RADAR-Wissensgraph und SPARQL-Endpunkt

Ein Wissensgraph (Knowledge Graph) ist eine strukturierte Darstellung von Informationen, die Beziehungen zwischen Entitäten in einem bestimmten Bereich abbildet. Diese Entitäten und Beziehungen werden oft in RDF-Triples (Subjekt-Prädikat-Objekt) dargestellt. Der Graph organisiert Daten in Knoten (die Entitäten repräsentieren) und Kanten (die Beziehungen repräsentieren).

Durch diese Modellierung von Beziehungen zwischen Entitäten ermöglichen Wissensgraphen ein tiefergehendes Verständnis von Daten. Sie unterstützen damit präzise und effektive Suchen, Abfragen und Analysen, die in herkömmlichen Datenbanken weniger einfach umzusetzen sind und erleichtern die Navigation durch komplexe Wissensräume. Wissensgraphen ermöglichen auch die semantische Strukturierung von Informationen, wodurch die Interoperabilität zwischen verschiedenen Datenquellen und Systemen verbessert wird. In einer zunehmend vernetzten und datenreichen Welt gewinnen Wissensgraphen zunehmend an Bedeutung.

Seit kurzem erstellen wir regelmäßig einen RADAR-Wissensgraphen, der auf dem Schema.org-Vokabular basiert. Die RDF-Triples aller bzw. ausgewählter RADAR-Datensätze sind täglich aktualisiert im Turtle Format (.ttl) unter folgenden URLs verfügbar:

• alle RADAR-Datensätze:  https://www.radar-service.eu/knowledgegraph 
• alle RADAR4KIT-Datensätze: https://radar.kit.edu/knowledgegraph 
• alle RADAR4Culture-Datensätze: https://radar4culture.radar-service.eu/knowledgegraph 
• alle RADAR4Chem-Datensätze: https://radar4chem.radar-service.eu/knowledgegraph 

Außerdem unterstützt RADAR einen SPARQL-Endpunkt, über den der Wissensgraph gezielt und auf standardisierte Weise abgefragt und maschinell erschlossen werden kann: https://www.radar-service.eu/sparql  

Hinweis: 

• RADAR4Chem wird gefördert durch NFDI4Chem (DFG Projektnr. 441958208)
• RADAR4Culture wird gefördert durch NFDI4Culture (DFG Projektnr. 441958017)