Скачать презентацию Informationsintegration Das Semantic Web 16 02 2006 Felix Скачать презентацию Informationsintegration Das Semantic Web 16 02 2006 Felix

53008025c9a3b4be85a01424f77c9409.ppt

  • Количество слайдов: 48

Informationsintegration Das Semantic Web 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Informationsintegration Das Semantic Web 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06

Quelle: Mark Butler, HP 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 2 Quelle: Mark Butler, HP 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 2

Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 3

Definitionen l Fremdwörterduden “Semantik” 1. 2. l l Teilgebiet der Linguistik, das sich mit Definitionen l Fremdwörterduden “Semantik” 1. 2. l l Teilgebiet der Linguistik, das sich mit den Bedeutungen sprachlicher Zeichen und Zeichenfolgen befasst Bedeutung, Inhalt eines Wortes, Satzes oder Textes “The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. ” [BLHL 01] Das Semantische Web ist einer Erweiterung des gegenwärtigen Webs, in der Informationen wohldefinierte Bedeutungen erhalten, so dass Computer und Menschen besser kooperieren können. 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 4

Warum brauchen wir das Semantic Web? l l Überfluss an Daten l Stark verteilt Warum brauchen wir das Semantic Web? l l Überfluss an Daten l Stark verteilt l Suche und Integration nötig l Die Kosten, relevante Informationen zu finden und Wert daraus zu schöpfen sind enorm. Kostenreduzierung l Workflows und Businessprozesse miteinander verknüpfen l Data- und Service-sharing ermöglichen l auch zwischen heterogenen Gruppen l l e. Science: Wissenschaftler, Standards-Konsortien, Bioinformatik e. Government: u. a. Gesundheitswesen e. Business e. Society: Blogging, Gnutella Quelle: [DK 03] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 5

Motivation l l Web Seiten tragen Layout-Informationen l Gut für Menschen l Nicht zu Motivation l l Web Seiten tragen Layout-Informationen l Gut für Menschen l Nicht zu interpretieren für Rechner Informationen leben in zwei Welten l Für Menschen als Konsumenten l l Für Computer als Konsumenten l l l Gedichte, Filme, Text, . . . Daten, Programme, . . . Das Web betont den Menschen. Das Semantic Web soll dies ausgleichen. Ease-of-Use und Wachstum des WWW soll nicht beeinträchtigt werden. Es muss also nicht alles perfekt verstanden werden. 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 6

Motivation: (Automatische) Informationssuche im Web l Methode 1: Browsing l l geht nicht (Milliarden Motivation: (Automatische) Informationssuche im Web l Methode 1: Browsing l l geht nicht (Milliarden von Dokumenten) Methode 2: Suche l Suche mittels Suchmaschinen besser l Recall nicht immer perfekt (Größe der Suchmaschine). l Precision nicht immer perfekt (Relevanz der Ergebnisse). l Techniken des Information Retrieval § § l Leider wirklich nur „retrieval“ Extraktion und Interpretation der Informationen durch Nutzer Funktioniert nur mit Menschen, nicht automatisiert 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 7

Motivation: (Automatische) Informationssuche im Web l l Methode 3: Informationsextraktion l Computational Linguistics l Motivation: (Automatische) Informationssuche im Web l l Methode 3: Informationsextraktion l Computational Linguistics l Named Entity Recognition (z. B. Gene) l Relationship Extraction (z. B. Firmensitze aus Wirtschaftmeldungen extrahieren) Methode 4: Wrapper l Bsp: Shopping Agenten l Generierung von Wrappern per Hand l Müssen sich auf HTML Tags verlassen Methode 5: Annotation l Maschinenlesbare Annotation (z. B. XML) Methode 6: Semantic Web l Semantische Annotation (RDF & Ontologien) 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Themen heute 8

Szenario aus [BLHL 01] Gemeinsamer Arztbesuch Alice Ne ue r s an Tr Therapieplan Szenario aus [BLHL 01] Gemeinsamer Arztbesuch Alice Ne ue r s an Tr Therapieplan r fä an hrt ? f ar ed tb r po OK We Pl Neu er V ors chla Streiche unwichtige Termine g OK zu weit! Bob Vorschlag 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 leiser! 9

