Creating the Semantic Web with RDF

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出版者:Wiley
作者:Johan Hjelm
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2001-05-11
价格:USD 44.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780471402596
丛书系列:
图书标签:
  • 小布的网站技术
  • RDF
  • 语义网
  • Web语义
  • 数据建模
  • 知识图谱
  • 本体
  • SPARQL
  • Linked Data
  • W3C标准
  • XML
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具体描述

The first state-of-the-art guide for Web developers who need to enable totally new services using metadata

This book offers for the first time complete guidance for Web and content developers who use Resource Description Framework (RDF) to create Web services, both wired and wireless, for metadata, or data that is maintained by an application. Written by the W3C Fellow charged with making the W3C XML standard work with other open standards, the book clearly demonstrates how RDF and metadata can greatly improve a user's Web experience through richer, better-tailored content. The author explains RDF theory and practice and how it compares to XML and HTML in layman terms and provides source code for several important tools. He includes descriptions of real services, both for the desktop computer and the handheld wireless device, and hands-on examples illustrating how metadata is used to tailor services for users. Explanations of how RDF ties in with intelligent agents are also provided.

深入探索数字叙事与知识组织:一本关于未来信息架构的导论 书名:重构信息洪流:知识图谱、语义基础设施与下一代网络构建 作者:[此处留空,以模拟学术著作的严谨性] 出版社:[此处留空,以模拟学术著作的严谨性] --- 内容提要 本书并非聚焦于任何特定标记语言(如RDF)的语法细节或W3C标准化的具体实现路径,而是将视野投向了信息时代的核心挑战:如何有效地组织、关联和推理存在于异构数据源中的海量知识。我们将从信息架构的宏观视角出发,探讨支撑现代数字生态系统有效运作的底层逻辑和基础设施。《重构信息洪流》旨在为系统架构师、数据科学家以及信息理论研究者提供一个全面的框架,用以理解和构建能够自我解释、可被机器理解并支持复杂推理的知识系统。 本书的核心议题围绕着“语义基础设施的构建”展开,但我们关注的重点是构建这些基础设施所必需的概念模型设计、本体论工程的哲学基础,以及大规模知识整合的治理挑战,而非具体的数据绑定技术。 第一部分:信息爆炸时代的认知危机与知识架构的重塑 在当前的数据驱动范式下,信息的爆炸性增长并未自动导向知识的积累。相反,我们面临的是一个由数据孤岛、上下文缺失和语义模糊性构成的复杂迷宫。本部分首先剖析了传统关系型数据库和文档存储范式在处理复杂、演化且高度互联的实体关系时所暴露的局限性。 我们将深入探讨“知识”与“数据”的本质区别。数据是记录,而知识是关于记录之间关系的结构化理解。面对机器无法直接“理解”文本意义的困境,本书提出了一套系统性的方法论,用以提升信息系统的可解释性(Explainability)和可组合性(Composability)。