Mérési útmutató - MIT2 mérés

Szoftverfejlesztés laboratórium 2.

MIT2 mérés

 

Szemantikus modellezés és információkeresés

  1. Bevezetés

A feladat célja bemutatni egy egyszerűsített feladat keretében egy tárgyterület modellezését és információkeresést gráfadatbázisok alkalmazásával.

Az Intergációs és ellenőrzési technikák tárgy gyakorlatainak keretében RDF adatbázisok és OWL ontológiák modellezését és lekérdezését vizsgáltuk, a tárgyhoz kapcsolódó házi feladatban ontológiákat alkalmaztunk szolgáltatások fejlesztésében. A mostani feladat az RDF adatbázisok elérését mutatja be programozási környezetből.

A laborgyakorlat során a már ismert múzeumi adatbázist kell bővíteni és lekérdezni dinamikusan, API-n keresztül egy egyszerű szolgáltatás keretében.

  1. Követelmények
  • Végezze el az alábbiakban leírt feladatokat. Használhat saját környezetet vagy virtuális gépet a fured.cloud.bme.hu felhőben található „SZVlabMIT2 v1” nevű sablon alapján. A virtuális gépen a feladat megoldásához szükséges környezetek és adatfájlok közvetlenül is elérhetőek.
  • Készítsen jegyzőkönyvet a feladatoknál leírt követelmények szerint tetszőleges formátumban.
  • Az elkészített jegyzőkönyv PDF nyomtatását és az elkészített projektet töltse fel egy ZIP fájlba tömörítve a hf.mit.bme.hu portálra a tárgy megfelelő feladatához.
  • A feladatot Java, C++ vagy Phyton eszközök felhasználásával is megoldhatja, a segédprogramok Java Eclipse környezetben készültek.

 

3. Feladatok

​3.1 feladat: RDF adatbázis bővítése

A feladat: tervezzen és valósítsa meg a Szépművészeti Múzeum képeit tartalmazó RDF adatbázis bővítését. Az adatbázis ( szepmuveszeti.20151028.n3) a melléklet CIDOC Conceptual Reference Model szabvány szerint lett elkészítve. A feladat három tetszőlegesen kiválasztott művész adatainak bővítése legalább két-két új tulajdonsággal.

Használja az RDF4J böngészőt a művészek adatainak elérésére, a már tárolt tulajdonságok lekérdezésére, majd készítsen programot, amely a betöltött adatokat bővíti az új tulajdonságokkal, értékekkel.

Felhasználható adatok: A virtuális gépen az RDF4J workbench indítása után közvetlenül is elérhető „szép” repository (saját környezetben a mellékelt „szepmuveszeti.20151028.n3” adatfájl betöltése után érhető el.  .

Leadandó: Az adatbázis bővítés leírása, elkészített program.

Eszközök: Az adatbázis kezelésében a Segédletekben megadott RD4J REST API specifikáció és mintaprogram linkek segítenek. .

Tanácsok: Javasoljuk, hogy az új tulajdonságokat a CIDOC Conceptual Reference Model szabvány szerint vegyék fel például a művészek Wikipedia oldalai alapján. Az előkészített virtuális gépen az RDFJ workbench automatikusan elindul, saját gépen történő fejlesztéshez a telepítési útmutató elérhető itt a dokumentum alján.

3.2 feladat: RDF adatbázis lekérdezés

A feladat: készítsen egy egyszerű festmény kereső alkalmazást a Szépművészeti Múzeum képeit tartalmazó RDF adatbázis lekérdezésével. A lekérdő szolgáltatásnak képesnek kell lennie egy művész neve vagy legalább egy tulajdonsága alapján (pl. nemzetisége, korszaka, születési évszázada) alapján lekérdezni a szűrésnek megfelelő művész(ek) festményeinek címét. Nem szükséges, de ajánlott (és a jeles értékeléshez feltétel) egy egyszerű grafikus felület elkészítése, pl. webes szolgáltatás fejlesztése.

Leadandó: a lekérdező megoldás rövid leírása, futási példa, elkészített példa.

Felhasználható adatok: az 3.1. feladatban is alkalmazott adatbázis.

Tanácsok: Az RDF4J workbench segítségével futasson minta lekérdezéseket, majd a sikeres lekérdezéseket építse meg a programkódból is a felhasználótól bekért információk alapján.

  1. Értékelési szempontok

A labor elégséges szinten történő elfogadásához legalább az egyik feladat működő változatának elkészítése szükséges, mindkét programozási feladat dokumentálva leadva jó értékelést kap, a jeles eléréséhez egy egyszerű GUI (nem feltétlenül webes, de javasolt) megvalósítását várjuk.

  1. Segédletek

Virtuális gép indítása a kari felhőben

1. Böngészőben belépni a kari felhőbe az egyetemi azonosítóval: https://fured.cloud.bme.hu

2. A virtuális gépek ablak alatti zöld "Új" gombra kattintva egy új virtuális gép indítása:

         A megjelenő sablonok közül kiválasztani a "SZVlabMIT2 v1" virtuális gépet.

3. Ha a virtuális gép fut, akkor a lokális gépen elindítani egy távoli asztal kapcsolatot a

vm.smallville.cloud.bme.hu:XXXX távoli géppel

ahol XXXX a futó virtuális gép port címe, ami megtalálható a szükséges jelszóval együtt az induló virtuális gép weblapján.

 

RDF4J API specifikációk

RDF4J REST API specifikáció: https://rdf4j.org/documentation/reference/rest-api/

Mintapélda az API alkalmazására: https://graphdb.ontotext.com/documentation/free/using-graphdb-with-the-rdf4j-api.html

Teljes dokumentáció: https://rdf4j.org/documentation/programming

 

RDF4J telepítése

Telepítési útmutató: http://home.mit.bme.hu/~strausz/ie_techikak/RDF4J%20telepitesi%20utmutato.pdf

 

RDF4J workbench alkalmazása

Nyissa meg böngészőben az OpenRDF Workbench felületét:

http://localhost:8080/rdf4j-workbench/

A bal oldali menüben válassza a “Repositories / New repository” menüpontot, majd az alábbi beállításokkal hozhatja létre az adatbázist:

  • Type: Native Java Store
    (“In Memory Store” esetén előfordulhat adatvesztés az adatbázis leállásakor.)
  • ID: szepmuveszeti
  • Next
  • Triple indexes: spoc,posc,cspo,csop,cops
    Az alapértelmezett (spoc,posc) helyett további indexek megadásával a lekérdezések futtatása nagy adatbázisban gyorsabb lehet.
  • Create

A fejlécben az “Repository:” után látja mindig az aktuálisan kiválasztott adatbázis azonosítóját. Ha több adatbázisa is van, váltani a “Repositories” menüpontban tud.

Az adatok betöltéséhez a “Modify / Add” menüpontban:

  • Kapcsolja ki a “use base URI as context identifier“ checkbox-ot.
  • RDF Data File: Choose File
    Válassza ki az asztalon a “szepmuveszeti.20151028.nt” file-t.
  • Data format: N3
    Az “(autodetect)” erre a file-ra nem működik. A file tallózása után állítsa be, különben visszaállítódik.
  • Upload

Ha később újra akarja kezdeni a munkát, a “Repositories / Delete repository” menüpontban törölheti az adatbázist, és újra létrehozhatja.

 

  1. Ajánlott dokumentumok, adatfájlok listája

 

© 2010-2020 BME MIT | Hibajelentés | Használati útmutató