Beispiel-Anwendungen l Wissensmanagement (knowledge management, KM) l Intranet mit Millionen Dokumenten l Informationsbeschaffung, -wartung Beispiel-Anwendungen l Wissensmanagement (knowledge management, KM) l Intranet mit Millionen Dokumenten l Informationsbeschaffung, -wartung und -suche l Mit Ontologien l l Intelligente Suche Anfragen und Sichten statt Suche § l l l Bsp. : Liste alle Projekte aller Mitarbeiter der HU Informatik Dokumentenaustausch Web Commerce l Shopping-Agenten suchen bestes und billigstes Angebot. l On-line shops präsentieren Waren sinnvoll l Broker vermitteln zwischen Anbietern und Käufern (e-marketplace) l Meta-Stores E-Business l Virtuelle Unternehmen l Katalog-Integration und Datenaustausch 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 10

Semantic Web Prinzipien [BL] l Alles kann eine URI#xxx haben. l l l Sage Semantic Web Prinzipien [BL] l Alles kann eine URI#xxx haben. l l l Sage nicht „farbe“, sage "http: //www. pantomime. com/2002/std 6#farbe" Vokabulare können im Laufe der Zeit integriert und ersetzt werden. Dokumente sind selbst-beschreibend. „Jeder kann Beliebiges über Beliebiges sagen. " Kein einzelnes System weiß alles. Das Design muss minimalistisch sein. 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 11

Semantic Web Layer Cake Nutzen Regeln Bedeutung Beziehungen Syntax und Struktur Basisdaten, Texte und Semantic Web Layer Cake Nutzen Regeln Bedeutung Beziehungen Syntax und Struktur Basisdaten, Texte und Identifikatoren Quelle: [Hen 02] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 12

Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 13

Überblick Semantic Web Quelle: Tim Berners-Lee 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS Überblick Semantic Web Quelle: Tim Berners-Lee 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 14

TEXT XML l Reiner Text l l l Keine Struktur (höchstens implizit) Nicht maschinenlesbar TEXT XML l Reiner Text l l l Keine Struktur (höchstens implizit) Nicht maschinenlesbar XML l l l Kann Text strukturieren Maschinenlesbare Struktur Implizite Semantik durch Benennung von Struktureinheiten 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 15

Text im Web (UNICODE + URI) l So sieht ein natürlichsprachige Webseite für eine Text im Web (UNICODE + URI) l So sieht ein natürlichsprachige Webseite für eine Maschine aus. Quelle: [Hen 02] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 16

XML … immerhin l XML erlaubt es, sinnvoll tags zu Texteinheiten hinzuzufügen. < name XML … immerhin l XML erlaubt es, sinnvoll tags zu Texteinheiten hinzuzufügen. < name > < education> < CV > < work> < private > 16. 02. 2006 Quelle: [Hen 02] Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 17

XML maschinenlesbare Bedeutung l Aber: Für eine Maschine sehen die tags so aus. . XML maschinenlesbare Bedeutung l Aber: Für eine Maschine sehen die tags so aus. . . < name > < CV > 16. 02. 2006 Quelle: [Hen 02] Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 18

Schemata: Die richtige Richtung Schemata helfen…. < CV > private …indem sie gemeinsame Ausdrücke Schemata: Die richtige Richtung Schemata helfen…. < CV > private …indem sie gemeinsame Ausdrücke zwischen Dokumenten in Beziehung setzen. Quelle: [Hen 02] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 19

Aber: Schemata unterscheiden sich l Jemand anderes verwendet dieses Schema: < name > < Aber: Schemata unterscheiden sich l Jemand anderes verwendet dieses Schema: < name > < name> < CV >> < CV <<>> < > 16. 02. 2006 Quelle: [Hen 02] Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 20

Schemata fehlt die Bedeutung < CV > private Immerhin: Semiautomatisches Schema Matching & Mapping Schemata fehlt die Bedeutung < CV > private Immerhin: Semiautomatisches Schema Matching & Mapping Quelle: [Hen 02] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 21

Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 22

Überblick Semantic Web Quelle: Tim Berners-Lee 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS Überblick Semantic Web Quelle: Tim Berners-Lee 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 23

