...

Sieć Semantyczna w teorii i praktyce

by

on

Report

Category:

Technology

Download: 0

Comment: 0

14,141

views

Comments

Description

Prezentacja (wersja z dużą ilością tekstu), którą miałem przedstawić 14 maja 2010 w czasie konferencji InfoShare 2010
Download Sieć Semantyczna w teorii i praktyce

Transcript

Sieć Semantyczna w teorii i w praktyce.

Copyright @ KnowledgeHives.com

Sieć Semantyczna w teorii i w praktyce. Sebastian Ryszard Kruk Knowledge Hives

Copyright @ KnowledgeHives.com

Krok po kroku O co chodzi z Web 3.0 ?

Krótka historia Sieci Od URI do zaufania

Podstawy: RDF, ontologie i SPARQL Być w Sieci a być częścią Sieci

Połączone Dane: Publikujemy w Web 3.0 Cyfrowe a Sieciowe: Semantyczne Biblioteki Cyfrowe

Poza akademickie rozważania: Google Rich Snippets, RDFa i BestBuy Facebook Open Graph

Podsumowanie: Przyszłość Web 3.0

Copyright @ KnowledgeHives.com

O co chodzi w Web 3.0 Web 3.0 to ekosystem, oparty na podstawowych założeniach Sieci WWW, wymiany wiedzy pomiędzy ludźmi i maszynami Sieć Semantyczna na przykładzie uzgadniania prawd historycznych

Wspólny język

Wyrażanie (subiektywnego) widzenia świata

Jednoznaczne identyfikatory

Jednolity dostęp do (połączonych) źródeł wiedzy

Różne definicje Web 3.0 Web 3.0 = Semantic Web

Web 3.0 = AI 2.0 (głównie NLP)

Web 3.0 = Web + społeczności online + połączona semantyka (Linked Data)

Copyright @ KnowledgeHives.com

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

1999 - prof. Stefan Decker: OntoBroker staje się podstawą późniejszego języka DAML

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

1999 - prof. Stefan Decker: OntoBroker staje się podstawą późniejszego języka DAML

2000 - DARPA publikuje specyfikację DAML

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

1999 - prof. Stefan Decker: OntoBroker staje się podstawą późniejszego języka DAML

2000 - DARPA publikuje specyfikację DAML

2001 - TBL, Handler i Lassila: “The Semantic Web” (Scientific American)

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

1999 - prof. Stefan Decker: OntoBroker staje się podstawą późniejszego języka DAML

2000 - DARPA publikuje specyfikację DAML

2001 - TBL, Handler i Lassila: “The Semantic Web” (Scientific American)

2009 - TBL w czasie obchodów 20 rocznicy WWW: “mamy już wszystkie narzędzia potrzebne do budowy Web 3.0”

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

1999 - prof. Stefan Decker: OntoBroker staje się podstawą późniejszego języka DAML

2000 - DARPA publikuje specyfikację DAML

2001 - TBL, Handler i Lassila: “The Semantic Web” (Scientific American)

2009 - TBL w czasie obchodów 20 rocznicy WWW: “mamy już wszystkie narzędzia potrzebne do budowy Web 3.0”

2009 - Google zapowiada wsparcie dla Rich Snippets bazujących na RDFa; BestBuy zwiększa sprzedaż dzięki zastosowaniu RDFa

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

1937 - H.G. Wells: “World Brain - The Idea of a Permanent World Encyclopaedia”

1945 - Vannevar Bush: Memex

1969 - Doug Engelbart: badania nad współpracą online i interfejsami użytkownika, oraz DARPANET

1989 - sir Tim Berners-Lee: powstanie WWW

1995 - Dublin Core: pierwsze warsztaty

1999 - prof. Stefan Decker: OntoBroker staje się podstawą późniejszego języka DAML

2000 - DARPA publikuje specyfikację DAML

2001 - TBL, Handler i Lassila: “The Semantic Web” (Scientific American)

2009 - TBL w czasie obchodów 20 rocznicy WWW: “mamy już wszystkie narzędzia potrzebne do budowy Web 3.0”

