Towards Trustworthy Linked Data Integration and Consumption

Abstract

Title: Towards Trustworthy Linked Data Integration and Consumption Author: RNDr. Tomáš Knap Department: Department of Software Engineering Supervisor: RNDr. Irena Holubová, PhD., Department of Software Engineering Abstract: We are now finally at a point when datasets based upon open standards are being published on an increasing basis by a variety of Web communities, governmental initiatives, and various companies. Linked Data offers information consumers a level of information integration and aggregation agility that has up to now not been possible. Consumers can now "mashup" and readily integrate information for use in a myriad of alternative end uses. Indiscriminate addition of information can, however, come with inherent problems, such as the provision of poor quality, inaccurate, irrelevant or fraudulent information. All will come with associated costs of the consumed data which will negatively affect data consumer's benefit and Linked Data applications usage and uptake. In this thesis, we address these issues by proposing ODCleanStore, a Linked Da- ta management and querying tool able to provide data consumers with Linked Data, which is cleansed, properly linked, integrated, and trustworthy accord- ing to consumer's subjective requirements. Trustworthiness of data means that the data has associated...

Název práce: Integrace a konzumace důvěryhodných Linked Data Autor: RNDr. Tomáš Knap Katedra: Katedra Softwarového Inženýrství Vedoucí disertační práce: RNDr. Irena Holubová, PhD., Katedra Softwarového Inženýrství Abstrakt: V posledních letech celá řada jedinců a společností (od univerzitních výzkumníků, přes soukromé společnosti, až po vládní úřady) začíná publikovat na Webu svá data s využitím otevřených standardů. Linked Data nabízí konzumentům dat úroveň agregace a integrace dat, která nebyla až doposud možná. Uživatelé si nyní mohou sestavit potřebná data zcela dle svých požadavků. S tímto procesem výběru dostupných dat z široké palety zdrojů souvisí řada problémů, zejména nízká kvalita dat, nepřesnost dat, nízká relevance dat pro účely daného konzu- menta a také data, která jsou záměrně pozměněna. Všechny tyto faktory pak přináší další náklady související s použitím dat, které negativně ovlivňují přínos principů Linked Data pro jejich uživatele a rozšíření Linked Data aplikací. V této práci proto navrhujeme ODCleanStore, nástroj pro správu a dotazování Linked Data, který je schopen poskytovat konzumentům dat Linked Data, která jsou pročištěná, prolinkovaná a důvěryhodná...