我们着重分析了基于图论的思维模型如何成为连接碎片化信息的桥梁,以及如何设计出能够抵抗时间演进和领域知识更迭的稳健信息模型。 关键章节探讨: 信息复杂性度量: 如何量化数据集的互联性、异构性和演化速度。 从文档到实体: 组织信息的基本单元如何从静态记录转变为动态、可引用的知识节点。 本体论作为契约: 探讨本体论(Ontology)在多学科协作和系统集成中扮演的规范化和沟通角色,侧重于其形式化推理的潜力而非语法结构。 第二部分:知识图谱的深层结构与构建范式 本部分将从理论高度审视知识图谱(Knowledge Graph)的构建流程,将其视为一种先进的知识组织范式。我们不关注于如何使用特定的图数据库API来存储三元组,而是专注于如何设计出能够精确反映现实世界结构和业务规则的图模型。 内容深入探讨了本体论驱动的建模方法,强调概念抽象层(Conceptual Abstraction Layer)的设计重要性。一个有效的知识图谱必须能够明确区分不同层级的知识:从描述实体属性的实例数据,到定义这些属性和关系的模式(Schema),再到支撑高级推理的公理化规则。 我们将详细分析实体解析(Entity Resolution)和关系抽取(Relation Extraction)过程中的歧义处理和置信度量化。尤其关注那些不依赖于预定义模板的、基于上下文推理的知识发现技术,以及如何构建能够持续学习和自我校正的知识网络。 重点关注领域: 模式冲突的解决策略: 在整合来自不同源头、使用不同术语体系的数据集时,如何建立一致的顶层概念模型。 推理引擎的抽象: 讨论逻辑编程范式(如描述逻辑的原理)如何应用于知识库,实现超越简单查询的演绎和归纳能力。 时间与空间维度下的知识建模: 如何在静态的知识结构中有效嵌入事件的发生顺序、持续时间和地理上下文。 第三部分:构建下一代信息基础设施的挑战与治理 真正的挑战在于如何将精心设计的知识模型投入实际运行,并使其具备可扩展性和可信赖性。本部分关注的是知识网络的生命周期管理、系统集成策略以及确保数据质量和主权的治理机制。 我们探讨了如何设计“去中心化但互操作”的信息系统。这意味着系统设计必须预先考虑知识的跨域流动性,以及当知识所有权分散在不同组织或个体手中时,如何维持全局的一致性和完整性。本书详细论述了知识许可(Knowledge Provenance and Licensing)的重要性,确保知识的使用者能够追溯信息的来源、演化路径及其适用的使用条件。 此外,我们对构建大规模、高可用性知识基础设施所需的计算范式进行了探讨。这包括分布式图计算的算法优化、知识推理在云计算环境下的负载均衡,以及确保查询性能在数据规模爆炸性增长下的稳定性。 治理与实践的深度剖析: 知识演化的版本控制: 建立一个能够跟踪本体论和实例数据变迁的稳健机制。 信任与可验证性框架: 如何建立机制来验证知识的正确性,尤其是在涉及高风险决策(如金融、医疗)的场景中。 知识经济的构建: 探讨知识作为一种可交易、可共享资产的底层技术要求,超越简单的API调用,实现对知识本身的共享和复用。 总结与展望 《重构信息洪流》旨在提供一个深刻的、非技术的理论基础,用以指导下一代信息系统的设计。它强调,构建一个真正“智能”的网络,需要的不仅仅是更快的算法或更灵活的标记语言,而是对知识的本质、关系的结构以及信息治理的深刻理解。本书的目标是培养读者超越数据记录的限制,构建能够自我解释、持续进化的知识生态系统。本书适合所有致力于解决复杂信息集成和知识发现难题的专业人士。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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从一本技术书籍的角度来看,《Creating the Semantic Web with RDF》在内容组织和案例选择上都做得非常出色。作者并没有一开始就抛出大量的技术细节,而是从语义网的愿景出发,逐步引导读者进入RDF的世界。我特别欣赏书中关于“链接数据”原则的讲解,作者通过一个关于“书籍”和“作者”之间关系的例子,清晰地展示了如何利用RDF来连接不同的数据源,从而创造出更有价值的信息。他对RDF数据模型中Subject、Predicate、Object的详细解释,以及如何利用URI来唯一标识这些元素,都为我提供了非常实用的指导。书中对RDF/XML语法的介绍,并没有停留在表面,而是深入分析了XML标签与RDF三元组之间的映射关系,让我能够更好地理解RDF数据的结构。我还看到了关于如何使用RDF来描述现实世界中的各种实体和它们之间的关系的例子,这极大地启发了我思考如何在实际项目中应用RDF。作者对RDF Schema(RDFS)的介绍,也让我看到了构建更丰富、更具语义化数据模型的可能性。整本书的节奏把握得很好,不会让人感到信息过载,同时又能不断激发读者的求知欲。

