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Towards Improving the Quality of Knowledge Graphs with Data-driven - PowerPoint PPT Presentation

Universit degli Studi di Milano Bicocca Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione Towards Improving the Quality of Knowledge Graphs with Data-driven Ontology Patterns and SHACL Blerina Spahiu, Andrea


  1. Università degli Studi di Milano – Bicocca Dipartimento di Informatica Sistemistica e Comunicazione Towards Improving the Quality of Knowledge Graphs with Data-driven Ontology Patterns and SHACL ¡ Blerina ¡Spahiu, ¡Andrea ¡Maurino, ¡Ma2eo ¡Palmonari ¡ spahiu|pamonari|maurino@disco.unimib.it ¡ INSID&S Lab @InsideLaBicocca ¡ Interaction and Semantics @blerinaspahiu ¡ for Innovation with Data & Services

  2. Outline ¡ q ¡Mo?va?on ¡ q ¡Main ¡Intui?on ¡ q ¡SHACL ¡ ¡ q ¡Data-­‑driven ¡Ontology ¡Pa2erns ¡& ¡KG ¡profiles ¡ q ¡Actual ¡Content ¡vs. ¡Desired ¡Content ¡ q ¡SHACL ¡Genera?on ¡and ¡Valida?on ¡Methodology ¡ q ¡Conclusions ¡and ¡Future ¡Work ¡

  3. ¡ ¡Mo?va?on: ¡Quality ¡of ¡Knowledge ¡Graphs ¡& ¡SHACL ¡ q Understanding ¡the ¡content ¡and ¡evalua?ng ¡the ¡quality ¡of ¡data ¡ sets ¡is ¡challenging ¡ q Many ¡datasets ¡extracted ¡from ¡semi-­‑structured ¡informa?on ¡ q Quality ¡may ¡change ¡in ¡different ¡versions ¡of ¡the ¡same ¡data ¡set ¡ ¡ § Check ¡errors ¡across ¡different ¡versions ¡of ¡data ¡sets ¡s?ll ¡in ¡use ¡ q Looking ¡at ¡the ¡ontology ¡is ¡not ¡enough ¡ § Ontologies ¡may ¡be ¡large ¡and ¡underspecified ¡ § DBpedia ¡2015-­‑04: ¡2795 ¡proper?es, ¡domain ¡not ¡specified ¡for ¡259 ¡ proper?es, ¡range ¡not ¡specified ¡for ¡187 ¡proper?es ¡ ¡ § No ¡informa?on ¡about ¡the ¡usage ¡ q SHACL ¡to ¡validate ¡constraints ¡ § How ¡to ¡design ¡SHACL ¡profiles? ¡

  4. Main ¡Intui?on ¡ Assist ¡SHACL-­‑based ¡data ¡valida?on ¡using ¡Knowledge ¡ Graphs ¡(KG) ¡profiles ¡ ¡ KG ¡Profile ¡ a ¡ b ¡ Data ¡set ¡ c ¡ SHACL ¡Profile ¡

  5. Main ¡Intui?on ¡ Assist ¡SHACL-­‑based ¡data ¡valida?on ¡using ¡Knowledge ¡ Graphs ¡(KG) ¡profiles ¡ ¡ KG ¡Profile ¡ a ¡ b ¡ Data ¡set ¡ Tools ¡providing ¡KG ¡profiles ¡ based ¡on ¡schema ¡pa2erns ¡ ABSTAT ¡ • c ¡ LOUPE ¡ • LODSTAT ¡ • SCHEMEX ¡ • … ¡ ¡ SHACL ¡Profile ¡ •

  6. Main ¡Intui?on ¡ Assist ¡SHACL-­‑based ¡data ¡valida?on ¡using ¡Knowledge ¡ Graphs ¡(KG) ¡profiles ¡ ¡ KG ¡Profile ¡ a ¡ b ¡ Data ¡set ¡ Tools ¡providing ¡KG ¡profiles ¡ based ¡on ¡schema ¡pa2erns ¡ ABSTAT ¡ • Possible ¡approaches ¡ c ¡ LOUPE ¡ • Manual ¡ • Heuris?c ¡ • LODSTAT ¡ • Automa?c ¡ ¡ • SCHEMEX ¡ • … ¡ ¡ SHACL ¡Profile ¡ •

