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Linked Open Vocabularies (LOV)

Die Open Knowledge Foundation hosted nun Linked Open Vocabularies (LOV), eine Verzeichnis von – genau – Linked Open Vocabularies.

LOV Project in 5 points

  • LOV is about vocabularies (aka. metadata element sets or ontologies) in OWL / RDFS used to describe linked data.
  • LOV provides a single-stop access to the Vocabulary Commons ecosystem
  • LOV helps to improve vocabularies understanding, visibility, usability, synergy, sustainability and overall quality
  • LOV promotes a technically and socially sustainable management of the Vocabulary Commons ecosystem
  • LOV is a community and open project. You are welcome to join the team of gardeners of the Vocabulary Commons!

Dort findet man z.B. diverse Vokabulare, wenn man mal Konferenzen als LOD beschreiben möchte.

[via @acka47]

LOD: data.nature.com

Nature Publishing Group releases linked data platform

Nature Publishing Group (NPG) today is pleased to join the linked data community by opening up access to its publication data via a linked data platform. NPG’s Linked Data Platform is available at http://data.nature.com.

The platform includes more than 20 million Resource Description Framework (RDF) statements, including primary metadata for more than 450,000 articles published by NPG since 1869. In this first release, the datasets include basic citation information (title, author, publication date, etc) as well as NPG specific ontologies. These datasets are being released under an open metadata license, Creative Commons Zero (CC0), which permits maximal use/re-use of this data.

NPG’s platform allows for easy querying, exploration and extraction of data and relationships about articles, contributors, publications, and subjects. Users can run web-standard SPARQL Protocol and RDF Query Language (SPARQL) queries to obtain and manipulate data stored as RDF. The platform uses standard vocabularies such as Dublin Core, FOAF, PRISM, BIBO and OWL, and the data is integrated with existing public datasets including CrossRef and PubMed.

“NPG is delighted to be able to surface data on published articles from Nature and many other journals, going back to 1869,” said Jason Wilde, Business Development Director, NPG. “Linked data is an important next step in the evolution of scientific publishing and, over the coming months, we hope to be able to expose more meta-data on our content to enrich the semantic web.”

Linked data refers to the publishing of structured data that is linked to other related data. It allows users to query, explore and link data from datasets across the web. NPG joins governments from around the world and other organizations including the British Library, the New York Times and the Open University, in providing a linked data platform.

The platform complements other services NPG provides for developers, but incorporates a wider audience. It has been built in collaboration with information and publishing solutions specialist The Stationery Office (TSO) to support scaling.

More information about NPG’s Linked Data Platform is available at http://developers.nature.com/docs. Sample queries can be found at http://data.nature.com/query.

Die Plattform ist zur Zeit nicht erreichbar.

Linked Data der DNB nun Linked Open Data

Aus einer E-Mail von Julia Hauser:

Wir freuen uns, mitteilen zu können, dass der bestehende Linked Data-Service der Deutschen Nationalbibliothek um Titeldaten erweitert wird.

2010 hat die Deutsche Nationalbibliothek damit begonnen, Normdaten als Linked Data zu veröffentlichen. Der bestehende Linked Data Service der DNB [1] wird nun um Titeldaten erweitert. In diesem Zuge wird auch die Nutzungslizenz für Linked Data auf “Creative Commons Zero” [2] umgestellt.

Jetzt wurde der überwiegende Teil der Titeldaten der DNB – es fehlen z. B. noch Musikalien und die Bestände des Deutschen Exilarchivs – sowie die fortlaufenden Sammelwerke (Zeitschriften-, Zeitungs- und Schriftenreihentitel der Zeitschriftendatenbank (ZDB)) umgesetzt. Die RDF/XML-Repräsentation des jeweiligen Datensatzes ist ab sofort im Portal der DNB [3] über einen entsprechenden Link verfügbar. Es handelt sich ausdrücklich um einen experimentellen Dienst, der laufend erweitert und verfeinert werden soll. Nähere Informationen zu Fragen der Modellierung und des Vorgehens finden sich in der aktualisierten Dokumentation [4].

Der einzig richtige und wichtige Schritt! Die dazugehörigen Links:

[1] https://wiki.dnb.de/display/LDS/
[2] http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
[3] http://portal.dnb.de/
[4] http://files.d-nb.de/pdf/linked_data.pdf

LODUM Productivity Map

Im LODUM-Projekt (Linked Open Data University of Münster) werden (Linked Open) Daten rund um die Uni Münster gesammelt und damit herumexperimentiert. In eigenen Worten:

One of the main goals of LODUM is to open up the university’s data silos, integrate the data, and make it easy to build applications on top of the data collection. This productivity map for Google Earth is an example of such an application. It renders the university buildings in 3D – the building height indicates the number of publications written by researchers working in the respective building.

Und so sieht das dann aus:

SPARQL: PNDs aller Hochschullehrer einer Hochschule aus DBPedia

DBPedia gibt ruckzuck die Liste aller PPN PNDs von in Wikipedia vorhandenen Hochschullehrern einer bestimmten Hochschule aus. Wenn man weiß, wie es geht.
Am Beispiel der Hochschule Hannover:

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3
4
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SELECT DISTINCT ?individualisedPnd ?name WHERE {
    ?test <http://purl.org/dc/terms/subject> <http://de.dbpedia.org/resource/Kategorie:Hochschullehrer_(FH_Hannover)> .
    ?test foaf:name ?name .
    ?test dbpedia-owl:individualisedPnd ?individualisedPnd .
    ?test foaf:surname ?surname .
}
ORDER BY ?surname

Ausprobieren kann man das mit iSPARQL, hier das aufgeführte Beispiel. Dies für andere Hochschulen auszuprobieren, ist natürlich einfach: “Kategorie:Hochschullehrer_(FH_Hannover)” durch die entsprechende Kategorie ersetzen und fertig.

Man erhält natürlich nur die PPN PNDs der Hochschullehrer, die auch in der entsprechenden Kategorie erfasst sind.