2009 - Google zapowiada wsparcie dla Rich Snippets bazujących na RDFa; BestBuy zwiększa sprzedaż dzięki zastosowaniu RDFa

2010 - Facebook uruchamia usługę Open Graph

Krótka historia Sieci

Copyright @ KnowledgeHives.com

Web według TBL

Copyright @ KnowledgeHives.com

Web według TBL

Copyright @ KnowledgeHives.com

Semantyczny Tort

Copyright @ KnowledgeHives.com

Semantyczny Tort

Copyright @ KnowledgeHives.com

Semantyczny Tort

Copyright @ KnowledgeHives.com

Semantyczny Tort

Copyright @ KnowledgeHives.com

Czym jest RDF ? Jak opisać krzesło ?

Copyright @ KnowledgeHives.com

Czym jest RDF ? Jak opisać krzesło ?

Copyright @ KnowledgeHives.com

Czym jest RDF ? RDF:

Opis zależności pomiędzy zasobami Model danych oparty na grafie skierowanym Reprezentacja w postaci prostych zdań (trójek) Możliwe krawędzie pomiędzy krawędzią a wierzchołkiem

Zdania, trójki (statements, triples): Reprezentują pojedyńczą krawędź w grafie RDF Podmiot (subject) - URI lub bnode Predykat/Orzeczenie (predicate) - URI Obiekt (object) - URI, bnode lub literał

Rozszerzenia: Reifikacje (reification) - zdanie o zdaniu Czwórki (quad) - 4 element to kontekst

Copyright @ KnowledgeHives.com

Technicznie o RDF Podstawowe pojęcia:

Zasób (resource) - wierzchołek w grafie RDF, identyfikowany przez URI/IRI lub bnode BNode - wewnętrzny (nie eksportowalny) identyfikator Literał (literal) - wierzchołek-liść w grafie RDF; może mieć określony typ lub język rdf:type - “wbudowany” predykat określający typ/klasę

Jak zapisać RDF: N-triples - zapis zdanie po zdaniu: . N3 i Turtle - skrócony zapis n-triples: , . RDF/XML - reprezentacja RDF w XML (niejedonoznaczna, przegadana i niepełna)

Copyright @ KnowledgeHives.com

Bazy Danych RDF Dlaczego nie bazy relacyjne ? Bazy danych RDF:

Jena (również jako API w Java) Sesame ARC/ARC2 (API w PHP + MySQL) Oracle (natywne wsparcie dla grafów i dodatkowych algorytmów, np. Dijkstra) Sindice (bazuje na Hadoop) AllegroGraph (Lisp) Virtuoso

Bazy NoSQL (Hadoop, Cassandra) Kiedy warto rozważyć bazy relacyjne?

Copyright @ KnowledgeHives.com

Ontologie Jak interpretować znaczenie (semantykę) pojęć w grafie powiązań RDF? Ontologia:

“An ontology is a specification of a conceptualization.” Tom Gruber, 1993 Opisuje uzgodnione znaczenia pojęć Często stworzona w wyniku pracy społeczności (nie tylko ekspertów) Wyjaśnia znaczenie, nie narzuca schematu

Różne sposoby formalnego zapisu: RDF Schema OWL DAML+OIL, UML, Topic Maps, XML Schema

Copyright @ KnowledgeHives.com

RDF Schema Równoprawni obywatele: klasy (class) i właściwości (property) Niezależne definiowanie dziedziczenia klas i właściwości Właściwości mają:

Dziedzinę (domain) Zakres (range)

Wnioskowanie oparte o logikę opisową (description logic) a nie relacje znane z programowanie obiektowego (OOP)

Copyright @ KnowledgeHives.com

OWL Rodzina formalnych języków opisu ontologii OWL-Lite, OWL-DL, OWL-Full, (oraz OWL-2) Definicja klas, właściwości, instancji i operacji Dodatkowe słownictwo:

Typy relacji pomiędzy klasami, np.: rozłączność Ilość oczekiwanych relacji (ang. cardinality), Równoważność (ang. equality), Typy właściwości, np.: właściwość odwrotnie funkcyjna (ang. inverse functional property, IPF), Cechy właściwości, np. symetryczność czy przechodniość.

