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Stars Factory: LOD in RDF Data Cube Vocabulary Open Data Ground plug-in

Claudia Corcione, Paola De Caro, Stefano De Luca

LOD 2014, 20-21/02/2014

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Evodevo

Evodevo è una società che

offre servizi, sviluppa strumenti

software e fa ricerca nei settori:

• Business Intelligence

• GIS

• Knowledge Management

• Tecnologie Semantiche

• Open Data

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Open Data Ground

3

Open Data Ground è una

piattaforma per la gestione di

open data, che permette di:

• Caricare i dati in qualsiasi

formato o attraverso il

collegamento diretto con DB

• Convertire in formati open

• Catalogare attraverso

metadati standard Ricercare

i dati attraverso vari

strumenti.

• Esportare i dati nei formati

XLS, CSV, XML, JSON,

RDF, OWL

• Esporre i dati tramite API

• Visualizzare le statistiche di

utilizzo

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OpenDataGround

utilizza tecnologie

semantiche per la

ricerca e

l’organizzazione

delle risorse:

• Motore a

faccette

• Tag Net

• Tag Cloud

• Ricerca a testo

libero, anche su

metadati

OpenDataGround: semantic technologies

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OpenDataGround è

stato necessario per

progetti Open Data e

LOD:

• Comune di Albano

• Open Sanità

• Open Data INPS

OpenDataGround: progetti Open Data e LOD

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Stars Factory: ODG plug-in

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• ODG permette la conversione automatica di dataset in formato XML, RDF e

OWL

• La conversione nel formato RDF/OWL avviene attraverso lo standard W3C

RDB2RDF.

• Per tabelle multidimensionali (non tabelle RDB) ODG è dotato di un plug-in,

Stars Factory, che consente la generazione di file OWL .

Tabella RDB >> Modello

Tabellare

Crosstab >> Modello

Multidimensionale

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RDF Data Cube Vocabulary

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RDF Data Cube Vocabulary: un modello dati per convertire semi-automaticamente

tabelle in LOD.

• Vocabolario raccomandato dal W3C

• Traduce in RDF il modello multidimensionale tipico dei dati aggregati

• Compatibile con SDMX

Stars Factory converte

Crosstab in grafi OWL

secondo una versione

semplificata del modello RDF

Data Cube Vocabulary.

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Modello ontologico di conversione in LOD

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• Il modello semplificato che usa

Stars Factory si traduce nella T-

Box di una ontologia, che

descrive le dimensioni, le

misure e gli attributi

(Component Property) del

Crosstab

• L’Observation è il fenomeno da

descrivere, espresso dal valore

della cella e definito attraverso le

relazioni con dimensioni, misure

e attributi

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Stars Factory: come funziona

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• Dai CSV vengono estratti i dati

• Dall’ XML vengono estratti i metadati del dataset

• Dal modello OWL viene estratta la struttura della tabella da convertire

• Il modello OWL fornisce le istruzioni per associare ad ogni cella le corrispettive

Component Property, seguendo una logica posizionale

Stars Factory popola il modello ontologico (T-Box) fornito in input, con tutte le

observation relative alle celle del dataset di partenza, che costituiscono la A-Box.

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L’Output di Stars Factory è un grafo ontologico con:

• T-box definita manualmente

• Medadati del dataset estratti dal file XML

• Tante istanze della classe Observations quante sono le celle del dataset

Output di Stars Factory: LOD

10

Observation 102

Observation

Is-a

dimensio

n

dimension

dimension

measuremeasureValue

2009

beneficiari di Mobilità

mezzogiorno

dataset 52

numero di beneficiari

“4654”

Anno

Lavoratori

Area

Geografica

Measure

Property

Dimension

Property

Component

Property

Is-a

Is-a

Is-a

Is-a

Is-a Is-a

Is-a

Is-a

Is-a

Is-a

subject

mobilità

lavoro dipendente

subject

Concept

Is-a

Is-a

sourc

e

rapporti annuali

Source

Is-a

“Inps”

“Generazione di beneficiari

di Mobilità dal 2006 al

2009…”

“17/01/2012”

title

issued

publis

her

Dataset

da

tase

t

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11

“Sometimes perceiving this

world differently is the key

to making discoveries”

Grazie per l’attenzione!