XML RDF l XML l l erlaubt beliebige Strukturen. Bedeutung „verborgen“/“vermischt“ in Struktur (durch XML RDF l XML l l erlaubt beliebige Strukturen. Bedeutung „verborgen“/“vermischt“ in Struktur (durch geeignete Tag-Namen) Fortschritt, aber Strukturen noch ohne „Bedeutung“ RDF… l l l …kann „Bedeutung“ ausdrücken, ohne Annahmen zur Struktur. …besteht aus Tripeln: Subjekt, Prädikat, Objekt …ist ein Datenmodell für Metadaten. 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 24

Metadaten Format: RDF l RDF (Resource Description Framework) l l RDF besteht aus zwei Metadaten Format: RDF l RDF (Resource Description Framework) l l RDF besteht aus zwei Teilen: l l l Jenseits von Maschinenlesbarkeit: „Maschinenverstehbarkeit“ RDF Modell (eine Menge von Tripeln) RDF Syntax (verschiedene XML-Serialisierungs Syntaxen) RDF Schema l l Definition von Vokabularen (einfache Ontologien) für RDF Formuliert in RDF Quelle: [DK 03] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 25

RDF Beispiel l Ausdruck l l l “Peter Mueller ist Autor der Ressource http: RDF Beispiel l Ausdruck l l l “Peter Mueller ist Autor der Ressource http: //www. w 3. org/home/mueller. ” Ressource (Subjekt) Struktur l l http: //www. schema. org/#auth or. Of Wert (Objekt) l l pers 05 Author-of ISBN. . . Eigenschaft (Prädikat) l l http: //www. w 3. org/home/mue ller „Peter Mueller” Gerichteter Graph pers 05 Author-of Aut ho r-of 16. 02. 2006 ISBN. . . ISBN. . . Publby ubl. P by Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 MIT Quelle: [OH 03] 26

Schachtelung mit RDF l Jeder Ausdruck kann wiederum eine Ressource sein: l Schachtelung von Schachtelung mit RDF l Jeder Ausdruck kann wiederum eine Ressource sein: l Schachtelung von Graphen – reification (“Verdinglichung”) NYT behauptet pers 05 Autor. Von ISBN. . . 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 ISBN. . . Quelle: [OH 03] 27

Vorteile von RDF vs. XML l „Der Autor der Seite ist Peter“ l l Vorteile von RDF vs. XML l „Der Autor der Seite ist Peter“ l l RDF: triple(author, Seite, Peter) XML: Seite Peter Peter

href=“Seite" Peter
16. 02. 2006 href=“Seite"
Peter
a="ppppp" qqqqq Anfragen nur über das Dokument, nicht über dessen Bedeutung: Ist ppppp ein y von qqqqq? Oder ist qqqqq ein z von ppppp? Nur falls Schema vorhanden, kann man sinnvolle Fragen stellen. Aber es kann viele verschiedene Schemata für die gleiche Bedeutung geben. 28 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Quelle: http: //www. w 3. org/Design. Issues/RDF-XML. html

Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 29

Semantic Web 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Quelle: Tim Berners-Lee Semantic Web 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Quelle: Tim Berners-Lee 30

XML / RDF Ontologien l XML und RDF l Kein Standard-Vokabular um Semantik auszudrücken XML / RDF Ontologien l XML und RDF l Kein Standard-Vokabular um Semantik auszudrücken l l l Gleiche Probleme wie bisher, jedoch auf Tag. Ebene Keine Standard-Struktur (Hierarchie) um Semantik auszudrücken. Ontologien l l stellen Standard-Vokabulare bereit. stellen Standard-Struktur bereit. 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 31

Motivation für Ontologien class-def animal % animals are a class-def plant % plants are Motivation für Ontologien class-def animal % animals are a class-def plant % plants are a class subclass-of NOT animal % that is disjoint from animals class-def tree subclass-of plant % trees are a type of plants class-def branch slot-constraint is-part-of % branches are parts of some tree has-value tree max-cardinality 1 class-def defined carnivore % carnivores are animals subclass-of animal slot-constraint eats % that eat any other animals value-type animal class-def defined herbivore % herbivores are animals subclass-of animal, NOT carnivore % that are not carnivores, and slot-constraint eats % they eat plants or parts of plants value-type plant OR (slot-constraint is-part-of has-value plant) 16. 02. 2006 Quelle: [OH 03] Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 32

