Datu shēmas izguve no wikidata vizuālo vaicājumu atbalstam - Vehi, Ginters Juris (Latvijas Universitāte, 2021)
Semantiskajam tīmeklim paliekot arvien apjomīgākam rodas nepieciešamība pēc dažādiem rīkiem un lietojumprogrammām, kas palīdz analizēt šo lielo datu apjomu tai skaitā arī saistīto datu avotus. Un šiem rīkiem ir svarīgi zināt šo datu avotu shēmas, lai palīdzētu ar datu analīzi. Šī bakalaura darba mērķis ir apskatīt un iepazīties ar populārākajiem semantiskā tīmekļa saistīto datu avotiem kā “Wikidata”, “DBpedia” un izstrādāt skriptu, kas palīdzētu izgūt “Wikidata” shēmu. Darba apjoms ir 40 lappuses, tas sastāv no 4 nodaļām un darbā ir izmantoti 19 dažādi literatūras avoti.

DATA SCHEMA EXTRACTION FROM WIKIDATA FOR GRAPHICAL QUERY SUPPORT As the semantic web becomes even bigger and contains ever increasing amounts of information, where large portion of this information resides in linked data sources like “Wikidata” and “DBpedia”. There arises a need for tools and programs that would help in analyzing these data sources and for them a schema of these sources is needed. The goal of this bachelor paper is to go over most popular linked data resources like “Wikidata” and “DBpedia” and develop a script for extracting the “Wikidata” schema. This bachelor paper consists of 40 pages, which are grouped in 4 chapters. The work references 19 different information sources.
Data schema extraction from wikidata for graphical query support
Keywords: Datorzinātne; Semantiskais tīmeklis; Saistīto datu avoti; Wikidata; DBpedia