सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा। सुधार और परिवर्धन

मैं हाल ही में जारी पुस्तक का एक अंश जनता के सामने प्रस्तुत करना चाहता हूं:

उद्यमों के ओटोलॉजिकल मॉडलिंग: तरीके और तकनीक [पाठ]: मोनोग्राफ / [एस। वी। गोरशकोव, एस.एस. क्रालिन, ओ। आई। मुश्ताक और अन्य; कार्यकारी संपादक एस। वी। गोरशकोव]। - येकातेरिनबर्ग: यूराल विश्वविद्यालय का प्रकाशन गृह, 2019 ।-- 234 पी .: बीमार।, टैब; 20 सेमी। - प्रामाणिक। शीर्षक के पीछे संकेत दिए गए हैं। एक। - बिबलियोग्र। चप के अंत में। - आईएसबीएन 978-5-7996-2580-1: 200 प्रतियां।

हैबे पर इस टुकड़े की गणना का उद्देश्य तीन गुना है:

• इस पाठ को अन्य प्रकाशनों में संशोधित रूप में शामिल करते समय उन्हें लेने के लिए प्रश्न और टिप्पणियां एकत्र करें।
• परिवर्धन बनाने के लिए जो मुद्रित मोनोग्राफ के प्रारूप के साथ बहुत संगत नहीं हैं: सामयिक नोट्स (नीचे वे बिगाड़ने के तहत हैं) और हाइपरलिंक; साथ ही सुधार करें (नीचे उन्हें किसी भी तरह से हाइलाइट नहीं किया गया है)।
• सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा के कई अनुयायी अभी भी मानते हैं कि उनका सर्कल इतना संकीर्ण है, मुख्यतः क्योंकि आम जनता को अभी भी अच्छे तरीके से समझाया नहीं गया है कि सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा क्या हैं। टुकड़ा का लेखक, हालांकि वह इस सर्कल से संबंधित है, इस तरह की राय का पालन नहीं करता है, लेकिन, फिर भी, खुद को एक और प्रयास करने के लिए बाध्य मानता है।

अनुच्छेद सामग्री

सिमेंटिक वेब
लिंक किया गया डेटा
RDF
RDFS
SPARQL
OWL
एंटरप्राइज़ डेटा लिंक करना
एंटरप्राइज़ डेटा कनेक्ट करना
साहित्य

सिमेंटिक वेब

इंटरनेट के विकास को निम्न प्रकार से दर्शाया जा सकता है (या इसके खंडों के बारे में बात कर सकते हैं, निम्न क्रम में गठित):

1. इंटरनेट पर दस्तावेज । प्रमुख प्रौद्योगिकियां - गोफर, एफ़टीपी इत्यादि।
   स्थानीय संसाधनों को साझा करने के लिए इंटरनेट एक वैश्विक नेटवर्क है।
2. इंटरनेट दस्तावेज़ । मुख्य प्रौद्योगिकियाँ HTML और HTTP हैं।
   उजागर संसाधनों की प्रकृति उनके संचरण माध्यम की विशेषताओं को ध्यान में रखती है।
3. इंटरनेट पर डेटा । मुख्य प्रौद्योगिकियां - रीस्ट और सोप एपीआई, एक्सएचआर, आदि।
   यह कहा जा सकता है कि न केवल लोग संसाधनों के उपभोक्ता बन जाते हैं।
4. इंटरनेट डेटा । मुख्य प्रौद्योगिकियां लिंक की गई डेटा प्रौद्योगिकियां हैं।
   दूसरे और डब्ल्यू 3 सी के निदेशक की प्रमुख प्रौद्योगिकियों के निर्माता, बर्नर्स-ली द्वारा भविष्यवाणी किए गए इस चौथे चरण को सेमीफाइनल वेब कहा जाता है; लिंक्ड डेटा प्रौद्योगिकियां वेब डेटा को न केवल मशीन-पठनीय बनाने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, बल्कि "मशीन-पठनीय" भी हैं।

