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Skripte zur verbundübergreifenden integration von Bibliotheksdaten in RDF

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dini-ag-kim/library-data-in-rdf

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Integration von Bibliotheksdaten in RDF

Dieses Repository enthält Experimente zur Integration von Bibliotheksdaten (bislang nur bibliographische Titeldaten) aus verschiedenen Bibliotheksverbünden in RDF.

Hintergrund

Anfang bis Mitte der 2010er Jahre wurde in Bibliotheken das Thema Linked Open Data diskutiert und umgesetzt. Zeugnis davon sind unter Anderem die seit 2009 stattfindende Konferenz Semantic Web in Bibliotheken und der Sammelband (Open) Linked Data in Bibliotheken (2013). Bis auf den GBV hatten bis 2013 alle deutschen Bibliotheksverbünde ihren Katalog in RDF publiziert und im selben Jahr gab die DINI AG KIM Empfehlung für die RDF-Repräsentation bibliografischer Daten heraus, die 2018 überarbeitet wurden.

Inzwischen werden einige der Daten allerdings nicht mehr aktualisiert (B3kat, K10plus, HeBIS).

Installation

Repository klonen:

git clone https://github.com/dini-ag-kim/library-data-in-rdf.git
cd library-data-in-rdf

Dependencies installieren:

npm install

Benutzung

Dem Skript extract können eine oder mehrere URIs übergeben werden. Unterstützt werden bislang folgende Quellen:

  • B3Kat (BVB und KOBV)
  • Deutsche Nationalbibliothek (DNB)
  • lobid (hbz)
  • K10plus (GBV und SWB) EXPERIMENTELL, verschiedene Varianten

Noch ausstehend sind HeBIS (derzeit offline), die ZDB (eigener RDF-Export) und Culturegraph (Timeout).

Daten aus anderen Ländern (z.B. https://datos.bne.es/) werden ebenfalls noch nicht unterstützt.

Hier Beispielaufrufe für den gleichen Titel bei verschiedenen Quellen:

npm run -s extract http://lobid.org/resources/990186583900206441 https://d-nb.info/982315627
npm run -s extract http://lod.b3kat.de/title/BV022302814
npm run -s extract http://uri.gbv.de/document/opac-de-627:ppn:522231330
npm run -s extract http://swb.bsz-bw.de/DB=2.1/PRS=rdf/PPNSET?PPN=522231330

Das Skript compare.pl ruft den gleichen Titel bei mehreren Verbünden auf und stellt einen groben Vergleich an. Zusätzlich werden die RDF-Daten mittels rules.n3 umgeschrieben und in graph.ttl zusammengeführt.

Ergebnisse und persönliche Empfehlungen

Die Auswertung an einem einzelnen Beispiel ist sicher nicht ganz aussagekräftig, es lässt sich aber bereits einiges feststellen:

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