nyuuzyou/wikis huggingface dataset:
SKOS-AX Use cases en requirements

Onderdeel van de Werkgroep SKOS-AX
== Use cases ==
De volgende use cases zijn tot nu toe onderkend:
* Elicitatie en beschrijven van begrippen uit wet- en regelgeving;
* Ontsluiten van (de beschrijvingen uit) informatiemodellen;
* Publiceren en gebruiken van begripsbeschrijvingen (voor mensen);
* Publiceren en gebruiken van begripsbeschrijvingen (voor software);
* Geautomatiseerde verificatie van begripsbeschrijvingen;
== Requirements ==
De volgende requirements zijn tot nu toe onderkend:
* Specialisatie van SKOS zoals beschreven in de primer;
* De vocabulaire is beschreven in OWL-DL;
* De vocabulaire is in lijn met ISO 29648, naar voorbeeld van http://purl.org/iso25964/skos-thes;
* Het ontwerp geeft invulling aan de aanvullende vocabulaire, maar geeft ook aan hoe en waar gebruik wordt gemaakt van termen uit bestaande vocabulaires;
* De vocabulaire kent properties voor de relaties tussen owl:Class, owl:Thing en skos:Concept. Dit kunnen properties uit andere vocabulaires zijn;
* Begripsbeschrijvingen die met de vocabulaire worden gemaakt zijn eenvoudig te benaderen door andere software;
SKOS-AX Voorbeelden van potentieel gebruik

Onderdeel van de Werkgroep SKOS-AX
== Aanmelden van voorbeelden ==
Van de volgende voorbeelden denkt de werkgroep dat SKOS-AX van toegevoegde waarde kan zijn. Op deze pagina wordt aangegeven hoe de voorbeelden op dit moment invulling geven aan een begripsbeschrijving. Dit is relevant voor het ontwikkelen van SKOS-AX, immers: SKOS-AX zal toegevoegde waarde moeten bieden bij deze voorbeelden, wil SKOS-AX hier voor worden gebruikt.
Iedereen wordt uitgenodigd om voorbeelden toe te voegen. Randvoorwaarde is minimaal dat het gaat om een beschrijving op basis van linked data en dat deze openbaar gepubliceerd is via het internet. Met dit laatste willen we niet suggereren dat SKOS-AX alleen bedoeld is voor open data. Als bruikbaar voorbeeld is het echter van belang dat het mogelijk is om zonder drempels te kijken hoe het voorbeeld in elkaar zit.
== Voorbeelden ==
* http://dbpedia.org. DBPedia kent zowel een OWL ontologie als een SKOS categorisatie voor de onderwerpen uit wikipedia.
* http://bag.kadaster.nl. De beschrijving van de BAG kent een OWL ontologie voor de inhoud van de BAG, en daarnaast een SKOS begrippenmodel voor de beschrijving van de betekenis van de gegevens voor mensen, gerelateerd aan de .
* http://definities.geostandaarden.nl. De begrippen uit de NEN3610 informatiemodellen (zoals IMRO, IMGEO en IMBRT) zijn op deze site gepubliceerd als begripsmodellen.
* http://public.cbnl.org. CBNL is de conceptenbibliotheek voor de gebouwde omgeving. Er is zowel gebruik gemaakt van OWL als SKOS elementen.
SKOS opgenomen op 'pas toe of leg uit'-lijst

