Doktoriseminar: tanel

Materjale ja infot 4 detsembri seminariks

• Oracle semantic tech
• Monet db artiklid
• c-store column oriented database:
  • http://db.lcs.mit.edu/projects/cstore/
  • http://www.mit.edu/~dna/vldb.pdf

• Tamino xml database

Qcon 2008 Konverents:

• trackind ja baasinduse track

Baasivõrdlused: Media:53180082.pdf

Tagging, folksonoomiad, loogika ja reeglipõhine kasutamine

Linke läbitöötamiseks

NB! Otsi samadel teemadel ise asju juurde (mh google scholar), vali häid ideid ja mõtle juurde!

http://scot-project.org, konkreetsemalt http://scot-project.org/scot/index.html (Kalle)

http://www.w3.org/TR/skos-primer/ (Andres)

http://www.semanticdesktop.org/ontologies/2007/08/15/nao/ ja http://www.lambda.ee/index.php/Pilt:Integrfolksonomiesfulltext.pdf (Enar)

http://scot-project.org/pubs/Kim_TagOnt.pdf ja (viidatud http://scot-project.org lehelt) ja http://www.lambda.ee/index.php/Pilt:Folksonomiesmemnet2007.pdf (Andri)

http://adammathes.com/academic/computer-mediated-communication/folksonomies.pdf ja http://www.lambda.ee/index.php/Pilt:Semanticsfolksonomies.pdf (Madis)

Märkmeid: ideid, viiteid ettevalmistamiseks 30 oktoobriks.

meeldetuletus

Reeglikeel: klassikalise loogika alus: selge semantika.

RDF, OWL, "erireeglikeeled", SQL (osaliselt) loogikas esitatavad.

subject,predicate,object

       type   

UrI:Jaan, age, 18  : age(URI:Jaan,18). tegelikult holds(URI:Jaan,age,18)

  age(X,Y), >(Y,70) => reallyold(X).

Uri:Jaan, rdf:type, person: person(URi:Jaan). tegelikult holds(URI:Jaan,type,person)

age, valuetype, numeric: valuetype(age,numeric).

  eesmärk: age(X,Y) => numeric(Y).

  valuetype(P,Z) => (P(X,Y) => Z(Y)).

  holds(P,valuetype,Z) => (holds(X,P,Y) => holds(Y,type,Z))

SQL:

Person table, fields id,name,age,sex

Job table, fields, id personid (ref person id), jobname, salary

select person.name, job.jobname from person,job where

person.id=job.personid and salary>1000

Person(I,N,A,S) & Job(I,I,J,S) & >(S,1000) => answer(N,J).

Person(I,N,A,S) & Job(I,P,J,S) & >(S,1000) & =(I,P) => answer(N,J).

Stsenaariumid

1. Databaaside mergimine. Employee(timestamp,..,age,..) panna teise kokku koos

 Client(,,personcode,...).  

  Esimesest by(timestamp,age) = ...

   Person(,,birthyear,....). 

   Employee,age:  vanus

   Client: personcode: vanus

   Person:vanus: birthyear

2. Restoranide soovitamine.

    Restoranide webpage: nimed, aadressid (,....)

    Blogid, soovitussaidid vms: nimi, inimeste tagid 

      (national:2,hiina:5,tore:10,jama:2,...)

    holds(uri:wuli,address,"narva mnt 27")

    holds(uri:wuli,type,national)

     - usaldusvaarsuse number vaite kohta

       [uri:12] holds(uri:wuli,type,hiina) 5?     

       holds([uri:12],usaldusvaarsus,0.2)

     - usaldusvaarsuse number vaite sees  

       holdswn(uri:wuli,type,hiina,0.2)

    holds(uri:wuli,type,tore) 10?

    holds(uri:wuli,type,jama) 2?

3. Proge, mis annab automaatselt teada huvitavatest juhtumistest.

 Lähisugulane sõidab huvitavasse riiki ja teeb pilte, tahaks näha.

     venna blogi, kuhu paneb pilte (UUED reisid ainult)

 pildiga seotud otse (pildifailist): kuupäev

 blogisissekande: brasiilia, reis

 oma brauseris lingi bookmarki, brauseris tag vend

 veebipage sõnastikuga:  vend: lähisugulane,nimisõna,meessoost,

 holds(X,vend,Y) => holds(X,lahisugulane,Y).

 holds(X,vend,Y) => holds(Y,type,meessoost)

 holds(vend,type,nimisona).

info, mis sorti või headuses restoran: inimeste tagidest

fotod: pildi tagid (aeg)

Usaldusvaarsus ja selle kasutamine

- Yks sait ja seal loeme kokku tage

- Brauseri bookmargid (isiklikud)

Isiklikest saab teha koondsaidi ja seal statistikat

Voiks tekkida mehhanism inimeste endi usaldusvaarsuse hindamiseks:

 kokkukoondamisel kasutame inimese oma usaldusvaarsuse koefitsienti

Inimeste usaldusvaarsus ei ole globaalne:

 - igayks saaks ise oelda teiste inimeste isiklikku usaldusvaarsust

Kompromissvariant:

- tagi numbri statistikal ei ole inimeste isiklikku usaldusvaarsust

- oma brauseri bookmargi tagid, need on minu jaoks eriti usaldusvaarsed

usaldusvaarsuse numbri kasutamisest

- iga fakti kohta saaks hoida numbrit: usaldusvaarsust

 (modaalsed loogikad, toenaosusloogika, fuzzy loogika, ....)

- kindlad reeglid & faktid: usaldusvaarsus alati 1

kasutada?

fakt A, uv 0.5 P(0.5,..,...,) selle asemel P(,...,..):0.5

fakt B, uv 0.9 P(0.9,...,...) selle asemel P(,...,..):0.9

reegel A & B =>[0.9] C,

jareldame C, uv: 0.4

yldine tahelepanek: sygava jarelduse korral (palju samme) uv kogu aeg vaheneb.

uv: 0.001

eesmark: produtseerida jareldusi, sorteerida uv jargi, kuvada

kohe filter: alla 0.6 ei taha yldse.

Probleem: usaldusvaarsus muutub!!!!

Tana: holds(uri:wuli,type,good):0.7

Homme: holds(uri:wuli,type,good):0.6

yle 0.7: super

alla 0.7: -super

vanade enam mitte kehtivate asjade retractimine voimalik, aga kole toomahukas

vaja oleks hoida usaldusvaarsuse juures tema aega!

Tana: holds(uri:wuli,type,good):0.7,15-10-2007,inimeste modifikaatorid?

Homme: holds(uri:wuli,type,good):0.6,20-7-2008

tore automaatne efekt: vanad infod muutuvad ebaoluliseks

tagi info nö standardne loogikapõhine esitamine

näiteks:

 pildiga seotud otse (pildifailist): kuupäev

 blogisissekande: brasiilia, reis

URI:bs [brasiilia,reis]

holds(URI:bs,connected,brasiilia).

holds(URI:bs,connected,reis).

Kuidas connected predikaati kasutada?

Voibolla vaja moelda, kuidas connected eri kohtadest tapsemaks muut?

holds(X,connected,Y) & holds(Y,type,kohanimi) => holds(X,location,Y) [0.95]

holds(URI:bs,connected_mybrowser,brasiilia).

holds(URI:bs,connected_blogsitex,reis).

...

Source???

holds(URI:bs,connected,brasiilia):uv,timestamp,source,....

holds(URI:bs,connected,reis):....