Vortrag zur AW 1 Ferienklub Semantic Web Services

Vortrag zur AW 1: Ferienklub: Semantic Web Services Piotr Wendt Hochschule für Angewandte Wissenschaften Fachbereich e/i Informatik

Vision Semantic Web Idee „The Semantic Web is an Extension of the current web in which Information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation. “ Tim Berners-Lee, James Hendler, Ora Lassila: “The Semantic Web“ Scientific American. May 2001 Source: [Berners-Lee 2001] 2

Vision Semantic Web Vision “The goal of the Semantic Web is to create a universal medium, which smoothly interconnects personal, commercial, scientific and cultural data in a machineunderstandable fashion. ” “With the Semantic Web we can provide all kinds of automated services in different domains from future home and digital libraries to electronic business and health services. ” Source: Zitiert nach [Schmidt 2004] 3

Vision Semantic Web Vision II Source: [SW 2005] 4

Vision Semantic Web Vision III “The Semantic Web taking over completely ones life, which is the ultimate goal. ” Source: Zitiert nach [Schmidt 2004] 5

Vision Blick in die Zukunft 6

Agenda o Begriffsbildung n Was ist Semantic Web n Stand der Dinge (Technik) o Einsatzszenario - Ferienklub n Problemanalyse n Ansatzanalyse o Semantic Web Services n Intendierte Technik n Ausblick o Fazit 7

Motivation o Semantic Web: Big Picture o Ontologien und Werkzeuge n Artem Khvat o Suche und Interpretation von Semantic Enrichment Ressourcen n Gerrit Diederichs o Transformationen n Thomas Steinberg o Meine Erwartungen n vielen Fragen werden gestellt o Was Sie erwartet n Einige wenigen Fragen werden beantwortet 8

Was ist Semantic Web Ziele o Information zu einem Ganzen Integrieren o Informationsbasis für n Metadaten n zur Identifizierung der Semantik o Definierung semantischer Regeln zur n Zusammenführung verteiltes Wissen n und Bildung von Schlussfolgerungen o Möglichkeiten zur Validierung der n Reputation der Ressourcen n und deren Konsistenz 9

Was ist Semantic Web Schichtenmodell Source: [W 3 C 2005 b] 10

Was ist Semantic Web Ressourcen, URIs, Links o Ziel: Verständnis der Ressourcen und deren Beziehungen o Ressourcen: Etwas durch eine URI adressiert ist. Erweiterung der Ressourcen durch Ordnungsattribute o Links: Verbindung der Ressourcen. Erweiterung der Links durch Ordnungsattribute Source: [W 3 C 2005 b] Source: Zitiert nach [Schmidt 2004] 11

Was ist Semantic Web Fundamentale Probleme o Heterogenität: Systeme, Kodierung, Strukturen, Sprachen/Ausdruckkraft, Worte, Bedeutungen o Anonymität: Fast alle Ressourcen haben einen unbekannten Empfänger o Kontext: Ressourcen sind bedeutungslos ohne Identifizierung des Kontextes o Skalierung: Punkt zu Punkt Sicht hat n² Komplexität, wobei n = Anzahl der Internetressourcen o Vision und Erwartungen: teilweise naiv, teilweise vage 12

Was ist Semantic Web Realistische Erwartungen o Suche & Wiedergewinnung: Verbesserte Suchmaschinen und Identifikation von Informationen o Datenintegration: Highlevel Tools für schnelle/semi automatisierte Kopplung von Datenquellen. o High-Level Anwendungen in bestimmten Bereichen: Knowledge Management, e. Learning, … o … Adaptive Verteilte Systeme, o … Benutzergerechte Schnittstellen zur Navigation und Visualisierung 13

Was ist Semantic Web Weitere Anwendungen o Informationen untersuchen, Wissen finden n Finden und verstehen einer Ressource n Verstehen und verarbeiten des Inhalts einer Web Ressource o Information bewerten n Einschätzung der Relevanz und Reputation n Urteilen auf der Basis von Exaktheit und Korrektheit o Information integrieren n Daten aus verschiedenen Quellen vereinen n Synchronisation verschiedenartigen Datenbanken 14