SKOS (Simple Knowledge Organization System) is toegevoegd aan de ‘pas toe of leg uit’-lijst van Forum Standaardisatie. Dat betekent dat organisaties binnen de Nederlandse overheid deze standaard verplicht moeten toepassen. SKOS is een standaard die de principes van het Web doortrekt naar systemen van kennisontsluiting. De behoefte aan kennisontsluiting begint vaak bij de bewustwording van de eigen taal. Elke organisatie hanteert begrippen in een specifieke betekenis. Kennis van zulke begrippen is essentieel. Het is dan ook een goed idee om deze kennis structureel en systematisch vast te leggen en te ontsluiten.
Het basisidee is dat elk begrip een eigen Webadres krijgt. Een fictief voorbeeld is het begrip "inkomsten" zoals de Belastingdienst dat hanteert. Het begrip “inkomsten” zoals het gevangeniswezen dat hanteert (in de zin van nieuwe bajesklanten) krijgt een ander Webadres. Aan dat Webadres is te zien welke organisatie verantwoordelijk is voor de definitie van het begrip. Dat is niet alleen simpel en doeltreffend, het geeft ook eenduidigheid op een ongekende schaal. En dat leidt tot allerlei nieuwe toepassingen en betere samenwerking, tussen IT-systemen en tussen organisaties. Het verplicht stellen van SKOS brengt dit toekomstbeeld dichterbij. De partijen die zich hiervoor hebben ingezet— het zijn er meer dan twintig — hopen dat dit organisaties stimuleert om hun begrippen vast te leggen en conform SKOS te ontsluiten.
SPARQL voorbeelden

Op deze pagina zijn SPARQ query voorbeelden opgenomen uit verschillende bronnen, zodat nieuwe deelnemers aan PLDN snel kennis kunnen nemen van de essentiele componenten van SPARQL queries en met deze queries kunnen oefenen op de server in Almere.
==Algemene voorbeelden==
Dit zijn de basale SPARQL Queries die je kunt gebruiken op ieder SPARQL endpoint (er vanuitgaande dat ze allemaal dezelfde syntax hebben, dat is niet altijd het geval helaas :( )
Alles uit een triple store (limiteer het antwoord tot 100 regels):
select distinct *
where
{
?s ?p ?o
}
LIMIT 100
Alles uit een graph (met een limiet van 100 regels) (uri's zoals bijvoorbeeld bij een graphname altijd tussen scherpe haken (<>)):
select distinct *
where
{ graph <graphname>
{
?s ?p ?o
}
}
LIMIT 100
Als je alle rdf:type ('s) wilt hebben (met een limiet van 100 regels) 
(uitleg: [] staat voor alle waarden, zonder deze te tonen; 'a' conventie in SPARQL, staat voor rdf:type, ?o is de variabele die getoont word in de lijst met resulaten)
select distinct *
where
{ graph <graphname>
{
[] a ?o
}
}
LIMIT 100
Als je meer wilt weten van een URI als subject
select distinct *
where
{ graph <graphname>
{
<subjecturi> ?p ?o .
?s2 ?p2 ?o
}
}
LIMIT 100
Als je meer wilt weten van een subject, waarvan je de naam van een object hebt, gebruik dan (in dit geval een string):
select distinct *
where
{ graph <graphname>
{
?s ?p "objectname" .
?s ?p2 ?o2
}
}
LIMIT 100
Met dank aan Richard Nagelmaeker
==BGT voorbeelden==
Richard kan deze toevoegen.
==Boekenkast voorbeelden==
Toevoegen nadat we toestemming van Lieke hebben gekregen.
==Verrijkt koninkrijk voorbeelden==
* Example sparql queries for verrijkt koninkrijk
==Wiki voorbeelden==
* Link naar SPARQL Endpoint en voorbeelden
==W3C documentatie==
Kijk vooral op de Current Status pagina om te bepalen welke W3C-bron(nen) de informatie bieden die je kan gebruiken vanuit de specifieke requirements binnen een organisatie context. SPARQL is rijkere en krachtigere query taal en protocol dan je in eerste instantie zou verwachten (zie ook in de blog sectie hieronder). 
* SPARQL by Example (uit 2009)
* SPARQL Current Status
* SPARQL 1.1 Overview
* SPARQL 1.1 Protocol
* SPARQL 1.1 Query Language
* SPARQL 1.1 Federated Query
==Interessante blogs==
* The Semantic Puzzle, SPARQL analytics proves boxers live dangerously - 29 september 2015, Christian Blaske
SPIDER

