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Ghawi, Raji ; Schönfeld, Mirco ; Pfeffer, Juergen:
Extracting Ego-Centric Social Networks from Linked Open Data.
In: Barnaghi, Payam ; Gottlob, Georg ; Manolopoulos, Yannis ; Tzouramanis, Theodoros ; Vakali, Athena
(Hrsg.):
2019 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2019) : Proceedings. -
New York
: Association for Computing Machinery
,
2019
. - S. 471-477
ISBN 978-1-72815-037-6
DOI: https://doi.org/10.1145/3350546.3352570
Abstract
Linked Open Data (LOD) refers to freely available data on the WWW that are typically represented using Resource Description Framework (RDF). LOD is an invaluable source of rich and structured information, and enables a wide range of new applications, such as Social Network Analysis (SNA). In this paper, we address the extraction of social networks from LOD using SPARQL language, and we present various patterns to extract ego-centric networks. We also present two case studies: i) influence networks of intellectuals, and ii) co-acting networks, to demonstrate the applicability and usefulness of the approach
Weitere Angaben
| Publikationsform: | Aufsatz in einem Buch |
|---|---|
| Begutachteter Beitrag: | Ja |
| Institutionen der Universität: | Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung Fakultäten > Sprach- und Literaturwissenschaftliche Fakultät > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung > Juniorprofessur Datenmodellierung und interdisziplinäre Wissensgenerierung - Juniorprof. Dr. Mirco Schönfeld Fakultäten |
| Titel an der UBT entstanden: | Ja |
| Themengebiete aus DDC: | 000 Informatik,Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik |
| Eingestellt am: | 18 Nov 2021 09:03 |
| Letzte Änderung: | 18 Nov 2021 09:03 |
| URI: | https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/67881 |