Purpose
Die Methode hilft, Begriffe, Beziehungen und Regeln konkret zu klären. Sie formt Wissen zu Begriffen, Beziehungen, Regeln oder Abfragen. Das Ergebnis wird als Ontology Requirements, Conceptual Model und Published Ontology festgehalten.
Knowledge Modeling
Linked Open Terms
Existing vocabularies become reusable term candidates with ownership, versioning, and maintenance decisions attached.
How does the team deliver the ontology in iterative, releasable increments that cover Competency Questions and are usable by consumers?
MediumWorkshop + asyncWochen bis Monate
How it works
Das Team folgt den Arbeitsschritten „Use Cases und Competency Questions sammeln“, „Bestehende Vokabulare prüfen und für Reuse markieren“, „Konzeptmodell und Implementierung in Iterationen entwickeln“, „Ontology evaluieren und mit Stakeholdern reviewen“, „Ontology dokumentieren und publizieren“ und „Maintenance- und Versionsstrategie etablieren“. Jeder Schritt wird sichtbar festgehalten. Am Ende liegen Ontology Requirements, Conceptual Model und Published Ontology vor, sodass Entscheidungen, Tests oder Maßnahmen direkt anschließen können.
Visual orientation
Method sketch for a quick mental model.
Flow
- 1Use Cases und Competency Questions sammeln
- 2Bestehende Vokabulare prüfen und für Reuse markieren
- 3Konzeptmodell und Implementierung in Iterationen entwickeln
- 4Ontology evaluieren und mit Stakeholdern reviewen
- 5Ontology dokumentieren und publizieren
- 6Maintenance- und Versionsstrategie etablieren
The runsheet guides execution with 5 phases, timeboxes, 6 pitfalls, and clear stop criteria.
Open runsheetIdeal for
- Industrielle Ontology-Projekte
- Linked-Data-Vokabulare
- Iteratives Knowledge Graph Engineering
- Teams mit Software-Engineering-Hintergrund
Not good for
- Sehr einmalige interne Schemas
- Reine Datenmodellierung ohne semantischen Anspruch
Deep dive
In detail
Linked Open Terms ist eine industrieorientierte Ontology-Engineering-Methode der Ontology Engineering Group in Madrid. Sie kombiniert Erfahrungen aus NeOn mit agilen Praktiken und definiert vier Phasen: Ontological Requirements Specification, Implementation, Publication und Maintenance. Jede Phase hat klare Inputs, Aktivitäten und Outputs und wird iterativ durchlaufen. Reuse bestehender Vokabulare, Veröffentlichung als Linked Data und automatisierte Dokumentation sind explizite Teile der Methode.
Facilitation
Strukturiere die Arbeit als Iterationen mit klaren Acceptance-Kriterien aus den Competency Questions. Plane Reviews mit Domain Experts und Konsumenten der Daten am Ende jeder Iteration und automatisiere Dokumentation und Tests so früh wie möglich.
Output artifacts
Ontology RequirementsConceptual ModelPublished OntologyDocumentationMaintenance Plan
Artifact templates
Linked Open Terms Working TemplateCompact working template for Linked Open Terms with context, input, output artifacts, and next step.markdown
Linked Open Terms Working TemplateCompact working template for Linked Open Terms with context, input, output artifacts, and next step.
markdownlinked-open-terms-working-template.md
Compact working template for Linked Open Terms with context, input, output artifacts, and next step.
Linked Open Terms Working Template
Goal
Agile, lightweight methodology for developing ontologies and linked-data vocabularies.
Context
When and for what do we use this method?
Input
Which data, observations, decisions, or materials are available?
Execution
Short notes along the runsheet.
Output artifacts
- Ontology requirements:
- Conceptual model:
- Published ontology:
- Documentation:
- Maintenance plan:
Assumptions and open questions
- ...
Decision / next step
Owner, date, and success signal.
When to choose differently
Short decision aid for existing alternatives.
NeOn Methodology
Statt Linked Open Terms, wenn du eine Ontologie methodisch von der Analyse bis zur Umsetzung aufbauen willst.
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All methodsKnowledge Modeling
NeOn Methodology
Ontology work is organized as a scenario-based process for reuse, collaboration, evaluation, and long-term maintenance.
Statt Linked Open Terms, wenn du eine Ontologie methodisch von der Analyse bis zur Umsetzung aufbauen willst.
Knowledge Modeling
Ontology Design Patterns
Reusable modeling patterns solve recurring ontology structures without redesigning the same semantic shape each time.
Knowledge Modeling
Shape-First Modeling
Validation shapes define required classes, properties, and constraints before graph data enters production pipelines.
Knowledge Modeling
Competency Questions
Concrete domain questions define what an ontology or knowledge model must be able to answer and test.
Knowledge Modeling
Property Graph Schema Design
Query patterns drive node labels, relationships, and constraints so property graphs match real retrieval needs.
Knowledge Modeling
Concept Mapping
Clarifies concepts, relationships, and rules by framing the focus question, gathering concepts, and checking gaps and contradictions.