Developing a RDF4J frontend

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Francisco José Moreira
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/80738
Resumo: Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Informática
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spelling Developing a RDF4J frontendRDF4JREST APIFrontendRDFSPARQLGraphGrafoEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado integrado em Engenharia InformáticaA few years ago, data was not shared and kept isolated, preventing communication between datasets. Currently, we have more significant data volumes, and in a world where everything is connected, our data is now also following this trend. Data model focus changed from a square structure like the relational model to a model centered on the relations. Knowledge graphs are the new paradigm to represent and manage this new kind of information structure. Along with the new paradigm, graph databases emerged to support the new requirements. Despite the increasing interest in the field, only a few native solutions are available. Most are under a commercial license, and the open-source options have very basic or outdated interfaces, and because of that, they are a little distant for most end-users. In this thesis, we introduce the Open Web Ontobud and discuss its design and develop ment. Ontobud is a Web Application aimed at improving the interface for one of the most fascinating and influential frameworks in this area: RDF4J. RDF4J is a Java framework to deal with RDF triple storage, management, and query. Open Web Ontobud is an open-source RDF4J web frontend created to reduce the gap between end-users and the RDF4J backend. We created a web interface that enables users with a basic knowledge of OWL and SPARQL to explore ontologies via resource tables or graphs and extract information from them with SPARQL queries. The interface aims to remain intuitive, providing tooltips and help when needed, as well as some statistical data in a readily available form. Despite the frontend being the main focus, a backend and two databases are also used for a total of four components in the framework. For the best deployment experience, Docker was used for its simplicity, allowing deployment in just a few commands. Each component has a dedicated image, following a modular design and allowing them to be executed on separate machines if desired.No passado, dados não era partilhada e permanecia isolada, impedindo comunicação entre datasets. Atualmente, temos maiores volumes de dados e num mundo onde tudo está interligado, os nossos dados também seguem essa tendência. O foco de modelo de dados alterou de uma estrutura quadrada, como o modelo relacional, para um modelo centrado em relações. Grafos de Conhecimento são o novo paradigma para a representação e manipulação desta nova estrutura de dados. Com o novo paradigma, bases de dados de grafos emergiram para suportar as novas necessidades. Apesar do aumento de interesse neste campo, apenas algumas soluções nativas estão disponíveis. A maioria requere uma licença comercial, e as opções open-source são interfaces básicas ou desatualizadas, e por consequência, distantes a muitos utilizadores. Nesta tese introduzimos o Open Web Ontobud e discutimos o seu design e desenvolvi mento. O Ontobud é uma aplicação Web direcionada ao melhoramento da interface de uma das mais fascinantes e influentes frameworks nesta área: o RDF4J. O RDF4J é uma framework em Java para guardar, manipular e inquirir grafos RDF. Open Web Ontobud é um open-source web frontend para o RDF4J criado para diminuir a separação entre os utilizadores e o RDF4J backend. Nós criamos uma interface web que permite utilizadores com conhecimento básico de OWL e SPARQL explorar ontologias através de tabelas de recursos ou grafos, e inquirir informação com queries SPARQL. O objetivo da interface é ser intuitiva, com tooltips e ajuda quando necessário, bem como alguma informação de estatísticas numa forma facilmente acessível. Apesar do frontend ser o foco principal, o backend e duas bases de dados também são utilizadas, para um total de quatro componentes nesta framework. Para a melhor experiência de inicialização utilizamos Docker pela sua simplicidade, permitindo inicialização em poucos comandos. Cada componente tem uma imagem dedicada, seguindo um design modular e permitindo cada componente ser executada em máquinas separadas se necessário.Ramalho, José CarlosUniversidade do MinhoOliveira, Francisco José Moreira2021-04-062021-04-06T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/80738eng203024427info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-07-21T12:29:40Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/80738Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:24:41.418614Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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