Was ist Semantic Web SW Anwendungsbereiche Source: [Daconta 2003] 15

Technik Semantic Web Techniken I Source: [Daconta 2003] 16

Technik Semantic Web Techniken II Source: [Daconta 2003] 17

Technik Taxonomien o Eine Taxonomie ist eine Hierarchie von Begriffen, die systematische Einordnung für eine Ansammlung von Entitäten beschreiben o Baustruktur, die Spezialisierung bzw. Generalisierung beschreibt o Assoziation beschreibt eine „is instance of“ Beziehung o Ausdruckskraft: alle Kategorien in geordneten Struktur eines gegebenen Kontextes 18

Technik Thesauri o Thesaurus: Schema zur Klassifizierung von Bezeichnungen (Ausdrucken) o Eine Taxonomie von Ausdrucken (aus einer gegebenen Sprache) + zusätzliche semantische Beziehungen: n n Hierarchisch (broader : narrower) Gleichwertigkeit (synonym : antonym) homografisch Assoziative o Hilfreich bei einer kontrollierten Erweiterung eines Wortschatzes o Ausdruckskraft: Wortschatz und seine grundlegende semantische Beziehungen für eine gegebene Sprache 19

Technik Topic Maps o Intelligente Wiedergewinnung und Verarbeitung von Informationen o Zugriff auf Wissen über semantische Netze o Ablegung von Hypertextinformationen in semantischen Beziehungen o Topic Map Entitäten n n Topic Occurrences Associations Facets 20

Technik Ontologien o „Eine formale, explizite Spezifikation einer geteilten Konzeptualisierung“ o Definiert formale Semantiken für Informationen o Definiert „real-world“ Semantiken o In Künstlicher Intelligenz für gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung von Wissen eingeführt o Beschreibung von Wissensdomänen n Standardisierte Idiome (Klassen, Axiome, usw. ) n Beziehungen zwischen den Konzepten n Regeln zur Bildung von Folgerunge 21

Technik Logic, Proof, Trust o Glaubwürdigkeit und Konsistenz von Behauptungen etablieren o Erschließung neuer, verborgener Fakten o Beweisverfolgung und –Beschreibung bei logischer Beweisführung o Beschreibung von Wissen o Erkennung von Widersprüchen o Spielt eine Schlüsselrolle bei Definierung und Ausführung von Anfragen o Erlaubt eine kohärente Anbindung von Wissen aus verteilten Quellen o Sicherung von Autorität, Vertrauenwürdigkeit 22

Problemanalyse Reiseagent Source: [W 3 C 2005 d] 23

Problemanalyse Reiseagent: Interaktionen 1. 2. Client – anfordert Information über verschieden Dienste Antwort mit der Verfügbarkeit und Preis passend zur Clientanfrage o o 3. Reiseagent prüft die Verfügbarkeit und … o o 4. 5. 6. Verfeinerung, Auswahl Reservierungsdienst reserviert … oder bietet Alternativen Bestätigung der Reservierung unter Berücksichtigung der Kreditkartennummer Client bekommt die Reservierungsnummer … und modifiziert ggf. die Reservierung 24

Problemanalyse Szenario: Ferienklub o Ausflugsplaner welcher n die geeigneteste Reiseroute berechnet o Staumeldungen o Reisezeit n die Sehenswürdigkeiten berücksichtigt n Restuarant- bzw. Hotelreservierung durchführt o Gerichte o First-Class n … o Als Bindeglied zur Automatisierung der Service Oriented Architecture 25

Problemanalyse Strukturelle Heterogenität o Verschiedene Datenmodelle n Benennung, Typ, Vollständigkeit n Mehrseitige Übereinstimmung n Fehlende, redundante, widersprüchliche Daten Source: [Visser 2004] 26

Problemanalyse Semantische Heterogenität o Diskrepanz der Metaebene produziert abweichende Begriffe Source: [Visser 2004] 27

