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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 2.6.2015 por Equipo GNOSS

    Linked Data at the Guardian | Open Platform | The Guardian

    The semantic web is given a rough raking by the syntactic web, and it is not impossible to see why when you first get taken down the SPARQL/RDF/Ontology rabbit hole. It is not great fun learning to develop with the semantic web today.

    (As an aside, using a semi-SQL model as a primary metaphor in SPARQL did not help me personally. But then, SQL has always seemed like an assembly language designed by Prolog programmers)

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    Publicado el 16.1.2015 por Equipo GNOSS

    Nueva versión de la aplicación Linked Open Vocabularies (LOV)

    Se presenta una nueva versión de la aplicación Linked Open Vocabularies (LOV), con una importante re-ingeniería, usando MongoDB y ElasticSearch para ofrecer un acceso rápido a los datos, y NodeJS para mostrar un interfaz de usuario limpio y rápido.

    El proyecto LOV, que casi tiene 4 años, incorpora las siguientes mejoras:

    • Uso de tags para vocabularios en vez de categorías jerárquicas (p.e.  “Time” ).
    • La posibilidad de realizar rápidas búsquedas de texto libre sobre 469 vocabularios, más de 46.000 términos, y 462 agentes (creadores, contribuyentes, publicadores).
    • Un conjunto de APIs (http://lov.okfn.org/dataset/lov/api) para acceder a los datos de LOV.
    • Un punto de acceso SPARQL, sobre los registros LOV y la última versión de cada vocabulario.

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    Publicado el 25.10.2013 por Equipo GNOSS

    ONS Linked Data

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    ONS Linked Data

    Esta portal permite consultar datos geográficos abiertos del gobierno de UK. Presenta una interface de consulta SPARQL y un mapa donde representa los distintos datos.

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    Publicado el 25.3.2013 por Equipo GNOSS

    SPARQL 1.1 ya es una recomendación

    Con fecha 21 de Marzo de 2013 SPARQL 1.1 ya es una recomendación del W3C.

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    Publicado el 4.3.2013 por Equipo GNOSS

    SPARQL2NL

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    SPARQL2NL

    SPARQL2NL es un framework que permite convertir queries SPARQL y tripletas RDF en lenguaje natural.

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    Publicado el 11.2.2013 por Equipo GNOSS

    ONTOP - Stay on top of your data with semantics

    Plataforma para realizar consultas sobre bases de datos basadas en grafos utilizando la tecnología SPARQL

    Entre las características podemos destacar:

    • SPARQL 1.0 Support
    • Intuitive/powerful mapping language
    • Support for free and commercial DBMS
    • Compatible with DBMS federation tools
    • Providers for Sesame and OWLAPI
    • Integrated with Protege 4.x
    • SPARQL end-point
    • Inference :OWL 2 QL, RDFS

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    Publicado el 15.1.2013 por Equipo GNOSS

    Trabajo fin de titulación "Publicación de datos universitarios enlazados observando los principios de Linked Data" de Rosa Alba Calva Cumbius, realizado en la Universidad Técnica Particular de Loja bajo la dirección de Nelson Oswaldo Piedra Pullaguari, en 2012.

    Resumen: "El gran problema de la web de hoy es la aglomeración de información que se encuentra disponible en la red, donde la búsqueda de datos se vuelve cada vez más tediosa tomando en cuenta el sector educativo de las Universidades del Ecuador donde la información la mantienen de forma individual es decir en páginas web de cada Universidad, el objetivo de este trabajo es lograr que la información tanto de aspecto general y académico se encuentre relacionada y enlazada tomando en cuenta los principios de Linked Data    con el objetivo de mejorar la calidad de información que el usuario requiere.
    El desarrollo de componentes de este proyecto de Tesis les permitirá publicar datos en formato RDF, entendible por máquinas sobre: Aspectos académicos y de organización de Universidades Ecuatorianas.
    Se recolectó toda la información académica y de aspecto general de 69 Universidades del Ecuador almacenándolas en tablas divididas cada una por su clase y propiedades de las mismas, así mismo se creó una Macro para evitar la sobre escritura de la información y poder obtener el código N3 para posterior a ello convertirlo en código RDF."
    Palabras claves: Linked Data, Web Semántica, RDF, SPARQL."

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    Publicado el 8.1.2013 por Equipo GNOSS

    Sacando provecho a la Web Semántica: SPARQL

    Lección de Classora Technologies en la que nos explica las ventajas de usar tecnologías semánticas y nociones básicas de SPARQL.

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