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    12 resultados

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data (Universidad Simon Bolívar, Caracas, Venezuela)

    Abstract.

    Graphs naturally represent Linked Data and implementations of graph-based tasks are required not only for data consumption, but also for mining patterns among links. Despite efficient graph-based algorithms and engines have been implemented, there is no clear understanding of how these solutions may behave on Linked Data

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    What is the difference between triplestores and graph databases? - Stack Overflow

    There are triplestores (semantic databases), and there are general-purpose graph databases.

    Both are based on the similar concepts of linking one "item" to another via a relationship. Triplestores support RDF and are queried by SPARQL, but such add-ons can be (and are) implemented ontop of general-purpose graph databases as well.

    What is the fundamental difference that would make you prefer a semantic db / triplestore to a general purpose graph database like neo4j?

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    Publicado el 29.10.2015 por 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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    Presentación

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    A comparison of two graph data models - RDF and Property Graphs.

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    Publicado el 18.5.2012 por Equipo GNOSS

    Experiences with the conversion of SenseLab databases to RDF/OWL

    Uno de los desafíos que enfrenta la Web Semántica para el Cuidado de la Salud y Ciencias de la Vida es el de la conversión de bases de datos relacionales en formato de Web Semántica. Los problemas y los pasos implicados en tal conversión no han sido bien documentados. Este documento describe las experiencias en el proceso de convertir las bases de datos relacionales SenseLab, una colección de bases de datos relacionales (Oracle) para la investigación neurocientífica, en OWL. La conversión de estas bases de datos en formato RDF / OWL es un paso importante hacia la consecución de los beneficios de la Web Semántica en la investigación de la neurociencia integrativa. Este documento describe cómo representamos a algunas de las bases de datos SenseLab en el Resource Description Framework (RDF) y Web Ontology Language (OWL), y se discuten las ventajas y desventajas de estas representaciones.

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    Publicado el 17.4.2012 por Equipo GNOSS

    uSeekM

    tipo de documento Página Web

    uSeekM

    uSeekM es un añadido para bases de datos RDF que son accesibles con la interfaz de Sésame. uSeekM añade una indexación alternativa potente y capacidades de consulta a bases de datos semánticas, y proporciona integración con otras herramientas y marcos. La funcionalidad proporcionada por uSeekM incluye:

    • GeoSPARQL: indexación, búsqueda eficiente, y los cálculos de geometrías integrados en el lenguaje de consulta SPARQL. Apoyo a todas las geometrías OpenGIS de características simples y sus relaciones.
    • Búsqueda de texto completo: la búsqueda de indexación y eficiente para el texto, integrado en el lenguaje de consulta SPARQL.
    • La integración de Spring Framework: gestión de la inicialización, el alcance y la conexión de las transacciones de la base de datos semántica con el framework Spring Dependency Injection.

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    Publicado el 2.12.2010 por Equipo GNOSS

    This paper discusses RDF related work in the context of OpenLink Virtuoso, a general purpose relational / federated database and applications platform.

    This paper discusses adapting a relational engine for native RDF support with dedicated data types, bitmap indexing and SQL optimizer techniques. This paper further discusses mapping existing relational data into RDF for SPARQL access without converting the data into physical triples. These paper present conclusions and metrics as well as a number of use cases, from DBpedia to bio informatics and collaborative web applications.

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    Compartido el 6.10.2010 por Equipo GNOSS

    Interesante comparativa de Kendall Clark sobre el mercado de bases de datos RDF  publicada en el blog de Clark & Parsia.

     

    There’s a lot of talk about the purely technical a pects of RDF databases, triple stores, etc. There is considerably less talk about the RDF database market as a software business. As I see it, the commercial RDF database mar­ket is comprised of six seven systems, listed here in random order:

     

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    Publicado el 28.7.2010 por Equipo GNOSS

    BLOG de Kingsley Idehen's, CEO y Fundador de Openlink Software, fabricantes de Virtuoso

    Kingsley Idehen es el Fundador, Presidente y CEO de OpenLink Software, y probablemente uno de los más profundos expertos en problemas de integración de datos en lo que se conoce como "Linked Data".

    Uno de los productos más relevantes de OpenLink es Virtuoso, un servidor virtual de base de datos que incluye un potente sistema de almacenamiento y recuperación de grafos RDF.

    Además de en su blog, se le puede seguir en Twitter.

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    Publicado el 26.7.2010 por Equipo GNOSS

    Freebase, RDF and the Semantic Web

    A presentation to the San Francisco Semantic Web Meet-up (5/14/09) describing Freebase and its connection to RDF, Linked Data and the Semantic Web. (ppt de Jamie Taylor en SlideShare)

    RDF es un componente clave para la funcionalidad de la Web Semántica . Cada tema en Freebase está disponible en formato RDF, de forma que forma parte de la nube de Linked Open Data .

    El RDF de Freebase es un servicio en nivel beta , por lo que su estabilidad no está garantizada. Fuente:http://wiki.freebase.com

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