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Abstract

The integration of metadata from distinct, heterogeneous data sources requires metadata interoperability, which is a qualitative property of metadata information objects that is not given by default. The technique of metadata mapping allows domain experts to establish metadata interoperability in a certain integration scenario. Mapping solutions, as a technical manifestation of this technique, are already available for the intensively studied domain of database system interoperability, but they rarely exist for the Web. If we consider the amount of steadily increasing structured metadata and corresponding metadata schemes on theWeb, we can observe a clear need for a mapping solution that can operate in aWeb-based environment. To achieve that, we first need to build its technical core, which is a mapping model that provides the language primitives to define mapping relationships. Existing SemanticWeb languages such as RDFS and OWL define some basic mapping elements (e.g., owl:equivalentProperty, owl:sameAs), but do not address the full spectrum of semantic and structural heterogeneities that can occur among distinct, incompatible metadata information objects. Furthermore, it is still unclear how to process defined mapping relationships during run-time in order to deliver metadata to the client in a uniform way. As the main contribution of this thesis, we present an abstract mapping model, which reflects the mapping problem on a generic level and provides the means for reconciling incompatible metadata. Instance transformation functions and URIs take a central role in that model. The former cover a broad spectrum of possible structural and semantic heterogeneities, while the latter bind the complete mapping model to the architecture of the Word Wide Web. On the concrete, language-specific level we present a binding of the abstract mapping model for the RDF Vocabulary Description Language (RDFS), which allows us to create mapping specifications among incompatible metadata schemes expressed in RDFS. The mapping model is embedded in a cyclic process that categorises the requirements a mapping solution should fulfil into four subsequent phases: mapping discovery, mapping representation, mapping execution, and mapping maintenance. In this thesis, we mainly focus on mapping representation and on the transformation of mapping specifications into executable SPARQL queries. For mapping discovery support, the model provides an interface for plugging-in schema and ontology matching algorithms. For mapping maintenance we introduce the concept of a simple, but effective mapping registry. Based on the mapping model, we propose aWeb-based mediator wrapper-architecture that allows domain experts to set up mediation endpoints that provide a uniform SPARQL query interface to a set of distributed metadata sources. The involved data sources are encapsulated by wrapper components that expose the contained metadata and the schema definitions on the Web and provide a SPARQL query interface to these metadata. In this thesis, we present the OAI2LOD Server, a wrapper component for integrating metadata that are accessible via the Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH). In a case study, we demonstrate how mappings can be created in aWeb environment and how our mediator wrapper architecture can easily be configured in order to integrate metadata from various heterogeneous data sources without the need to install any mapping solution or metadata integration solution in a local system environment.

