nyuuzyou/wikis huggingface dataset:
Example Step 5: Convert the data

In step 2 we have created a table with the data. In this step we convert the data to RDF triples and apply the naming scheme defined in step 4. There are different tools that can be used to do this conversion. In this case we have used LODRefine, an extension of OpenRefine.
We load the table with the data in LODRefine. Then we use the RDF plugin to define RDF skeletons based on the ontology we defined in step 3. For example, the following expression is used to create URIs for Usage Areas: 
"http://data.liander.nl/id/energy/UsageArea/"+cells['POSTCODE_VAN'].value+cells['POSTCODE_TOT].value
We can also specify the rdf:type to be energy:UsageArea. And the various datatype properties to take their value from the appropriate columns in the table, e.g., that the energy:town property should get the value from the WOONPLAATS cell.
An extract of the resulting triples is shown below.
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#> .
@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#> .
@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> .
@prefix energy: <http://data.liander.nl/def/energy> .
<http://data.liander.nl/id/UsageArea/1011AC1011AC> a <http://data.liander.nl/def/energy#UsageArea> ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#streetname> "De Ruyterkade" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#starting_postcode> "1011AC" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#final_postcode> "1011AC" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#town> "AMSTERDAM" .
<http://data.liander.nl/id/UsagePoint/1011AC1011ACE> a <http://data.liander.nl/def/energy#UsagePoint> ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#low_rate_active> "28.13" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#smart_meter> "15.63" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#wheels> "1.1" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#location> <http://data.liander.nl/id/energy/UsageArea/1011AC1011AC> ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#product_kind> <http://data.liander.nl/def/energy#Electricity> .
<http://data.liander.nl/id/UsagePoint/1011AC1011ACG> a <http://data.liander.nl/def/energy#UsagePoint> ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#low_rate_active> "0" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#smart_meter> "18.18" ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#location> <http://data.liander.nl/id/energy/UsageArea/1011AC1011AC> ;
	<http://data.liander.nl/def/energy#product_kind> <http://data.liander.nl/def/energy#Gas> .
 Go back to example overview
Example Step 6: Organize Governance

In this step, data governance has to be organized for the dataset. 
As said before, Liander would like to publish this data in order to:
*Be transparent as a public utility company
*Stimulate open innovation
*Gain insight into data needs
*Improve data quality by receiving feedback
This is the vision from which the governance structure and data publishing strategy are derived. At the moment, the governance structure consists of one person who is responsible for the open data initiative at Liander. The data is published with a liberal license, i.e. Creative Commons with Attribution. The dataset is actively promoted through a dedicated website and at events and challenges, in order to build a user community. Users can contact Liander with questions about the dataset through a dedicated e-mail address. However, there is no official support available for users.
 Go back to example overview
Example Step 7: Add metadata

In this step we make the dataset self-describing by adding metadata. We can do this by simply adding triples to the RDF version of the dataset obtained in step 5 that describe facts about the dataset itself. Below are some examples of basic metadata for the Liander dataset.
<http://data.liander.nl/id/energy> rdf:type rdfs:DataSet
<http://data.liander.nl/id/energy> dcterms:modified “2014-05-27”
<http://data.liander.nl/id/energy> rdfs:label "Liander energy usage dataset."
<http://data.liander.nl/id/energy> rdfs:
comment “Standardized annual energy usage of small users in the Liander domain aggregated per postcode area."
<http://data.liander.nl/id/energy> dcterms:creator <http://nl.dbpedia.org/resource/Alliander>
<http://data.liander.nl/id/energy> dcterms:date “2014-03-08”
<http://data.liander.nl/id/energy> dcterms:publisher <http://www.liander.nl/>
<http://data.liander.nl/id/energy> rdfs:vocabulary <http://data.liander.nl/def/energy>
 Go back to example overview
Example Step 8: Publish the data

