Seminar Ontop Ontologien mit RDFS und OWL 2 QL

Eine Ontologie schafft eine stabile fachliche Sicht über relationale Strukturen. Für Ontop muss sie ausdrucksstark genug für die benötigte Semantik und zugleich für effiziente Abfragebeantwortung geeignet sein.

Inhaltsverzeichnis

1. Kompetenzfragen und Modellgrenzen
2. Klassen und Eigenschaften
3. RDFS-Hierarchien
4. OWL 2 QL für Ontop
5. Abgleich mit Mappings
6. Validierung und Governance

Lernziele

• Kompetenzfragen in ein klares Klassen- und Eigenschaftsmodell überführen.
• RDFS- und OWL-2-QL-Konstrukte passend zu Ontop einsetzen.
• Ontologie, Mapping und Datentypen konsistent aufeinander abstimmen.
• Inferenz- und Abfragefälle mit positiven und negativen Tests validieren.

Zielgruppe

Ontologie- und Datenmodellierung, Knowledge-Graph-Entwicklung, Ontop-Mapping-Teams, Datenarchitektur und Fachmodellierung.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu RDF und SPARQL; SQL- und Mapping-Erfahrung ist für die Integrationsübungen hilfreich.

Kapitel 1: Kompetenzfragen und Modellgrenzen

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Fachfragen, Kernbegriffe, Scope, Benennung und Wiederverwendung.

1. Schritt 1: Fachliche Fragen werden als prüfbare Kompetenzfragen formuliert.
2. Schritt 2: Kernklassen und Beziehungen werden von technischen Quellstrukturen getrennt.
3. Schritt 3: Modellgrenzen und nicht abgedeckte Sachverhalte werden ausdrücklich dokumentiert.

Kapitel 2: Klassen und Eigenschaften

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Taxonomien, Objekt- und Dateneigenschaften, Domänen, Wertebereiche und Datentypen.

1. Schritt 1: Klassen werden nach stabilen fachlichen Kriterien und nicht nach Tabellen zugeschnitten.
2. Schritt 2: Beziehungen und Attribute werden als Objekt- beziehungsweise Dateneigenschaften modelliert.
3. Schritt 3: Domänen, Wertebereiche und Datentypen werden mit realen Mapping-Werten abgeglichen.

Kapitel 3: RDFS-Hierarchien

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Unterklassen, Untereigenschaften, Vererbung und Abfrageauswirkung.

1. Schritt 1: Eine Klassenhierarchie wird aus fachlicher Spezialisierung und nicht aus bloßer Benennung entwickelt.
2. Schritt 2: Untergeordnete Eigenschaften werden nur bei klarer semantischer Implikation eingesetzt.
3. Schritt 3: Abfragen auf Oberklassen werden mit Daten aus Unterklassen getestet.

Kapitel 4: OWL 2 QL für Ontop

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Äquivalenzen, inverse Eigenschaften, Existenz und leichtgewichtige Schlussfolgerung.

1. Schritt 1: Benötigte Schlussfolgerungen werden einzeln begründet und auf den unterstützten Profilumfang begrenzt.
2. Schritt 2: Inverse oder äquivalente Beziehungen werden anhand konkreter Abfragen geprüft.
3. Schritt 3: Existenzbasierte Modellierung wird auf unbeabsichtigte zusätzliche Resultate untersucht.

Kapitel 5: Abgleich mit Mappings

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Vokabular, IRI-Regeln, Datentypen, Kardinalität und Änderungswirkung.

1. Schritt 1: Jede gemappte Klasse und Eigenschaft wird gegen die Ontologie validiert.
2. Schritt 2: Literaltypen und Objektbeziehungen werden auf konsistente Zieltypen geprüft.
3. Schritt 3: Ontologieänderungen werden mit einem Auswirkungsbericht für Mapping und Abfragen versehen.

Kapitel 6: Validierung und Governance

Kapitel-Inhaltsverzeichnis: Reasoning-Tests, Kompetenzfragen, Namensregeln, Versionierung und Freigabe.

1. Schritt 1: Positive und negative Testdaten prüfen erwartete sowie unerwünschte Schlussfolgerungen.
2. Schritt 2: Kompetenzfragen werden als automatisierbare SPARQL-Regressionstests umgesetzt.
3. Schritt 3: Versionierung, Review, Änderungsantrag und Freigabe werden als Ontologie-Governance definiert.