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    Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data (Universidad Simon Bolívar, Caracas, Venezuela)

    Abstract.

    Graphs naturally represent Linked Data and implementations of graph-based tasks are required not only for data consumption, but also for mining patterns among links. Despite efficient graph-based algorithms and engines have been implemented, there is no clear understanding of how these solutions may behave on Linked Data

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    Three RDFa Recommendations Published | Semantic Web Activity News

    Recomendaciones del grupo de trabajo en el estandar semántico RDF. Agosto 2013.

    The RDFa Working Group today published three RDFa Recommendations.

    RDFa lets authors put machine-readable data in HTML documents. Using RDFa, authors may turn their existing human-visible text and links into machine-readable data without repeating content.

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    Industrialized Linked Data

    Presentación sobre las ventajas de linked data y su aplicación y casos de uso concretos. Dave Reynolds. Epimorphics LTD. @der42

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    2012.2.14 noiz Equipo GNOSS

    Linked Open Vocabularies (LOV)

    Web que presenta los vocabularios abiertos (RDFS y OWL) más usados en la Nube de datos enlazada (Linked Data Cloud).

    La Web presenta una lista de los vocabularios y una clasificación gráfica para facilitar su búsqueda.

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    2011.6.13 noiz Equipo GNOSS

    schema.org, ¿Bing, Google y Yahoo contra Linked Data?

    Schema.org es el sitio web que proporciona un conjunto de esquemas (tags html), que los desarrolladores pueden usar para marca sus páginas, de modo que sean reconocidos por los mayores proveedores de búsquedas, entre los que se incluyen Bing, Google y Yahoo!. Según declaran, estos buscadores se apoyan en estas marcas para "mejorar la presentación de los resultados de las búsquedas, facilitando a la gente encontrar las páginas web correctas".

    La justificación para usar tales marcas no es precisamente novedosa:

    "Muchos sitios se generan a partir de datos estructurados, a menudo almacenados en bases de datos. Cuando estos datos se formatean con HTML, se vuelve muy difícil recuperar los datos estructurados originales. Muchas aplicaciones, especialmente los motores de búsqueda, se pueden beneficiar enormemente del acceso directo a estos datos estructurados. El marcado dentro de las páginas permite a los motores de búsqueda entender la información de las páginas web, y proporcionar resultados de búsqueda más ricos, facilitando que los usuarios encuentren información relevante en la web. El marcado también puede permitir que nuevas herramientas y aplicaciones hagan uso de esta estructura.

    Un vocabulario de marcado compartido facilita que los desarrolladores de páginas web decidan el esquema de marcado, y obtengan el máximo beneficio de su esfuerzo. Así, con el mismo espíritu de sitemaps.org, Bing, Google y Yahoo! se han unido para proporcionar una colección compartida de esquemas que los desarrolladores web pueden usar."

    Si no existieran tecnologías anteriores, con mucho tiempo de desarrollo, con comunidades abiertas, prestigiosas y muy activas al frente, no habría dudas respecto a esta iniciativa. Sin embargo, existían (RDF, RDFa, OpenGraph, Microformatos, ...), así que es posible que haya algo más que tecnología tras esta propuesta, tal vez un nuevo episodio de la guerra por los datos. Revisando la lista de preguntas frecuentes, se pueden intuir las direcciones de los disparos:

    There are lots of schemas out there. Why create a new one?

    Is schema.org a standards body like the W3C or IETF?

    How does schema.org relate to Facebook Open Graph?

    I have already added markup in some other format (i.e. microformats, RDFa, data-vocabulary.org, etc). Do I need to change anything on my site?

    Why microdata? Why not RDFa or microformats?

    Why don't you support other vocabularies such as FOAF, GoodRelations, etc?

    La comunidad Linked Data ha generado un sitio web (Schema.rdfs.org) como un esfuerzo complementario que permita expresar en RDF los términos proporcionados por el consorcio Schema.org.

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    2010.11.11 noiz Equipo GNOSS

    Data Incubator - Linked Data - Creación y publicación de Datos Enlazados

    Data Incubator se centra en la creación y publicación de "Linked Data", particularmente si los datos se han convertido desde fuentes pre-existentes. Data Incubator propone la organización de las personas alrededor de fuentes de datos populares, creando conversiones a RDF, escribiendo código para las conversiones y publicando los datos resultantes. El objetivo de los proyectos resultantes es usar las habilidades y experiencias de la comunidad para desarrollar las conversiones, de modo que los proveedores de datos originales puedan, simplemente, adaptar su trabajo y emitir los datos enlazados por ellos mismos.

    Para facilitar este proceso, proporcionan:

    • Un foro donde se puedan coordinar los esfuerzos de conversión.
    • Una presencia Web para los datos (alojándolos en la Plataforma Talis), permitiendo que formen parte de la "Linked Data Web".
    • Medios para compartir el código de conversión, de modo que se pueda usar por la comunidad y por los propietarios originales de los datos.

    Algunos de los proyectos son:

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    2010.10.29 noiz Equipo GNOSS

    GI2MO. Gestión de Ideas Semánticamente Mejorada - Semantically Empowered Idea Management

    El objetivo principal del proyecto GI2MO es la construcción de una ontología que modele los Sistemas de Gestión de Ideas. Además, se estudiará la aplicación del esquema de datos en sistemas existentes, usándolo para conseguir beneficios reales y medibles.