सिमेंटिक वेब एक विशिष्ट सहज या पैरवी की प्रवृत्ति की तुलना में भविष्य के इंटरनेट की अधिक व्यवस्थित दृष्टि है, हालांकि यह इन उत्तरार्द्धों को ध्यान में रखने में सक्षम है। उदाहरण के लिए, वेब 2.0 नामक एक महत्वपूर्ण विशेषता "उपयोगकर्ता-जनित सामग्री" है। W3C की वेब एनोटेशन ओन्टोलॉजी की सिफारिश और सॉलिड जैसी पहल को इसे ध्यान में रखने के लिए कहा जाता है।

निम्नलिखित में से, पाठक दूसरे और चौथे चरण की प्रमुख अवधारणाओं के पत्राचार को देखेगा:

• URL प्रतिरूप URI हैं,
• HTML का समकक्ष RDF है,
• HTML हाइपरलिंक RDF दस्तावेज़ों में URI की घटनाओं के समान हैं।

लिंक किया गया डेटा

बर्नर्स-ली ने लिंक्ड डेटा को "अच्छी तरह से निर्मित" अर्थ वेब के रूप में परिभाषित किया: अपने अंतिम लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियों का एक सेट। लिंक्ड डेटा बर्नर्स-ली के बुनियादी सिद्धांतों ने निम्नलिखित को पूरा किया।

सिद्धांत १ नामकरण संस्थाओं के लिए एक यूआरआई ( यूनिफ़ॉर्म रिसोर्स आइडेंटिफ़ायर ) का उपयोग करना।

URI स्थानीय स्ट्रिंग रिकॉर्ड आइडेंटिफ़ायर के विपरीत वैश्विक इकाई पहचानकर्ता होते हैं। इसके बाद, इस सिद्धांत को Google नॉलेज ग्राफ के नारे " बातें, तार नहीं " में व्यक्त किया गया था।

सिद्धांत २ एक HTTP योजना में यूआरआई का उपयोग करना ताकि उन्हें डी-रेफर किया जा सके।

यूआरआई की ओर मुड़ते हुए, इस हस्ताक्षरकर्ता के पीछे संकेत प्राप्त करना संभव होना चाहिए (यहां सी में ऑपरेटर " * " के नाम के साथ सादृश्य स्पष्ट है); अधिक सटीक रूप से, इस संकेत के कुछ विचार प्राप्त करने के लिए - Accept: के मूल्य के आधार पर Accept: HTTP हेडर। शायद एआर / वीआर युग के आगमन के साथ, स्वयं संसाधन प्राप्त करना संभव होगा, अभी के लिए, सबसे अधिक संभावना है, यह एक आरडीएफ दस्तावेज़ होगा जो कि DESCRIBE SPARQL क्वेरी को निष्पादित करने का परिणाम है।

सिद्धांत ३ W3C मानकों का उपयोग करते हुए - मुख्य रूप से RDF (S) और SPARQL - विशेष रूप से, जब URI डेरेफेरिंग करते हैं।

लिंक्ड डेटा टेक्नोलॉजी स्टैक के इन अलग "लेयर्स", जिन्हें सिमेंटिक वेब लेयर केक के रूप में भी जाना जाता है, नीचे वर्णित किया जाएगा।

सिद्धांत ४ संस्थाओं का वर्णन करते समय अन्य यूआरआई के संदर्भ का उपयोग।

आरडीएफ आपको प्राकृतिक भाषा में संसाधन के एक मौखिक विवरण तक खुद को सीमित करने की अनुमति देता है, और चौथा सिद्धांत यह करने के लिए प्रोत्साहित नहीं करता है। पहले सिद्धांत के सामान्य पालन के साथ, यह संभव हो जाता है, जब एक संसाधन का वर्णन करते हुए, दूसरों को संदर्भित करने के लिए, "अजनबियों" सहित, जिसके कारण डेटा को संबंधित कहा जाता है। वास्तव में, आरडीएफएस शब्दकोश में नामित यूआरआई का उपयोग करना लगभग अपरिहार्य है।

RDF

संबंधित संस्थाओं का वर्णन करने के लिए आरडीएफ (संसाधन विवरण ढांचा) एक औपचारिकता है।

प्रपत्र के विषय "विषय-विधेय-वस्तु", जिसे ट्रिपल कहा जाता है, संस्थाओं और उनके संबंधों के बारे में बनाया जाता है। सबसे सरल मामले में, विषय, विधेय और वस्तु यूआरआई हैं। एक ही यूआरआई अलग-अलग ट्रिपल में अलग-अलग पदों पर हो सकता है: एक विषय, एक विधेय और एक वस्तु हो; इस प्रकार, ट्रिपल आरडीएफ ग्राफ नामक एक प्रकार का ग्राफ बनाते हैं।

