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Matthäus Zloch erhält Best Student Paper Award auf ESWC 2019

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Gratulation an Matthäus Zloch, GESIS-Mitarbeiter in der Abteilung „Wissenstechnologien für Sozialwissenschaften (WTS)“, zum Best Student Paper Award, der ihm Anfang Juni 2019 auf der „Extended Semantic Web Conference (ESWC) 2019“, in Portoroz, Slowenien, verliehen wurde. 

Die topologische Struktur vieler (freier) Datensätze im Web zeigt heute vermehrt eine graph-basierte Ausprägung (z.B. Social Graphs, Knowledge Graphs mit RDF-/W3C-Standards). Graphen können unterschiedliche Ausprägungen und Eigenschaften aufweisen, die mit Hilfe von Metriken gemessen werden können. Das Wissen über die topologische Struktur von RDF-Graphen begünstigt unter anderem die Entwicklung von z.B. Generatoren für synthetische Datensätze, Stichprobenmethoden, Indexstrukturen oder Abfrageoptimierern für graph-basierte Daten.

Das prämierte Paper befasst sich mit der Aufgabenstellung, möglichst systematisch und effizient eine große Menge von Datensätzen für eine graph-basierte Analyse aufzubereiten und schließlich diese Analyse anhand verschiedener Metriken durchzuführen. Mit dem im Paper veröffentlichten Software-Framework wurde eine Analyse von 28 Metriken und mehr als 280 Datensätzen aus der LOD-Cloud berechnet.

Die ESWC ist eine der zentralen Anlaufstellen für Expertinnen und Experten aus aller Welt, um sich über Innovationen und Weiterentwicklungen im Bereich „Web Semantik“ auszutauschen.

A Software Framework and Datasets for the Analysis of Graph Measures on RDF Graphs,
von Matthäus Zloch (GESIS), Maribel Acosta (KIT), Daniel Hienert (GESIS), Stefan Dietze (GESIS), and Stefan Conrad (HHU). 

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