Abstract-Linked öppna data (LOD), som tillhandahålls av ett snabbt växande antal källor utgör en mängd lättillgänglig information. Dessa uppgifter är dock inte lätta att förstå. Det ges vanligtvis som en uppsättning (RDF) tripletter, ofta tillräckligt i form av enorma filer som täcker många domäner. Dessutom har data vanligtvis en lös struktur när den härleds från slutanvändargenererade källor, såsom Wikipedia. Slutligen, kvaliteten på de faktiska uppgifterna är också oroande, eftersom det kan vara ofullständig, dåligt formaterad, inkonsekvent, etc. För att förstå och profilera sådana länkade öppna data räcker det inte med traditionella dataprofileringsmetoder. Med ProLOD föreslår vi en serie metoder som sträcker sig från domännivå (kluster, märkning), via schemanivå (matchning, disambiguation), till datanivå (datatypdetektering, mönsterdetektering, värdefördelning). Paketeras i ett interaktivt, webbaserat verktyg, de tillåter iterativ prospektering och upptäckt av nya LOD-källor. Därför kan användarna snabbt bedöma hur relevant källan är för det aktuella problemet (t.ex. någon integrationsuppgift), fokusera på och utforska den relevanta undergruppen. Dataprofilering omfattar en väletablerad uppsättning grundläggande operationer, som analyserar en (relationell) datauppsättning och skapar metadata som är användbara för att förstå data och upptäcka oegentligheter. Profilering utförs oftast på ett kolumn-för-kolumn sätt, till exempel för att upptäcka frekventa värdemönster eller unikheten av kolumnvärden. Gemensamma profileringsmetoder och verktyg har det underliggande antagandet av en väldefinierad semantik i kolumnen och mestadels regelbundna data. Dessa antaganden gäller inte länkade öppna data (LOD) som publiceras på webben. Sådana uppgifter kommer från olika källor, t.ex. öppen källkodsgemenskaper (t.ex. Wikipedia) eller projekt som är inriktade på ett specifikt ämne (t.ex. DrugBank [1]). Dessa olika ursprung ger upphov till en mångfald av hur information uttrycks som datavärden och hur dessa värden är strukturerade. Dessa datauppsättningar kopplar dock samman varandra. Den övergripande LOD visionen är att möjliggöra generering av ny kunskap baserad på en mängd allmänt tillgängliga sammankopplade data. För att utnyttja mångfalden av sådana öppna data krävs dock i) en första förståelse av varje enskild datauppsättning och ii) en översikt över tillgängliga data som helhet. Först då kan dataanalytiker fokusera på den delmängd av LOD som krävs för det aktuella problemet. Klassiska profileringstekniker är, såvitt vi vet, inte lämpliga för att hantera dessa nya massiva uppsättningar av öppna (och därmed heterogena) data. Vi föreslår en ny iterativ och interaktiv metod för profilering av LOD. Vi föreställer oss en process som gör det möjligt för en användare att dela in data i grupper, granska enkel statistik eller sofistikerade gruvresultat på gruppnivå, och sedan ompröva grupperingsbeslut för att revidera dem för att förfina profileringsresultatet. I detta dokument rapporterar vi om ProLOD, en första prototyp som vi utvecklat för att ta steget mot denna vision. Som en proof-of-concept, fokuserar vi på infoboxen (utan ontologi kartläggningar) och korta abstrakta data delmängd av DBpedia 3.2 [2]. DBpedia genereras från Wikipedia och omfattar 34,2 miljoner tripletter.
ProLOD i REF är en iterativ och interaktiv metod för profilering av länkade öppna data.
Profiling linked open data with ProLOD
{'venue': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW 2010)', 'journal': '2010 IEEE 26th International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW 2010)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}