  7. ¡ ¡Data-­‑driven ¡Ontology ¡Pa2erns ¡& ¡KG ¡profiles ¡ ABSTAT ¡profiles ¡= ¡data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns ¡+ ¡sta?s?cs: ¡ q Data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns: ¡(minimal ¡type) ¡schema ¡pa2erns, ¡i.e., ¡ (most ¡specific) ¡pa2erns ¡extracted ¡from ¡data ¡ q Sta?s?cs: ¡occurrence, ¡frequency, ¡instances, ¡cardinality ¡descriptors ¡

  8. ¡ ¡Data-­‑driven ¡Ontology ¡Pa2erns ¡& ¡KG ¡profiles ¡ ABSTAT ¡profiles ¡= ¡data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns ¡+ ¡sta?s?cs: ¡ q Data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns: ¡(minimal ¡type) ¡schema ¡pa2erns, ¡i.e., ¡ (most ¡specific) ¡pa2erns ¡extracted ¡from ¡data ¡ q Sta?s?cs: ¡occurrence, ¡frequency, ¡instances, ¡cardinality ¡descriptors ¡ Schema ¡pa)erns : ¡there ¡exist ¡en??es ¡that ¡have ¡Company ¡as ¡ minimal ¡type, ¡which ¡are ¡linked ¡to ¡literals ¡that ¡have ¡gYear ¡as ¡ minimal ¡type ¡ by ¡the ¡property ¡foundingYear ¡ ¡

  9. ¡ ¡Data-­‑driven ¡Ontology ¡Pa2erns ¡& ¡KG ¡profiles ¡ ABSTAT ¡profiles ¡= ¡data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns ¡+ ¡sta?s?cs: ¡ q Data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns: ¡(minimal ¡type) ¡schema ¡pa2erns, ¡i.e., ¡ (most ¡specific) ¡pa2erns ¡extracted ¡from ¡data ¡ q Sta?s?cs: ¡occurrence, ¡frequency, ¡instances, ¡cardinality ¡descriptors ¡ Schema ¡pa)erns : ¡there ¡exist ¡en??es ¡that ¡have ¡Company ¡as ¡ minimal ¡type, ¡which ¡are ¡linked ¡to ¡literals ¡that ¡have ¡gYear ¡as ¡ minimal ¡type ¡ by ¡the ¡property ¡foundingYear ¡ ¡ Occurrence ¡of ¡types ¡and ¡proper?es ¡

  10. ¡ ¡Data-­‑driven ¡Ontology ¡Pa2erns ¡& ¡KG ¡profiles ¡ ABSTAT ¡profiles ¡= ¡data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns ¡+ ¡sta?s?cs: ¡ q Data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns: ¡(minimal ¡type) ¡schema ¡pa2erns, ¡i.e., ¡ (most ¡specific) ¡pa2erns ¡extracted ¡from ¡data ¡ q Sta?s?cs: ¡occurrence, ¡frequency, ¡instances, ¡cardinality ¡descriptors ¡ Schema ¡pa)erns : ¡there ¡exist ¡en??es ¡that ¡have ¡Company ¡as ¡ Frequency ¡and ¡instances: ¡how ¡many ¡?mes ¡this ¡pa2ern ¡ occurs ¡as ¡minimal ¡type ¡pa2ern. ¡Instances ¡count ¡considers ¡ minimal ¡type, ¡which ¡are ¡linked ¡to ¡literals ¡that ¡have ¡gYear ¡as ¡ pa2ern ¡inference ¡ minimal ¡type ¡ by ¡the ¡property ¡foundingYear ¡ ¡ Occurrence ¡of ¡types ¡and ¡proper?es ¡

