RDFNeo est un outil conçu pour convertir et exploiter des données au format RDF (Resource Description Framework) dans des bases de graphes Neo4j. Il facilite l'intégration de données sémantiques dans des environnements orientés graphes, permettant une analyse plus intuitive et performante des relations entre entités. Utilisé dans des domaines comme la recherche, l'industrie ou les sciences des données, il optimise les requêtes complexes et améliore la visualisation des réseaux sémantiques.

Logre est une interface utilisateur open source conçue pour visualiser, explorer et éditer des données de graphes RDF disponibles sur des endpoints SPARQL. Il utilise des profils SHACL pour générer automatiquement des tableaux et des formulaires adaptés aux données. L'outil permet de se connecter à divers moteurs de triple stores comme Apache Jena Fuseki, Eclipse RDF4J, AllegroGraph ou Ontotext GraphDB, facilitant ainsi l'analyse et la manipulation de données sémantiques complexes.

Ce projet permet d'explorer et d'analyser des données cinématographiques en utilisant des technologies sémantiques. Il offre une interface pour visualiser des graphes de connaissances, interroger des bases de données RDF via SPARQL, et structurer des schémas de données. L'application web permet de consulter des informations sur des films et de générer des requêtes personnalisées pour extraire des données spécifiques depuis un graphe sémantique.

Le projet RDFQuotient permet de construire un résumé de graphes RDF en fonction d'une relation d'équivalence entre les nœuds du graphe. Il est écrit en Java et utilise Apache Maven pour la construction. Il stocke les graphes RDF dans une base de données Postgres et utilise l'outil DOT pour les visualisations.

Ce projet permet de visualiser et d'explorer des données sémantiques structurées au format RDF. Il offre des outils pour interroger des bases de connaissances via des requêtes SPARQL et générer des représentations graphiques interactives (graphes, cartes, arbres, diagrammes). Les utilisateurs peuvent analyser des relations complexes entre entités et publier des visualisations personnalisées.

Ce projet permet de gérer, interroger et visualiser des données sémantiques structurées sous forme de graphes RDF. Il offre des outils pour publier des jeux de données, effectuer des requêtes SPARQL et analyser les résultats. Destiné aux institutions publiques souhaitant partager des données ouvertes de manière interopérable.

Obi-Wan est un système d'intégration de données RDF (RIS) basé sur le paradigme OBDA (Ontology-Based Data Access). Il permet de fédérer et d'interroger des sources de données hétérogènes (bases SQL, graphes RDF, endpoints SPARQL) à travers une ontologie commune. Le système offre des stratégies avancées de réécriture de requêtes et de médiation, ainsi que des outils de visualisation pour analyser les résultats. Il est particulièrement adapté aux environnements nécessitant une intégration sémantique de données dispersées.

Ce projet académique vise à modéliser et analyser les données du réseau de transport Tan de Nantes Métropole sous forme de graphe sémantique. Il permet de structurer les informations sur les circuits, arrêts, parcours et voyages en utilisant des standards du Web sémantique comme RDF et SPARQL. L'objectif est de faciliter l'exploitation et la visualisation des données de mobilité urbaine pour des applications futures.

Ce projet académique vise à transformer des données publiques (comme celles de Gapminder) en format sémantique (TTL) pour faciliter leur exploitation et leur analyse. Il permet aux étudiants et chercheurs de manipuler des jeux de données structurés et de visualiser des relations complexes sous forme de graphes RDF. L'objectif est pédagogique et méthodologique, en appliquant les principes du web sémantique.

Ce projet permet d'analyser et de résumer des jeux de données au format RDF, en générant des visualisations interactives sous forme de graphes. Il facilite l'exploration des relations entre entités et la génération de fichiers structurés pour une intégration ultérieure dans d'autres outils ou applications.