1 Понятие Linked Data 2
2 Основные принципы Linked Data 4
3 Публикация Linked Data в Интернете 4
4 Метаданные 4
5 Поисковые системы на базе Linked Data 5
5.1 Человеко-ориентированные поисковые системы 5
5.2 Ориентированные на приложения 8
6 Проблемы 9
6.2 Архитектура приложений 9
6.3 Отображение схемы и слияние данных 10
6.4 Обслуживание ссылок 11
6.5 Лицензирование 11
6.6 Доверие, качество и релевантность 12
6.7 Конфиденциальность 12
7 Пример системы, основанной на технологии Linked Data 12
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 14
ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА 15
После того, как данные были получены из распределенных источников, их необходимо интегрировать до того, как они будут отображаться пользователю или будут обработаны. Сегодня большинство приложения с привязкой данных отображают данные из разных источников рядом друг с другом, но делают мало, чтобы интегрировать данные дальше. Для этого требуется сопоставление терминов из разных словарей к целевой схеме приложения, а также слияние данных об одной и той же сущности из разных источников, путем разрешения конфликтов данных. Связанные источники данных либо используют свои собственные схемы, либо используют смесь терминов из существующих, известных словарей вместе с само определяемыми терминами, специфичными для конкретных источников данных. Чтобы поддерживать клиентов в преобразовании данных между различными схемами, данные источники могут публиковать соответствия между их местной терминологией и терминологией связанных источников данных в Интернете. Текущие рекомендации W3C, такие как RDF схема и OWL определяют основные терминологии такие, как: equalClass, owl: equalProperty, rdfs: subClassOf, rdfs: subPropertyOf, который могут использоваться для публикации основных соответствий. OWL (Web Ontology Language) — язык описания онтологий для семантической паутины. Язык OWL позволяет описывать классы и отношения между ними, присущие веб-документам и приложениям. OWL основан на более ранних языках OIL и DAML+OIL и в настоящее время является рекомендованным консорциумом всемирной паутины. Во многих ситуациях, эти соответствия слишком грубы, чтобы правильно преобразовывать данные между схемами. К проблемам относятся, например, структурная гетерогенность, а также ценность преобразования. Поэтому открытой проблемой исследования является развитие языков для реализации более мелких сопоставлений схем в Интернете. В идеале такие языки поддерживают транзитивные отображения и обеспечивают объединение частичных отображений для обработки случая, когда источники данных смешивают терминологию из разных словарей. В дополнение к усиленной поддержке картирования схем необходимы дальнейшие исследования в области слияния связанных данных. Слияние данных — это процесс интеграции нескольких элементы данных, представляющие один и тот же объект реального мира, в единое, последовательное и чистое представление. Основной проблемой при слиянии данных является разрешение конфликтов данных, т. е. выбирая значение в ситуациях, когда несколько источников предоставляют разные значения для одного и того же свойство объекта.
[1] Berners-Lee Tim: Linked Data: Design Issues - 2006 [Электронный ресурс]. – www.w3.org 2017 – Режим доступа: https://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
[2] Tom Heath, Christian Bizer: Linked Data: Evolving the Web Into a Global Data Space, pages 58 – 61 - 2011 – Режим доступа: http://info.slis.indiana.edu/~dingying/Teaching/S604/LODBook.pdf
[3] Jacobs Ian, Walsh Norman: Architecture of the World Wide Web, Volume One. 2004 [Электронный ресурс]. – www.w3.org 2017 – Режим доступа: http://www.w3.org/TR/webarch/
[4] Klyne Graham, Carroll Jeremy: Resource Description Framework (RDF): Concepts and Abstract Syntax - 2004 [Электронный ресурс]. – www.w3.org 2017 – Режим доступа: https://www.w3.org/TR/rdf-concepts/
[5] Hartig Olaf: Provenance Information in the Web of Data. Page 5 - 2009 [Электронный ресурс]. – events.linkeddata.org 2017 – Режим доступа: http://events.linkeddata.org/ldow2009/papers/ldow2009_paper18.pdf
[6] Olston Christopher, Chi Ed: ScentTrails: Integrating Browsing and Searching on the Web. Page 1, 2003 [Электронный ресурс]. – infolab.stanford.edu 2017 – Режим доступа: http://infolab.stanford.edu/~olston/publications/scenttrails.pdf
[7] Cheng, Gong, Qu, Yuzhong: Searching Linked Objects with Falcons: Approach, Implementation and Evaluation - 2009 [Электронный ресурс]. – pdfs.semanticscholar.org 2017 – Режим доступа:
https://pdfs.semanticscholar.org/7508/e24ab9d577d26f1860d1e96c9a5b30b02056.pdf
[8] Aidan Hogan, Andreas Harth, J¨urgen Umbrich , Stefan Decker: Towards a scalable search and query engine for the web. Page 1-2 - 2007 [Электронный ресурс]. – citeseerx.ist 2017 – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.80.3255&rep=rep1&type=pdf
[9] Li Ding, Rong Pan, Tim Finin, Anupam Joshi, Yun Peng, Pranam Kolari: Finding and Ranking Knowledge on the Semantic Web. Page 1 – 2 - 2005 [Электронный ресурс]. – ebiquity.umbc.edu 2017 – Режим доступа: http://ebiquity.umbc.edu/_file_directory_/papers/197.pdf
[10] Eyal Oren: Sindice.com: A document-oriented lookup index for open linked data - 2008 [Электронный ресурс]. – richard.cyganiak.de 2017 – Режим доступа: http://richard.cyganiak.de/2008/papers/sindice-ijmso2008.pdf
[11] Mathieu d’Aquin, Enrico Motta, Marta Sabou, Sofia Angeletou, Laurian Gridinoc: Toward a New Generation of Semantic Web Applications - 2008 [Электронный ресурс]. – www.researchgate.net 2017 – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/220629214_Toward_a_New_Generation_of_Semantic_W eb_Applications
s