Categorie:SPIDER
==Deelnemers==
=== Trekkers ===
* Frans Knibbe (frans.knibbe@geodan.nl)
* Mark Opmeer (m.opmeer@vu.nl)
* Xander Wilcke (w.x.wilcke@vu.nl)
==Inleiding==
SPIDER staat (voorlopig) voor Semantic Perspectives and Interlinked Data from E-humanities Research.
In dit project willen we de meerwaarde van toepassing van de principes van Linked Data bij de publicatie van resultaten van wetenschappelijk onderzoek in de geesteswetenschappen aantonen.
Datasets die als Linked Data zijn gepubliceerd zijn:
Duurzaam. Data-elementen worden aangeduid met permanente HTTP-URIs. Onderzoeksresultaten kunnen altijd beschikbaar blijven.
Koppelbaar. Via HTTP-URIs kan een wereldwijd web van data worden gevormd. Gegevens kunnen worden gerelateerd aan tal van andere gegevens.
Zelfbeschrijvend. Onderzoeksresultaten kunnen zodanig worden gepubliceerd dat er geen externe documenten hoeven te worden geraadpleegd om ze te goed te kunnen interpreteren.
Goed automatisch te analyseren en te verrijken. Doordat gegevens goed gestructureerd zijn en van een universeel datamodel (RDF) gebruik maken kunnen er vele gegevens met zekerheid worden afgeleid uit bestaande gegevens. Ook kunnen gegevens worden afgeleid die niet zeker zijn, maar een zekere waarschijnlijkheid hebben. Die waarschijnlijkheid kan worden vastgelegd en worden gebruikt in verdere analyses.
We denken dat deze algemene eigenschappen zeer effectief kunnen zijn in de geesteswetenschappen, een terrein waarin traditioneel minder informatietechnologie wordt toegepast dan in de bètawetenschappen.
In dit project zouden deze theoretische voordelen via praktische toepassing aangetoond moeten worden, zodanig dat andere onderzoekers geïnspireerd en aangespoord worden om verder te bouwen het dataweb.
==Voorziene resultaten==
De gewenste resultaten van het project zijn:
1) Datasets beschikbaar als Linked Data, beschreven in één of meerdere datacatologi.
2) Ondersteuning van onderzoekers bij publicatie van data;
3) Slimme automatische methodes om relaties, vooral spatiotemporele relaties, tussen data te ontdekken, zowel binnen als tussen datasets.
4) Laagdrempelige interactie door eindgebruikers met oorspronkelijke data en dataverrijkingen, bijvoorbeeld door visualisatie via een kaart met een tijdbalk.
==Datasets==
=== Kerkgebouwen in Nederland ===
De eerste dataset die behandeld gaat worden is een dataset met gegevens over kerkgebouwen in Nederland. De dataset bevat gegevens over kerken waarbij het jaar van ingebruikname ligt tussen 1800 en 1970. De dataset wordt samengesteld in het kader van het promotieonderzoek van Herman Wesselink aan de VU. Het onderzoek draait met name om de vraag hoe kerken geclassificeerd/gerangschikt kunnen worden op cultuurhistorisch belang. Zie de detailpagina Dataset Kerken in Nederland voor meer informatie.
==Thema's==
In de loop van het project komen verschillende algemene vraagstukken aan de orde. Van deze vraagstukken wordt in dit hoofdstuk verslag gedaan.
#Versies van dingen in een dataset
#SKOS-concepten als temporele eigenschappen
==Bijeenkomsten==
Conceptual Monday 2015-02-24
Save The Date – 28 september: Symposium Onderwijs en Linked Data

Wij zijn met ons symposium te gast bij het Instituut voor Beeld en Geluid in Hilversum. Vanuit de mogelijkheden die er zijn om informatie uit domeinen als het onderwijs, wetgeving, geo en cultuur flexibel en betekenisvol met elkaar te verbinden, zien we dat er meerwaarde wordt bereikt bij het inrichten van het onderwijsaanbod, gepersonaliseerd leren en bij het beter en makkelijker met elkaar samen kunnen werken binnen de onderwijsketen op basis van rijkere informatie. Vraag en aanbod in de educatieve content keten kunnen beter op elkaar afgestemd worden, doordat leermaterialen makkelijker te vinden zijn en op maat ingepast kunnen worden binnen de onderwijsactiviteiten voor elke individuele leerling. Deze meerwaarde zullen we laten zien aan de hand van een aantal praktijkvoorbeelden. Het programma sluit af met een paneldiscussie, over de vraag hoe we de positieve ontwikkelingen en voorbeelden die er nu zijn op kunnen schalen richting de toekomst. 
U kunt zich alvast aanmelden
 In de ochtend organiseren SIMIN en NDE een kennisochtend over het betekenisvol verbinden van erfgoedcollecties. Meer informatie en de mogelijkheid om aan te melden voor die kennisochtend vindt u op de website van de Museumvereniging.
Save the date – 25 maart, 2020: ArchiXL-PLDN Gegevenswoordenboeken showcases, tooling en best practices evenement bij RCE in Amersfoort

