schema storage, report generation with analysis, and preparation and storage of schemas on a DSS server for further use in SPARQL queries within the ViziQuer tool. The program has been developed with the goal of being reusable.