以下全文都是我的理解和白话表述,力求准确,但不承担责任,欢迎指正
为了防止形而上学犯迷糊, 我的学习习惯 是:
1、简单看看大家的评论, 业界的新闻
2、 再简单看看专业定义(比如wikipedia,w3c,jsr)
3、然后找点别人实现的开发包, 最好如果有现成的产品, 实地的考察一番。
4、这时候就大概理性感性都有一些认识了, 可以决定到底是否深入的学习。
sematic web (语义网络), 这是一个上学时, 经常出现在论文里面的名词,
与时俱进的web2.0, 正把自己的黑手快速的伸入理论成果, 转化为先进生产
力。 按我的理解, 互联网上的数据, 对于特别有洁癖和控制, 整理欲望的人来说,
是杂乱无章的。 现在整理这些数据, 不是人力所能完成的。 所以要制定规范, 让这
些数据看起来更美, 也让机器可以更好的能给它们分门别类管理起来。 看语义网络
时,经常会看到“本体ontology ”这个词,是限于某某领域的,可以认为它无所不能,
比如会给武大郎的烧饼铺制定芝麻都是多少mg一颗, 开烧饼店需要芝麻,面,油,
炉火,叫卖的容器,扁担,擦汗毛巾。。。。我的白话文学里就不会说这个词了。
用XML表述数据是一点进步, 但进步还不足够,所以出来了RDF。
RDF 是一种资源表述框架。 结合对它操作的javaAPI JENA, 可以快速的理解。
下面是w3c说的,http://www.w3school.com.cn/rdf/rdf_intro.asp
通过JENA来理解的话,可以理解的快点:
可以把JENA下下来看doc,或者看看中文的5篇博文
http://www.cnblogs.com/yuyd902/archive/2008/10/08/1306647.html
RDFS 是RDF SCHEMA,相当于把RDF的谓语标注定义一遍的字典表。
OWL 可以理解为比RDF更细节更厉害的模型框架。它的vocabulary表详细,字典
相互关系都描述的更清楚。
N-3
N-triples
RDF/XML
上面这3种是用xml来描述RDF或OWL Model时,可以选择的不同的表达方式。为什么
是N-3,N-triples都和3有关?那是因为RDF里存的都是主谓宾结构的关系。是三者之间
的关系,因此叫这个。
SPARQL 有数据的地方,数据结构存储的不同,就有相应不同的查询语言,这个就是。
<!--再来看看sematic web的一些app思路-->
http://www.readwriteweb.com/archives/10_semantic_apps_to_watch.php
很好很强大,大体几类:
1自然语言处理,以便查询
2类似wiki的结构,且想把地球上数据都按他的字典表来归类的app
3做firefox的插件,提取能标记提取出来的规则数据。