Integrazione di Knowledge Graph: analisi di RDF e Labeled Property Graph nei beni culturali.

Obiettivi della tesi sono l’implementazione di un Knowledge Graph che descrive il patrimonio culturale della regione storico-geografica marchigiana, l’integrazione con sorgenti Linked Open Data, l’allineamento con entità rappresentate in diversi modelli a grafo e l’analisi del grafo per estrarre ulteriore conoscenza. Vengono confrontati i due principali modelli a grafo e si descrive lo stato dell’arte della possibilità di una traduzione tra i linguaggi SPARQL e Cypher. Il caso di studio è definito dall’acronimo K-MAG (Knowledge Marche Art Graph) e contiene informazioni sui beni culturali artistici, archeologici ed architettonici presenti sul territorio amministrato dalle Delegazioni Pontificie e dalle Province dello Stato italiano costituite nella regione marchigiana. Per il processo di integrazione e analisi sono state utilizzate librerie Python che consentono di interagire con i Graph DB. Le criticità principali da affrontare in un processo di integrazione tra dati provenienti da sorgenti diverse sono le differenze tra i modelli, l’Entity Alignment, l’eliminazione delle ridondanze e la separazione di entità distinte. Nel caso dei Beni Culturali il problema si amplifica a causa della molteplicità dei soggetti che detengono e certificano le informazioni, dell’indeterminazione temporale e spaziale, della difficoltà di classificare in modo univoco le opere, gli artisti e i siti che contengono i beni artistici e archeologici. Si illustrano i risultati delle operazioni effettuate, si evidenziano le criticità e si delineano prospettive interessanti, come l’estrazione di informazioni semantiche dai testi e l’analisi delle immagini, utili per estendere progressivamente la conoscenza oltre gli attuali confini.