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Conclusion Linked Data -Topic Maps
1
Guy LapalmeUniversité de Montréal
1
Linked Data ou
Web of Data
• Mise en relation de données sur le web
• À partir d’une donnée, on accède à d’autres
2
T. Heath, C. Bizer, Linked Data, Synthesis Lectures on The Semantic Web: Theory and Technology #1, Morgan & Claypool, 2011
Qualités des données sur le web Berners-Lee, 2006
★ données sous licence libre
★★ données explicites et structurées
★★★ format non-propriétaire
★★★★ URIs pour sujets et objets
★★★★★ données liées à d’autres données
3
Linking Open Data (LOD) Principes
• URIs pour nommer des choses
• HTTP URIs pour y référer
• Lorsqu’on réfère à un HTTP URI, retourner de l’information utile en RDF-SPARQL
• Inclure des liens vers d’autres URIs
4
5
Évolution du LOD
6
Évolution du LOD
Évolution du LOD
7
July 2009
8As of September 2011
MusicBrainz
(zitgist)
P20
Turismo de
Zaragoza
yovisto
Yahoo! Geo
Planet
YAGO
World Fact-book
El ViajeroTourism
WordNet (W3C)
WordNet (VUA)
VIVO UF
VIVO Indiana
VIVO Cornell
VIAF
URIBurner
Sussex Reading
Lists
Plymouth Reading
Lists
UniRef
UniProt
UMBEL
UK Post-codes
legislationdata.gov.uk
Uberblic
UB Mann-heim
TWC LOGD
Twarql
transportdata.gov.
uk
Traffic Scotland
theses.fr
Thesau-rus W
totl.net
Tele-graphis
TCMGeneDIT
TaxonConcept
Open Library (Talis)
tags2con delicious
t4gminfo
Swedish Open
Cultural Heritage
Surge Radio
Sudoc
STW
RAMEAU SH
statisticsdata.gov.
uk
St. Andrews Resource
Lists
ECS South-ampton EPrints
SSW Thesaur
us
SmartLink
Slideshare2RDF
semanticweb.org
SemanticTweet
Semantic XBRL
SWDog Food
Source Code Ecosystem Linked Data
US SEC (rdfabout)
Sears
Scotland Geo-
graphy
ScotlandPupils &Exams
Scholaro-meter
WordNet (RKB
Explorer)
Wiki
UN/LOCODE
Ulm
ECS (RKB
Explorer)
Roma
RISKS
RESEX
RAE2001
Pisa
OS
OAI
NSF
New-castle
LAASKISTI
JISC
IRIT
IEEE
IBM
Eurécom
ERA
ePrints dotAC
DEPLOY
DBLP (RKB
Explorer)
Crime Reports
UK
Course-ware
CORDIS (RKB
Explorer)CiteSeer
Budapest
ACM
riese
Revyu
researchdata.gov.
ukRen. Energy Genera-
tors
referencedata.gov.
uk
Recht-spraak.
nl
RDFohloh
Last.FM (rdfize)
RDF Book
Mashup
Rådata nå!