Content

Die Integration von Metadaten aus unterschiedlichen, heterogenen Datenquellen erfordert Metadaten-Interoperabilität, eine Eigenschaft die nicht standardmäßig gegeben ist. Metadaten Mapping Verfahren ermöglichen es Domänenexperten Metadaten-Interoperabilität in einem bestimmten Integrationskontext herzustellen. Mapping Lösungen sollen dabei die notwendige Unterstützung bieten. Während diese für den etablierten Bereich interoperabler Datenbanken bereits existieren, ist dies für Web-Umgebungen nicht der Fall. Betrachtet man das Ausmaß ständig wachsender strukturierter Metadaten und Metadatenschemata im Web, so zeichnet sich ein Bedarf nach Web-basierten Mapping Lösungen ab. Den Kern einer solchen Lösung bildet ein Mappingmodell, das die zur Spezifikation von Mappings notwendigen Sprachkonstrukte definiert. Existierende Semantic Web Sprachen wie beispielsweise RDFS oder OWL bieten zwar grundlegende Mappingelemente (z.B.: owl:equivalentProperty, owl:sameAs), adressieren jedoch nicht das gesamte Sprektrum möglicher semantischer und struktureller Heterogenitäten, die zwischen unterschiedlichen, inkompatiblen Metadatenobjekten auftreten können. Außerdem fehlen technische Lösungsansätze zur Überführung zuvor definierter Mappings in ausfu¨hrbare Abfragen. Als zentraler wissenschaftlicher Beitrag dieser Dissertation, wird ein abstraktes Mappingmodell pr¨asentiert, welches das Mappingproblem auf generischer Ebene reflektiert und Lösungsansätze zum Abgleich inkompatibler Schemata bietet. Instanztransformationsfunktionen und URIs nehmen in diesem Modell eine zentrale Rolle ein. Erstere überbrücken ein breites Spektrum möglicher semantischer und struktureller Heterogenitäten, während letztere das Mappingmodell in die Architektur des World Wide Webs einbinden. Auf einer konkreten, sprachspezifischen Ebene wird die Anbindung des abstrakten Modells an die RDF Vocabulary Description Language (RDFS) präsentiert, wodurch ein Mapping zwischen unterschiedlichen, in RDFS ausgedrückten Metadatenschemata ermöglicht wird. Das Mappingmodell ist in einen zyklischen Mappingprozess eingebunden, der die Anforderungen an Mappinglösungen in vier aufeinanderfolgende Phasen kategorisiert: mapping discovery, mapping representation, mapping execution und mapping maintenance. Im Rahmen dieser Dissertation beschäftigen wir uns hauptsächlich mit der Representation-Phase sowie mit der Transformation von Mappingspezifikationen in ausführbare SPARQL-Abfragen. Zur Unterstützung der Discovery-Phase bietet das Mappingmodell eine Schnittstelle zur Einbindung von Schema- oder Ontologymatching-Algorithmen. Für die Maintenance-Phase präsentieren wir ein einfaches, aber seinen Zweck erfüllendes Mapping-Registry Konzept. Auf Basis des Mappingmodells stellen wir eine Web-basierte Mediator-Wrapper Architektur vor, die Domänenexperten die Möglichkeit bietet, SPARQL-Mediationsschnittstellen zu definieren. Die zu integrierenden Datenquellen müssen dafür durch Wrapper-Komponenen gekapselt werden, welche die enthaltenen Metadaten im Web exponieren und SPARQL-Zugriff ermöglichen. Als beipielhafte Wrapper Komponente präsentieren wir den OAI2LOD Server, mit dessen Hilfe Datenquellen eingebunden werden können, die ihre Metadaten über das Open Archives Initative Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH) exponieren. Im Rahmen einer Fallstudie zeigen wir, wie Mappings in Web-Umgebungen erstellt werden können und wie unsere Mediator-Wrapper Architektur nach wenigen, einfachen Konfigurationsschritten Metadaten aus unterschiedlichen, heterogenen Datenquellen integrieren kann, ohne dass dadurch die Notwendigkeit entsteht, eine Mapping Lösung in einer lokalen Systemumgebung zu installieren.

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Abstract

Die Dokumente in Bibliothekskatalogen weisen neben den formalen meist auch inhaltliche Erschließungselemente auf. Im Katalog des Südwestverbunds besitzen zahlreiche Publikationen SWD-Schlagwörter und -ketten sowie Notationen der RVK. Im Anschluss an ein Projekt zur automatischen Vergabe von RVK-Notationen an der Universitätsbibliothek Mannheim wurden aus den SWD-Schlagwörtern und RVK-Notationen der Datensätze im Verbund automatische Korrelationen generiert. Die vorliegende Arbeit beinhaltet die Ergebnisse der Analyse dieser Korrelationen. Dabei wird sowohl auf die Konkordanz der beiden Dokumentationssprachen eingegangen, die über die SWD-gerechten Registerbegriffe der RVK ermöglicht wird, als auch auf Unterschiede, die etwa über Heterogenität entstehen. Nachdem zunächst nur die automatischen Korrelationen näher betrachtet wurden, konnten diese zudem mit den Notationen und Registerbegriffen der RVK-Online-Konkordanz verglichen werden. Abschließend werden verschiedene Möglichkeiten aufgezeigt, wie die RVK-SWD-Korrelationen in der Praxis angewandt werden können.

