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    18 results

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    Published on 7.5.2019 by Equipo GNOSS

    Wikidata y DBpedia: viaje al centro de la web de datos

    "A partir de Wikipedia, como fuente de conocimiento organizado en forma de artículos enciclopédicos, editada mediante la colaboración masiva online, se han desarrollado dos proyectos de carácter semántico: DBpedia y Wikidata. Se analizan las diferencias y similitudes entre ambos modelos de datos y modelo de producción, y se especula sobre la posible evolución y coexistencia de ambos a partir de sus puntos fuertes. Su fortaleza como grafo abierto de conocimiento multidominio aporta un gran valor a la extensión de la web de datos, al actuar como punto de interconexión entre diferentes dominios".
    Saorín, Tomás; Pastor-Sánchez, Juan-Antonio (2018). “Wikidata y DBpedia: viaje al centro de la web de datos". Anuario ThinkEPI , v. 12, pp. 207-214. https://doi.org/10.3145/thinkepi.2018.31

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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    YAGO es una gran base de conocimiento semántico, derivada de Wikipedia, WordNet, WikiData, GeoNames y otras fuentes de datos. Actualmente, YAGO identifica más de 17 millones de entidades (como personas, organizaciones, ciudades, etc.) y contiene más de 150 millones de datos sobre estas entidades.

    YAGO tiene una serie de propiedades de interés:

    •     La precisión de YAGO se ha evaluado manualmente, lo que demuestra una precisión confirmada del 95% (*). Cada relación está anotada con su valor de confianza.
    •     YAGO combina la taxonomía limpia de WordNet con la riqueza del sistema de categorías de Wikipedia, asignando las entidades a más de 350,000 clases.
    •     YAGO está anclado en el tiempo y el espacio. YAGO concede una dimensión temporal y una dimensión espacial a muchos de sus hechos y entidades.
    •     Además de la taxonomía, YAGO tiene dominios temáticos como "música" o "ciencia" de WordNet Domains.
    •     YAGO extrae y combina entidades y hechos de 10 Wikipedias en diferentes idiomas.

    YAGO se desarrolla conjuntamente en el grupo DBWeb en la Universidad Télécom ParisTech, el grupo de Bases de Datos y Sistemas de Información en el Instituto Max Planck de Informática y Ambiverse.

    https://en.wikipedia.org/wiki/YAGO_(database)

    https://github.com/yago-naga/yago3

     

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    Published on 1.8.2018 by Equipo GNOSS

    Congreso: Grafos de Conocimiento en turismo

    El pasado 5 de junio de 2018 se celebró en Cáceres el TourismKG 2018, el primer workshop internacional que abordó la aplicación de Grafos de Conocimiento al sector de los viajes y el turismo. Este evento fue organizado por Ontology Engineering Group, responsables de la DBpedia del español, el mayor dataset semántico en nuestro idioma. En el mismo participó GNOSS exponiendo el proyecto realizado para Turismo de La Rioja.

     

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    Published on 29.10.2015 by Ricardo Alonso Maturana

    What are the differences between a Graph database and a Triple store? (by Matt Allen in Quora)

    Graph Databases vs. RDF Triple Stores
    To summarize, both graph databases and triple stores are designed to store linked data. RDF is a specific kind of linked data that is queried using SPARQL, so it is fair to say that RDF triple stores are a kind of graph database. But, there are some subtle but important differences that are described below.
    How They Are Similar
    ·       Graph databases and rdf triple stores focus on the relationships between the data, often referred to as “linked data.” Data points are called nodes, and the relationship between one data point and another is called an edge.
    ·       A web of nodes and edges can be put together into interesting visualizations—a defining characteristic of graph databases.
    How They Are Different
    ·       Graph databases are more versatile with query languages:  Neo4J can run an RDF triple store and use SPARQL but generally focuses on its own proprietary language, Cypher. Other graph databases support G, GraphLog, GOOD, SoSQL, BiQL, SNQL, and more. RDF triple stores only use SPARQL as the query language.
    ·       Graph databases can store various types of graphs, including undirected graphs, weighted graphs, hypergraphs, etc. RDF triple stores focus solely on storing rows of RDF triples.
    ·       Graph databases are node, or property, centric whereas RDF triple stores are edge-centric. RDF triple stores are really just a list of graph edges, many of which are 'properties'  of a node and not critical to the graph structure itself.
    ·       Graph databases are better optimized for graph traversals (degrees of separation or shortest path algorithms). With RDF triple stores, the cost of traversing an edge tends to be logarithmic.
    ·       RDF triple stores also provide inferences on data but graph databases do not (e.g., if humans are a subclass of mammals and man is a subclass of humans, then it can be inferred that man is a subclass of mammals).
    ·       RDF triple stores are more synonymous with the “semantic web” and the standardized universe of knowledge being stored as RDF triples on DBpedia and other sources whereas graph databases are seen as more pragmatic rather than academic.

