Posts by Daniel Obraczka

Diverse industrielle Anwendungen sind auf die physische Integration von Daten angewiesen. Beim LIMBO Projekt werden insbesondere Fusionsverfahren für Mobilitätsdaten benötigt. Hierbei wird vor allem das DEER Framework genutzt, welches bereits zuvor ausführlich vorgestellt wurde. Kürzlich wurde DEER 1.1.3 herausgegeben und in diesem Blogpost sollen die neuesten Features kurz vorgestellt werden.

Mobilitätsdaten weisen oft eine komplexe Struktur auf. Klassische Integrationsverfahren können daher nur bedingt auf diese Daten angewendet werden. Im Rahmen des LIMBO Projekts müssen also dezidierte Verfahren zum Verknüpfen von Mobilitätsdaten erarbeitet werden. Diese Aufgabe kommt unter anderem dem LIMES Link Discovery Framework zu, welches kürzlich ein neues Release herausgegeben hat und in diesem Blogpost…

Linked Data Enrichment bezeichnet das Hinzufügen, Ändern oder Löschen der Tripel eines Eingabesets, um eine angereicherte Version dieser Daten zu erlangen. Dieser angereicherte Datensatz bietet üblicherweise signifikante Vorteile bei bestimmten Anwendungsszenarien. Diese Vorteile beinhalten unter anderem mehr Daten (Quantität), bessere Datenqualität, bessere Organisation der Daten (verfeinerte Ontologie) und Interoperabilität mit anderen Datensätzen (Interlinking). Eine Vielzahl…