In this step we make the dataset available on the internet. We have different options for publishing the dataset. A good practice is to use multiple ways, so that data users have a choice and can select the method that best suits their purposes.
Firstly, we publish the dataset as a flat file. We do this in two often used syntaxes, i.e., RDF/XML (.rdf) and Turtle (.ttl). LODRefine, the tool we used to convert the data to RDF in step 5 can export to both formats. The resulting files can simply be put on a webserver at data.liander.nl. 
A better way to make the data available is to store it in a triple store and serve it through a SPARQL-endpoint. In this case we use Sesame, an open source framework for storing and querying RDF data (see http://openrdf.org). Sesame can be installed on an appropriate server, e.g., data.liander.nl. A web interface, the OpenRDF Workbench (shown in the figure below), enables us to create a new RDF repository and upload the RDF triples we created in step 5 from a file.
Bestand:Sesame Step 8.png 
Once the data is uploaded to Sesame, users can query the dataset with SPARQL, the standard query language for linked data. 
 Go back to example overview
Example Step 9: Link the data

A final and optional step is to link the data to other datasets to provide more context to the data. Different types of links can be made: ontology links and data links. The data is already linked to a vocabulary, in this case to our own energy ontology, i.e., each object has a type. This ontology can be linked to other, better known ontologies. For example, our ontology talks about addresses, postcodes and units of measure, some concepts that have been described elsewhere. Addresses and postcodes, for example, appear in the W3C Location vocabulary . Such links can be specified usingsubClassOf orequivalentClass relations in the energy ontology itself, or in a separate mapping ontology that imports the energy ontology and the ontologies we map to. Such mappings can be exploited by a reasoner attached to the triple store to derive additional links between the data and the more general ontologies. In this way, a user that does not know the energy ontology can query the dataset using the more general ontologies.
For example, we could assert that a UsageArea is a Location according to the W3C Location vocabulary as follows:
 energy:UsageArea rdfs:subClassOf dcterms:Location. 
The data itself can also be linked to other available linked datasets. This may be useful to provide more context to the data. Consider for example the addresses in our dataset. They contain a reference to a town. It is likely that more information about these towns is already available on the web. DBpedia, for example, the linked data version of Wikipedia, usually has an entry for each town. We could add triples to our dataset to link our Usage Areas to the DBpedia entry providing more information about the town in which the Usage Area lies.
The link from a Usage Area to the DBpedia entry for the city could be made as follows:
<http://data.liander.nl/id/UsageArea/1012CM1012CN>
 dbpedia-owl:isPartOf dbpedia:Amsterdam 
This is just one triple relating a specific Usage Area to the DBpedia entry for Amsterdam. Of course, it is impractical to add such links by hand because our dataset contains tens of thousands of Usage Areas. A semantic link tool, such as SiLK, is useful to semi-automate the linking of data . 
 Go back to example overview
GeoKnow project

==Geospatial Data and the Semantic Web - The GeoKnow project==
Geospatial data or geographic information is the data that identifies a geographic location of natural or constructed features and boundaries on the Earth (e.g. oceans, buildings, countries, rivers, etc). Geographical knowledge bases are among the largest in existence and have high importance in a variety of everyday applications. The data can be mapped and often manipulated with Geographic Information Systems (GIS), however the integration of external data sets into these systems is time-consuming and complex. GeoKnow will provide the necessary tools and methods to easily integrate and process data across a wide range of data sources on the web of data. GeoKnow EU project (2013-2015) has contributed with the GeoKnow Generator which is a stack of tools for bringing geospatial data to the Web of Data. These software tools are available in a Virtual Machine and as Debian packages at the Linked Data Stack. Together with these tools GeoKnow team has developed the Generator Workbench which is an unified interface for using these tools. This workbench offers several enterprise-ready features such as authentication and data access authorisation. An online demo of the Workbench and GeoKnow Generator tools is available here. - See more at: http://geoknow.eu
GeoSPARQL

Gebruikt in Pilodjaar 2013-2014 in de case Geo, Erfgoed en Sensoren voor het vinden van archeologische vindplaatsen die risico lopen op degradatie door schommelende grondwaterstanden, op basis van locatie van de archeologische vindplaatsen en data van sensoren die de grondwaterstand meten in de buurt van die locatie.
Geo Werkgroep Kick-Off bij BDVC in Almere - 10 mei 2017

Op 10 mei komt in Almere de nieuwe PLDN Geo werkgroep voor het eerst bij elkaar. Deze werkgroep wordt opgericht omdat linked geodata een terugkerend en populair thema is binnen de PLDN community. We willen blijven onderzoeken wat geo-informatie en linked data voor elkaar kunnen betekenen.
 