OWL-Full nie gwarantuje ukończenia wnioskowania ! OWL-2 (w chwili obecnej) nie bazuje na modelu danych RDF !

Copyright @ KnowledgeHives.com

Ontologie vs Taksonomie Ontologia:

Pozwala określić znaczenie (często z danej dziedziny) definiując klasy pojęć, relacje pomiędzy nimi oraz aksjomaty W zależności od typu, wnioskowanie może być bardzo skomplikowane i niekompletne (model otwarty świata *)

Taksonomia: Kolekcja słownikowanych pojęć zorganizowanych w strukturę hierarchiczną Proste wnioskowanie oparte o zdefiniowaną hierarchię (model zamknięty świata *) Taksonomie mogą być wykorzystane jako słowniki pojęć w ontologii

Prosta ontologia + taksomie pojęć = łatwiejsze wnioskowanie

Copyright @ KnowledgeHives.com

Lekkie ontologie Problemy ontologii:

Skomplikowane struktury utrudniają osiągnięcie zgodności pomiędzy poszczególnymi zastosowaniami ➯ potrzeba ontologii wysokiego poziomu Ontologie zdefiniowane w OWL podlegają prawom Description Logic ➯ im większe skomplikowanie tym trudniejsze poprawne mapowanie na OOP

Popularne ontologie: Dublin Core SKOS FOAF SIOC Good Relations

Copyright @ KnowledgeHives.com

Dublin Core Prawdopodobnie najstarsza z obecnych ontologii Pochodzi ze środowiska bibliotekarzy (cyfrowych) Główne cele:

Współdzielone definicje pojęć tworzące słowniki Interoperacyjność na poziomie znaczenia opisanego formalnie (formal semantics) Syntaktyczna interoperacyjność opisów umożliwiająca wymianę danych Współdzielone formalne słowniki i ograniczenia

15 podstawowych pojęć, m.in., dc:creator, dc:date Dodatkowe typy, klasy i pojęcia (zastępują DC Qualifiers)

Copyright @ KnowledgeHives.com

SKOS Simple Knowledge Organization Systems Systemy organizacji wiedzy

Reprezentują zorganizowaną interpretację struktury wiedzy Narzędzia semantyczne: znaczenie słów i innych symboli, oraz relacji pomiędzy nimi Organizacja informacji i promocja zarządzania wiedzą

Przykłady KOS: słowniki (np. WordNet), taksonomie, klasyfikacje, formalne ontologie Podstawowe pojęcia SKOS:

Concept, Scheme broader, narrower, related, prefLabel, inScheme

przykłady: WordNet, OpenVocabulary.info

Copyright @ KnowledgeHives.com

FOAF Friend-of-a-Friend Podstawowy zestaw właściwości i zaledwie kilka klas do opisu sieci społecznych Tworzy graf skierowany definiujący relacje (społecznych) pomiędzy użytkownikami i usługami Umożliwia opis osoby (foaf:Person) lub usługi (foaf:Agent) Jedna z najbardziej popularnych ontologii Łączy pojęcia Web 2.0 z technologiami Semantic Web Łatwo rozszerzalna: FOAFRealm, FOAF-SSL

Copyright @ KnowledgeHives.com

SIOC

Copyright @ KnowledgeHives.com

SIOC Semantically Interlinked Online Communities Umożliwia łączenie treści i interakcji pomiędzy różnymi systemami społecznymi (np. blogi, fora, wiki)

Copyright @ KnowledgeHives.com

SIOC Semantically Interlinked Online Communities Umożliwia łączenie treści i interakcji pomiędzy różnymi systemami społecznymi (np. blogi, fora, wiki)

Copyright @ KnowledgeHives.com

SIOC Semantically Interlinked Online Communities Umożliwia łączenie treści i interakcji pomiędzy różnymi systemami społecznymi (np. blogi, fora, wiki) Wspierana (za pomocą pluginów) przez różne systemy CMS Jednym z fundamentów Web 3.0 łączących pojęcia/technologie Web 2.0 z Semantic Web Stała się inspiracją dla lekkich ontologii wykorzystanych w przemyśle Podstawa Semantic MicroBlogging (SMOB)