PSH
Product Types
Ontology
ProductDB
PBAC
Poké-pédia
patentsdata.go
v.uk
OxPoints
Ord-nance Survey
Openly Local
Open Library
OpenCyc
Open Corpo-rates
OpenCalais
OpenEI
Open Election
Data Project
OpenData
Thesau-rus
Ontos News Portal
OGOLOD
JanusAMP
Ocean Drilling Codices
New York
Times
NVD
ntnusc
NTU Resource
Lists
Norwe-gian
MeSH
NDL subjects
ndlna
myExperi-ment
Italian Museums
medu-cator
MARC Codes List
Man-chester Reading
Lists
Lotico
Weather Stations
London Gazette
LOIUS
Linked Open Colors
lobidResources
lobidOrgani-sations
LEM
LinkedMDB
LinkedLCCN
LinkedGeoData
LinkedCT
LinkedUser
FeedbackLOV
Linked Open
Numbers
LODE
Eurostat (OntologyCentral)
Linked EDGAR
(OntologyCentral)
Linked Crunch-
base
lingvoj
Lichfield Spen-ding
LIBRIS
Lexvo
LCSH
DBLP (L3S)
Linked Sensor Data (Kno.e.sis)
Klapp-stuhl-club
Good-win
Family
National Radio-activity
JP
Jamendo (DBtune)
Italian public
schools
ISTAT Immi-gration
iServe
IdRef Sudoc
NSZL Catalog
Hellenic PD
Hellenic FBD
PiedmontAccomo-dations
GovTrack
GovWILD
GoogleArt
wrapper
gnoss
GESIS
GeoWordNet
GeoSpecies
GeoNames
GeoLinkedData
GEMET
GTAA
STITCH
SIDER
Project Guten-berg
MediCare
Euro-stat
(FUB)
EURES
DrugBank
Disea-some
DBLP (FU
Berlin)
DailyMed
CORDIS(FUB)
Freebase
flickr wrappr
Fishes of Texas
Finnish Munici-palities
ChEMBL
FanHubz
EventMedia
EUTC Produc-
tions
Eurostat
Europeana
EUNIS
EU Insti-
tutions
ESD stan-dards
EARTh
Enipedia
Popula-tion (En-AKTing)
NHS(En-
AKTing) Mortality(En-
AKTing)
Energy (En-
AKTing)
Crime(En-
AKTing)
CO2 Emission
(En-AKTing)
EEA
SISVU
education.data.g
ov.uk
ECS South-ampton
ECCO-TCP
GND
Didactalia
DDC Deutsche Bio-
graphie
datadcs
MusicBrainz
(DBTune)
Magna-tune
John Peel
(DBTune)
Classical (DB
Tune)
AudioScrobbler (DBTune)
Last.FM artists
(DBTune)
DBTropes
Portu-guese
DBpedia
dbpedia lite
Greek DBpedia
DBpedia
data-open-ac-uk
SMCJournals
Pokedex
Airports
NASA (Data Incu-bator)
MusicBrainz(Data
Incubator)
Moseley Folk
Metoffice Weather Forecasts
Discogs (Data
Incubator)
Climbing
data.gov.uk intervals
Data Gov.ie
databnf.fr
Cornetto
reegle
Chronic-ling
America
Chem2Bio2RDF
Calames
businessdata.gov.
uk
Bricklink
Brazilian Poli-
ticians
BNB
UniSTS
UniPathway
UniParc
Taxonomy
UniProt(Bio2RDF)
SGD
Reactome
PubMedPub
Chem
PRO-SITE
ProDom
Pfam
PDB
OMIMMGI
KEGG Reaction
KEGG Pathway
KEGG Glycan
KEGG Enzyme
KEGG Drug
KEGG Com-pound
InterPro
HomoloGene
HGNC
Gene Ontology
GeneID
Affy-metrix
bible ontology
BibBase
FTS
BBC Wildlife Finder
BBC Program
mes BBC Music
Alpine Ski
Austria
LOCAH
Amster-dam
Museum
AGROVOC
AEMET
US Census (rdfabout)
Media
Geographic
Publications
Government
Cross-domain
Life sciences
User-generated content
Évolution du LODSeptember 2011
Quoi faire avec le LOD?
• Applications génériques- Browsers
• Disco
- EUCLID (EdUcational Curriculum for the usage of LInked Data)
• Applications particulières- Visualisations de données
• data.gov, data.gov.uk, data.gc.ca
• dbpedia mobile
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Développement d’un Linked Data Mashup
• Découvrir de nouveaux liens à partir d’un URI- LDspider
• Télécharger les données et conserver leur provenance sur un serveur RDF local - Jena TDB
• Offrir un service web qui utilise SPARQL sur la base locale RDF
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Quelques idées reçues sur le Web Sémantique - 1
Chap 6 de Le web sémantique, F. Gandon, C. Faron-Zucker, O. Corby, Dunod, 2012
• WS est une nouvelle version du web
• WS est l’analyse et extraction sémantique du web
• WS se réduit à XML
• WS est l’Intelligence Artificielle sur le web
• Une application WS a forcément un moteur d’inférence
• WS suppose une ontologie universelle
• WS nécessite de grosses ontologies
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Quelques idées reçues sur le Web Sémantique - 2
• Application du WS nécessite forcément une ontologie de ce domaine
• Ontologie coûte cher
• Sur le WS, les ontologies se gravent dans le marbre
• Web 2.0 et WS sont opposés
• WS est pour les académiques
• Le WS devrait avoir déjà fait ses preuves
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État actuel du Web Sémantique
• Encore en mouvement
• Standards encore en évolution
