Datu integritāte semantiskajās datubāzēs - Lagutina, Viktorija (Latvijas Universitāte, 2012)
Semantiskais tīmeklis pēc savas būtības ļauj tajā publicēt jebkādus datus jebkuram lietotājam. Jau tagad tīklā ir pieejams iespaidīgs datu apjoms, kas var tikt izmantots, lai ne tikai iegūtu datus kā informāciju, bet arī izmantotu šos datu jaunajās lietojumprogrammās, lai uzlabotu automatizāciju, kā piemēru var minēt DBPedia vai TopQuadrant un NASA AMES Izpētes centra izstrādāto mēru konvertoru. Tas savukārt nozīmē to, ka, ja izstrādātāji neparūpēsies par datu kvalitāti, mēs drīz vien saņemsim ārkārtīgi lielu daudzumu nekvalitatīvu datu, kas ļaunākajā gadījumā var būt pat bīstami. Šajā darbā tiek apskatīti dažādi ontoloģiju līmeņa datu validācijas risinājumi, īpaši pievēršot uzmanību SPIN – SPARQL bāzētai likumu un nosacījumu valoda, tās pielietojums, lai kontrolētu datu korektību, kā arī nedaudz pieminēta šīs valodas secināšanas un tās rezultātā jaunu trijnieku radīšanas iespējas, kā arī apskatītas SPIN nosacījumu attēlošanas iespējas Latvijas Universitātes Matemātikas un informātikas institūta izstrādātajā OWLGrEd rīkā.

Semantic network by its nature allows anyone to publish any data. Even now in the network exists enormous extent of data, which can be used not only for getting data as information, but also use these data for new applications to improve automation, for example can be mentioned DBPedia or unit converter, created by TopQuadrant together with NASA AMES Research Center. This means that, if developers won't take care of data quality, we soon enough will get enormous quantity of low quality data which in the worst case scenario can be dangerous. In this work has been examined different kinds of ontology level data validations, especially SPIN – SPARQL based rule and constraint language, its usage to control data accuracy, also slightly mentioned options of this language for inferencing and new tripple creation, also has been examined possibility of displaying SPIN conditions in OWLGrEd tool, created by Institute of Mathemathics and Computer Science University of Latvia.
Data integrity in semantic databases
Keywords: Datorzinātne