A Query-Driven Approach for SHACL Type Inference - Haller, David (Proceedings of the VLDB 2023 PhD Workshop co-located with the 49th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2023), 2023)
The Semantic Web enables everyone to share knowledge that can be reused in different applications. While the use of a formal ontology describing the semantics of the shared data is encouraged, it cannot be enforced and is often done incorrectly, incompletely, or not at all. However, the semantics are present in the minds of those working with the data, as manifested in all the SPARQL queries they have written. Therefore, analyzing these query logs helps us to learn these semantics and allows us to construct a graph of SHACL shapes describing the types and their constraints of a data source, which can serve as the foundation for a human-in-the-loop approach to further extend and correct the generated schema.<br
Keywords: Semantic Web; Schema Inference; Query-Driven; Data Integration

Discovery of ontologies from implicit user knowledge - Haller, David; Lenz, Richard (CEUR Workshop Proceedings, 2020)
The purpose of the Semantic Web is to enable worldwide access to humanity's knowledge in a machine-processable way. A major obstacle to this has been that knowledge is often either represented in an incoherent way, or not externalized at all and only present in people's minds. Populating a knowledge graph and manually building an ontology by a domain expert is tedious work, requiring great initial effort until the result can be used. As a consequence, knowledge will often never be made available to the Semantic Web. The aim of this project is to develop a new approach for building ontologies from implicit user knowledge that is already present, but hidden in various artifacts like SQL query logs or application usage patterns.
CRIS-Team Scopus Importer:2020-11-27
Keywords: Data Integration; Knowledge Graph; Query-Driven; Schema Inference; Semantic Web

Erfahrungen mit kombinierten digitalen Lernhilfen bei Datenbank-Vorlesungen - Lenz, Richard; Haller, David; Probst, Dominik; Wahl, Andreas (Datenbank-Spektrum, 2021)
Im vorliegenden Beitrag berichten wir über die Erfahrungen mit digitalen Lernhilfen und Selbsttests zur Verständnisprüfung am Beispiel einer einführenden Datenbankvorlesung mit weitgehend traditionellen Lehrinhalten. Basierend auf den Rückmeldungen der Studierenden wurde das Angebot an kombinierten digitalen Lernhilfen mit Hilfe der Lernplattform StudOn schrittweise erweitert. Um nicht nur auswendig gelerntes Wissen, sondern auch das Verständnis von Modellen und Konzepten mit automatisch korrigierbaren Fragen prüfen zu können, wurden spezielle Fragetypen entwickelt, die im Wesentlichen auf einfachen kombinatorischen Schlussfolgerungen basieren. Zum Selbsttest für SQL wurde zusätzlich eine Browserübung mit integrierter Datenbank und automatischer Korrektur entwickelt. Die Nutzung der automatisierten Selbsttests konnte deutlich gesteigert werden, indem die Selbsttests zur Zulassungsvoraussetzung für eine freiwillige Probeklausur gemacht wurden. In der Folge konnten hohe Durchfallquoten in der Klausur substantiell gesenkt werden. Im Sommersemester 2020 wurde die Vorlesung auf der Basis der bereits verfügbaren digitalen Lernhilfen vollständig online angeboten und durch virtuelle Vorlesungsbesprechungen im Sinne des Flipped Classroom Modells ergänzt. Aus dem breiten Spektrum der angebotenen digitalen Lernhilfen wurden vor allem die automatisierten Selbsttests stark genutzt und sehr gut bewertet. Die Vorlesungsbesprechungen wurden zwar auch gut bewertet, aber vergleichsweise wenig genutzt. Trotz fehlender Präsenzveranstaltungen haben sich die Klausurergebnisse nicht verschlechtert.<br
Keywords: Blended Learning; Datenbanken; Selbsttest; E‑Assessment; Informatikdidaktik; Probeklausur; Kombinatorisch; Kontrollfragen; Generierbare Fragen

Maßnahmen zur Verbesserung der Effektivität von Blended Learning bei Datenbank-Vorlesungen - Lenz, Richard; Haller, David; Wahl, Andreas Maximilian (DELFI 2020 – Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V., 2020)
Keywords: Datenbanken; Lehre; Blended Learning; Probeklausur

Pharos: Query-Driven Schema Inference for the Semantic Web - Haller, David; Lenz, Richard (Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: International Workshops of ECML PKDD 2019, Würzburg, Germany, September 16–20, 2019, Proceedings, Part II, 2020)
The practical advantage of a data lake depends on the semantic understanding of its data. This knowledge is usually not externalized, but present in the minds of the data analysts who have used a great deal of cognitive effort to understand the semantic relationships of the heterogeneous data sources. The SQL queries they have written contain this hidden knowledge and should therefore serve as the foundation for a self-learning system. This paper proposes a methodology for extracting knowledge fragments from SQL queries and representing them in an RDF-based knowledge graph. The feasibility of this approach is demonstrated by a prototype implementation and evaluated using example data. It is shown that a query-driven knowledge graph is an appropriate tool to approximate the semantics of the data contained in a data lake and to incrementally provide interactive feedback to data analysts to help them with the formulation of queries.<br
Keywords: Data Lake; Knowledge Extraction; Knowledge Graph; Data Science; SQL

Tsunami - Anfrage-getriebene Anbindung von Datenquellen an ein Datenmanagementsystem - Haller, David (Lecture Notes in Informatics (LNI), 2017)
Die Beantwortung von analytischen Anfragen erfordert oft die Anbindung von externen heterogenen Datenquellen an ein Datenmanagementsystem. Klassische ETL-basierte Ansätze erfordern jedoch die vorherige zeitaufwendige Definition eines einheitlichen Schemas. Existierende Lösungsansätze beschränken sich auf Performance-Optimierung von ETL oder lassen sich nur aufwendig in bestehende Software-Werkzeuge und Arbeitsabläufe integrieren. Wir schlagen einen Ansatz vor, der SQL-Anfragen als partielle Schemadefinitionen für die Datenintegration verwendet. Datenquellen und zugehörige Anfragen werden automatisch für eine spätere Wiederverwendung gespeichert. Es wird eine generische Architektur vorgestellt, welche diese Funktionalität durch einen Proxy-Treiber erbringt. Durch die Evaluation eines Prototyps wird gezeigt, dass der Anwender verglichen mit klassischem ETL Zeit sparen kann, weniger Arbeitsschritte ausführen muss und eigenständiger arbeiten kann, da er den gesamten Anbindungsprozess durch Formulierung seiner Anfrage steuert.<br