Was ist eine Ontologie? l „Eine Ontologie ist eine formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Was ist eine Ontologie? l „Eine Ontologie ist eine formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptionalisierung“ – Tom Gruber l l ‚Konzeptionalisierung‘ (Conceptualization): Abstraktes Modell von Phänomenen der wirklichen Welt durch Identifikation der relevanten Konzepte der Phänomene. ‘Explizit’: Verwendete Konzepte (und deren Typen und Bedingungen darauf) sind explizit definiert. ‘Formal’: Maschinenlesbar ‘Gemeinsam’: Reflektiert Wissen über das Konsens in der Gemeinde herrscht. Quelle: [Fen 03] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 33

Was ist eine Ontologie? l Ontologien sind soziale Kontrakte: l l Im Gegensatz zu Was ist eine Ontologie? l Ontologien sind soziale Kontrakte: l l Im Gegensatz zu Datenbankschema l l Akzeptierte, explizite Semantik Verständliche für Außenstehende (Meist) erzeugt in einem community process. Zielrichtung dort: Physischen Datenunabhängigkeit Im Gegensatz zu XML-Schema l Zielrichtung dort: Dokumentstruktur Quelle: [DK 03] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 34

Arten von Ontologien l Domänen-Ontologien l l Meta-Ontologien l l Für eine spezielle Domäne Arten von Ontologien l Domänen-Ontologien l l Meta-Ontologien l l Für eine spezielle Domäne (Elektronik, Medizin, Datenbanken, usw. ) Verwendbar über Domänen hinweg Stellen Vokabular zur Verfügung Beispiel: Dublin Core für Dokumente Generische Ontologien (common sense) l l l Vokabular über Dinge, Ereignisse, Zeit, Raum, etc. Verwendbar über Domänen hinweg Beispiel: Meter und Inch Konvertierungtabellen Quelle: [Fen 03] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 35

Ontologien: Beispiele l Word. Net l l l 100. 000 Worte mit natürlichsprachlicher Bedeutung Ontologien: Beispiele l Word. Net l l l 100. 000 Worte mit natürlichsprachlicher Bedeutung Organisiert in Synonym-Sets Kategorisierung l Substantiv, Verb, Adjektiv, Adverb, Funktionswort Zusätzliche Beziehungen l Synonym, Antonym l Hyponomy (is-a Beziehungen als Hierarchie) l Meronymy (part-of Beziehungen) l Morphologie (für Wortformen) Vorteile l Domänenunabhängig, groß, frei verfügbar 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 36

Ontologien: Beispiele l Cyc l l l Entstammt aus KI Forschung Versuch, Allgemeinwissen zu Ontologien: Beispiele l Cyc l l l Entstammt aus KI Forschung Versuch, Allgemeinwissen zu formalisieren 100. 000 de Konzepte formalisiert Millionen Axiome, Regeln, Einschränkungen Cycorp 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 37

Eine high-level Ontologie Quelle: [HHL 04] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS Eine high-level Ontologie Quelle: [HHL 04] 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 38

Gene Ontologie l l Ziel: Kontrolliertes Vokabular (controlled vocabulary) über Organismen in Bezug auf Gene Ontologie l l Ziel: Kontrolliertes Vokabular (controlled vocabulary) über Organismen in Bezug auf Gene und Proteine 16675 Ausdrücke l [Term] id: GO: 0000001 l l l [Term] id: GO: 0000002 l l l name: mitochondrion inheritance namespace: process def: "The distribution of mitochondria, including the mitochondrial genome, into daughter cells after mitosis or meiosis, mediated by interactions between mitochondria and the cytoskeleton. " [PMID: 11389764, PMID: 10873824, SGD: mcc] is_a: GO: 0048308 (-> organelle inheritance) is_a: GO: 0048311 (-> mitochondrian distribution) name: mitochondrial genome maintenance namespace: process def: "The maintenance of the structure and integrity of the mitochondrial genome. " [GO: ai] is_a: GO: 0007005 [Term] id: GO: 0000003. . . http: //www. geneontology. org/ 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 39