Copyright @ KnowledgeHives.com

Copyright @ KnowledgeHives.com

Good Relations

Opis produktów, cen i informacji o usłudze i dostawcy De-facto standard w e-commerce 3.0 Wspierana przez Google i Yahoo (rich snippets) Wykorzystanie przez BestBuy zwiększyło ich sprzedaż Wsparcie rozwiązań typu B2C jak i B2B

Copyright @ KnowledgeHives.com

SPARQL: Podstawy Standard W3C definiujący język i protokół zapytań na grafie RDF 4 typy zapytań:

SELECT CONSTRUCT ASK DESCRIBE

Fraza WHERE określa podgraf na bazie: scieżek w grafie notacja N3 podfraza FILTER do wyrażeń regularnych, itp.

Copyright @ KnowledgeHives.com

SPARQL: Przykład

:A :b ?x. :A :b :C. ?x ?y :E. ?x ?y :F. ?x ?y :G.

A

D E

?x G

C F

a

b

b

d

?y

f

g

?y

?y

j

k

Copyright @ KnowledgeHives.com

SPARQL: Przykład

SELECT ?a WHERE { ?a :b ?x. ?a :b :C. ?x ?y :E. ?x ?y :F. ?x ?y :G. }

A

D E

?x G

C F

a

b

b

d

?y

f

g

?y

?y

j

k

Copyright @ KnowledgeHives.com

SPARQL: Przykład 2

PREFIX :

PREFIX xsd:

SELECT ?x

WHERE { ?x :j ?date; :e ?value.

FILTER ( xsd:dateTime(?date) > xsd:dateTime("2010-03-01T00:00:00Z") && xsd:integer(?value) > 5 ) }

A

E

B

2010-08-03T 15:00:00ZC 9

a

b

b

d

e

f

g

e

j

j -15

g

ala ma kota

Ala ma psae

e

_:d

http:// semdl.info/

books/2

Copyright @ KnowledgeHives.com

SPARQL: Przykład 2

A

E

B

2010-08-03T 15:00:00ZC 9

a

b

b

d

e

f

g

e

j

j -15

g

ala ma kota

Ala ma psae

e

_:d

http:// semdl.info/

books/2

PREFIX :

SELECT ?x

WHERE { ?x :e ?value.

FILTER regex( ?value, "[Aa]la ma \\S+" ) }

Copyright @ KnowledgeHives.com

SPARQL: Przykład 2

A

E

B

2010-08-03T 15:00:00ZC 9

a

b

b

d

e

f

g

e

j

j -15

g

ala ma kota

Ala ma psae

e

_:d

http:// semdl.info/

books/2

PREFIX :

SELECT ?x

WHERE { ?x :e ?value.

FILTER regex( ?value, "ala ma \\S+", "i" ) }

Copyright @ KnowledgeHives.com

Być “w” a “częścią” Sieci Sieć (Web) to coś więcej niż tylko standardy Co to znaczy być obecnym w Sieci ? Czego potrzeba aby stać się częścią Sieci ? Web Science

Filozofia sieci jest z natury bardzo prosta: hipertekst i REST Google jako pierwsza firma, która tak na prawdę zrozumiała Sieć (indeksowanie połączeń) Anty-analogia: pierwsze MS Office ze wsparciem dla Internetu - niezrozumienie Czy na jakiejś uczelni w Polsce jest wykładany Web Science ?

Copyright @ KnowledgeHives.com

Być “w” a “częścią” Sieci

To nie jest Web (3.0): Ontologia jako niewymienialny schemat. SOAP jako “Web” Services Niepołączona semantyka - czyli NLP bez Web Aplikacje RIA, PDF, itd

Dlaczego Web 2.0 może być przełomem w myśleniu o Sieci ?