#DOORVERWIJZING Save the date – 25 maart 2020: ArchiXL-PLDN Gegevenswoordenboeken showcases, tooling en best practices evenement bij RCE in Amersfoort
Semaphore Knowledge Modelling Workshop – September 20th, 2019

__NOTOC__
Date: September 20th, 2019
Time: 9:30 to 12:30 hours
Location: BDVC, Utrecht
Hosted by: Kenny Baird & Steve Ingram (remote)
==Workshop description==
Modelling what is important to your organization – topics, concepts, entities, and relationships between them – creates a complete picture of the information that organizations use. Smartlogic Semaphore Knowledge Model Management (KMM) complies with Linked Data standards and best practices. Built upon Resource Description Framework (RDF), models are expressed as triples; powerful and flexible structures, which scale to the needs of the enterprise.
Semaphore KMM is a web-based, feature-rich, modelling and collaboration platform used by data modelers to interact with stakeholders and subject matter experts to create models that accurately reflect the organization. The easy-to-use web interface is designed for business users to support a fully business-driven modeling process without lengthy training. KMM also supports text analysis/mining from existing sources to discover e.g. core concepts and alternative labels. 
During this workshop you will get a first introduction to the web-based Semaphore Knowledge Modelling environment (KMM) We will cover the main modelling steps to develop knowledge models, like taxonomies, thesauri and ontologies and we will highlight the commonalities and differences between them. We will also illustrate how these models can be used to improve e.g. the search results of search engines, how to map muliple models with each other, how to link to external sources like e.g. DBpedia (and re-use content from DBpedia), how to improve the results of data analytics, etc. (or a selection of these topics given the time we have available for this workshop). 
You are expected to bring your own laptop to this hands-on session, but you don’t have to install any software, since we will make use of an online Semaphore Knowledge Modelling environment for this workshop.
Seminar Linked Data Publiceren – 4 februari 2021

__NOTOC__
 Het laatste half jaar hebben er interessante ontwikkelingen plaats gevonden in de Linked Data wereld rond het publiceren van Linked Data; of in andere woorden tegen lage kosten en korte doorlooptijd de eerste stappen zetten tot het publiceren van Linked Data. In deze sessie laten we zien welke mogelijkheden er zijn, zowel op het gebied van het publiceren van een kleine eenvoudige dataset, tot aan een grote basisregistratie. Daarnaast laten we zien welke tools daarvoor gebruikt kunnen worden. 
Datum: Donderdag 4 februari 2021
Tijd: 12:00-14:00 uur
Online sessie: Video opname
Chat discussie: 
==Programma==
12:00	Welkom en intro - Waarom een sessie over lichtgewicht Linked Data publiceren? - Erwin Folmer (Kadaster / Universiteit Twente)
12:05	Blok Kleine Datasets: LDWizard
 	Intro: HackaLOD / Erfgoed Data (Enno Meijers - Netwerk Digitaal Erfgoed - 10 min) (, Netwerk Digitaal Erfgoed, HackaLOD)
 	De aanpak en nieuwe tool: LDWizard (Richard Zijdeman - IISG - 20 min) (slides, LDWizard, LDWizard op GitHub, ErfgoedWizard op GitHub)
 	De “geo extensie: GeoDataWizard” (Richard Zijdeman en Erwin Folmer - 5 min) (GeoDataWizard)
 	De toekomst (Enno Meijers - 5 min) (zie slides bij Intro)
===12:55 uur – Koffiepauze===
13:00	Blok Grote Datasets: De Kadaster Data Science aanpak
 	Waarom een andere aanpak? (Erwin Folmer - 5 min)
 	De aanpak voor de BGT (en BAG 2.0) (Erwin Folmer / Wouter Beek / Pieter Dijkstra - 15 min) (BGT-LD Overzicht, BGT en BAG 2.0 als Linked Data)
 	De tools: TriplyDB (Wouter Beek - Triply - 10 min) (slides)
 	De tools: Weaver (Mo Alamili - Weaver - 10 min) (https://pldn.wvr.io PLDN Weaver testomgeving met u: test en p: test123, Video 1 (Turtle upload example), Video 2 (Space & User management) en Video 3 (Creating & Editing)
 	De tools: Searchdata.com (BAG 2.0) (Anneke Lalleman / Dirk Grootendorst - Valuecare - 10 min) (, Kadaster demo)
 	De toekomst (Erwin Folmer - 5 min)
13:55	Afsluiting - Erwin Folmer
===14:00 uur – Einde===
Seminar Smart Data Practices - 31 januari 2019