विषय और वस्तुएं न केवल यूआरआई हो सकते हैं, बल्कि तथाकथित खाली नोड्स भी हो सकते हैं , और वस्तुएं भी शाब्दिक हो सकती हैं। साहित्य एक स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व और एक प्रकार की घोषणा से मिलकर आदिम प्रकार के उदाहरण हैं।

शाब्दिक लेखन के उदाहरण (कछुए सिंटैक्स में, नीचे देखें): "5.0"^^xsd:float और "five"^^xsd:string । rdf:langString वाले rdf:langString को एक भाषा टैग के साथ भी प्रदान किया जा सकता है, कछुए में इसे इस तरह लिखा जाता है: "five"@en और ""@ru ।

खाली नोड्स वैश्विक पहचानकर्ताओं के बिना "अनाम" संसाधन हैं, जो हालांकि, दावा किया जा सकता है; एक प्रकार का अस्तित्वगत चर।

तो (यह, वास्तव में, आरडीएफ का पूरा बिंदु है):

• विषय एक यूआरआई या एक खाली नोड है,
• एक विधेय एक URI है,
• एक वस्तु एक यूआरआई, एक खाली नोड या एक शाब्दिक है।

RDF एक अमूर्त मॉडल है। RDF को विभिन्न सिंटैक्स में लिखा (क्रमबद्ध) किया जा सकता है: RDF / XML , कछुआ (अधिकांश मानव-पठनीय), JSON-LD , HDT (बाइनरी)।

उसी RDF को विभिन्न तरीकों से RDF / XML में क्रमबद्ध किया जा सकता है, इसलिए, उदाहरण के लिए, परिणामस्वरूप XML XSD के साथ मान्य नहीं है या XPath का उपयोग करके डेटा पुनर्प्राप्त करने का प्रयास करता है। इसी तरह, JSON-LD एक सामान्य जावास्क्रिप्ट डेवलपर की इच्छा को जावास्क्रिप्ट बिंदु और वर्ग-ब्रैकेट अंकन का उपयोग करके RDF के साथ काम करने की इच्छा को पूरा करने की संभावना नहीं है (हालांकि JSON-LD उस दिशा में आगे बढ़ रहा है, एक फ्रेमिंग तंत्र का सुझाव देता है)।

अधिकांश वाक्यविन्यास लंबे यूआरआई को छोटा करने के तरीके प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, कछुए में घोषणापत्र @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> फिर आपको <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> बजाय लिखने की अनुमति देगा <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> बस rdf:type ।

RDFS

RDFS (RDF स्कीमा) एक मूल मॉडलिंग शब्दकोश है जो संपत्ति और वर्ग और गुणों की अवधारणाओं जैसे कि rdf:type , rdfs:subClassOf , rdfs:domain और rdfs:range । उदाहरण के लिए, आरडीएफएस शब्दकोश का उपयोग करना, निम्नलिखित वैध भाव लिखे जा सकते हैं:

 rdf:type rdf:type rdf:Property . rdf:Property rdf:type rdfs:Class . rdfs:Class rdfs:subClassOf rdfs:Resource . rdfs:subClassOf rdfs:domain rdfs:Class . rdfs:domain rdfs:domain rdf:Property . rdfs:domain rdfs:range rdfs:Class . rdfs:label rdfs:range rdfs:Literal . 

RDFS विवरण और मॉडलिंग का एक शब्दकोश है, लेकिन यह प्रतिबंधों की भाषा नहीं है (हालांकि आधिकारिक विनिर्देश इस तरह के उपयोग की संभावना को छोड़ देता है )। शब्द "स्कीमा" को उसी अर्थ में नहीं समझा जाना चाहिए जैसा कि "एक्सएमएल स्कीमा" में है। उदाहरण के लिए :author rdfs:range foaf:Person अर्थ है कि rdf:type सभी rdf:type मान :author संपत्ति foaf:Person , लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह पहले से कहा जाना चाहिए।