    El proyecto GI2MO considera que el término Gestión de Ideas se relaciona con sistemas dedicados a la organización y evaluación de grandes cantidades de inputs en forma de ideas, desde sitios diferentes; sobre todo contenido textual describiendo innovaciones relacionadas con ciertos productos.

    GI2MO pretende mejorar los actuales sistemas de Gestión de Ideas proporcionando mejoras en la capacidad de integración y en las herramientas de análisis de datos, a través de descripciones ricas en metadatos. Estas dos mejoras se derivan del uso de tecnologías de la Web Semántica, que interconectan datos dentro de los sistemas de Gestión de Ideas con informaciones proporcionadas por otros sistemas o por la Web

     

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    2010.9.28 noiz Equipo GNOSS

    Tutorial: How to Publish Linked Data on the Web. Como publicar datos enlazados en la Web. Videolectures.net.

    Aunque ya tiene 2 años, es una interesante presentación, en 2 vídeos de 90 minutos cada uno, en la que participan algunos de los más activos promotores de Linked Data. Tuvo lugar en la 7th International Semantic Web Conference, celebrada en Karlsruhe.

     

    La web es, de manera creciente, no sólo un espacio de información global basada en documentos enlazados, sino también un espacio de Datos Enlazados (Linked Data). Los principios de Linked Data proporcionan una base para construir la Web de los Datos o Web Semántica. Según la Web de los Datos Enlazados se extiende, se necesitan y se desarrollan aplicaciones para explotar estos conjuntos de datos. Por tanto, hay una necesidad creciente de publicadores de datos, investigadores, desarrolladores y expertos en la Web que comprendan y exploten los Datos Enlazados. Este tutorial es un buen punto de partida. Los ponentes son:

    Tom Heath, Talis 
    Michael Hausenblas, DERI Galway, National University of Ireland, Galway 
    Chris Bizer, Free University 
    Richard Cyganiak, DERI Galway, National University of Ireland, Galway 
    Olaf Hartig, Department of Computer Science, Humboldt University of Berlin 

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    How Twitter Annotations Could Bring the Real Time and Semantic Web Together (by Chris Cameron)

    A raíz de la presentación de Joshua Shinavier 'Real-time Semantic Web with Twitter Annotations' en la Semantic Technology Conference de 2010Read Write Web publicó un artículo de Chris Cameron titulado 'Cómo Twitter Annotations podría juntar el tiempo real y la web semántica' en el que nos hablaba de algunas de las claves para para conectar metadados a partir de los Tweets con la web semántica. El artículo incluye la presentación original de Joshua Shinavier.

    La idea es la siguiente: estructurar los datos de la actividad de sitios sociales, como Twitter, y conectar la información en tiempo real, a través de esos datos estructurados, con la web semántica. Las anotaciones de Twitter son datos estructurados asociados a un tweet, que se expresan en JSON o XML con vocabulario abierto, y que consisten en 'tipos' (como clases en las ontologías) y atributos (como las propiedades).. El siguiente paso es la cuestión que se plantea: ¿cómo unir las anotaciones de Twitter con la web semántica? Joshua Shinavier nos plantea algunos de los problemas que deben abordarse y plantea dos propuestas:

    • trazar un mapa que relacione los tipos (de las anotaciones de Twitter) con vocabularios existentes de la web semántica (como FOAF, Geonames y otros ejemplos que cita Shinavier).
    • enlazar recursos de las Anotaciones con conjunto de datos enlazados existentes (en definitiva, conectar con LOD).

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    2010.6.2 noiz Equipo GNOSS

    Tutorial: How to Publish Linked Data on the Web - Como publicar datos enlazados en la Web

    Magnífico tutorial, que trata sobre cómo publicar datos enlazados en la Web (Linked Data on the Web). Ofrece en primer lugar una introducción al concepto de Linked Data, para describir después varias recetas prácticas para publicar información como Linked Data en la Web.

    El objetivo de Linked Data es permitir compartir datos estructurados en la Web, con la misma facilidad que hoy se comparten documentos.

    El término Linked Data fue acuñado por Tim Berners-Lee en su nota sobre arquitectura Linked Data Web. El término hace referencia a un modo de publicación y entrelazado de datos estructurados en la Web. Los principios básicos de Linked Data son:

    1. Usar el modelo de datos RDF para publicar información estructurada en la Web
    2. Usar enlaces RDF para entrelazar datos de diferentes fuentes de datos.

    El índice del documento es: 

    1. Introduction: Linked Data on the Web
    2. Basic Principles
      1. Web Architecture
      2. The RDF Data Model
    3. Choosing URIs
    4. Which vocabularies should I use to represent information?
    5. What should I return as RDF description for a URI?
    6. How to set RDF links to other data sources
    7. Recipes for Serving Information as Linked Data
      1. Serving static RDF files
      2. Serving relational databases
      3. Serving other types of information
      4. Implementing Wrappers around existing Applications or Web APIs
    8. Testing and Debugging Linked Data
    9. Discovering Linked Data on the Web
    10. Further Reading and Tools

       Appendix A: Example HTTP Session

       Appendix B: How to get yourself into the Web of Data

       Appendix C: Changes

    Los autores del tutorial son:

    Chris Bizer (Web-based Systems Group, Freie Universität Berlin, Germany)

    Richard Cyganiak (Web-based Systems Group, Freie Universität Berlin, Germany)

    Tom Heath (Knowledge Media Institute, The Open University, Milton Keynes, UK)

     

    Más información sobre Linked Data en Next Web.

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