Für Techniker

Hier darf es technisch werden. Ein Überblick über die Architektur und Technologien hinter ChangingGraph.

Warum ein Knowledge Graph?

Daten in isolierten Datenbanken sind schwer zu verknüpfen. Ein Knowledge Graph macht Beziehungen zur nativen Datenstruktur.

Vergleich: Relationale DB vs. Graph

Aspekt	Relationale DB	Knowledge Graph
Struktur	Starre Tabellen	Flexible Tripel (Subject-Predicate-Object)
Beziehungen	Foreign Keys, JOINs	Native Kanten
Schema	Schema-Änderung aufwändig	Erweiterbar ohne Migration
Semantik	Keine eingebaute Bedeutung	Ontologien definieren Bedeutung
Interoperabilität	Proprietär	Offene Standards (RDF, SPARQL)

Technologie-Stack

RDF (Resource Description Framework)

ChangingGraph basiert auf RDF – dem W3C-Standard für verknüpfte Daten.

Grundprinzip: Alles ist ein Tripel.

<Apfel> <istEin> <Obst> .
<Apfel> <enthält> <VitaminC> .
<VitaminC> <menge> "5mg/100g" .

SPARQL

Die Abfragesprache für RDF. Ähnlich wie SQL, aber für Graphen.

Beispiel: Finde alle Lebensmittel mit viel Vitamin C

SELECT ?food ?vitaminC WHERE {
  ?food a cg:Food ;
        cg:hasNutrient ?nutrient .
  ?nutrient cg:nutrientType "Vitamin C" ;
            cg:amount ?vitaminC .
  FILTER(?vitaminC > 20)
}

Ontologien

ChangingGraph nutzt bestehende Ontologien und erweitert sie:

FoodOn – Food Ontology (Lebensmittel-Klassifikation)
ChEBI – Chemical Entities (Inhaltsstoffe)
Wikidata – Verknüpfungen zu Allgemeinwissen
SKOS – Taxonomien und Klassifikationen

Datenquellen

ChangingGraph integriert Daten aus verschiedenen Quellen:

Bundeslebensmittelschlüssel (BLS)

Deutsche Referenzdatenbank mit ~7.000 Lebensmitteln und ~120 Nährstoffen pro Lebensmittel.

Wissenschaftlich validiert (Max Rubner-Institut)
Tiefe Nährstoffanalyse (Aminosäuren, Fettsäuren, Vitamine, Mineralstoffe)

Open Food Facts (geplant)

Crowd-sourced Produktdatenbank mit Barcodes und Markenprodukten.

Anreicherung

Alle Daten werden mit SKOS-Taxonomien angereichert und mit Wikidata, ChEBI und FoodOn verknüpft.

Architektur-Prinzipien

Design-Ziele:

Modular: Komponenten sind austauschbar
Föderierbar: Mehrere Instanzen können miteinander kommunizieren
Open Standards: RDF, SPARQL, ActivityPub
Data Sovereignty: Nutzer kontrollieren ihre Daten

Multi-Repository-Design

Daten sind nach Domänen getrennt:

Food Catalog: Lebensmittel, Nährstoffe, Rezepte
Actors: Menschen, Initiativen, Organisationen
User Data: Persönliche Ernährungsdaten, Symptome

Content-Addressed Storage

Versionierung über Content-Hashes – ähnlich wie Git.

Jede Änderung an Daten erzeugt eine neue Version, alte Versionen bleiben verfügbar.

Für Forscher

ChangingGraph soll langfristig Forschung ermöglichen:

SPARQL Endpoint: Für komplexe Abfragen über die aufbereiteten Daten (API-Zugang kostenpflichtig)
Anonymisierte Daten: Für Ernährungsstudien (DSGVO-konform)
Datenquellen: Basiert auf öffentlichen Daten (BLS, OpenFoodFacts) – der Mehrwert liegt in der semantischen Vernetzung und Aufbereitung

Für Entwickler

ChangingGraph ist offen für Kooperationen:

Standardbasiert: RDF, SPARQL, ActivityPub
Föderiert: Eigene Instanzen denkbar
Erweiterbar: Module und Extensions möglich

Open Source Ziel: Sobald durch Mitglieder und Spenden tragfähig finanziert.

Interesse an Kooperation oder technischem Austausch?

Kontakt: office@gsund.rocks