WEB REASONING E LABORATORIO

Obiettivi formativi

• WEB REASONING

  Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): saranno acquisite le conoscenze relative agli strumenti standard indicati dal World Wide Web Consortium (W3C) per la rappresentazione semantica e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web.

  
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): saranno acquisite le capacità di costruire modelli logici riguardanti svariati domini di applicazione, anche chiamati ontologie web, utilizzando la tecnologia standard del W3C insieme a dati e informazioni presenti sul Web. Lo studente inoltre, sarà in grado di utilizzare i reasoner automatici attualmente più diffusi per costruire inferenze logiche sulle ontologie web realizzate e quindi deducendo l'informazione implicitamente presente in esse.

  Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di valutare la qualità di una ontologia e di valutare quale strumento per la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza sia più adeguato nelle diverse situazioni.

  
  Abilità comunicative (communication skills): saranno acquisite le necessarie abilità comunicative ed un'adeguata appropriatezza espressiva nella comunicazione di problematiche riguardanti la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web, anche ad interlocutori non esperti.

  
  Capacità di apprendimento (learning skills): lo studente avrà la capacita di adattare le conoscenze acquisite anche a nuovi contesti, nonché di aggiornarsi attraverso la consultazione delle fonti specialistiche del settore del Web semantico.

• LABORATORIO

  Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): saranno acquisite le conoscenze relative agli strumenti standard indicati dal World Wide Web Consortium (W3C) per la rappresentazione semantica e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web.

  
  Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): saranno acquisite le capacità di costruire modelli logici riguardanti svariati domini di applicazione, anche chiamati ontologie web, utilizzando la tecnologia standard del W3C insieme a dati e informazioni presenti sul Web. Lo studente inoltre, sarà in grado di utilizzare i reasoner automatici attualmente più diffusi per costruire inferenze logiche sulle ontologie web realizzate e quindi deducendo l'informazione implicitamente presente in esse.

  Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di valutare la qualità di una ontologia e di valutare quale strumento per la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza sia più adeguato nelle diverse situazioni.

  
  Abilità comunicative (communication skills): saranno acquisite le necessarie abilità comunicative ed un'adeguata appropriatezza espressiva nella comunicazione di problematiche riguardanti la rappresentazione e l'interrogazione della conoscenza presente sul Web, anche ad interlocutori non esperti.

  
  Capacità di apprendimento (learning skills): lo studente avrà la capacita di adattare le conoscenze acquisite anche a nuovi contesti, nonché di aggiornarsi attraverso la consultazione delle fonti specialistiche del settore del Web semantico.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

• WEB REASONING

  Lezioni frontali in cui, oltre alla spiegazione delle nozioni e degli strumenti base del semantic Web, verranno presentati diversi esempi e casi di studio al fine di stimolare la discussione in classe e facilitare la comprensione degli argomenti.

  Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

• LABORATORIO

  Laboratorio: verranno sviluppati esempi ed esercizi riguardanti gli argomenti di semantic Web precedentemente spiegati. Verranno presentati casi di studio complessi riguardanti anche l'attività di ricerca della docente. Ciò permetterà agli studenti di prepararsi adeguatamente per l'elaborazione del progetto da presentare in sede d'esame.

  Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.

Prerequisiti richiesti

• WEB REASONING

  Nozioni base di programmazione.

• LABORATORIO

  Nozioni base di programmazione.

Frequenza lezioni

• WEB REASONING

  Al fine di poter comprendere pienamente gli argomenti del corso e le tecniche illustrate, la frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.

• LABORATORIO

  Al fine di poter comprendere pienamente gli argomenti del corso e le tecniche illustrate, la frequenza delle lezioni è fortemente consigliata.

Contenuti del corso

• WEB REASONING

  - Introduzione al web semantico: motivazioni, esempi, cenni alla modellazione semantica.

  
  - Resource Description Framework (RDF): triple RDF, grafi RDF, Merging di grafi RDF, N-triple, Turtle.

