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    Publicado el 3.9.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    The term Linked Data refers to a set of best practices for publishing and connecting structured data on the Web. These best practices have been adopted by an increasing number of data providers over the last three years, leading to the creation of a global data space containing billions of assertions - the Web of Data.

    In this article we present the concept and technical principles of Linked Data, and situate these within the broader context of related technological developments. We describe progress to date in publishing Linked Data on the Web, review applications that have been developed to exploit the Web of Data, and map out a research agenda for the Linked Data community as it moves forward.

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    Presentación

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    Publicado el 10.8.2012 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Linked Data on the BBC

    Estrategia de la BBC vinculada a linked data. Ventajas principales de la adopción de este enfoque que permite pensar el conjunto de recursos de la BBC como elementos de un ecosistema donde los contextos y las vinculaciones automáticas generan nuevos usos y aplicaciones.

    Ventajas:

    • In terms of usability, it's about making a site around the things people care and think about.
    • In terms of User Experience, it's more that just linking. It's also about having meaningful predicates and granular, addressable resources, so that those resources can be transcluded or visualised in new ways. For example, we can graph how many times a brand plays an artist...
      Make things ajax by consuming machine feeds of a resource.
    • And making sure that each thing has it’s own resource makes these objects more findable,
      and more sharable.
    • SEO
    •  Findability
    •  Clickability
    • Tweetability

    Following the Linked Data principles, the BBC is publishing a URI for every TV and Radio programme it broadcasts, music artists and more recently animal species and habitats. These pages not only provide useful information in their own right but also allow us to re-contextualise the programme information helping users to discover new content and new patterns. In this seminar we will present the motivation behind these projects and how their design and implementation has allowed us to expose their contents on the Web of Data.

     

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    Publicado el 30.7.2012 por Equipo GNOSS

    Building a Linked Data Graph for Education

    En esta charla Tom Heath, Senior Research Scientist de Talis Education, presentará Talis Aspire application, que permite a los investigadores crear listas de recursos de aprendizaje para un curso, según los requisitos de la nube LOD. A partir de esta aplicación, se generan patrones y recomendaciones. La charla tendrá lugar en Semantic Technology and Business Conference (19-20 septiembre de 2012, Londres):

     "Just as a social and professional graph have emerged through Facebook and LinkedIn, so too is an education graph emerging describing connections between students, teachers and the learning resources they use. The Talis Aspire application allows university lecturers to create lists of learning resources for a particular course, which are then expressed according to the Linked Data paradigm. With the application now in use at one quarter of UK universities, the resulting data provides a rich insight into patterns of resource usage across the education sector. This talk will detail the mechanisms used to unify the various institutional graphs, exploiting the flexibility of the RDF data model and the Linked Data principles, before describing how this unified education graph is being used to provide value back to customers, in the form of analytics and recommendations.

    Key points:


    • Talis Aspire is based on Semantic Web technologies and Linked Data principles.
    • It is widely deployed across the UK Higher Education sector and used daily by large numbers of staff and students.
    • The aggregate view of the resulting data provides unique, cross-sector insights.
    • The techniques used to assemble this graph mirror those used to interlink the Web of Data as a whole.

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    Publicado el 11.11.2010 por Equipo GNOSS

    DataLift - an elevator for your data

    Datalift es un proyecto de investigación francés, que se define como "A catalyser for the Web of data".

    Datalift "eleva" datos estructurados, desde formatos diversos (bases de datos relacionales, CSV, XML, ...), a datos semánticos enlazados en la Web de los Datos (Web of Data). 

    Es un proyecto experimental financiado por la agencia INRIA, que tiene como objetivo el desarrollo de una plataforma para publicar y enlazar conjuntos de datos en la Web de los Datos. Se publicarán datos públicos provenientes de los partners del proyecto y otros proveedores de datos, y se propondrá un conjunto de herramientas que faciliten el proceso de publicación de datos.

    Los partners tecnológicos del proyecto son Mondeca Atos Origin Integration.

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    Publicado el 28.9.2010 por 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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    Publicado el 9.5.2010 por Equipo GNOSS

    Documental sobre la Web 3.0 / Vimeo

    Interesante documental de Kate Ray, que ilustra y explica la Web 3.0 y la Web Semántica. Si te interesa hacia donde va la Web, y los retos y oportunidades en el camino, es un vídeo que debes ver.

    En el documental se entrevista a:

    Tim Berners-Lee

    Clay Shirky

    Chris Dixon

    David Weinberger

    Nova Spivack

    Jason Shellen

    Lee Feigenbaum

    John Hebeler

    Alon Halevy

    David Karger

    Abraham Bernstein

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    Publicado el 21.4.2010 por Ricardo Alonso Maturana

    Wiki of the E-Business and Web Science Research Group: GoodRelations vocabulary data

    Public Wiki of the E-Business and Web Science Research Group

    This is the public wiki of the E-Business and Web Science Research Group at Bundeswehr University Munich.

    El E-Business and Web Science Research Group ha desarrollado un Vocabulario RDF para comercio electrónico que puede convertirse en un estandar el sector. 

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    Publicado el 8.4.2010 por Equipo GNOSS

    linkedgeodata.org - Añadiendo una dimensión espacial a la Web de los Datos

    LinkedGeoData es una iniciativa para añadir una dimensión espacial a la Web de los Datos o Web Semántica. LinkedGeoData usa la información recopilada por el proyecto OpenStreetMap, ofreciéndola como una base de conocimiento RDF, de acuerdo con los principios de datos enlazados (Linked Data). Sus datos están enlazados con otras bases de datos de la iniciativa Linking Open Data.