SPARQL

SPARQL (SPARQL प्रोटोकॉल और RDF क्वेरी भाषा) RDF डेटा के लिए एक क्वेरी भाषा है। साधारण मामले में, एक SPARQL क्वेरी नमूनों का एक सेट है जिसके साथ ग्राफ के ट्रिपलेट्स की तुलना की जाती है। चर विषयों, विधेय और वस्तुओं की स्थिति में नमूनों में पाए जा सकते हैं।

क्वेरी वैरिएबल के ऐसे मान लौटाएगी, जो नमूनों में प्रतिस्थापित होने पर, पूछताछ किए गए RDF ग्राफ (इसके तीनों का एक उपसमूह) का सबग्राफ बना सकते हैं। विभिन्न ट्रिपल नमूनों में एक ही नाम के चर का समान मूल्य होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, सात RDFS एक्सिओम्स के उपरोक्त सेट में, निम्नलिखित क्वेरी rdfs:domain और rdfs:range वापस rdfs:domain क्रमशः ?s और ?p के मान के रूप में rdfs:range :

 SELECT * WHERE { ?s ?p rdfs:Class . ?p ?p rdf:Property . } 

यह ध्यान देने योग्य है कि SPARQL घोषणात्मक है और ग्राफ़ ट्रैवर्सल का वर्णन करने के लिए एक भाषा नहीं है (हालांकि, कुछ RDF रिपॉजिटरी क्वेरी निष्पादन योजना को समायोजित करने के तरीके प्रदान करते हैं)। इसलिए, कुछ मानक ग्राफ कार्य, उदाहरण के लिए, सबसे छोटा रास्ता ढूंढना, SPARQL पर हल नहीं किया जा सकता है, जिसमें संपत्ति पथ तंत्र का उपयोग करना शामिल है (लेकिन, फिर से, व्यक्तिगत RDF रिपॉजिटरी इन समस्याओं को हल करने के लिए विशेष एक्सटेंशन प्रदान करते हैं)।

SPARQL दुनिया के खुलेपन की धारणा को साझा नहीं करता है और "असफलता के रूप में नकारात्मकता" के दृष्टिकोण का अनुसरण करता है, इसमें FILTER NOT EXISTS {…} जैसे निर्माण FILTER NOT EXISTS {…} संभव नहीं हैं। फ़ेडरेटेड क्वेरी तंत्र का उपयोग करके डेटा का वितरण ध्यान में रखा जाता है।

SPARQL एक्सेस प्वाइंट - SPARQL प्रश्नों को संभालने में सक्षम RDF स्टोर - का दूसरे चरण से कोई सीधा समकक्ष नहीं है (इस खंड की शुरुआत देखें)। इसकी तुलना एक डेटाबेस से की जा सकती है, जिसकी सामग्री HTML पेज जेनरेट की गई थी, लेकिन बाहरी रूप से सुलभ है। SPARQL एक्सेस प्वाइंट तीसरे चरण से एपीआई एक्सेस पॉइंट के अनुरूप है, लेकिन दो मुख्य अंतरों के साथ। सबसे पहले, कई "परमाणु" प्रश्नों को एक में संयोजित करना संभव है (जिसे ग्राफकॉल की एक प्रमुख विशेषता माना जाता है), और दूसरी बात, इस तरह के एपीआई को पूरी तरह से स्व-प्रलेखित किया गया है (जिसे HATEOAS ने प्राप्त करने की कोशिश की थी)।

आरडीएफ डेटा तक पहुंच को व्यवस्थित करने के कम पूरी तरह कार्यात्मक तरीके हैं, उदाहरण के लिए, लिंक्ड डेटा फ्रेगमेंट (एलडीएफ) और लिंक्ड डेटा प्लेटफ़ॉर्म (एलडीपी)।

OWL

ओडब्लूएल (वेब ओन्टोलॉजी भाषा) - ज्ञान प्रतिनिधित्व की औपचारिकता, वर्णनात्मक तर्क का वाक्य विन्यास संस्करण $$$\ mathcal {SROIQ (D)}$(नीचे हर जगह OWL 2 कहना अधिक सही है, OWL का पहला संस्करण पर आधारित था $$$\ mathcal {SHOIN (D)}$)।

कक्षाएं OWL में वर्णनात्मक लॉगिक्स की अवधारणाओं के अनुरूप हैं, गुण भूमिकाओं के अनुरूप हैं, व्यक्ति अपना पूर्व नाम रखते हैं। स्वयंसिद्ध को स्वयंसिद्ध भी कहा जाता है।

