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# 7.6 Verlinkung und Anreicherung
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## Vorgehen
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* Nur Personen werden verlinkt
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* Verlinkung mit VIAF und DBpedia
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* Matching über Vorname / Nachname / Lebensdaten oder GND-Nummer
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* swissbib-Person wird angereichert mit den Informationen aus VIAF und DBpedia
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## Person: VIAF, DBpedia, swissbib
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[](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/images/linked-swissbib-14-person.png)
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## Person: VIAF, DBpedia, swissbib - Matching (GND-ID)
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[](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/images/linked-swissbib-16-person-matching-gnd.png)
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## Person: VIAF, DBpedia, swissbib - Matching (Name, Lebensdaten)
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[](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/images/linked-swissbib-17-person-matching-lebensdaten.png)
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## Person: Anreicherung
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[](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/images/linked-swissbib-15-person-anreicherung.png)
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## Resultat
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[](https://raw.githubusercontent.com/felixlohmeier/kurs-bibliotheks-und-archivinformatik/master/images/linked-swissbib-18-resultat-nach-anreicherung.png)
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## Verlinkung mit LIMES
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[LIMES](http://aksw.org/Projects/LIMES.html) ist ein Open-Source-Projekt der Uni Leipzig. Es dient der automatisierten Verknüpfung von identischen Ressourcen.
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Das Ziel ist hier Übereinstimmungen zwischen den 25 Mio. swissbib-Personen und den Personen in DBPedia und VIAF herzustellen.
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Technisch werden diese Übereinstimmungen über eine sameAs-Beziehung gekennzeichnet. Beispiel für ein generiertes RDF triple:
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<http://data.swissbib.ch/person/8004f8a7-66e6-3880-a4fc-b2b8ae136084>
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<owl:sameAs>
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<http://dbpedia.org/resource/Waldo_Rudolph_Wedel>
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```
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## Schritte des linking workflows bei swissbib
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* Download eines Datendumps von DBPedia / VIAF im RDF Format
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* Aufbereitung beider Datendumps (Stichwort: sortierte n-triples)
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* Transformation des kompletten swissbib Bestandes nach RDF mit Metafacture und Vorbereitung der Personentriples zum Vergleich mit Limes (auch hier im Format n-triples)
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* Suche nach owl:same Verbindungen mit limes
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* "Nachbereitung" der gefunden Verbindungen (zum Beispiel Speicherung im Triple-Store)
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## Datenqualität
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* Projekt zeigt was mit den vorhandenen Daten möglich ist... und was nicht
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* Matching von Personen ist schwierig, da oft nur Name und Vorname vorhanden
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* Für die Mehrheit der Personen kann kein Match erzielt werden
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* Gute Datenqualität ist Voraussetzung für Verlinkung!
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## Literatur
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* Dokumentation der einzelnen Schritte: <https://guenterh.gitbooks.io/dokumentation-ablauf-linking-mit-limes/content/ubersicht-gesamter-workflow.html>
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* Bensmann, F., Zapilko, B., & Mayr, P. (2017). Interlinking Large-scale Library Data with Authority Records. Frontiers in Digital Humanities, 4. <https://doi.org/10.3389/fdigh.2017.00005>
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