• Commence à entrer dans les moeurs
• Retro-ingénierie difficile
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Topic Maps
• Métaphore d'un index de livre- n'indexe pas tout- liste des noms de topiques- références aux occurrences de ces topiques
• Index complexe comprend- types de topiques- types d'occurrences- références entre topiques- sous-entrées
• Peut avoir plusieurs types d'index
16
Topic Maps
• Standard international ISO/IEC 13250:2003
• Extension du concept d'index au domaine de l'information numérique
• Modèle à deux niveaux distincts- une carte des connaissances (index)- ensemble de ressources d'information (contenu)
• Définit un espace multidimensionnel- positions sont des topiques- distances entre topiques mesurées par le nombre
de topiques entre eux- sortes de relations entre topiques dépendent des
noeuds intermédiaires
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Niveau des connaissances
Topiques : sujets (typés?) de l'information Associations : relations entre les sujets
http://www.ontopia.net/© 2003 Ontopia AS
(2) The Knowledge Layer
• The upper layer consists of (typed) Topics and Associations
• Topics represent the subjects that the information is about
– Like the list of topics that forms a back-of-book index
• Associations represent relationships between those subjects
– Like the “see also” relationships in a back-of-book index
knowledge layer
composed by
born in
composed by
Puccini
Tosca
Lucca
MadameButterfly
18
http://www.ontopia.net/© 2003 Ontopia AS
Linking the Layers Through Occurrences
• The two layers are
linked together
– Occurrences are
(typed) relationships
between topics and
information resources
that are pertinent to
them
– The links (or locators) are like page numbers in a back-of-book index
Puccini
Tosca
Lucca
composed by
born in
composed by
MadameButterfly
knowledge layer
information layer
Liens avec les connaissancesOccurrences : relations (typées?) entre les topiques et sources d'information
19
Types
Topics (relation typique de classe-instance)- noms d'opéras, de lieu, de personnages ...
Associations- géographique, temporelle ...
Occurrences- article, mention, commentaire, image ...
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Rôles
Topics- ...
Associations- agent, destinataire, lieu ...
Occurrences- ...
21
Séparation entre Topic Maps et données
• permet de faire - les mêmes Topic Maps sur différentes sources- plusieurs Topic Maps sur les mêmes informations- fusions de Topic Maps
22
Notion de portée (scope)
• Buts- Tenir compte de la subjectivité des connaissances- Exprimer plusieurs points de vue- Donner des vues personnalisées pour certains
usagers
• Au moyen de caractéristiques valides selon un contexte- nom : Germany désigne l'Allemagne en Français- occurrence : dans une portée technicien- association : vraie dans un certain scope
23
XML Topic Maps (XTM)
• Sérialisation des Topic Maps- XTM - Version 1.0- Standard ISO - Version 2.0
• compatible avec XML et XLink
• Exemple de Topic Map- Topic Map sur la musique
24
RDF vs Topic Maps
• Standards développés de façon indépendantes dans les années 90
• Topic Maps - indexation de sources d'information
• RDF- métainformations structurées sur des ressources- base pour l'inférence
25
Familles de standards
TMCL ContraintesOWL
RDF Schema
Topic Maps Modèles de données RDF
XTM, LTM Syntaxes RDF/XML,N3
Correspondances TM-RDF
Topic Maps RDF
Chose Subject Resource
Symbole Topic Node
Assertion Topic characteristic assignment Statement
Identité stringURI (address vs id)
literal, URIblank nodes
Réification TAO name rdf:statement
Qualification scope xml:lang?
Types et sous-types association typesrdf:type,
rdfs:subClassOf
Merging mêmes URI mêmes address ou id
Conversion TM-RDF
• Modélisation de Topic Maps en RDF- noeuds RDF pour les noms, occurrences et
associations- statements pour les types et scopes
• Modélisation de RDF en Topic Maps- définit des Topics pour chaque élément RDF:
resource, statement, property, subject, object ...
28
Conclusion
• RDF et TM sont deux formalismes concurrents pour le web sémantique
• Puissance d'expression semblable
• Plus de détails- Article de Wikipedia- TopicMaps.org
29
Merci et bonne chancepour la suite