Abstrakt. Allt fler forskarsamfund förlitar sig på Semantic Web ontologies för att dela och tolka data inom och över forskningsområden. Dessa gemensamma kunskapsrepresentationsresurser brukar utvecklas och underhållas manuellt och i huvudsak samutvecklas tillsammans med experimentella bevis som produceras av forskare över hela världen. Att automatiskt upptäcka skillnaderna mellan (två) versioner av samma ontologi för att lagra eller visualisera deras delta är en utmanande uppgift för e-vetenskap. I detta dokument fokuserar vi på språk som gör det möjligt att formulera koncisa och intuitiva delta, som är tillräckligt uttrycksfulla för att entydigt beskriva alla möjliga förändringar och som kan upptäckas effektivt. Vi föreslår ett specifikt språk som bevisligen uppvisar dessa egenskaper och ger en förändringsdetektionsalgoritm som är ljud och komplett med avseende på det föreslagna språket. Slutligen ger vi en lovande experimentell utvärdering av vårt ramverk med hjälp av verkliga ontologier från de kulturella och bioinformatiska domänerna.
I REF föreslog författaren ett språk som gör det möjligt att formulera intuitionen bakom varje tillämpad ändring i en RDF-graf och gav ändringsdetektionsalgoritm med avseende på det föreslagna språket.
On Detecting High-Level Changes in RDF/S KBs
{'venue': 'International Semantic Web Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}