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我必须说,《Creating the Semantic Web with RDF》是一本非常有前瞻性的书籍。作者在书中对于RDF在人工智能、自然语言处理以及大数据分析等领域的潜在应用进行了令人兴奋的展望。他解释了RDF如何能够成为构建知识图谱(Knowledge Graph)的基石,而知识图谱又是当前许多AI应用的核心驱动力。书中通过一些 hypothetical scenarios(假设性的场景),生动地描绘了当RDF技术得到广泛应用后,我们的信息获取和处理方式将发生怎样的革命性变化。例如,作者设想了一个智能助手,能够理解用户的自然语言查询,并从海量的RDF数据中提取出最相关的信息,从而提供个性化、精准的服务。他对OWL(Web Ontology Language)的初步介绍,也让我得以窥见构建复杂、可推理的知识体系的可能性。书中对RDF数据质量、数据互操作性以及隐私保护等方面的讨论,虽然篇幅不长,但都触及了实际应用中的关键痛点,并且提供了值得深思的观点。我感觉作者不仅仅是在介绍一项技术,更是在描绘一个未来。这本书让我对语义网的未来充满了期待,也激发了我进一步深入研究相关领域的兴趣。

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《Creating the Semantic Web with RDF》的语言风格既严谨又不失活泼,使得阅读过程充满了乐趣。作者在讲解RDF核心概念时,善于使用类比,比如将RDF三元组比作“事实的最小单位”,将本体比作“描述事实的词汇表”。这种方式极大地降低了理解门槛。我尤其喜欢作者对URI的阐释,他深入剖析了URI的唯一性和全球可寻址性在构建互联互通的语义网中的关键作用,并且强调了使用语义化的URI(如IRI)的重要性,这对于我理解如何构建可伸缩、可维护的知识图谱至关重要。书中还穿插了一些历史性的回顾,简要介绍了Web的演变,以及RDF是如何应运而生的,这让我对这项技术有了更全面的历史视角。作者在描述RDF图模型时,并没有直接使用抽象的图论术语,而是通过描绘节点和边,生动地展现了数据之间的连接关系,这对于我这种非计算机科学背景的读者来说,无疑是一大福音。他还对RDF数据中可能存在的歧义性进行了讨论,并提出了如何通过更精确的本体设计来解决这些问题。整本书的结构安排也非常合理,循序渐进,每一部分的内容都承接上一部分,并且为下一部分打下基础。

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《Creating the Semantic Web with RDF》对于任何想要深入理解数据互联互通技术的人来说,都是一本不可多得的宝藏。作者在书中不仅详细介绍了RDF的语法和语义,更重要的是,他深入浅出地阐述了RDF背后的设计哲学和核心思想。我印象最深刻的是,作者在讲解RDF三元组时,反复强调了“陈述事实”的概念。他通过一个简单的例子,比如“北京是中国的首都”,来展示如何将这个陈述分解为Subject(北京)、Predicate(是中国的首都)和Object(中国)。这种将抽象概念具象化的方式,让RDF的理解变得无比直观。书中关于URI作为全局唯一标识符的重要性,以及如何利用RDF来描述资源之间的关系,都得到了非常细致的讲解。作者还对RDF数据的序列化格式,如RDF/XML、Turtle、N-Triples等进行了比较和介绍,并分析了它们各自的优缺点,这对于我选择合适的数据表示方式非常有帮助。此外,书中对RDF Schema(RDFS)的介绍,也让我初步了解了如何定义RDF词汇表的层次结构和属性约束,为构建更具表现力的知识模型奠定了基础。整本书的写作风格就像一位经验丰富的导师,耐心细致地引导读者一步步探索RDF的奥秘。

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这是一本真正意义上能够“启发思考”的书籍。在阅读《Creating the Semantic Web with RDF》的过程中,我发现作者的视角非常宏观,他不仅仅将RDF视为一种数据格式,而是将其置于构建智能Web的宏大叙事中。书中对于“链接数据”(Linked Data)原则的阐述,让我深刻理解了RDF的真正力量所在——通过链接不同的数据集,构建出一个相互关联、可供机器和人类共同理解的全球信息网络。作者用通俗易懂的比喻,解释了如何通过URI来标识资源,以及如何利用RDF来描述这些资源之间的关系,从而打破信息孤岛。我印象深刻的是,作者并没有回避RDF在实际应用中可能遇到的挑战,例如数据量增长带来的性能问题,或者数据质量不一致的难题。相反,他提供了一些思考方向和潜在的解决方案,鼓励读者积极探索。书中关于RDF数据验证和推理的初步探讨,也让我对语义网的智能应用有了更进一步的认识。虽然这些内容可能需要结合更深入的本体论知识来理解,但作者的引入已经足够让人充满好奇。我感觉这本书就像一把钥匙,为我打开了一扇通往未来Web的新世界的大门,让我看到了数据如何从静态的文本和表格,转变为具有生命力、能够进行智能交互的知识。

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《Creating the Semantic Web with RDF》是一本既有理论深度又不乏实践指导的书籍。作者在书中不仅详细讲解了RDF的核心概念,如三元组、URI、RDF Schema等,更重要的是,他深入探讨了RDF在构建语义网中的关键作用。我被作者对于“链接数据”原则的深入剖析所吸引,他通过一个个生动的例子,解释了如何利用RDF来连接分散在不同地方的数据,从而构建一个相互关联、可供机器和人类共同理解的全球信息网络。我对书中关于RDF/XML语法的讲解印象尤为深刻,作者并没有简单罗列语法规则,而是深入分析了XML标签与RDF三元组之间的映射关系,以及如何利用XML的特性来表达RDF数据。他还对RDF数据的序列化格式,如Turtle、N-Triples等进行了介绍,并分析了它们各自的优缺点,这对于我选择合适的数据表示方式非常有帮助。此外,书中对RDF Schema(RDFS)的初步介绍,也让我看到了如何为RDF数据添加语义约束,从而提高数据的可理解性和可信度。整本书的结构安排非常合理,循序渐进,每一部分的内容都承接上一部分,并且为下一部分打下基础。