उदाहरण के लिए, ओडब्ल्यूएल लिखने के लिए तथाकथित मैनचेस्टर सिंटैक्स में , हम पहले से ही स्वयंसिद्ध जानते हैं $$$\ mathsf {जनक} \ equiv \ mathsf {मानव} \ sqcap \ अस्तित्व \ mathsf {hasParent} ^ {-} \ mathsf {.Human} $$इस तरह लिखा जाएगा:

 Class: Human Class: Parent EquivalentClass: Human and (inverse hasParent) some Human ObjectProperty: hasParent 

OWL लिखने के लिए अन्य वाक्यविन्यास हैं, उदाहरण के लिए, आधिकारिक विनिर्देश में उपयोग किए गए कार्यात्मक वाक्यविन्यास , और OWL / XML । इसके अलावा, OWL को अमूर्त RDF सिंटैक्स और बाद में किसी भी विशिष्ट सिंटैक्स में क्रमबद्ध किया जा सकता है।

RDF के संबंध में OWL दो तरह से कार्य करता है। यह, एक तरफ, एक प्रकार का शब्दकोश माना जा सकता है जो RDFS का विस्तार करता है। दूसरी ओर, यह एक अधिक शक्तिशाली औपचारिकता है, जिसके लिए आरडीएफ केवल एक क्रमांकन प्रारूप है। सभी आरडब्ल्यूएल प्राथमिक निर्माणों को एक एकल आरडीएफ ट्रिपल का उपयोग करके नहीं लिखा जा सकता है।

ओडब्ल्यूएल निर्माणों के सबसेट का उपयोग करने की अनुमति के आधार पर, वे तथाकथित ओडब्ल्यूएल प्रोफाइल के बारे में बात करते हैं। मानकीकृत और सबसे प्रसिद्ध OWL EL, OWL RL और OWL QL हैं। प्रोफ़ाइल का चुनाव विशिष्ट कार्यों की कम्प्यूटेशनल जटिलता को प्रभावित करता है। ओडब्लूएल डिजाइन का पूरा सेट मिलान करता है $$$\ mathcal {SROIQ (D)}$, जिसे OWL DL कहा जाता है। कभी-कभी वे OWL पूर्ण के बारे में भी बात करते हैं, जिसमें OWL निर्माणों को RDF में निहित पूर्ण स्वतंत्रता के साथ, शब्दार्थ और कम्प्यूटेशनल सीमाओं के बिना उपयोग करने की अनुमति है $$$\ mathcal {SROIQ (D)}$। उदाहरण के लिए, कुछ एक वर्ग और एक संपत्ति दोनों हो सकता है। OWL फुल अनसॉल्व है।

ओडब्ल्यूएल के प्रभावों को संलग्न करने के लिए मुख्य सिद्धांत खुली दुनिया धारणा (ओडब्ल्यूए) की स्वीकृति और अद्वितीय नाम धारणा ( यूएनए ) की धारणा की अस्वीकृति हैं। नीचे हम देखेंगे कि इन सिद्धांतों से क्या हो सकता है और कुछ ओडब्ल्यूएल निर्माणों से परिचित हो सकते हैं।

ऑन्कोलॉजी में निम्नलिखित अंश शामिल हैं (मैनचेस्टर सिंटैक्स में):

 Class: manyChildren EquivalentTo: Human that hasChild min 3 Individual: John Types: Human Facts: hasChild Alice, hasChild Bob, hasChild Carol 

क्या यह ऊपर से अनुसरण करेगा कि जॉन बड़ा है? UNA से इनकार आउटपुट इंजन को नकारात्मक में इस सवाल का जवाब देने के लिए मजबूर करेगा, क्योंकि ऐलिस और बॉब एक ​​ही व्यक्ति हो सकते हैं। निम्नलिखित जगह लेने के लिए, आपको निम्नलिखित स्वयंसिद्ध जोड़ना होगा:

 DifferentIndividuals: Alice, Bob, Carol, John 

चलो अब ऑन्कोलॉजी के टुकड़े का निम्न रूप है (जॉन को बड़ा घोषित किया गया है, लेकिन उसके केवल दो बच्चे हैं):

