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Vortrag Graduiertenkolloquium Matthias Frank: Unterschied zwischen den Versionen

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|Titel DE=Vortrag Graduiertenkolloquium Matthias Frank
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|Titel DE=Kontextspezifische Interpretation von heterogenen Umweltbeobachtungen durch Ausnutzung von Linked Open Data
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|Titel EN=Kontextspezifische Interpretation von heterogenen Umweltbeobachtungen durch Ausnutzung von Linked Open Data
|Beschreibung DE=folgt
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|Beschreibung DE=Die zunehmende Verfügbarkeit von geotemporalen Daten aus Umweltbeobachtungen entsprechender Sensoren hat das Potential, die Entscheidungsunterstützung durch Geoinformationssysteme signifikant zu verbessern. Jedoch erschwert die Heterogenität der Beobachtungen mangels expliziter Semantik die automatisierte Auswertung dieser Beobachtungen. Demgegenüber ist eine zunehmende Menge an Daten zu verzeichnen, welche explizit modelliertes Wissen als Linked Open Data frei verfügbar macht. Für die intelligente Auswertung von Umweltbeobachtungen wird daher der Ansatz verfolgt, die implizite Bedeutung dieser Beobachtungen durch die Verknüpfung mit entsprechenden Ressourcen in Linked Open Data explizit und vergleichbar zu machen. So kann bei der Datenintegration die Datenherkunft, das Datenschema und das Datenformat sinnstiftend ausgewertet werden. Im Vortrag wird ein modulares Konzept für semantisches Mapping, Validierung und Anreicherung von Umweltbeobachtungen auf Basis von arbeitsteilig erstellen Annotation mittels Linked Open Data vorgestellt sowie die dabei auftretenden Herausforderungen adressiert.
 
|Veranstaltungsart=Graduiertenkolloquium
 
|Veranstaltungsart=Graduiertenkolloquium
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Aktuelle Version vom 7. Januar 2019, 10:33 Uhr

Kontextspezifische Interpretation von heterogenen Umweltbeobachtungen durch Ausnutzung von Linked Open Data

Veranstaltungsart:
Graduiertenkolloquium




Die zunehmende Verfügbarkeit von geotemporalen Daten aus Umweltbeobachtungen entsprechender Sensoren hat das Potential, die Entscheidungsunterstützung durch Geoinformationssysteme signifikant zu verbessern. Jedoch erschwert die Heterogenität der Beobachtungen mangels expliziter Semantik die automatisierte Auswertung dieser Beobachtungen. Demgegenüber ist eine zunehmende Menge an Daten zu verzeichnen, welche explizit modelliertes Wissen als Linked Open Data frei verfügbar macht. Für die intelligente Auswertung von Umweltbeobachtungen wird daher der Ansatz verfolgt, die implizite Bedeutung dieser Beobachtungen durch die Verknüpfung mit entsprechenden Ressourcen in Linked Open Data explizit und vergleichbar zu machen. So kann bei der Datenintegration die Datenherkunft, das Datenschema und das Datenformat sinnstiftend ausgewertet werden. Im Vortrag wird ein modulares Konzept für semantisches Mapping, Validierung und Anreicherung von Umweltbeobachtungen auf Basis von arbeitsteilig erstellen Annotation mittels Linked Open Data vorgestellt sowie die dabei auftretenden Herausforderungen adressiert.

(Matthias Frank)




Start: 23. Januar 2019 um 15:45
Ende: 23. Januar 2019 um 17:15


Im Gebäude 05.20, Raum: 1C-04

Veranstaltung vormerken: (iCal)


Veranstalter: Forschungsgruppe(n) Web Science
Information: Media:Frank 23-01-2019.pdf