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Analyzing real-world SPARQL queries in the light of probabilistic data
Schönfisch, Jörg
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Stuckenschmidt, Heiner
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URL:
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http://ceur-ws.org/Vol-1665/paper2.pdf
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Weitere URL:
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http://publications.wim.uni-mannheim.de/informatik...
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Dokumenttyp:
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Konferenzveröffentlichung
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Erscheinungsjahr:
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2016
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Buchtitel:
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URSW 2016 : Proceedings of the 12th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web (URSW 2016) co-located with the 15th International Semantic Web Conference (ISWC 2016) Kobe, Japan, October 17, 2016
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Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe:
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CEUR Workshop Proceedings
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Band/Volume:
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1665
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Seitenbereich:
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13-23
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Veranstaltungstitel:
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12th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web (URSW 2016)
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Veranstaltungsort:
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Kobe, Japan
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Veranstaltungsdatum:
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17.-18.October 2016
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Herausgeber:
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Bobillo, Fernando
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Ort der Veröffentlichung:
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Aachen, Germany
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Verlag:
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RWTH Aachen
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ISSN:
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1613-0073
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Practical Computer Science II: Artificial Intelligence (Stuckenschmidt 2009-)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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safeness of probabilistic queries , SPARQL , probabilistic data , linked data
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Abstract:
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Handling uncertain knowledge – like information extracted from unstructured text, with some probability of being correct – is crucial for modeling many real world domains. Ontologies and ontology-based data access (OBDA) have proven to be versatile methods to capture this knowledge. Multiple systems for OBDA have been developed and there is theoretical work towards probabilistic OBDA, namely identifying efficiently processable (safe) queries. However, there is no analysis on the safeness of probabilistic queries in real-world applications, or in other words the feasibility of fulfilling users’ information needs over probabilistic data. In this paper we investigate queries collected from several public SPARQL endpoints and determine the distribution of safe and unsafe queries. This analysis shows that many queries in practice are safe, making probabilistic OBDA feasible and practical to fulfill real-world users’ information needs.
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