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    Shared on 13.12.2014 by Ricardo Alonso Maturana

    ES dbpedia: Comparativa esDBpedia versión 2014

    Comparativa entre el número de instancias de la ontología esDbpedia para las clases más pobladas entre las versiones 3.9 y 2.014 en la que se muestras que éstas han crecido de una manera muy notable.

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    Presentación

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    Published on 12.5.2014 by Equipo GNOSS

    DBpedia: Glue for all Wikipedias and a Use Case for Multilingualism

    Esta presentación muestra DBpedia como pegamento entre wikipedias y presenta algunos casos de uso donde se han utilizado versiones multilingues de DBpedia.

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    Published on 28.4.2014 by Equipo GNOSS

    Cómo realizar una aplicación para consultar a la web semántica

    Este post trata de explicar cómo realizar una pequeña aplicación para probar el poder que está adquiriendo la web semántica.

    La web semántica está creciendo cada día más, como muchos ya sabréis internet ha estado creciendo de una manera desordenada y desestructurada, lo cual ha producido una sobrecarga de información y ésta está muy desestructurada.

    Para implementar la aplicación se ha utilizado la API JavaScript de Google Maps y consultas AJAX a DBPedia.

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    Published on 17.5.2013 by Equipo GNOSS

    Summarising Geographic Coverage of Dbpedia (and Wikipedia)

    Este artículo nos hace un análisis del alcance de los datos geográficos en dbpedia.

    • 475,001 geographic points in Dbpedia 3.8.
    • 26,763 (recorded as “nil” in the results) were unmatched, giving 448,238 points that can be geocoded to a country
    • 122,230 points were from US (25.7% of full set)
    • US, Poland (46,316; 9.75%), and United Kingdom (45,917, 9.67%) are the three most represented countries
    • 178 countries referenced in totaal

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    Published on 12.11.2012 by Pablo Hermoso de Mendoza González

    Welcome to LDBC | Linked Data Benchmark Council

    Welcome to LDBC

    In the last years we have seen an explosion of massive amounts of graph shaped data coming from a variery of applications that are related to social networks like facebook, twitter, blogs and other on-line media and telecommunication networks. Furthermore, the W3C linking open data initiative has boosted the publication and interlinkage of a large number of datasets on the semantic web resulting to the Linked Data Cloud. These datasets with billions of RDF triples such as Wikipedia, U.S. Census bureau, CIA World Factbook, DBPedia, and government sites have been created and published online. Moreover, numerous datasets and vocabularies from e-science are published nowadays as RDF graphs most notably in life and earth sciences, astronomy in order to facilitate community annota- tion and interlinkage of both scientific and scholarly data of interest.

    Technology and bandwidth now provide the opportunities for compiling, publishing and sharing massive Linked Data datasets. A significant number of commercial semantic repositories (RDF databases with reasoner and query-engine) which are the cornerstone of the Semantic Web exist.

    Neverthless at the present time,

    • there is no comprehensive suite of benchmarks that encourage the advancement of technology by providing both academia and industry with clear targets for performance and functionality and
    • no independent authority for developing benchmarks and verifying the results of those engines. The same holds for the emerging field of noSQL graph databases, which share with RDF a graph data model and pattern- and pathoriented query languages.

    The Linked Data Benchmark Council (LDBC) project aims to provide a solution to this problem by making insightful the critical properties of graph and RDF data management technology, and stimulating progress through compettion. This is timely and urgent since non-relational data management is emerging as a critical need for the new data economy based on large, distributed, heterogeneous, and complexly structured data sets. This new data management paradigm also provides an opportunity for research results to impact young innovative companies working on RDF and graph data management to start playing a significant role in this new data economy.

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    Published on 9.10.2012 by Equipo GNOSS

    Componentes de la Web Semántica

    Conoce más acerca de RDF, SPARQL y OWL, lenguajes esenciales para el funcionamiento de la Web Semántica: ¿Qué son y para qué sirven? Además, hablamos del caso DBPedia.org y de la infraestructura de la Web. Javier Solís, Gerente de Desarrollo de Nuevos Productos y Servicios de INFOTEC, platicó acerca de esto en SG Conference+Expo 2012 de la revista Software Gurú que se llevó a cabo en junio del 2012 en la Ciudad de México.

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