Gene Ontology l Probleme in GO (aus [SKK 04]) l z. B. A part. Gene Ontology l Probleme in GO (aus [SKK 04]) l z. B. A part. Of B l l l „A is always part of B“ „A is sometimes part of B“ „A can be part of B“ „Vocabulary A is included within vocabulary B“ Ähnliches für A is. A B 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 40

Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 41

Semantic Web Quelle: Tim Berners-Lee 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Semantic Web Quelle: Tim Berners-Lee 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 42

Killer-Application des Semantic Web? l Das Semantic Web selbst! l l Ähnlich wie das Killer-Application des Semantic Web? l Das Semantic Web selbst! l l Ähnlich wie das Web selbst Killer-App des Internet war. Wichtige Anwendungen z. B. l l Online Kataloge für B 2 B und B 2 C Reiseplanung und Reisekoordination mit Terminplaner 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 43

Die Zukunft des Semantic Web l Semantic Web in der physischen Welt l l Die Zukunft des Semantic Web l Semantic Web in der physischen Welt l l l URI zeigen auf physische Objekte RDF beschreibt physische Objekte Physische Objekte beschreiben ihre Fähigkeiten und Funktionen. l l l Home-automation Lautstärkeregelung Mikrowelle sucht nach optimalen Kochparametern auf Iglo Webseite Aber: Es gibt auch Kritik und viele Skeptiker! 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 44

Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Überblick l l l Motivation und Definition TXT → XML → RDF(S) RDF → Ontologien Ausblick / Diskussion Rückblick & Evaluation 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 45

Integrierte Informationssysteme Anfrage Design time Architekturen Anfragesprache Run time Datenfusion / ETL Integriertes Informationssystem Integrierte Informationssysteme Anfrage Design time Architekturen Anfragesprache Run time Datenfusion / ETL Integriertes Informationssystem Anfrageplanung Schemamanagement Optimierung Wrapper Anfrageausführung Oracle, DB 2… 16. 02. 2006 Dateisystem Web Service Anwendung HTML Form Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Integriertes Info. -system 46

Glossar aus [BLHL 01] l l l l Resource: Web jargon for any entity. Glossar aus [BLHL 01] l l l l Resource: Web jargon for any entity. Includes Web pages, parts of a Web page, devices, people and more. URL: Uniform Resource Locator. URI: Universal Resource Identifier. URLs are the most familiar type of URI. A URI defines or specifies an entity, not necessarily by naming its location on the Web. RDF: Resource Description Framework. A scheme for defining information on the Web. RDF provides the technology for expressing the meaning of terms and concepts in a form that computers can readily process. RDF can use XML for its syntax and URIs to specify entities, concepts, properties and relations. Ontologies: Collections of statements written in a language such as RDF that define the relations between concepts and specify logical rules for reasoning about them. Computers will "understand" the meaning of semantic data on a Web page by following links to specified ontologies. Agent: A piece of software that runs without direct human control or constant supervision to accomplish goals provided by a user. Agents typically collect, filter and process information found on the Web, sometimes with the help of other agents. Service discovery: The process of locating an agent or automated Web-based service that will perform a required function. Semantics will enable agents to describe to one another precisely what function they carry out and what input data are needed. 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 47

Literatur l l l [BLHL 01] T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila, The Semantic Literatur l l l [BLHL 01] T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila, The Semantic Web, Scientific American, May 2001 [DK 03] Stefan Decker und Vipul Kashyap. The Semantic Web: Semantics for Data on the Web, Tutorial at VLDB 2003 Berlin. [Fen 03] Dieter Fensel. Lecture Introduction: Semantic Web & Ontology, 2003 [OH 03] Slides: Semantic Web. Jacco van Ossenbruggen, Lynda Hardman. CWI Amsterdam 2003. [BL] Tim Berners Lee. The Semantic Web (slides). http: //www. w 3. org/2002/Talks/09 -lcs-sweb-tbl/Overview. html Web sites l www. ontoknowledge. org l www. ontoweb. org l www. daml. org l www. w 3. org/2001/sw/ l www. semanticweb. org 16. 02. 2006 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 48