Open Data mit Zeit- und Ortsvisualisierung
Problemstellung
Es gibt viele verschiedene Arten der Visualisierung von Daten. Diese visuelle Repräsentation von Daten und Zusammenhänge ist nicht immer einfach und deutlich. Ein nicht passendes Bild kann wichtige Daten verstecken und damit werden wichtige Informationen verloren.
Eine richtige Auswahl der Visualisierung soll, die zusammenhängende Darstellung zwischen komplexen Datensätzen und den visuellen Artefakten (Grafiken, Bilder, Animationen) ermöglichen. Aber diese Auswahl ist nicht immer einfach. Man sollte diversen Faktoren abhängig von den Datentypen berücksichtigen, um das Treffen der Entscheidung zu vereinfachen.
Ziel der Arbeit
Untersuchung und Auswertung verschiedenen Arten zur Darstellung von große Mengen von Daten mit Ortsbezug.
Definition einer Klassifizierung von Datentypen und ihrer entsprechenden möglichen grafische Darstellung . Diese Klassifizierung wird durch eine Ontologie ge- macht.
In der Masterarbeit soll untersucht werden, wie größere RDF Datensätze (Linked Open Data) mit Ortsbezug dargestellt werden können. Es wird angenommen, dass die RDF Datensätze entweder eine normale Adresse oder Geografischen Koordinaten haben.
Es wird die grafische Darstellung von LOD mit Ortsbezug in eine Webanwendung durch die Verwendung von
GoogleMap API oder einer äquivalenten API implementiert.
Bearbeiter:
Hernando Saenz-Sanchez
Betreuer:
Edzard Höfig