Trekker: Linda van den Brink
 
Plaats & tijd: Almere, Big Data Value Center (BDVC), van 13:00 tot 17:00
 
Agenda:
# GeoSPARQL Benchmark met o.a. medewerking van Oracle
# Spatial Data on the Web Best Practice 
# Wat de deelnemers willen! (brainstorm)
Het Play-a-LOD Dieren Linked Data Spel

Dit is de tijdelijke verkooppagina voor het Play-a-LOD Dieren Linked Data Spel.
We zijn nog bezig met het opzetten van de logistiek en de distributie van het Play-a-LOD spel via Bol.com, zodat het spel makkelijk gevonden, besteld, betaald kan worden via een verkoopkanaal dat daarvoor goed is ingericht.
Kun je daar niet op wachten, stuur dan een mail naar platformlinkeddatanl@gmail.com met het aantal spellen dat je wilt afnemen en het adres waarop de spellen afgeleverd kunnen worden. Eén Play-a-LOD spel kost € 15,- incl. BTW.
De uitgebreide productbeschrijving, de spelregels en een link naar een scorekaart kunt u vinden op de Play-a-LOD hoofdpagina.
Het Play-a-LOD Dieren spel

Dit is de tijdelijke verkooppagina voor het Play-a-LOD Dieren spel.
We zijn nog bezig met het opzetten van de logistiek en de distributie van het Play-a-LOD spel via Bol.com, zodat het spel makkelijk gevonden, besteld, betaald kan worden via een verkoopkanaal dat daarvoor goed is ingericht.
Kun je daar niet op wachten, stuur dan een mail naar info@playalod.nl met het aantal spellen dat je wilt afnemen en het adres waarop de spellen afgeleverd kunnen worden. Eén Play-a-LOD spel kost € 15,- incl. BTW.
De uitgebreide productbeschrijving, de spelregels en een link naar een scorekaart kunt u vinden op de Play-a-LOD hoofdpagina.
Hoe we communiceren

Platform Linked Data Nederland (PLDN) gebruikt verschillende communicatiekanalen om nieuws over evenementen, werkgroepen en andere activiteiten te communiceren. 
 
* PLDN website (deze website)
* PLDN nieuwsbrieven en mailingen
* LOD Nederland LinkedIn groep
* PLDN Twitter account
* PLDN YouTube kanaal 
* PLDN privacyverklaring
En daarnaast maken we ook gebruik van de communicatiekanalen van ECP en van het Big Data Value Center (BDVC) om potentiele nieuwe deelnemers buiten onze huidige community te interesseren voor onze activiteiten.
Importance of Data Quality

Research shows that 40% of the anticipated value of all business initiatives is never achieved. Poor data quality in both the planning and execution phases of these initiatives is a primary cause. As put by the Open Data Institute: “If you don’t think you have a quality problem with your data, you haven’t looked at it yet.” When talking about Linked Open Data quality the following aspects have been identified, by an extensive literature review done earlier by the authors, as being important. These quality aspects will come back in the different steps of the roadmap. 
• Metadata: Name, description, publisher, locations, release, potential use, compliance, production date, provenance 
• Data-set: Accessibility, format, kind of data, identifiers, use of vocabularies, semantics, data model, links, size, concise, complete, believability, reputation 
• Data-records: Valid, complete, consistent, unique, timely, accurate, precise 
• Process: Issues documented, process described, update frequency, support (official, community, tools) 
• Availability: Rights, license/ fee, SLA, authenticity, security
Innovative Data Integration Event – June 20th, 2019