__NOTOC__
===Praktijkvoorbeelden van slim en betekenisvol omgaan met data===
Steeds meer organisaties willen data-gedreven zijn omdat zij begrijpen dat data belangrijk is.
Zonder nadenken met data aan de slag is echter een recept voor problemen. Data kun je pas gebruiken als deze voldoende betekenis hebben in de context waarin ze worden gebruikt. Ze worden ook pas echt waardevol als je er "slimmigheid" aan toevoegt; als je door gebruik te maken van semantiek, annotaties en regels de data rijker maakt dan de ruwe data.
ArchiXL organiseert daarom samen met het Platform Linked Data Nederland een seminar onder de titel "Smart Data Practices". De nadruk in het seminar ligt op hoe organisaties op een slimme en betekenisvolle manier kunnen omgaan met data.
Datum: 31 januari 2019
Tijd: 13:00-17:00 uur, met aansluitend een borrel
Locatie: Waternet, Amsterdam
Foto-impressie: Seminar Smart Data Practices
==Programma==
Timeslot	Grote Zaal
13:00 	Inloop
13:30 	Data trends en ontwikkelingen - Danny Greefhorst (ArchiXL) ()
14:00 	Wat bedoel je nu precies? - slim zoeken bij bol.com - Jan Willem Mathijssen en Maarten Roozendaal (Bol.com) ()
14:30 	Real-time informatie bij de Rabobank - Jeroen van Disseldorp (Axual) (slides)
15:00 	Pauze
15:30 	OTL als ‘backbone’ in een Agile omgeving - Justin van der Vlies (Waternet) ()
16:00 	Linked Open Organizational Knowledge (LOOK) - Jaap van den Berg (DUO) ()
16:30 	Common Ground, ambities achter ver(der)gaande gemeentelijke samenwerking - Raymond Alexander (Gemeente Den Bosch) ( en video)
17:00 	Afsluiting - Aankondigingen () en netwerkborrel
 
Meer informatie over de presentaties en de sprekers
Skow-owl-ttl

@prefix owl: <http://www.w3.org/2002/07/owl#>.
@prefix skos: <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>.
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>.
@prefix foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>.
@prefix dcterms: <http://purl.org/dc/terms/>.
@prefix bagbegrip: <http://bag.kadaster.nl/id/begrip/>.
@prefix bagont: <http://bag.kadaster.nl/def#>.
#Overgenomen uit OWL definitie
owl:Class a rdfs:Class;
	rdfs:label "owl:Class";
.
#Overgenomen uit SKOS definitie
skos:Concept a owl:Class;
	rdfs:label "skos:Concept";
.
bagbegrip:Woonplaats a skos:Concept;
	rdfs:label "bagbegrip:Woonplaats";
.
bagbegrip:Gemeente a skos:Concept;
	rdfs:label "bagbegrip:Gemeente";
.
bagbegrip:Amersfoort a skos:Concept;
	rdfs:label "bagbegrip:Amersfoort";
	skos:broader bagbegrip:Gemeente;
	foaf:focus <http://bag.kadaster.nl/nl/gemeente/887>;
.
bagont:Woonplaats a owl:Class;
	rdfs:label "bagont:Woonplaats";
	rdfs:subClassOf bagont:BAGObject;
	dcterms:subject bagbegrip:Woonplaats;
.
bagont:Gemeente a owl:Class;
	rdfs:label "bagont:Gemeente";
	rdfs:subClassOf owl:Thing;
	dcterms:subject bagbegrip:Gemeente;
.
#Bag data
<http://bag.kadaster.nl/id/woonplaats/1043> a bagont:Woonplaats;
	rdfs:label "Amersfoort";
.
<http://bag.kadaster.nl/nl/gemeente/887> a bagont:Gemeente;
	rdfs:label "Gemeente Amersfoort";
.
Smw import dc