Problemanalyse Anforderungen I o Die Komposition muss unabhängig von der Technologie der Implementierung ablaufen o Komposition muss ein globales Modell zur Repräsentierung ihrer Interaktionen aus Sicht aller Beteiligten anbieten und nicht eines einzelnen o Kompositionssprache zur Beschreibung der Komposition kann mit verschiedenen Sprachen vollzogen sein o Kompositions-Beschreibungssprache muss eine Definition von Interaktionen zwischen Beteiligten ermöglichen, welche unabhängig von den Nachrichtenformat ist. . . 28

Problemanalyse Anforderungen II o Kompositions-Beschrebungssprache muss eine Annotierung ermöglichen können o Kompositions-Beschrebungssprache muss einen Abstraktion ermöglichen können o Beschreibung bedingtes Verhalten o Beschreibung „multy-party“ Interaktionen o Ermöglichung von Änderung der Beschreibung zur Laufzeit zur Unterstützung von dynamischer Beteiligung o Validierung der Kompositionsdefinition auf Korrektheit o Vermeidung von Zweideutigkeit bei Referenzierung einer Komposition o Unabhängig von der Semantic der Geschäftsprozesse o … 29

Ansatzanalyse Datenheterogenität o Vergleich semantisch vergleichbare Datenschema Entitäten o Semantisch vergleichbare Datenattribute gleichsetzen oder bei Bedarf transformieren o Erkennung semantisch vergleichbare Daten Früher: An den Benutzer weiterleiten Semantik spielt die Schlüsselrolle bei der Lösung der durch Datenheterogenität hervorgerufenen Probleme 30

Ansatzanalyse Anwendungsheterogenität o Middleware, welche verteilte Dienste miteinander verbindet und dabei folgendes berücksichtigt: n n n Sprachunabhängigkeit Plattformunabhängigkeit Automatisierung Komposition Lose Kopplung Lösung: Web Service Schnittstellentechnik 31

Ansatzanalyse WS: Fehlende Semantik Syntax only! Source: [Polleres 2005] 32

Ansatzanalyse Semantic Web Services Source: [Daconta 2003] 33

Intendierte Technik OWL o Web Ontology Language n W 3 C Standard n Semantische Markup Sprache zur Beschreibung und Teilung von Ontologien im WEB o Ziele n Relationenabbildung zwischen Begriffen n Maschinenverarbeitbare Beschreibung von Zusammenhängen o Als Erweiterung von RDF realisiert 34

Intendierte Technik OWL Überblick o OWL Lite n Einfaches Ausdrucken von Begriffshierarchien n 0 oder 1 Kardinalität o OWL DL (Beschreibung der Logik) n Maximale Ausdruckskraft solange endlich berechenbar n Gewisse Einschränkungen bei Verschachtelung o OWL Full n Volle Ausdruckskraft !!!!!! n Berechenbarkeit nicht garantiert 35

Intendierte Technik OWL Codebeispiel <owl: Class rdf: ID='‘Snake''> <rdfs: sub. Class. Of rdf: resource=''#Animal''/> </owl: Class> <owl: Class rdf: ID=''Hamster''> <rdfs: sub. Class. Of rdf: resource=''#Animal''/> <rdfs: sub. Class. Of> <owl: Restriction> <owl: on. Property rdf: resource=''#has. Parent''/> <owl: all. Values. From rdf: resource=''#Hamster''/> </owl: Restriction> </rdfs: sub. Class. Of> <owl: disjoint. With rdf: resource=''#Snake''/> </owl: Class> 36

Intendierte Technik OWL-S o Web Ontology Language for Services o Liefert Computer interpretierbare Möglichkeit zur Beschreibung von Web Services und jedes beliebige Mittel um auf diese zuzugreifen o Ontologie Standard bestehend aus Basisklassen und Eigenschaften zur Deklaration und Beschreibung von Diensten 37

Intendierte Technik OWL-S: Motivation Ziele: Erlaubt Agenten das Auffinden, Aufrufen, Prüfen, Zusammenarbeiten, Komponieren und Beaufsichtigen von Web Services: o Automatisierte WS Auffindung: Erlaubt deklaratives inserieren von Eigenschaften und Fähigkeiten o Automatisierter WS Aufruf: Liefert standardisierte Mittel zur deklarativen Spezifizierung der Semantik von APIs und Parameter o Automatisierte WS Komposition und Zusammenarbeit: Erlaubt eine deklarative Spezifikation der Vorbedingungen und Konsequenzen von Anwendungen o Eine Sprache zur Beschreibung der Komponierung und Datenfluss-Interaktionen 38

