
Indexat a
Llicència i ús
Grant support
This work was partially funded by the project "Knowledge Spaces: Tecnicas y herramientas para la gestion de grafos de conocimientos para dar soporte a espacios de datos" (Grant PID2020-118274RB-I00, funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033) and by the Euratom Research and Training Programme 2019-2020 ENTENTE under Grant 900018. The work also received partial financial support from the Galician Ministry of Education, University and Professional Training, and the European Regional Development Fund (ERDF/FEDER program) through grants ED431C2018/29 and ED431G2019/04. Daniel Garijo is supported by the Madrid Government (Comunidad de Madrid - Spain) under the Multiannual Agreement with Universidad Politecnica de Madrid in the line Support for R&D projects for Beatriz Galindo researchers, in the context of the VPRICIT, and through the call Research Grants for Young Investigators from Universidad Politecnica de Madrid. Anastasia Dimou and David Chaves-Fraga are also supported by Flanders Make.
Anàlisi d'autories institucional
Arenas-Guerrero, JulianAutor (correspondència)Iglesias-Molina, AnaAutor o coautorChaves-Fraga, DavidAutor o coautorGarijo, DanielAutor o coautorCorcho, OscarAutor o coautorDeclarative generation of RDF-star graphs from heterogeneous data
Publicat a:Semantic Web. 16 (2): SW243602- - 2025-01-01 16(2), DOI: 10.3233/sw-243602
Autors: Arenas-Guerrero, Julian; Iglesias-Molina, Ana; Chaves-Fraga, David; Garijo, Daniel; Corcho, Oscar; Dimou, Anastasia
Afiliacions
Resum
RDF-star has been proposed as an extension of RDF to make statements about statements. Libraries and graph stores have started adopting RDF-star, but the generation of RDF-star data remains largely unexplored. To allow generating RDF-star from heterogeneous data, RML-star was proposed as an extension of RML. However, no system has been developed so far that implements the RML-star specification. In this work, we present Morph-KGC(star), which extends the Morph-KGC materialization engine to generate RDF-star datasets. We validate Morph-KGC(star) by running test cases derived from the N-Triples-star syntax tests and we apply it to two real-world use cases from the biomedical and open science domains. We compare the performance of our approach against other RDF-star generation methods (SPARQL-Anything), showing that Morph-KGC(star) scales better for large input datasets, but it is slower when processing multiple smaller files.
Paraules clau
Indicis de qualitat
Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió
El treball ha estat publicat a la revista Semantic Web a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2025, es trobava a la posició 101/204, aconseguint així situar-se com a revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoria Computer Science, Artificial Intelligence. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría .
Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.
Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-08-22:
- Open Alex: 5
- Google Scholar: 5
Impacte i visibilitat social
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals
Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Belgium.
Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (ARENAS GUERRERO, JULIAN) .
l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat ARENAS GUERRERO, JULIAN.