http://purl.org/dc/elements/1.1/|Dublin Core Metadata Element Set, Version 1.1
 contributor|Type:Page
 coverage|Type:Page
 creator|Type:Page
 date|Type:Date
 description|Type:Text
 format|Type:Text
 identifier|Type:Annotation URI
 language|Type:Text
 publisher|Type:Page
 relation|Type:Page
 rights|Type:Text
 source|Type:Page
 subject|Type:Text
 title|Type:Text
 type|Type:Text
Smw import dcterms

http://purl.org/dc/terms/|dcterms
 Policy|Category
 isVersionOf|Type:Page
 tableOfContents|Type:Page
 FileFormat|Category
 publisher|Type:Page
 PeriodOfTime|Category
 relation|Type:Page
 MediaTypeOrExtent|Category
 rightsHolder|Type:Page
 coverage|Type:Page
 type|Type:Page
 URI|Type:Page
 MethodOfAccrual|Category
 LCSH|Type:Page
 mediator|Type:Page
 extent|Type:Page
 Point|Type:Page
 hasFormat|Type:Page
 LocationPeriodOrJurisdiction|Category
 LinguisticSystem|Category
 creator|Type:Page
 DDC|Type:Page
 available|Type:Text
 identifier|Type:Text
 accrualMethod|Type:Page
 rights|Type:Page
 PhysicalMedium|Category
 spatial|Type:Page
 accessRights|Type:Page
 Jurisdiction|Category
 description|Type:Page
 ProvenanceStatement|Category
 RFC3066|Type:Page
 TGN|Type:Page
 modified|Type:Text
 conformsTo|Type:Page
 license|Type:Page
 dateCopyrighted|Type:Text
 RightsStatement|Category
 subject|Type:Page
 date|Type:Text
 Standard|Category
 isReferencedBy|Type:Page
 Box|Type:Page
 temporal|Type:Page
 requires|Type:Page
 dateAccepted|Type:Text
 hasPart|Type:Page
 UDC|Type:Page
 references|Type:Page
 Frequency|Category
 BibliographicResource|Category
 dateSubmitted|Type:Text
 Agent|Category
 isFormatOf|Type:Page
 RFC1766|Type:Page
 contributor|Type:Page
 RFC4646|Type:Page
 replaces|Type:Page
 accrualPolicy|Type:Page
 audience|Type:Page
 MESH|Type:Page
 hasVersion|Type:Page
 isRequiredBy|Type:Page
 medium|Type:Page
 LCC|Type:Page
 accrualPeriodicity|Type:Page
 MediaType|Category
 DCMIType|Type:Page
 AgentClass|Category
 bibliographicCitation|Type:Text
 isReplacedBy|Type:Page
 format|Type:Page
 LicenseDocument|Category
 alternative|Type:Page
 valid|Type:Text
 provenance|Type:Page
 language|Type:Page
 SizeOrDuration|Category
 educationLevel|Type:Page
 created|Type:Text
 ISO639-2|Type:Page
 ISO639-3|Type:Page
 ISO3166|Type:Page
 isPartOf|Type:Page
 IMT|Type:Page
 title|Type:Page
 issued|Type:Text
 PhysicalResource|Category
 MethodOfInstruction|Category
 instructionalMethod|Type:Page
 Period|Type:Page
 W3CDTF|Type:Page
 source|Type:Page
 abstract|Type:Page
 Location|Category
 NLM|Type:Page
Smw import skos

