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#sparql — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #sparql, aggregated by home.social.

  1. 17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.

    meta.wikimedia.org/wiki/Event:

    #GND #WIkidata #sparql

  2. 17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.

    meta.wikimedia.org/wiki/Event:

    #GND #WIkidata #sparql

  3. 17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.

    meta.wikimedia.org/wiki/Event:

    #GND #WIkidata #sparql

  4. 17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.

    meta.wikimedia.org/wiki/Event:

    #GND #WIkidata #sparql

  5. 17 Uhr geht der SPARQL Workshop mit Schwerpunkt GND und Wikidata los. Ich freue mich über die vielen Anmeldungen und bin gespannt.

    meta.wikimedia.org/wiki/Event:

    #GND #WIkidata #sparql

  6. Today's export reports and derivative generation will be delayed until the #Wikidata #SPARQL API stops returning 502 Bad Gateway

  7. Today's export reports and derivative generation will be delayed until the #Wikidata #SPARQL API stops returning 502 Bad Gateway

  8. RE: digitalcourage.social/@tillgra

    AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.

    Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?

    Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.

    #DigitalHumanities #QueryChest #LinkRot

  9. RE: digitalcourage.social/@tillgra

    AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.

    Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?

    Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.

    #DigitalHumanities #QueryChest #LinkRot

  10. RE: digitalcourage.social/@tillgra

    AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.

    Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?

    Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.

    #DigitalHumanities #QueryChest #LinkRot

  11. RE: digitalcourage.social/@tillgra

    AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.

    Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?

    Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.

    #DigitalHumanities #QueryChest #LinkRot

  12. RE: digitalcourage.social/@tillgra

    AND it appears that Query Chest deletes queries after two years, thus breaking all published links … given that there is practically no documentation of this tool, I should have used more caution in adopting it.

    Does anybody know of a way to share links to exceptionable #SPARQL queries on #Wikidata, which also works for complex queries or those not limited to #ASCII?

    Edit: after checking more of my existing short URLs to SPARQL queries, it appears as if Query Chest has flushed its entire cache of queries in recent days. One can still submit new queries and the site works as expected, but all existing links are gone.

    #DigitalHumanities #QueryChest #LinkRot

  13. From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
    ▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
    ▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
    ▸SPARQL — first steps

    The triple is the message. 📡

    @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql

  14. From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
    ▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
    ▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
    ▸SPARQL — first steps

    The triple is the message. 📡

    @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql

  15. From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
    ▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
    ▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
    ▸SPARQL — first steps

    The triple is the message. 📡

    @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql

  16. From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
    ▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
    ▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
    ▸SPARQL — first steps

    The triple is the message. 📡

    @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql

  17. From raw statements to sound inference. This week's #KDAI2026 session works through the RDF stack top to bottom:
    ▸RDF — typed literals, blank nodes, and Turtle
    ▸RDFS — classes, domains & ranges, subClassOf hierarchies, model-theoretic semantics, reification & RDF*
    ▸SPARQL — first steps

    The triple is the message. 📡

    @fiz_karlsruhe @fizise @KIT_Karlsruhe #semanticweb #RDF #KnowledgeGraphs #LinkedData #AI #lecture #sparql

  18. Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!

    standaarden.overheid.nl/showvo

    Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.

    #LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata

  19. Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!

    standaarden.overheid.nl/showvo

    Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.

    #LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata

  20. Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!

    standaarden.overheid.nl/showvo

    Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.

    #LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata

  21. Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!

    standaarden.overheid.nl/showvo

    Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.

    #LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata

  22. Ik zie dat de Nederlandse #overheid ( @Logius ) de #TOOI ontologieën en thesauri online te raadplegen heeft gemaakt via #ShowVoc. Heel cool!

    standaarden.overheid.nl/showvo

    Al deze informatie kan ook via een SPARQL-endpoint benaderd worden. En #WikiData federeert sinds kort met het TOOI SPARQL-endpoint.

    #LinkedData #thesauri #RDF #OWL #SKOS #RDFS #SPARQL #ontologie #overheidsinformatie #metadata

  23. oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷

  24. oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷

  25. oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷

  26. oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷

  27. oh, das ist mir neu in #SPARQL. Ich habe bislang immer nach 'LANG(?string) = "en"' gefiltert. Finde diese Syntax auch nicht in der SPARQL-Spezfikation 🤷

  28. The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?

    The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.

    This session:
    ▸ Graphs & triples
    #KnowledgeGraphs & #ontologies
    #SemanticWeb & #LinkedData
    #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
    CU space cowboy…

    @fiz_karlsruhe @fizise

  29. The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?

    The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.

    This session:
    ▸ Graphs & triples
    #KnowledgeGraphs & #ontologies
    #SemanticWeb & #LinkedData
    #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
    CU space cowboy…

    @fiz_karlsruhe @fizise

  30. The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?

    The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.

    This session:
    ▸ Graphs & triples
    #KnowledgeGraphs & #ontologies
    #SemanticWeb & #LinkedData
    #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
    CU space cowboy…

    @fiz_karlsruhe @fizise

  31. The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?

    The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.