  11. ¡ ¡Data-­‑driven ¡Ontology ¡Pa2erns ¡& ¡KG ¡profiles ¡ ABSTAT ¡profiles ¡= ¡data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns ¡+ ¡sta?s?cs: ¡ q Data-­‑driven ¡ontology ¡pa2erns: ¡(minimal ¡type) ¡schema ¡pa2erns, ¡i.e., ¡ (most ¡specific) ¡pa2erns ¡extracted ¡from ¡data ¡ q Sta?s?cs: ¡occurrence, ¡frequency, ¡instances, ¡cardinality ¡descriptors ¡ Schema ¡pa)erns : ¡there ¡exist ¡en??es ¡that ¡have ¡Company ¡as ¡ Frequency ¡and ¡instances: ¡how ¡many ¡?mes ¡this ¡pa2ern ¡ occurs ¡as ¡minimal ¡type ¡pa2ern. ¡Instances ¡count ¡considers ¡ minimal ¡type, ¡which ¡are ¡linked ¡to ¡literals ¡that ¡have ¡gYear ¡as ¡ pa2ern ¡inference ¡ minimal ¡type ¡ by ¡the ¡property ¡foundingYear ¡ ¡ Cardinality ¡descriptors: ¡max/avg/min ¡number ¡of ¡different ¡subjects ¡ Occurrence ¡of ¡types ¡and ¡proper?es ¡ associated ¡with ¡a ¡same ¡object ¡(and ¡vice ¡versa) ¡

  12. SHACL ¡ q Shapes ¡Constraint ¡Language ¡(SHACL) ¡is ¡a ¡W3C ¡recommenda?on ¡language ¡for ¡ defining ¡constraints ¡on ¡RDF ¡graphs ¡ q A ¡SHACL ¡processor ¡has ¡two ¡inputs: ¡ ¡ § A ¡ data ¡graph ¡ that ¡contains ¡the ¡RDF ¡data ¡ § A ¡ shapes ¡graph ¡ that ¡contains ¡the ¡shapes ¡ q Two ¡types ¡of ¡shapes: ¡ § Node ¡shape ¡ that ¡declare ¡constraints ¡directly ¡on ¡a ¡node ¡e.g., ¡node ¡kind. ¡ § Property ¡shape ¡ that ¡declare ¡constraints ¡on ¡the ¡values ¡associated ¡with ¡a ¡ node ¡through ¡a ¡path ¡e.g., ¡cardinality. ¡ q The ¡valida?on ¡report ¡produced ¡by ¡SHACL ¡contains ¡three ¡different ¡severity ¡ levels; ¡ Viola2on , ¡ Warning ¡and ¡ Info . ¡ q SHACL ¡is ¡divided ¡into: ¡ § SHACL ¡Core ¡which ¡describes ¡a ¡core ¡RDF ¡vocabulary ¡ ¡ § SHACL-­‑SPARQL ¡ describes ¡an ¡extension ¡mechanism ¡in ¡terms ¡of ¡SPARQL ¡ ¡

  13. SHACL ¡Cardinality ¡Constraints ¡ q Cardinality ¡constraint ¡for ¡the ¡property ¡schema:email ¡for ¡the ¡resource ¡of ¡ Bob ¡ ¡ dbo:Person ¡ ¡a ¡sh:NodeShape ¡; ¡ ¡sh:targetNode ¡dbr:Bob ¡; ¡ ¡ ¡ ¡sh:property ¡[ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡sh:path ¡schema:email ¡; ¡ ¡ ¡ ¡ ¡sh:minCardinality ¡1; ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡sh:maxCardinality ¡2; ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡] ¡. ¡

  14. Actual ¡Content ¡vs. ¡Desired ¡Content ¡ Data ¡set ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡

  15. Actual ¡Content ¡vs. ¡Desired ¡Content ¡ Data ¡set ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ Describing ¡what ¡is ¡ in ¡the ¡data ¡set ¡

  16. Actual ¡Content ¡vs. ¡Desired ¡Content ¡ Data ¡set ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ Describing ¡what ¡is ¡ Describing ¡what ¡ should ¡ in ¡the ¡data ¡set ¡ be ¡in ¡the ¡data ¡set ¡

  17. Actual ¡Content ¡vs. ¡Desired ¡Content ¡ Data ¡set ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ SHACL ¡Profile ¡ ¡ Describing ¡what ¡is ¡ Describing ¡what ¡ should ¡ in ¡the ¡data ¡set ¡ be ¡in ¡the ¡data ¡set ¡ KGs ¡Profiling ¡tools ¡

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