http://www.w3.org/2004/02/skos/core#|Simple Knowledge Organization System (SKOS)
 altLabel|Type:Monolingual text
 broader|Type:Annotation URI
 broaderTransitive|Type:Annotation URI
 broadMatch|Type:Annotation URI
 changeNote|Type:Text
 closeMatch|Type:Annotation URI
 Collection|Class
 Concept|Class
 ConceptScheme|Class
 definition|Type:Text
 editorialNote|Type:Text
 exactMatch|Type:Annotation URI
 example|Type:Text
 hasTopConcept|Type:Page
 hiddenLabel|Type:String
 historyNote|Type:Text
 inScheme|Type:Page
 mappingRelation|Type:Page
 member|Type:Page
 memberList|Type:Page
 narrower|Type:Annotation URI
 narrowerTransitive|Type:Annotation URI
 narrowMatch|Type:Annotation URI
 notation|Type:Text
 note|Type:Text
 OrderedCollection|Class
 prefLabel|Type:String
 related|Type:Annotation URI
 relatedMatch|Type:Annotation URI
 scopeNote|Type:Text
 semanticRelation|Type:Page
 topConceptOf|Type:Page
Category:skos
Category:Imported_vocabulary
Softwareproducten

Dit is een lijst van producten waar deelnemers in de pilot ervaring mee hebben.
== Linked Datastores (triplestores, quad stores, graph databases, universal servers...) ==
Linked Data opslag servers (Op deze pagina staat een bijna volledige lijst van triple stores)
Product 	Ervaring
Virtuoso (Universal server) 	Marco Brattinga,Bart van Leeuwen, Frans Knibbe, Jan Willem van Veen
Allegrograph (graph database) 	Marcel van Mackelenbergh, Lieke Verhelst
Sesame (framework for processing RFD data) 	Lieke Verhelst, Paul Hermans
Apache Jena (Framework for processing RDF data) 	Bart van Leeuwen
OWLIM (RDF quad store using the Sesame framework) 	Paul Hermans
Bigdata (RDF quad store using the Sesame framework) 	Paul Hermans
Stardog (RDF quad store with OWL2 reasoning and constraint checking) 	Paul Hermans
D2R server (a system for accessing relational databases as virtual, read-only RDF graphs).	Bart van Leeuwen, Frans Knibbe, Lieke Verhelst
IBM DB2 V10.1.2 IBM Graphstore gebaseerd op DB2 	Bart van Leeuwen
== Vocabulary editors (ontology editors) ==
Producten waarmee je vocabulaires kunt maken (= semantiek kunt toevoegen aan Linked Data)
Product 	Ervaring
Protégé, a free, open source ontology editor and knowledge-base framework.	
Lieke Verhelst,
Rob van Dort
Topbraid Composer Free Edition (non commercial license) 	Lieke Verhelst
Topbraid Composer Standard Edition (voor ontologists/semantic modelers)	Lieke Verhelst
Topbraid Composer Maestro Edtion (voor semantic web developers) 	Paul Hermans
== RDF converters ==
Producten waarmee je data bestanden (csv, xls etc) kunt omzetten naar RDF.
Product 	Ervaring
Open Refine (voorheen Google Refine) met de RDF extension	
Paul Hermans,
Lieke Verhelst
Topbraid Composer (Standard en Maestro Edition) 	Lieke Verhelst
 	
==Lijst softwareproducten==
{{#sparql:
PREFIX a: <http://www.pilod.nl/wiki/Speciaal:URIResolver/> 
PREFIX foaf: <http://xmlns.com/foaf/0.1/>
PREFIX dct: <http://purl.org/dc/terms/>
select ?URI ?Heeft_kennis_van
where
{?URI a:Eigenschap-3AElementtype ?title.
FILTER (regex(?title, "Persoon")) . 
{?URI a:Eigenschap-3AHeeft_kennis_van ?Heeft_kennis_van . }
}
|endpoint=http://localhost:8890/sparql
}}
Categorie:Platform LOD