Intendierte Technik Dienstontologie Strukturierung Drei wesentliche Dienst-Wissenstypen: o Was bietet der Dienst an? Profilklasse zur Inserieren von Diensten o Wie wird dieser genutzt? Service. Model Klasse zur Beschreibung des Prozessmodells o Wie funktioniert das Aufeinander Zusammenwirken? Service. Grounding Klasse spezifiziert die Einzelheiten des Zugriffes auf einen Dienst Source: [W 3 C 2005 c] 39

Intendierte Technik Service. Profile o Dienstbeschreibung die ein Provider bereitstellt bzw. von dem Anfragenden benötigt wird o Liefert detaillierte Beschreibung eines Dienstes für die Registrierungs-DB o Drei Informationstypen: n Providerinformationen: Dienstname, Kontaktdaten, Beschreibung n Funktionale Beschreibung: Eingabe, Ausgabe, Vorbedingung, Auswirkungen n Zusätzliche Eigenschaften: Attribute, Parameter, Kategorien 40

Intendierte Technik Service. Profile Source: [W 3 C 2005 c] 41

Intendierte Technik Service. Model o Modelliert Dienste als Prozesse o Zwei Prozesstypen: Atomic, Composite o Service. Model Beschreibt: n Parameter (Eingabe, Ausgabe) und Ausdrücke (Vorbedingungen, Auswirkungen) n Prozesstyp n Komposition der Prozesse n Datenfluss und Parameterbindung 42

Intendierte Technik Service. Model Source: [W 3 C 2005 c] 43

Intendierte Technik Service. Grounding o Konkretisierte Beschreibung eines Dienstzugriffes o Erweitert WSDL auf der Ebene der atomaren Prozesse o Erweiterungen: n WSDL Nachricht können die OWL-S Parameterobjekte benutzen n Kodierungsstil kann OWL sein n Komposition von Prozessen n OWL-S Prozessattribut kann als WSDL Operationselement benutzt werden Source: [W 3 C 2005 c] 44

Intendierte Technik USWS Source: [Frauenhofer 2005] 45

Fazit Ziele o Evaluierung des Reiseagent Szenarios o Evaluierung der verfügbarer SWS wie: n USWS n WSMO o o o Machbarkeitsstudie Definition einer Ferienklub-Ontologie Auswahl von geeigneten Werkzeugen Unterstützung der Automation Einsatzmöglichkeiten bei dem SOA Teilprojekt 46

Bibliografie [Polleres 2005] Axel Polleres, BIT-Seminar 16. 03. 2005, Current Efforts towards Semantic Web Services (SWS) [Schmidt 2004] Thomas Schmidt, schmidt@informatik. haw-hamburg. de, Semantic Web [W 3 C 2005 a] Semantic Web @ W 3 C http: //www. w 3. org/2001/sw/ [W 3 C 2005 b] Semantic Web @ W 3 C http: //www. w 3. org/2001/12/semweb-fin/w 3 csw [W 3 C 2005 c] Semantic Web Serices @ W 3 C http: //www. w 3. org/Submission 2004/SUBMOWL-S-20041122/ [SW 2005] Semantic Web @ http: //www. semanticweb. org [Daconta 2003] Daconta, Obrst, Smith: The Semantic Web, Wiley 2003 [Passin 2004] Passin: Explorer‘s Guide to the Semantic Web, Manning 2004 [W 3 C 2005 d] Web Service Choreography Requirements @ http: //www. w 3. org/TR/wschor-reqs/ [WSML 2005] WSML @ http: //www. mindswap. org [Frauenhofer 2005] USWS @ http: //www. usws. iao. frauenhofer. de [Visser 2004] Intelligent Information Integration for Semantic Web @ TZI [Berners-Lee 2001] Scientific. American @ http: //www. scientificamerican. com/2001/o 501 issue/0501 berners-lee. html 47

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