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Abstract

Trotz großer Dokumentmengen für datenbankübergreifende Literaturrecherchen erwarten akademische Nutzer einen möglichst hohen Anteil an relevanten und qualitativen Dokumenten in den Trefferergebnissen. Insbesondere die Reihenfolge und Struktur der gelisteten Ergebnisse (Ranking) spielt, neben dem direkten Volltextzugriff auf die Dokumente, inzwischen eine entscheidende Rolle beim Design von Suchsystemen. Nutzer erwarten weiterhin flexible Informationssysteme, die es unter anderem zulassen, Einfluss auf das Ranking der Dokumente zu nehmen bzw. alternative Rankingverfahren zu verwenden. In dieser Arbeit werden zwei Mehrwertverfahren für Suchsysteme vorgestellt, die die typischen Probleme bei der Recherche nach wissenschaftlicher Literatur behandeln und damit die Recherchesituation messbar verbessern können. Die beiden Mehrwertdienste semantische Heterogenitätsbehandlung am Beispiel Crosskonkordanzen und Re-Ranking auf Basis von Bradfordizing, die in unterschiedlichen Phasen der Suche zum Einsatz kommen, werden hier ausführlich beschrieben und im empirischen Teil der Arbeit bzgl. der Effektivität für typische fachbezogene Recherchen evaluiert. Vorrangiges Ziel der Promotion ist es, zu untersuchen, ob das hier vorgestellte alternative Re-Rankingverfahren Bradfordizing im Anwendungsbereich bibliographischer Datenbanken zum einen operabel ist und zum anderen voraussichtlich gewinnbringend in Informationssystemen eingesetzt und dem Nutzer angeboten werden kann. Für die Tests wurden Fragestellungen und Daten aus zwei Evaluationsprojekten (CLEF und KoMoHe) verwendet. Die intellektuell bewerteten Dokumente stammen aus insgesamt sieben wissenschaftlichen Fachdatenbanken der Fächer Sozialwissenschaften, Politikwissenschaft, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie und Medizin. Die Evaluation der Crosskonkordanzen (insgesamt 82 Fragestellungen) zeigt, dass sich die Retrievalergebnisse signifikant für alle Crosskonkordanzen verbessern; es zeigt sich zudem, dass interdisziplinäre Crosskonkordanzen den stärksten (positiven) Effekt auf die Suchergebnisse haben. Die Evaluation des Re-Ranking nach Bradfordizing (insgesamt 164 Fragestellungen) zeigt, dass die Dokumente der Kernzone (Kernzeitschriften) für die meisten Testreihen eine signifikant höhere Precision als Dokumente der Zone 2 und Zone 3 (Peripheriezeitschriften) ergeben. Sowohl für Zeitschriften als auch für Monographien kann dieser Relevanzvorteil nach Bradfordizing auf einer sehr breiten Basis von Themen und Fragestellungen an zwei unabhängigen Dokumentkorpora empirisch nachgewiesen werden.

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Abstract

Eine einheitliche Sacherschließung in Deutschland wird durch die Vielzahl an vorhandenen und verwendeten Erschließungssystemen, Universal-, Fachklassifikationen und Fachthesauri erschwert. Den Benutzern von Bibliothekskatalogen oder Datenbanken fällt es daher schwer, themenspezifische Recherchen in heterogen erschlossenen Datenbeständen durchzuführen. In diesem Fall müssen die Nutzer derzeit nämlich den Umgang mit mehreren Erschließungsinstrumenten erlernen und verschiedene Suchanfragen anwenden, um das gewünschte Rechercheergebnis datenbankübergreifend zu erreichen. Um dem Benutzer einen einheitlichen Zugang zu heterogen erschlossenen Datenbeständen zu gewährleisten und gleichzeitig auch den Arbeitsaufwand für die Bibliothekare zu reduzieren, ist die Erstellung eines so genannten "Integrierten Retrievals" sinnvoll. Durch die Verknüpfung der unterschiedlichen Sacherschließungssysteme mit Hilfe von Konkordanzen wird es dem Nutzer ermöglicht, mit einem ihm vertrauten Vokabular eine sachliche Recherche in unterschiedlich erschlossenen Datenbeständen durchzuführen, ohne die spezifischen Besonderheiten der verschiedenen Erschließungsinstrumente kennen zu müssen. In dieser Arbeit sind exemplarisch drei Abbildungen für den Fachbereich der Bibliotheks- und Informationswissenschaften zwischen den für Deutschland wichtigsten Sacherschließungssystemen Dewey-Dezimalklassifikation (DDC), Regensburger Verbundklassifikation (RVK) und Schlagwortnormdatei (SWD) erstellt worden. Die Ergebnisse dieser Arbeit sollen einen ersten Überblick über spezifische Problemfelder und Möglichkeiten der hier erstellten Konkordanzen DDC - RVK, SWD - DDC und SWD - RVK liefern, um damit die Erstellung eines zukünftigen Recherchetools (und gegebenenfalls einer Klassifizierungshilfe) voranzutreiben. Die erstellten Konkordanzen liegen der Arbeit als Anhang bei.