Sieć jest demokratyczna Popularyzacja (otwartych) standardów WWW Antyprzykład: nasza klasa

Copyright @ KnowledgeHives.com

Być “w” a “częścią” Sieci

To nie jest Web (3.0): Ontologia jako niewymienialny schemat. SOAP jako “Web” Services Niepołączona semantyka - czyli NLP bez Web Aplikacje RIA, PDF, itd

Dlaczego Web 2.0 może być przełomem w myśleniu o Sieci ?

Sieć jest demokratyczna Popularyzacja (otwartych) standardów WWW Antyprzykład: nasza klasa

Copyright @ KnowledgeHives.com

Publikujemy w Web 3.0 Podstawy publikowania w Web 3.0:

Unikalne, jednoznaczne, niezmienne i odpytywalne URI Powiązania pomiędzy zasobami (Linked Data)

Reguły nazywania rzeczy w Sieci: Należy używać URI do nazywania zasobów w Sieci. Preferowanym schematem URI jest HTTP, tak aby ludzie (i maszyny) mogli sprawdzić co kryje się pod daną nazwą. Pod podanym URI należy udostępnić wartościowe informacje o danym zasobie korzystając ze standardów, np.: RDF i SPARQL. W danym opisie pod podanym URI umieszczamy odnośniki do innych URI, tak aby maszyny i ludzie mogli odnaleźć więcej  powiązanych zasobów w Sieci.

Copyright @ KnowledgeHives.com

Linked Data

Copyright @ KnowledgeHives.com

5 Kroków do Linked Data

Stosujemy zasady nazywania zasobów w Sieci Musimy zrozumieć model danych naszej aplikacji Definiujemy schematy URI (a właściwie URL) dla poszczególnych typów obiektów Implementujemy mechanizmy dostarczania danych dla ludzi (np. HTML) i maszyn (np. RDF) Re-używamy identyfikatory rzeczy dostarczane przez inne usługi, np. WordNet, OpenVocabulary

Copyright @ KnowledgeHives.com

Publikujemy semantykę Wskazujemy na zewnętrzny dokument/usługę, który zawiera reprezentację danego zasobu w RDF

Osadzamy (ang. embed) semantykę bezpośrednio w źródle naszej strony HTML: Mikroformaty, eRDF, RDFa Podajemy reguły translacji źródła naszej strony do dokumentu RDF. Dostarczamy usługę negocjacji treści (ang. content negotiation)

Copyright @ KnowledgeHives.com

Publikujemy semantykę Wskazujemy na zewnętrzny dokument/usługę, który zawiera reprezentację danego zasobu w RDF

Osadzamy (ang. embed) semantykę bezpośrednio w źródle naszej strony HTML: Mikroformaty, eRDF, RDFa Podajemy reguły translacji źródła naszej strony do dokumentu RDF. Dostarczamy usługę negocjacji treści (ang. content negotiation)

Copyright @ KnowledgeHives.com

Konsumujemy z Web 3.0 Indeksy Sieci Semantycznej:

Sindice Ping the Semantic Web .com

Wzbogacanie lokalnych baz wiedzy o informacje z chmury Linked Data

Zaufanie Prywatność (śledzenie schematów odpytywania usług)

Usługi bazujące na połączonych danych: Revyu Twine / Evri Mobile DBPedia

Copyright @ KnowledgeHives.com

Biblioteki w Sieci ?

Copyright @ KnowledgeHives.com

Biblioteki w Sieci ? Jakie są biblioteki “cyfrowe” czy “sieciowe” ?

A jakie myśleliśmy że będą? Dlaczego biblioteki nie łączą się z innymi usługami? Czy i jak można czerpać i publikować metadane bibliograficzne? Gdzie są użytkownicy bibliotek ?

Copyright @ KnowledgeHives.com

Biblioteki w Sieci ? Jakie są biblioteki “cyfrowe” czy “sieciowe” ?

A jakie myśleliśmy że będą? Dlaczego biblioteki nie łączą się z innymi usługami? Czy i jak można czerpać i publikować metadane bibliograficzne? Gdzie są użytkownicy bibliotek ?

Biblioteka 2.0 a Semantyczne Biblioteki Cyfrowe

Copyright @ KnowledgeHives.com

Biblioteki w Sieci ? Jakie są biblioteki “cyfrowe” czy “sieciowe” ?

