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A User Interface for Exploring and Querying Knowledge Graphs
Indexado
WoS WOS:000764196704130
DOI
Año 2020
Tipo proceedings paper

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



As the adoption of knowledge graphs grows, more and more non-experts users want to explore and query such graphs. These users are often not familiar with graph query languages such as SPARQL, and may not be familiar with the knowledge graph's structure. We provide a summary of our work on a language and visual interface - called RDF EXPLORER - that helps non-expert users to navigate and query knowledge graphs. A usability study over Wikidata shows that users successfully complete more tasks with RDF EXPLORER than with the existing WIKIDATA QUERY HELPER interface.

Revista



Revista ISSN
978-0-9992411-6-5

Disciplinas de Investigación



WOS
Sin Disciplinas
Scopus
Sin Disciplinas
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



Muestra la distribución de colaboración, tanto nacional como extranjera, generada en esta publicación.


Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Vargas, Hernan - Universidad Técnica Federico Santa María - Chile
Instituto Milenio Fundamentos de los Datos - Chile
2 Buil-Aranda, Carlos Hombre Universidad Técnica Federico Santa María - Chile
Instituto Milenio Fundamentos de los Datos - Chile
3 Hogan, Aidan Hombre Universidad de Chile - Chile
Instituto Milenio Fundamentos de los Datos - Chile
4 LOPEZ-MONCADA, CLAUDIA ANDREA Mujer Universidad Técnica Federico Santa María - Chile
5 Bessiere, C -

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Financiamiento



Fuente
FONDECYT
FONDECYT Iniciacion grant
Millennium Institute for Foundational Research on Data (IMFD)

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Agradecimientos



Agradecimiento
Vargas and Buil-Aranda were supported by Fondecyt Iniciacion Grant No. 11170714. Hogan was supported by Fondecyt Grant No. 1181896. Vargas, Buil-Aranda and Hogan were supported by the Millennium Institute for Foundational Research on Data (IMFD).

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