Querying Probabilistic Ontologies with SPARQL


Schönfisch, Jörg


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URL: https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/36682
Weitere URL: http://subs.emis.de/LNI/Proceedings/Proceedings232...
URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-366825
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2014
Buchtitel: Informatik 2014 - Big Data - Komplexität meistern; Tagung vom 22.-26. September 2014 in Stuttgart
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: GI-Edition : Lecture Notes in Informatics. Proceedings
Band/Volume: 232
Seitenbereich: 2245-2256
Veranstaltungsdatum: 22-26 September 2014
Herausgeber: Plödereder, Erhard
Ort der Veröffentlichung: Bonn
Verlag: Ges. für Informatik
ISBN: 978-3-88579-626-8
ISSN: 1617-5468
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
Fachgebiet: 004 Informatik
Abstract: In recent years a lot of efforts was put into the field of Semantic Web research to specify knowledge as precisely as possible. However, optimizing for precision alone is not sufficient. The handling of uncertain or incomplete information is getting more and more important and it promises to significantly improve the quality of query answering in Semantic Web applications. My plan is to develop a framework that extends the rich semantics offered by ontologies with probabilistic information, stores this in a probabilistic database and provides query answering with the help of query rewriting. In this proposal I describe how these three aspects can be combined. Especially, I am focusing on how uncertainty is incorporated into the ABox and how it is handled by the database and the rewriter during query answering.




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