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Abstract

In Zeiten, in denen der schnelle und einfache Zugriff auf strukturierte und umfangreiche Datenbestände zunehmend an Bedeutung gewinnt, stellt die Heterogenität eben dieser Bestände ein großes Problem dar. Die meisten Bibliothekskataloge, Datenbanken usw. sind inhaltlich durch unterschiedliche Instrumente erschlossen, was für den Benutzer eine gewisse Einarbeitungszeit in jedes Erschließungsinstrument sowie die Notwendigkeit zur wiederholten und neu formulierten Suche in den unterschiedlich erschlossenen Datenbeständen bedeutet. Als Möglichkeit zur Behandlung der Heterogenitätsproblematik kommen beispielsweise Crosskonkordanzen in Betracht, durch welche semantisch übereinstimmende Schlagwörter, Deskriptoren bzw. Notationen verschiedener Erschließungsinstrumente intellektuell miteinander verbunden werden, so dass mit identischer Suchfrage mehrere unterschiedlich erschlossene Datenbestände durchsucht werden können. In der vorliegenden Arbeit soll die Problematik heterogener Datenbestände sowie die Behandlungsmöglichkeit durch Crosskonkordanzen beschrieben werden. Die konkretisierende Darstellung erfolgt anhand des Projektes CrissCross, einem gemeinschaftlichen Projekt der Deutschen Nationalbibliothek und der Fachhochschule Köln, in dem Crosskonkordanzen zwischen den Erschließungsinstrumenten SWD, DDC sowie LCSH und RAMEAU erstellt werden. Besonderheiten des Projektes CrissCross sind neben der Multilingualität und der Verbindung von verbalen und klassifikatorischen Erschließungsinstrumenten auch eine intellektuelle Gewichtung der Beziehungsstärke zweier verknüpfter Terme, die so genannte Determiniertheit. Neben den integrierten Erschließungsinstrumenten wird auch die konkrete Vorgehensweise ihrer Verbindung erläutert. Des Weiteren werden die Problemfelder des Projektes und im Besonderen denkbare Einsatzmöglichkeiten der Projektergebnisse vorgestellt, die wesentlich zur Lösung der Heterogenitätsproblematik und somit zu einer Verbesserung des Retrievals für den Benutzer beitragen können.

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Abstract

This dissertation studies ontology mapping: the problem of finding semantic correspondences between similar elements of different ontologies. In the dissertation, elements denote classes or properties of ontologies. The goal of this research is to use ontology mapping to make heterogeneous information more accessible. The World Wide Web (WWW) now is widely used as a universal medium for information exchange. Semantic interoperability among different information systems in the WWW is limited due to information heterogeneity, and the non semantic nature of HTML and URLs. Ontologies have been suggested as a way to solve the problem of information heterogeneity by providing formal, explicit definitions of data and reasoning ability over related concepts. Given that no universal ontology exists for the WWW, work has focused on finding semantic correspondences between similar elements of different ontologies, i.e., ontology mapping. Ontology mapping can be done either by hand or using automated tools. Manual mapping becomes impractical as the size and complexity of ontologies increases. Full or semi-automated mapping approaches have been examined by several research studies. Previous full or semiautomated mapping approaches include analyzing linguistic information of elements in ontologies, treating ontologies as structural graphs, applying heuristic rules and machine learning techniques, and using probabilistic and reasoning methods etc. In this paper, two generic ontology mapping approaches are proposed. One is the PRIOR+ approach, which utilizes both information retrieval and artificial intelligence techniques in the context of ontology mapping. The other is the non-instance learning based approach, which experimentally explores machine learning algorithms to solve ontology mapping problem without requesting any instance. The results of the PRIOR+ on different tests at OAEI ontology matching campaign 2007 are encouraging. The non-instance learning based approach has shown potential for solving ontology mapping problem on OAEI benchmark tests.