__NOTOC__
Date: June 20th, 2019
Time: 12:00-17:00 hours
Location: Amsterdome, Amsterdam
This PLDN event is co-located with the MarkLogic 360 event, that will also take place at the same day in the Amsterdome in Amsterdam. Registration for our event gives you also access to all sessions at the MarkLogic 360 event.
==Program==
===PLDN Introduction===
Time 	
12:00 - 12:30	Platform Linked Data Netherlands, Innovation via Meaningful Connections - Pieter van Everdingen (PLDN) ()
===12:30 - 14:00 - Lunch===
===Innovative Data Integration Cases===
14:00 - 14:30	Delivering Pro-active Healthcare Management with Semantics & Graphs - Paul Gunstone (Smartlogic)
14:30 - 15:00	Controlling The Build & Maintenance Chain with Connected Infrastructure Data - Wouter Engelen (Movares)
15:00 - 15:30	Agile Data Modeling & Integration within a Wildlife Intelligence Platform - Jan Kees Schakel (Sensing Clues) (live demo)
Inspiratiesessie Linked Data bij het Kadaster - 18 april 2017

Dinsdag 18 april organiseert het Platform Linked Data Nederland in samenwerking met het Kadaster een sessie over de toepassing van Linked Data bij het Kadaster. Een kijkje in de keuken, want het Kadaster heeft het laatste jaar namelijk hard gewerkt aan zijn Linked Data implementatie.
Meerdere organisaties die zelf bezig zijn met Linked Data implementaties hebben recent bij het Kadaster aangeklopt voor kennisdeling. Mede hiervoor wordt deze inspiratiesessie georganiseerd, maar iedereen geinteresseerd in linked data implementaties is van harte welkom! De experts uit de ontwikkelteams zullen met u in discussie gaan over de uitdagingen die grootschalige linked data implementaties met zich meebrengen. Samen kunnen we grote stappen zetten.
Datum: 18 april 2017
Tijd: start 14:00 uur, einde: 17:00 uur met borrel
Locatie: Kadaster, locatie De Grift, Hofstraat 110 in Apeldoorn
Foto impressie: Kadaster Inspiratiesessie
Het programma zal aftrappen met korte presentaties van de verschillende onderdelen, en vervolgens zullen er parallelle discussie-sessies worden georganiseerd rond verschillende thema's, inclusief een open sessie zodat elk onderwerp besproken kan worden.
Door het grote aantal deelnemers, zal het programma kort plenair aftrappen en vervolgens gaan splitsen door middel van 2 rondes, met daarin een presentatiesessie (de grote zaal), en 4 discussiesessies op verschillende thema’s in de omliggende ruimtes, inclusief een open sessie zodat elk onderwerp besproken kan worden.
==Programma==
14.15 – 14.25 uur…..Welkom door Jaco van Goudswaard, Alwin Sixma, Erwin Folmer ()
14.25 – 15.20 uur…..Ronde 1 met Presentatiesessie en Discussiesessies
15.20 – 15.35 uur…..Pauze en wissel
15.35 – 16.30 uur…..Ronde 2 met Presentatiesessie en Discussiesessies
16.30 – 17.30 uur…..Borrel
==Toelichting - Presentatiesessie (zaal Register Legger)==
In deze sessie worden een viertal presentaties gehouden die inzicht geven in het hoe/wat/waarom van de linked data ontwikkelingen bij het Kadaster. (deze sessie wordt in beide rondes herhaald)
* Erwin Folmer - Waarom Linked Data @ Kadaster ()
* Leo van der Sluijs - Kadaster en Omgevingswet ()			
* Peter Stolk - Gegevenscatalogus Omgevingswet () 		
* Jasper Roes - Kadaster Data Platform (data.pdok.nl) 				
==Toelichting – Discussiesessies==
Er zijn een viertal parallelle discussiesessies (ook deze sessies worden in beide rondes herhaald), waarin een keuze gemaakt moet worden:
Sessie - Zaal 	Onderwerp 	Sprekers/Facilitators
A - Tachymeter 	Gegevenscatalogus voor de Omgevingswet, Metadata & Linked Data Theater () 	Lars Wortel, Wessel Schollmeijer
B - Theodoliet 	De Techniek: Kadaster Data Platform, Architectuur keuzes, bulk data transformatie, triplestores, data.pdok.nl () 	Joost Farla, Marco Brattinga
C - Borderel 	Semantiek modelleren in de BAG, BRT, DKK () 	Pano Maria
D - Open Ruimte	Open sessie: Breng zelf u vraag/onderwerp in! (voorbeeld onderwerpen: URIs, semantisch modelleren, geosparql, APIs, triplestores, etc..)	Dimitri van Hees, Stanislav Ronzhin, Wouter Beek
16.30 – 17.30 uur 	Borrel
Internationale afstemming locatie in linked data standaarden

