- Masterarbeit -

Beschreibung:

Das Semantic Web erhält eine immer größer werdende Bedeutung, welches sich unter anderem an der steigenden Anzahl von entwickelten und im Einsatz befindlichen Semantic Web Tools und Applikationen fest machen lässt. Die Kernidee des Semantic Webs ist es, durch Einbeziehung der Bedeutung von Symbolen die maschinelle Verarbeitung zu präzisieren.

Im BigSIot-Projekt entwickeln wir die Semantic-Web-Datenbank Luposdate3000 zum Einsatz im Internet-of-Things (IoT). Zur effizienten Auswertung von Anfragen werden Spalteniteratoren verwendet. Die Datenbank ist komplett in Kotlin geschrieben. Diese Programmiersprache ermöglicht es den gleichen Quellcode für unterschiedliche Plattformen wie Java, JS, Windows, Linux, Android, IOS, ... zu kompilieren. 

Die Shapes Constraint Language (SHACL) ist eine Sprache zur Validierung von RDF-Daten, mit der man u.a. die erwartete Struktur von RDF Daten festlegen kann.

Ziel dieser Arbeit ist es, eine effiziente Speicherung von RDF Daten zu erreichen, in dem die (durch SHACL-Definitionen beschriebene) Struktur der RDF Daten berücksichtigt wird. Weiterhin soll die Anfrageverarbeitung von LUPOSDATE3000 ebenfalls die SHACL-Definitionen beachten, so dass eine Anfrageverarbeitung auf der effizienten Speicherstruktur möglich ist. Für eine verteilte Speicherung und Verarbeitung von Daten in einem IoT-Szenario ist evtl. die SHACL-Sprache zu erweitern, um die Lokalisation von Daten zu integrieren.   

Anforderungen/Kenntnisse:
Kotlin, Datenbank-Grundkenntnisse

Betreuung:

Prof. Dr. rer.nat. habil. Sven Groppe
Institut für Informationssysteme
Ratzeburger Allee 160 ( Gebäude 64 - 2. OG)
23562 Lübeck
Telefon: 0451 / 3101 5706