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我不得不说,《Creating the Semantic Web with RDF》在技术深度和实践指导方面都给我留下了深刻的印象。作者在讲解RDF语法的过程中,非常注重从实际应用场景出发,而不是枯燥地列举语法元素。例如,在介绍RDF/XML序列化格式时,书中并没有止步于展示XML的标签,而是详细阐述了每个标签的语义含义,以及它们如何映射到RDF的三元组结构。这种“知其然,更知其所以然”的讲解方式,极大地帮助了我理解RDF的内在逻辑。我特别欣赏书中关于如何设计高效、可扩展的RDF模型的部分。作者探讨了命名约定、本体设计原则,以及如何利用空白节点(Blank Nodes)来避免不必要的URI冲突。这些都是在实际项目中非常宝贵的经验。书中还涉及了SPARQL查询语言的入门,虽然只是一个初步的介绍,但通过几个精心设计的查询示例,我能够初步体会到如何从RDF数据中提取有用的信息。作者通过一个假设的图书目录数据集,演示了如何使用SPARQL来查找特定作者的所有书籍,或者查找出版年份在某个范围内的图书。这让我对RDF作为一种数据表示和查询技术有了更清晰的认识。此外,书中对RDF数据发布的考量,以及如何与其他Web技术(如RESTful API)集成,也提供了非常有价值的见解,为我未来的项目规划提供了坚实的基础。

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读完《Creating the Semantic Web with RDF》,我感觉自己对“语义化”有了更深刻的认识。作者在书中将RDF与传统的数据库模型进行了对比,强调了RDF在描述复杂关系和异构数据方面的独特优势。我特别欣赏作者对URI在RDF中的作用的阐述,他详细解释了URI如何实现全局唯一标识,以及如何通过IRI(Internationalized Resource Identifiers)来支持多语言环境下的资源标识。书中对RDF三元组的讲解,从Subject、Predicate、Object的构成,到如何利用URI来连接这些元素,都做得非常到位。我印象深刻的是,作者通过一系列的实例,展示了如何利用RDF来描述各种现实世界中的实体,比如人、地点、事件等,并且如何利用Predicate来刻画它们之间的各种关系。书中还对RDF数据互操作性的重要性进行了强调,以及RDF如何能够成为实现数据互联互通的基石。他对RDF Schema(RDFS)的介绍,也让我看到了如何为RDF数据添加语义约束,从而提高数据的可理解性和可信度。

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这本《Creating the Semantic Web with RDF》简直是一场知识的盛宴!刚翻开它,我就被作者那种条理清晰、深入浅出的叙述方式深深吸引。书中并没有简单罗列RDF的语法规则,而是从“为什么”出发,娓娓道来语义网的宏大愿景以及RDF在其中扮演的关键角色。我尤其喜欢作者对RDF核心概念,如三元组(Subject-Predicate-Object)的解释,他通过一个个生动形象的例子,将抽象的概念变得触手可及。例如,作者没有直接说“Subject表示实体”,而是通过描述一个“人”和他的“姓名”之间的关系,让我们直观地理解Subject是如何代表现实世界中的事物的。接着,对Predicate的阐释也同样精彩,作者强调Predicate不仅仅是一个属性名,更是一种表达“关系”的语言,这让我对如何构建丰富、精准的知识图谱有了全新的认识。而Object,无论是字面量还是另一个实体,其多样性都被作者描绘得淋漓尽致。书中关于XML、URI、IRIs等基础概念的铺垫,也做得非常扎实,确保了即便是初学者也能在理解RDF之前建立起坚实的基础。我还在书中看到了关于RDF Schema(RDFS)和OWL(Web Ontology Language)的初步介绍,虽然篇幅不长,但足以让我窥见语义网的广阔图景,以及RDF如何与其他技术协同工作,构建出更强大、更智能的语义模型。作者的写作风格就像一位经验丰富的向导,带领我在未知的知识领域中稳步前行,不断点亮前方的道路。每一章都像一块精心打磨的宝石,闪耀着智慧的光芒。

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《Creating the Semantic Web with RDF》是一本能够真正“颠覆”你对数据看法的书。作者在书中不仅仅是介绍RDF的语法,更是深入探讨了RDF所代表的“声明式”数据模型的核心理念。我被作者对于“声明式”的解释所打动,他将RDF比作用“事实”来构建知识,而不是用“指令”来处理数据。这种思维方式的转变,对于理解语义网的优势至关重要。书中对RDF三元组的讲解,从Subject、Predicate、Object的构成,到如何利用URI来唯一标识它们,都做到了细致入微。我尤其喜欢作者关于Predicate的论述,他强调Predicate不仅仅是一个属性,更是一种表达“关系”的能力,这让我深刻理解了RDF在构建复杂知识图谱中的强大潜力。书中对RDF数据在Web上的发布和查询,也进行了初步的探讨,为我提供了如何将RDF应用到实际Web项目中的思路。我对书中关于RDF图模型的可视化表示印象深刻,通过简单的图形,就能直观地看到数据之间的联系,这极大地增强了我对RDF的理解。

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