A jakie myśleliśmy że będą? Dlaczego biblioteki nie łączą się z innymi usługami? Czy i jak można czerpać i publikować metadane bibliograficzne? Gdzie są użytkownicy bibliotek ?

Biblioteka 2.0 a Semantyczne Biblioteki Cyfrowe

Sieć Semantyczna Web 2.0

Biblioteki Cyfrowe

Semantyczne Biblioteki Cyfrowe

rozszrzalność interoperacyjność

tagowanie społeczności użytkowników

słowniki systemy organizacji wiedzy

Copyright @ KnowledgeHives.com

Biblioteki w Sieci ? Jakie są biblioteki “cyfrowe” czy “sieciowe” ?

A jakie myśleliśmy że będą? Dlaczego biblioteki nie łączą się z innymi usługami? Czy i jak można czerpać i publikować metadane bibliograficzne? Gdzie są użytkownicy bibliotek ?

Biblioteka 2.0 a Semantyczne Biblioteki Cyfrowe Przykłady:

FEDORA / Dura Space JeromeDL Europeana *

Copyright @ KnowledgeHives.com

Już nie tylko akademia Ewolucja Web 3.0:

Oryginalny pomysł TBL Logicy i ontologie (a sprawa Sieci) Najważniejsze specyfikacje W3C: RDF, OWL, SPARQL Oświecenie: Linked Data Upublicznione dane rządowe: data.gov, data.gov.uk, ... Wykorzystanie w przemyśle

Przemysł a Web 3.0: HP (Jena) i Yahoo! (Search Monkey) wspierają od dawna Google (początkowo sceptyczny) - wsparcie dla Microformats i RDFa (Rich Snippets) od 2009 BestBuy: CTR wzrasta o 15% dzięki RDFa/GoodRelations Facebook: publikuje standard Open Graph

Copyright @ KnowledgeHives.com

Facebook Open Graph Łączy Sieć: społeczną, spersonalizowaną i semantyczną Pluginy dla twórców serwisów:

Login with Faces: nasi znajomi, którzy korzystają z tego serwisu Like Button: trwały zapis naszych “ulubionych” w profilu Activity Feed and Live Stream Recommendations: collaborative filtering

Oznaczenia Semantyczne: Proste, bazujące na RDF Łączą użytkowników o wspólnych zainteresowaniach poza podziałami na usługi

Open Graph API: REST + JSON Baza danych zaintersowań użytkowników

Copyright @ KnowledgeHives.com

Facebook Open Graph The Rock (1996) ... ...

Copyright @ KnowledgeHives.com

Facebook Open Graph Użytkownicy

lepsza personalizacja mniejsza prywatność większe znaczenie “polecania” niż “szukania” ?

Twórcy serwisów oddajemy oceny, komentarze i rekomendacje - zmiana modelu biznesowego ? łatwiejsze wprowadzenie funkcji społecznych i rekomendacji w usłudze

Konkurencja: Facebook łączy ludzi i rzeczy - tworzy środowisko przyciągające użytkowników na wyłączność Scenariusze: klonowanie, wartość dodana, blokada

Copyright @ KnowledgeHives.com

Przyszłość Web 3.0 Czy Web 3.0 powstanie:

inwestycja jest zbyt droga a ludzie za mało uporządkowani wszystko zależy od tego jak będziemy interpretować definicję przejście z ery informacji do ery zarządzania wiedzą zmiany są konieczne, ale standardy nie powinny być narzucane cały czas czekamy na killer app czy Web 3.0 jest jak AI? pierwsze aplikacje już istnieją

Tim Berners-Lee: “nie wiem jaka jest przyszłość, ale wiem, że nie może zależeć tylko ode mnie”

Copyright @ KnowledgeHives.com

Nadeszło Web 3.0 (czy jesteś na to gotowy czy nie)

Dowiedz się więcej w Szkole Web 3.0 http://www.semanticschool.com/

Sebastian Ryszard Kruk sebastian.kruk@knowledgehives.com

Fly UP