category:case3
Uiteindelijk doel: W3C Linked Data standaarden uitbreiden voor geo-data (indien nodig). 
De internationale afstemming die we willen doen gebeurt op basis van activiteiten die we gaan ondernemen rondom het historisch erfgoed prototype. Opgedane kennis zullen we delen met verschillende internationale groepen.
Case 3 is goed vertegenwoordigd op de W3C/OGC workshop Linking Geospatial Data (5-6 mrt, Londen, http://www.w3.org/2014/03/lgd/). Frans Knibbe spreekt over Linked Data and geoinformatics; Rein van 't Veer over "Towards a geotemporal semantic infrastructure for Dutch cultural historical data", Linda van den Brink is chair van de sessie Lightning Talks: More Questions. 
Linda en Thijs Brentjens hebben het volgende advies aan Phil Archer (W3C, chair van LGD14) gestuurd als input voor de workshop: standards for linking geospatial data 
Voorgenomen acties: 
* Onze inventarisatie en mening over 'hoe neem je locatie op in RDF' brengen naar de Geosemweb W3C community group.
* GeoSPARQL kennis vastleggen in de wiki (Rein)
* Paper indienen voor Linking Geospatial Data over 'benodigde toevoegingen voor locatie aan linked data standaarden' (Frans, paper inmiddels geaccepteerd)
* Werkbezoek aan GeoKnow project in Leipzig (Rein) 
* Presentatie in GeoSemantics OGC werkgroep (Linda)
* Indien nodig wijzigingsvoorstellen standaarden indienen (aan OGC en/of W3C)
Introductiecursus PLDN experimenteeromgeving

__NOTOC__
==Voor de PLDN TriplyDB omgeving==
Op donderdag 20 mei organiseert Platform Linked Data Nederland (PLDN) in samenwerking met Triply een eerste introductiecursus om met de TriplyDB triplestore in de PLDN-experimenteeromgeving te leren werken. Breng je eigen data mee om binnen de PLDN-experimenteeromgeving te publiceren. Data bestanden in Excel, CSV of RDF formaat voldoen.
* Datum: Donderdag 20 mei 2021
* Tijd: 15:00-17:00 uur
* Locatie: Online sessie
* Maximale aantal deelnemers: 15
We houden de deelnemersgroep aan deze cursus bewust klein, omdat deze cursus vooral ook hands-on is en we alle deelnemers voldoende persoonlijk willen kunnen begeleiden. 
==Cursusmateriaal==
==Extra cursusmateriaal==
==Programma==
15:00	Welkom – Wouter Beek (Triply) en Pieter van Everdingen (PLDN)
15:05	Blok 1 - Linked Data publiceren in de PLDN TriplyDB omgeving - Wouter Beek (Triply)
15:40	Blok 2 - Linked Data inzien in de PLDN TriplyDB omgeving - Rosaline de Haan (Triply)
16:15	Blok 3 - Linked Data bevragen in de PLDN TriplyDB omgeving - Thomas de Groot (Triply)
16:50	Evaluatie en afsluiting – Wouter en Pieter
17:00	Einde
Introductiecursus PLDN experimenteeromgeving – 11 april 2023