  
  - SPARQL Protocol and RDF Query Language: graph pattern, query SELECT e CONSTRUCT, inferenze.

  
  - RDF Schema (RDFS): classi, proprietà, relazioni fra classi (subClassOf), fra proprietà (subPropertyOf) e fra proprietà e classi (domain e range). Operatori logici di combinazione di classi e proprietà. RDFS plus.

  
  - Ontology Web Language 2 (OWL 2): restrizioni su proprietà, su classi (someValuesFrom, allValuesFrom), restrizioni di cardinalità. Inferenze in OWL 2. Profili OWL 2 EL, OWL 2 QL, OWL 2 RL e loro applicazioni. Nozioni di contraddizione, soddisfacibilità, insoddisfacibilità in ontologie.

  
  - Pratiche buone e cattive per la modellazione di ontologie. Errori comuni.

  
  - Esempi di ontologie ed esercizi di modellazione e inferenza con Protégé.

  
  - Introduzione alla logica classica. Le logiche descrittive: motivazioni e nozioni base. Le logiche AL, EL, FL, ALC, ALCN. La logica alla base di OWL 2: SROIQ(D). I reasoner Pellet e Hermit.

  
  - Datalog. The Semantic Rule Web Language (SWRL).

• LABORATORIO

  Esercitazioni con l'applicativo Protégé riguardanti:

  - Resource Description Framework (RDF),

  - SPARQL Protocol and RDF Query Language,

  - RDF Schema (RDFS),

  - Ontology Web Language 2 (OWL 2), \1

  - Semantic Web Rule Language (SWRL).

   

  Uso dei ragionatori Hermit e Pellet.

Testi di riferimento

• WEB REASONING
  1. A semantic Web Primer (third edition). Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen, and Rinke Hoekstra, 2012. The MIT Press, Cambrigde, Massachusetts, London, England.

  2. Semantic Web for the Working Ontologist (Second Edition). Dean Allemang and James Hendler, 2011. Elsevier.

• LABORATORIO
  1. A semantic Web Primer (third edition). Grigoris Antoniou, Paul Groth, Frank van Harmelen, and Rinke Hoekstra, 2012. The MIT Press, Cambrigde, Massachusetts, London, England.

  2. Semantic Web for the Working Ontologist (Second Edition). Dean Allemang and James Hendler, 2011. Elsevier.

Programmazione del corso

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

• WEB REASONING

  Progetto software sugli argomenti del corso. Durante la discussione del progetto, in data d'appello d'esame, lo studente verrà sottoposto a delle domande riguardanti la motivazione di alcune scelte nel design dell'ontologia e delle domande teoriche riguardanti costrutti ed operatori utilizzati.

  Il progetto potrà anche essere sviluppato in piccoli gruppi (di tre o quattro persone).

  In quest’ultimo caso il lavoro svolto da ciascun partecipante dovrà essere ben documentato.

  La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

• LABORATORIO

  Progetto software sugli argomenti del corso. Durante la discussione del progetto, in data d'appello d'esame, lo studente verrà sottoposto a delle domande riguardanti la motivazione di alcune scelte nel design dell'ontologia e delle domande teoriche riguardanti costrutti ed operatori utilizzati.

  Il progetto potrà anche essere sviluppato in piccoli gruppi (di tre o quattro persone).

  In quest’ultimo caso il lavoro svolto da ciascun partecipante dovrà essere ben documentato.

  La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

• WEB REASONING

  1) Cos'è SPARQL e come lo si può usare? Cosa genera una query CONSTRUCT?

  2) A che serve la restrizione esistenziale?

  3) A che serve la restrizione universale?

  4) Come può essere usata la restrizione di cardinalità?

  5) Cosa sono le regole SWRL?

• LABORATORIO

  1) Cos'è SPARQL e come lo si può usare? Cosa genera una query CONSTRUCT?

  2) A che serve la restrizione esistenziale?

  3) A che serve la restrizione universale?

  4) Come può essere usata la restrizione di cardinalità?

  5) Cosa sono le regole SWRL?