SPARQLer. KGRAM. Contact: Olivier Corby, INRIA Participants: Catherine Faron-Zucker (I3S, CNRS), Corentin Follenfant (PolyTech'Nice) Documentation Download Download KGRAM.
SPARQL. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
SPARQL (prononcé sparkle en anglais : « étincelle »[1]) est un langage de requête et un protocole qui permet de rechercher, d'ajouter, de modifier ou de supprimer des données RDF disponibles à travers Internet. Son nom est un acronyme récursif qui signifie SPARQL Protocol and RDF Query Language[2]. SPARQL est l'équivalent de SQL car comme en SQL, on accède aux données d'une base de données via ce langage de requête alors qu'avec SPARQL, on accède aux données du Web des données. Cela signifie qu'en théorie, on pourrait accéder à toutes les données du Web avec ce standard. L'ambition du W3C est d'offrir une interopérabilité non pas seulement aux niveaux des services, comme avec les services Web, mais aussi aux niveaux des données structurées ou non qui sont disponibles à travers l'Internet.
Ce standard a été créé par le groupe de travail DAWG (RDF Data Access Working Group) du W3C (Consortium World Wide Web). SPARQL, comment illuminer vos mashups en consommant les données du Linked Data ? Le tutoriel SPARQL. L'objectif de ce tutoriel SPARQL est de donner un cours rapide en SPARQL. Le tutoriel couvre les fonctionnalités majeures du langage de requête au travers d'exemples, mais ne vise pas à être complet. Si vous cherchez une courte introduction à SPARQL et Jena, essayez Recherche de données RDF avec SPARQL . SPARQL est un langage de requêtes et un protocole pour accéder au RDF conçu par le groupe de travail du W3C RDF Data Access . Comme un langage de requête, SPARQL est « orienté données » en ce sens qu'il interroge uniquement les informations détenues dans des modèles ; il n'y a pas d'inférence dans le langage de requête lui-même. Évidemment, le modèle Jena peut être « intelligent » en ce sens qu'il fournit l'impression que certains triplets existent en les créant à la demande, y compris le raisonnement OWL.
Commentez Tout d'abord, il faut être clair sur quelles données sont interrogées. Il est important de réaliser que ce sont les triplets qui importent, pas la sérialisation. Introduction à SPARQL (le protocole et langage de requête RDF), par Thibaut Cuvelier et Julien Plu. L'objectif de ce tutoriel est de donner un cours rapide sur SPARQL. Il couvre toutes les fonctionnalités majeures du langage de requête à travers des exemples, mais ne vise pas à être complet. SPARQL est un langage de requêtes et un protocole pour l'accès RDF, conçu par le groupe de travail du W3C RDF Data Access. En tant que tel, SPARQL est orienté données, en ce qu'il n'effectue des recherches que sur des informations contenues dans des modèles ; il n'y a pas d'inférence dans le langage de requête lui-même. Évidemment, le modèle Jena peut être « intelligent », en ce sens qu'il fournit l'impression que certains triplets existent en les créant à la demande, y compris le raisonnement OWL.
SPARQL ne fait rien d'autre que prendre la description de ce que l'application veut sous la forme d'une requête et retourne cette information sous la forme d'un ensemble de données liées ou d'un graphe RDF. SPARQL Query Language for RDF. W3C Recommendation 15 January 2008.
Querying with SPARQL. Jena - LARQ - adding free text searches to SPARQL. As of Jena 2.11.0, LARQ is replaced by jena-text jena-text includes use of Apache Solr as a shared, search server, or Apache Lucene as a local text index.
From Fuseki 0.2.7, jena-text is built into Fuseki. LARQ is no compatible with jena-text; the idnex format has chnaged and the integration with SPARQL is different. LARQ is a combination of ARQ and Lucene. It gives users the ability to perform free text searches within their SPARQL queries. Some example code is available here: COnstraint based SPARQL engine. Learning SPARQL: Querying and Updating With Sparql 1.1: Amazon.fr: Bob DuCharme: Livres anglais et étrangers. SPARQL Query and distinct count. Gr4php - PHP API for consuming GoodRelations e-commerce data. GR4PHP is a PHP API (as library) that allows the consumption of GoodRelations data on an eligible SPARQL endpoint without expecting the developer to have deeper understanding of the underlying GoodRelations vocabulary or SPARQL queries.
The API provides six abstract functions, which are interally translated into proper SPARQL queries for GoodRelations. getCompany: Returns information about a GoodRelations BusinessEntity. getLocation: Return stores in the proximity of a given geographic point. getOffers: Returns GoodRelations Offerings given search criteria. getOpeningHours: Gives opening hours to a given store (GoodRelations LocationOfSalesOrServiceProvisioning). getProductModel: Returns details about model data (GoodRelations ProductOrServiceModel). getStore: Gives response data to a SPARQL query searching for GoodRelations LocationOfSalesOrServiceProvisioning.
Take a closer look at this page for an entire view on input and output parameters of the available functions. Benefits of GR4PHP. Transformation RDF basé sur SPARQL. [la suite du billet précédent sur le manque d'outil pour effectuer des transformations sur un graphe RDF, et la pertinence de cette opération pour l'échange de données.]
Pourquoi faire ? La problématique est la suivante : je veux échanger des données exprimées en RDF, d’un système de départ à un système d’arrivée; les ontologies de départ et d’arrivée sont différentes, je dois donc transformer les données de départ pour construire un graphe conforme à l’ontologie d’arrivée. Il sera possible que seule une partie m’intéresse, et que toute l’information ne soit pas transformée. Chaque opération de transformation est exprimée sous la forme d’une requête CONSTRUCT en SPARQL (1), qui permet de construire un pattern dans le graphe d’arrivée en fonction d’un pattern dans le graphe de départ; la requête s’exécute sur le graphe de départ, et ses résultats sont insérés dans le graphe d’arrivée.
LARQ - Lucene + ARQ.