    Su Wiki proporciona la siguiente información sobre el proyecto:

    • Datasets. Proporciona un resumen sobre la base de conocimiento, y permite descargar el dataset completo. 
    • Acceso Online. Describe como acceder a los datos vía Linked Data.
    • UCasos de Uso.
    • Publicaciones
    • Comunidad. Explica cómo trabaja la comunidad de desarrollo, y cómo colaborar.

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    Publicado el 27.1.2010 por Equipo GNOSS

    Semantic Web Standards Wiki

    W3C cuenta con un nuevo sitio Wiki, llamado "Semantic Web Standards Wiki" (SWSWiki). No es su objetivo superponerse a otras comunidades Wiki como Semanticweb.org o WLED Wiki;sino proporcionar un punto de partida para tener más información sobre las tecnologías de la Web Semántica, en particular sobre los Estándares de la Web Semántica del W3C.

    A new public wiki site has been set up at W3C, nicknamed “Semantic Web Standards Wiki” or SWSWiki. It is not the goal of this wiki to supersede other community wikis like Semanticweb.org or OWLED Wiki; instead it is to provide a “first stop” for more information on Semantic Web technologies, in particular on Semantic Web Standards published by the W3C. Communities around such standards are also welcome to use the Wiki for their purpose; as an example, and thanks to Antoine Isaac, the SKOS community has already begun creating its own specific pages. Essentially, the role of this Wiki is to be an alternative (and, at some point in the future, maybe a replacement) to the ESW Wiki at W3C, but concentrating on Semantic Web only and using Semantic Media Wiki as an underlying technology.

    In addition to the classic “Web of documents” W3C is helping to build a technology stack to support a “Web of data”, the sort of data you find in databases. The ultimate goal of the Web of data is to enable computers to do more useful work and to develop systems that can support trusted interactions over the network. The term “Semantic Web” refers to W3C’s vision of the Web of linked data. Semantic Web technologies enable people to create data stores on the Web, build vocabularies, and write rules for handling data. Linked data are empowered by technologies such as RDF, SPARQL, OWL, and SKOS.

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    Compartido el 22.12.2009 por Ricardo Alonso Maturana

    wiki.dbpedia.org

    tipo de documento Página Web

    DBpedia es un esfuerzo comunitario para extraer información estructurada a partir de Wikipedia y hacer que dicha información esté disponible en la web. DBppedia permite hacer preguntas sofisticadas a Wikipedia así como conectar otros conjuntos de datos en la web con los datos de Wikipedia. Con ello, DBpedia espera facilitar que la gran cantidad de información de Wikipedia pueda usarse de nuevos modos interesantes y que pueda inspirar nuevos mecanismos para navegar, conectar y mejorar la propia enciclopedia, contribuyendo, en definitiva, a crear la 'next web'. Se trata de una caso de Open Linked Data Web o de Web Semántica en la práctica. Sin duda, muestra cómo será el futuro de internet

    DBpedia is a community effort to extract structured information from Wikipedia and to make this information available on the Web. DBpedia allows you to ask sophisticated queries against Wikipedia, and to link other data sets on the Web to Wikipedia data. We hope this will make it easier for the amazing amount of information in Wikipedia to be used in new and interesting ways, and that it might inspire new mechanisms for navigating, linking and improving the encyclopaedia itself (...)

    The DBpedia knowledge base currently describes more than 2.9 million things, including at least 282,000 persons, 339,000 places (including 241,000 populated places), 88,000 music albums, 44,000 films, 15,000 video games, 119,000 organizations (including 20,000 companies and 29,000 educational institutions), 130,000 species and 4400 diseases. The DBpedia knowledge base features labels and abstracts for these things in 91 different languages; 807,000 links to images and 3,840,000 links to external web pages; 4,878,100 external links into other RDF datasets, 415,000 Wikipedia categories, and 75,000 YAGO categories. The knowledge base consists of 479 million pieces of information (RDF triples) out of which 190 million were extracted from the English edition of Wikipedia and 289 million were extracted from other language editions (...) 

    Within the W3C Linking Open Data (LOD) community effort, an increasing number of data providers have started to publish and interlink data on the Web according to Tim Berners-Lee’s Linked Data principles. The resulting Web of Data currently consists of several billion RDF triples and covers domains such as geographic information, people, companies, online communities, films, music, books and scientific publications. In addition to publishing and interlinking datasets, there is also ongoing work on Linked Data browsers, Linked Data crawlers, Web of Data search engines and other applications that consume Linked Data from the Web. 

    The DBpedia knowledge base is served as Linked Data on the Web. As DBpedia defines Linked Data URIs for millions of concepts, various data providers have started to set RDF links from their data sets to DBpedia, making DBpedia one of the central interlinking-hubs of the ermerging Web of Data. 

    This Wiki provides information about the DBpedia community project:

    • Datasets gives an overview about the DBpedia knowledge base.
    • Ontology gives an overview about the DBpedia ontology.
    • Online Access describes how the data set can be accessed via a SPARQL endpoint and as Linked Data.
    • Downloads provides the DBpedia data sets for download.
    • Interlinking describes how the DBpedia data set is interlinked with various other datasets on the Web.
    • Use Cases lists different use cases for the DBpedia data set.
    • Extraction Framework describes the DBpedia information extraction framework.
    • Data Provision Architecture paints a picture of the software and protocols used to serve DBpedia on the Web.
    • Community explains how the DBpedia community collaborates and how people can contribute to the DBpedia effort.
    • Credits lists the people and institutions that have contributed to DBpedia so far.
    • Next steps describes ideas and future plans for the DBpedia project.

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