    This session:
    ▸ Graphs & triples
    #KnowledgeGraphs & #ontologies
    #SemanticWeb & #LinkedData
    #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
    CU space cowboy…

    @fiz_karlsruhe @fizise

  32. The new #KDAI2026 lecture is out. How to get from a sentence to something a machine can actually reason?

    The greenhouse effect was discovered by Fourier, explained by Eunice Newton Foote. 3 words, 1 triple: subject, predicate, object. Stack enough of them and you get a graph. Add an ontology and the machine starts to infer.

    This session:
    ▸ Graphs & triples
    #KnowledgeGraphs & #ontologies
    #SemanticWeb & #LinkedData
    #RDF, RDFS, #SPARQL, #OWL, #SHACL
    CU space cowboy…

    @fiz_karlsruhe @fizise

  33. this is amazing

    github.com/andjar/wikitiddler

    extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.

  34. this is amazing

    github.com/andjar/wikitiddler

    extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.

  35. this is amazing

    github.com/andjar/wikitiddler

    extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.

  36. this is amazing

    github.com/andjar/wikitiddler

    extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.

  37. this is amazing

    github.com/andjar/wikitiddler

    extracts data from multiple sources ( #Wikidata #SPARQL, JSON endpoints, RSS feeds ), converts the results to TiddlyWiki tiddlers with Python, builds a single-file #TiddlyWiki with Node.js, and deploys it to GitHub Pages — on a monthly schedule or on demand.

  38. C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇

    > Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata

    > Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
    data.gouv.fr/reuses/alignement

    #GLAMarchives #archivistodon #linkeddata #LOD

  39. C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇

    > Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata

    > Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
    data.gouv.fr/reuses/alignement

    #GLAMarchives #archivistodon #linkeddata #LOD

  40. C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇

    > Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata

    > Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
    data.gouv.fr/reuses/alignement

    #GLAMarchives #archivistodon #linkeddata #LOD

  41. C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇

    > Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata

    > Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
    data.gouv.fr/reuses/alignement

    #GLAMarchives #archivistodon #linkeddata #LOD

  42. C'est quand même plus pratique de faire des alignements en masse à partir de données ouvertes que de scrapper un site, nettoyer le résultat, aligner... 😇

    > Ajout de plus de 17000 identifiants #FranceArchives Agent sur #wikidata à partir des données #opendata

    > Ajout de la réutilisation (avec des exemples de requêtes #sparql) sur #datagouv :
    data.gouv.fr/reuses/alignement

    #GLAMarchives #archivistodon #linkeddata #LOD

  43. In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler zenodo.org/records/17368769
    Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals!

  44. In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler zenodo.org/records/17368769
    Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals!

  45. In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler zenodo.org/records/17368769
    Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals!

  46. In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler zenodo.org/records/17368769
    Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals!

  47. In Vorbereitung für einen #GLAM #SPARQL-Workshop morgen Vormittag bin ich sehr glücklich über die tolle Vorarbeit von @awinkler zenodo.org/records/17368769
    Sehr umfangreich, gut strukturiert und sehr offen! Danke vielmals!

  48. Die Geokoordinaten der #Berlin|er Befestigungsmauern, die das Landesdenkmalamt veröffentlicht hat (cf. openbiblio.social/@awinkler/11), lassen sich mit etwas Frickelei auch in #SPARQL nachnutzen. Hier ein SPARQL-Query, der alle Kirchen (so auf #Wikidata verzeichnet) innerhalb der Befestigungsmauern auflistet: qlever.dev/wikidata/kx9AMh

    Der Code ist hier: gist.github.com/alexander-wink

    (für OpenStreetMap-Daten in QLever ist das leider noch nicht reproduzierbar)

  49. Die Geokoordinaten der #Berlin|er Befestigungsmauern, die das Landesdenkmalamt veröffentlicht hat (cf. openbiblio.social/@awinkler/11), lassen sich mit etwas Frickelei auch in #SPARQL nachnutzen. Hier ein SPARQL-Query, der alle Kirchen (so auf #Wikidata verzeichnet) innerhalb der Befestigungsmauern auflistet: qlever.dev/wikidata/kx9AMh

    Der Code ist hier: gist.github.com/alexander-wink

    (für OpenStreetMap-Daten in QLever ist das leider noch nicht reproduzierbar)

  50. Die Geokoordinaten der #Berlin|er Befestigungsmauern, die das Landesdenkmalamt veröffentlicht hat (cf. openbiblio.social/@awinkler/11), lassen sich mit etwas Frickelei auch in #SPARQL nachnutzen. Hier ein SPARQL-Query, der alle Kirchen (so auf #Wikidata verzeichnet) innerhalb der Befestigungsmauern auflistet: qlever.dev/wikidata/kx9AMh

    Der Code ist hier: gist.github.com/alexander-wink

    (für OpenStreetMap-Daten in QLever ist das leider noch nicht reproduzierbar)