__NOTOC__
==Voor de PLDN TriplyDB omgeving==
Op dinsdag 11 april organiseert Platform Linked Data Nederland (PLDN) in samenwerking met Triply voor de derde keer een introductiecursus om met de TriplyDB triplestore in de PLDN-experimenteeromgeving te leren werken.
Breng je eigen data mee om binnen de PLDN-experimenteeromgeving te publiceren. Data bestanden in CSV of RDF formaat voldoen. 
* Datum: Dinsdag 11 april 2023
* Tijd: 15:00-17:00 uur
* Locatie: Online sessie
* Docenten: Wouter Beek & Kathrin Dentler
* Maximale aantal deelnemers: 20
* Aanmelden: Aanmeldmeldformulier (let op: er is nu een wachtlijst voor deze cursus)
We houden de deelnemersgroep aan deze cursus bewust klein, omdat deze cursus vooral ook hands-on is en we alle deelnemers voldoende persoonlijk willen kunnen begeleiden.
==Programma==
15:00	Welkom en introductie – Pieter van Everdingen (PLDN) en Wouter Beek (Triply)
15:10	Organiseren en publiceren van linked data - Kathrin Dentler (Triply)
15:35	Navigeren over linked data en een data model inzien - Kathrin Dentler (Triply)
16:00	Pauze
16:10	Bevragen van linked data met behulp van services - Wouter Beek (Triply)
16:35	Maken van data stories met linked data - Wouter Beek (Triply)
16:55	Evaluatie en afsluiting – Wouter en Pieter
==Cursusmateriaal==
==Extra cursusmateriaal==
==Extra tooling==
==Een licentie kiezen==
Introductiecursus PLDN experimenteeromgeving – 15 mei 2023

__NOTOC__
==Voor de PLDN TriplyDB omgeving==
Op maandag 15 mei organiseert Platform Linked Data Nederland (PLDN) in samenwerking met Triply voor de vierde keer een linked data introductiecursus, waarbij je ook direct hands-on in de TriplyDB triplestore in de PLDN-experimenteeromgeving kan experimenteren met je eigen data in CSV of RDF of met een voorbeeld dataset.
Het leukste is het uiteraard als je eigen data meeneemt om in de PLDN-experimenteeromgeving te publiceren (waarbij je deze data ook alleen voor jezelf als private data kunt publiceren, afhankelijk van de gevoeligheid van de data waarmee je werkt). Maar je kunt je linked data ook publiceren binnen groep personen, die een account hebben voor de experimenteeromgeving en ook publiek voor iedereen als het om volledig open data gaat.
Eigen data bestanden in CSV of RDF formaat zijn geschikt voor voor deze cursus. 
* Datum: Maandag 15 mei 2023
* Tijd: 15:00-17:00 uur
* Locatie: Online sessie (gratis)
* Docenten: Kinsuk Sinha en Wouter Beek
* Maximale aantal deelnemers: 20
We houden de deelnemersgroep aan deze cursus bewust klein, omdat deze cursus vooral ook hands-on is en we alle deelnemers voldoende persoonlijk willen kunnen begeleiden.
==Programma==
15:00	Welkom en introductie – Pieter van Everdingen (PLDN) en Wouter Beek (Triply)
15:10	Organiseren en publiceren van linked data –Kinsuk Sinha (Triply)
15:35	Navigeren over linked data en een data model inzien - Kinsuk Sinha (Triply)
16:00	Pauze
16:10	Bevragen van linked data met behulp van services - Wouter Beek (Triply)
16:35	Maken van data stories met linked data - Wouter Beek (Triply)
16:55	Evaluatie en afsluiting – Pieter
==Cursusmateriaal==
==Extra cursusmateriaal==
==Extra tooling==
==Een licentie kiezen==