 Class: manyChildren EquivalentTo: Human that hasChild min 3 Individual: John Types: Human, manyChildren Facts: hasChild Alice, hasChild Bob DifferentIndividuals: Alice, Bob, Carol, John 

क्या यह ऑन्कोलॉजी असंगत होगी (जिसे अमान्य डेटा के सबूत के रूप में व्याख्या किया जा सकता है)? OWA को अपनाने से आउटपुट इंजन नकारात्मक में प्रतिक्रिया करने के लिए मजबूर होगा: "कहीं और" (किसी अन्य ऑन्कोलॉजी में) यह अच्छी तरह से कहा जा सकता है कि कैरोल जॉन का बच्चा भी है।

इसकी संभावना को बाहर करने के लिए, हम जॉन के बारे में एक नया तथ्य जोड़ते हैं:

 Individual: John Facts: hasChild Alice, hasChild Bob, not hasChild Carol 

अन्य बच्चों की उपस्थिति को बाहर करने के लिए, हम कहते हैं कि "एक बच्चा है" संपत्ति के सभी मूल्य लोग हैं, जिनमें से केवल हम ही हैं:

 ObjectProperty: hasChild Domain: Human haracteristics: Irreflexive Class: Human EquivalentTo: { Alice, Bill, Carol, John } 

अब ऑन्कोलॉजी विवादास्पद हो जाएगी, जिसे आउटपुट इंजन रिपोर्ट करने में विफल नहीं होगा। स्वयंसिद्धों का अंतिम, एक अर्थ में, हम दुनिया को "बंद" करते हैं, और ध्यान दें कि कैसे संभावना है कि जॉन खुद के लिए एक बच्चा है।

एंटरप्राइज़ डेटा लिंक करना

वेब पर डेटा प्रकाशित करने के लिए मूल रूप से लिंक किए गए डेटा और तकनीकों का एक सेट लिंक डेटा था। कॉर्पोरेट वातावरण में उनका उपयोग कई कठिनाइयों का सामना करता है।

उदाहरण के लिए, एक बंद कॉर्पोरेट वातावरण में, OWL की कटौती शक्ति, OWA को अपनाने और UNA की अस्वीकृति के आधार पर, वेब के खुले और वितरित प्रकृति के कारण निर्णय बहुत कमजोर है। और यहां निम्नलिखित आउटपुट संभव हैं।

• OWL शब्दार्थ का सशक्तिकरण, OWA के परित्याग और UNA को अपनाने से संबंधित आउटपुट इंजन का कार्यान्वयन शामिल है। - यह रास्ता स्टारडॉग आरडीएफ स्टोरेज जाता है।
• नियम इंजनों के पक्ष में OWL की कटौतीत्मक क्षमताओं का परित्याग। - स्टारडॉग SWRL का समर्थन करता है; जेना और ग्राफबीडी अपनी खुद की नियम भाषाएं प्रदान करते हैं ।
• OWL की कटौती की संभावनाओं से इनकार, RDFS के करीब एक या एक सबसेट उप मॉडलिंग के लिए उपयोग करें। - बाद में इस पर और देखें।

एक और समस्या यह है कि कॉरपोरेट दुनिया में डेटा की गुणवत्ता की समस्याओं, और लिंक्ड डेटा स्टैक पर डेटा सत्यापन उपकरणों की कमी को पूरा करना संभव है। आउटपुट निम्नानुसार हैं।

• फिर, OWL का उपयोग एक बंद दुनिया के शब्दार्थों और सत्यापन के लिए एक उपयुक्त आउटपुट इंजन की उपस्थिति में नामों की विशिष्टता के साथ करता है।
• SHACL का उपयोग करते हुए , सिमेंटिक वेब लेयर केक की परतों की सूची के बाद मानकीकृत किया गया था (हालांकि, इसे एक नियम इंजन के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है), या ShEx ।
• यह एहसास कि सब कुछ अंततः SPARQL प्रश्नों द्वारा किया जाता है, उनका उपयोग करके डेटा सत्यापन के लिए हमारे स्वयं के सरल तंत्र का निर्माण।

हालाँकि, यहां तक ​​कि कटौती की क्षमताओं और सत्यापन उपकरणों की एक पूरी अस्वीकृति लिंक किए गए डेटा स्टैक को उन कार्यों में बेजोड़ छोड़ देती है जो डेटा एकीकरण कार्यों को खोलने और वितरित वेब के समान परिदृश्य हैं।

