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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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    Publicado el 15.5.2012 por Equipo GNOSS

    Playing with SPARQL Graph Store HTTP Protocol

    En este post, Bob DuCharme, Solutions Architect en TopQuadrant  explica algunas conclusiones obtenidas tras usar implementaciones basadas en el protocolo SPARQL 1.1 Graph Store HTTP Protocol. Bob explica que añadiendo o borrando tripletas a nivel de nombre del grafo (al contrario que a nivel de tripleta) tiene más sentido en la publicación de workflows donde los conjuntos de datos pueden borrarse o insertarse como una unidad.

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    Publicado el 17.4.2012 por Equipo GNOSS

    uSeekM

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    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 9.4.2012 por Equipo GNOSS

    data.nature.com – the NPG Linked Data Platform

    La plataforma de datos vinculados NPG Linked Data Platform proporciona acceso a bases de datos de NPG publicados como datos relacionados y pone estos datos a disposición del usuarios través de servicios SPARQL. Los datos son consultables de forma interactiva a través de una interfaz y de forma remota a través de un servicio.


    Estos datos incluyen artículos publicados por NPG desde 1869 hasta la actualidad. Además, incluyen productos NPG y ontologías temáticas.


    Los datos son organizados por grafos, y se usa un grafo para representar cada tipo de objeto (publicaciones, técnicas, productos, etc.). Un grafo directorio mantiene descripciones para cada grafo individual con recuento de clases y propiedades y los vocabularios usados. Se usa un vocabulario NPG para expresar las propiedades y descripciones de los objetos.

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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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    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 20.12.2009 por Equipo GNOSS

    Franz Inc. - Semantic Web Technologies

    Franz Inc. es uno de los líderes en el sector de las bases de datos para almacenamiento de RDF y grafos RDF. Según su web: "AllegroGraph RDFStore provides the solid storage layer for powerful reasoning and ontology modeling capabilities. Franz's semantic technology solutions are uniquely positioned to help bring your Web 3.0 ideas to reality."

    Sus productos para la Web Semántica son:

    AllegroGraph RDFStore is a modern, high-performance, persistent RDF graph database. AllegroGraph uses disk-based storage, enabling it to scale to billions of triples while maintaining superior performance. AllegroGraph supports SPARQL, RDFS++, and Prolog reasoning from Java applications.

    AGWebView, Web Browser Server for AllegroGraph Triple Stores, gives you access to your triple store data via an ordinary Web browser.

    Gruff, a Grapher-Based Triple-Store Browser for AllegroGraph. Gruff is a triple-store browser that displays visual graphs of subsets of a store's resources and their links. By selecting particular resources and predicates, you can build a visual graph that displays a variety of the relationships in a triple-store. Gruff can also display tables of all properties of selected resources or generate tables with SPARQL queries, and resources in the tables can be added to the visual graph.

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