अभ्यास से पता चलता है कि स्टैक का उपयोग अक्सर डेटा के वितरण और विविधता से संबंधित कार्यों में किया जाता है, उदाहरण के लिए, जब क्लास एमडीएम (मास्टर डेटा मैनेजमेंट) या डीडब्ल्यूएच (डेटा वेयरहाउस) की बिल्डिंग सिस्टम। ऐसे कार्य किसी भी उद्योग में उपलब्ध हैं।

उद्योग-विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए, लिंक्ड डेटा तकनीक वर्तमान में निम्नलिखित उद्योगों में सबसे लोकप्रिय हैं।

• बायोमेडिकल प्रौद्योगिकियां (जहां उनकी लोकप्रियता स्पष्ट रूप से विषय क्षेत्र की जटिलता से संबंधित है);

• विनिर्माण और जटिल उत्पादों के संचालन (बड़े पैमाने पर इंजीनियरिंग, तेल और गैस उत्पादन; ज्यादातर हम आईएसओ 15926 मानक के बारे में बात कर रहे हैं);

• वित्तीय संगठनों (यहां तक ​​कि XBRL को एसडीएमएक्स और ऑन्थोलॉजी आरडीएफ डेटा क्यूब के संकर के रूप में माना जा सकता है);

• प्रश्न-उत्तर प्रणालियाँ जिनमें वाणिज्यिक अनुप्रयोग हैं (IBM Watson, Apple Siri, Google नॉलेज ग्राफ);

• संरचित डेटा का प्रकाशन (अच्छे कारण के साथ यह पहले से ही लिंक्ड ओपन डेटा के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है)।

हम यह भी अनुशंसा करते हैं कि आप स्वयं को ग्राहक अनुभाग में स्टारडॉग वेबसाइट पर स्टारडॉग आरडीएफ स्टोर के उपयोगकर्ताओं की सूची से परिचित कराएँ।

जैसा कि यह हो सकता है, 2016 में इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज एंटरप्राइज टैक्सोनॉमी और ओन्टोलॉजी प्रबंधन के लिए गार्टनर हाइप साइकिल को वंश के बीच निराशा की घाटी में "उत्पादकता पठार" तक पहुंचने की संभावना के साथ रखा गया था, जो पहले 10 साल बाद नहीं था।

एंटरप्राइज़ डेटा कनेक्ट करना

हालांकि, 2018 के "प्रचार चक्र ..." में पहले से ही एक और अपट्रेंड दिखाई दिया - नॉलेज ग्राफ। एक निश्चित पुनर्जन्म था: ग्राफिकल डीबीएमएस, जिसने उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स की ताकत पर ध्यान दिया, पूर्व और बाद की आदतों से अनुरोधों के प्रभाव के तहत, अपने पूर्ववर्तियों-प्रतियोगियों की आकृति और स्थिति का अधिग्रहण करना शुरू कर दिया।

लगभग हर ग्राफ DBMS अब खुद को कॉर्पोरेट "नॉलेज ग्राफ" ("लिंक्ड डेटा" कभी-कभी "कनेक्टेड डेटा" द्वारा बदल दिया जाता है) बनाने के लिए एक उपयुक्त मंच घोषित करता है, लेकिन इस तरह के दावे कितने न्यायसंगत हैं?

ग्राफ़ डेटाबेस अभी भी एनेमैटिक हैं, ग्राफ़ DBMS में डेटा अभी भी एक ही डेटा साइलो है। URI , RDF- RDF-. — LPG, .

, . , SQL.

, RDF- LPG. , Blazegraph: RDF*, RDF LPG.

साहित्य

1. Halpin, H., Monnin, A. (eds.) (2014) Philosophical Engineering: Toward a Philosophy of the Web
2. Allemang, D., Hendler, J. (2011) Semantic Web for the Working Ontologist (2nd ed.)
3. Staab, S., Studer, R. (eds.) (2009) Handbook on Ontologies (2nd ed.)
4. Wood, D. (ed.). (2011) Linking Enterprise Data
5. Uschold M. (2018) Demystifying OWL for the Enterprise
6. Keet, M. (2018) An Introduction to Ontology Engineering