메타 데이터를 관리하고 생성하기 위해 RDFS / OWL의 온톨로지 언어가 태그 / 마크 업 시스템 (예 : http://www.schema.org/ )을 사용하는 것보다 어떤 이점이 있는지 궁금합니다 .
메타 데이터를 관리하고 생성하기 위해 RDFS / OWL의 온톨로지 언어가 태그 / 마크 업 시스템 (예 : http://www.schema.org/ )을 사용하는 것보다 어떤 이점이 있는지 궁금합니다 .
답변:
ZJR의 답변에 더 이상 동의하지 못했습니다. 완전히 알려지지 않았습니다.
일반적인 OWL 어휘 목록은 다음을 참조하십시오.
Turtle 및 RDFj와 같은 새로운 직렬화 형식을 포함하여 RDF의 다음 릴리스가 임박했습니다.
SPARQL 1.1도 임박했습니다. 쿼리 연합, 속성 경로 식, SPARQL 업데이트 및 훨씬 더.
BBC는 RDF를 기반으로합니다. Facebook 그래프 API는 RDF (즉, 텍스트 / 거북 수락 헤더를 사용하여 그래프 URI를 연기하고 RDF를 다시 가져올 수 있음) 및 기타 여러 대기업을 제공합니다.
요약하면 시맨틱 웹, RDF, RDFS, OWL, SPARQL 및 모든 시맨틱 웹 표준은 매우 활기차고 발 차기입니다. 나를 믿지 않는다면 http://www.semanticoverflow.com의 모든 활동을 살펴보십시오 .
RDF<some-letter>
명명법은 항상 혼란과 싸움을 일으 킵니다.
RDF / OWL vs XML은 잘못된 대안입니다. 실제로 인기있는 직렬화 중 하나는 XML을 사용하는 것입니다.
또한 RDF / OWL 대 마이크로 포맷은 잘못된 대안입니다. 실제로 RDF를 마이크로 포맷, eRDF 및 W3C의 공식 RDFa 로 HTML5 에 포함시키는 표준화 된 방법으로 사용할 수있는 표준이 있습니다.
따라서 진정으로 문제는 표준 W3C 승인 형식을 사용할 때의 이점입니다. 이유는 다음과 같습니다.
전반적으로 비표준 W3C 마이크로 포맷을 사용해야하는 이유는 없습니다.
RDF 및 OWL 은 시맨틱 데이터 및 스키마를 인코딩하기위한 표준으로 애드혹 마크 업보다 훨씬 깊고 일반적인 수준으로 확립되었습니다.
예를 들어, OWL을 사용하면 다른 스키마에 의해 적어도 부분적으로 이해되는 새로운 스키마를 정의 할 수 있습니다 (다른 OWL / RDF 스키마를 함께 혼합 할 수 있기 때문). 이러한 방식으로 하나의 데이터 집합에서 다른 "보기" 를 내보내고 모든 사람이 협력하도록 할 수 있습니다. 또한 객체와 해당 속성 간의 링크를 "탐색" 할 수 있습니다.
마이크로 데이터를 사용하면 기본적으로 일반적인 의미 적 플랫폼이 아니라 적용 할 수있는 임시로 받아 들여질 수 있습니다.
이 답변은 해당 분야의 전문가가 작성하지 않았다는 점에 유의하십시오. 나는 의미 분산 시스템의 지지자이지만 OWL의 응용 프로그램은 현재 제한되어 있다고 생각합니다. OWL을 적용 할 수있는 틈새 시장을 정확하게 설명하는 것은이 답변의 범위를 벗어나지 만 일부 장단점을 밝힐 수 있습니다.
OWL은 기본적으로 OOP에서 알고있는 클래스 및 클래스와 해당 인스턴스 간의 제약 조건과 달리 분류를 사용하여 의미 구조를 표현할 수있는 언어입니다. 관계형 데이터베이스에서 알고있는 관계를 설명하는보다 공식적이고 고차원적인 방법으로 볼 수 있습니다.
이 언어를 설명하고 의사 소통하려면 특정 형식으로 직렬화해야합니다. 여러 가지 형식이 있으며 그 중 하나는 RDF입니다.
OWL에는 세 가지 수준이 있으며 표현력을 높일 수는 있지만 계산 능력을 제한합니다 (예 : OWL 정의에 설명 된 기술 자료에 질문 할 수있는 솔루션을 찾을 수 있는지 여부). 이것들은 OWL Lite, DL 및 Full입니다.
OWL / RDF 사용의 가장 중요한 장점은 서로 다른 지식 기반 (또는 분류 계층)간에 지식을 교환하고 이러한 모든 기반을 사전에 엔지니어링 할 필요없이 유용한 추론을 작성하여 통신 할 수 있다는 것입니다. 이는 동등성 클래스를 정의하여 부분적으로 수행됩니다. 네임 스페이스를 사용하면 엔지니어가 고유성을 확인할 수 있습니다. 유용한 패러다임.
또 다른 장점은 점점 더 많은 추론 엔진과 쿼리 언어입니다. 우리의 네트워크 세계에서는 분산 된 지식 교환에 대한 요구가 있습니다.
아마도 중요한 단점은 추론의 계산 가능성과 공간 및 시간 제약을 확인하는 비교적 높은 복잡성입니다. 예 : OWL이 가득 차면 종료로 입증 될 수없는 추론을 요청할 수 있습니다. 따라서 OWL의 힘에는 한계가 있습니다.
OWL 지식은 이산 적입니다 ... 반 진실이나 믿음 시스템은 없습니다. 이것들을 가지고 있으면 솔루션이 너무 복잡해질 것입니다.
그러나 내 취향에 대한 가장 중요한 단점은 현장에서 많은 훌륭한 엔지니어를 찾을 수 없다는 것입니다. 작은 지식 기반을 구축하려면 지식 엔지니어, 한두 명의 컴퓨터 과학자 및 소규모 개발 팀이 필요합니다. 따라서 XML 스키마와 같은 설명 언어를 사용하고 사람이 읽을 수있는 문서에 필요한 의미를 설명하는 것이 훨씬 저렴하고 효과적입니다.
RDFS는 구조화 된 데이터를 설명하는 것입니다. 메소드 나 함수를 포함한다면 훨씬 더 유용 할 것이므로 인터페이스를 설명 할 수 있습니다. 현재 웹 서비스에 의한 WSDL 또는 Hydra와 같은 추가 vocab이 필요합니다. OOP에 대한 어휘도 있다고 생각합니다. 많은 어휘를 알지 못합니다.
OWL은 XSD와 같습니다. 예를 들어 최대 20 개의 문자가 포함 된 문자열을 예상하는 경우 OWL을 사용하여 해당 규칙을 설명하고 유효성 검사기를 생성합니다. 이론적으로 RDFS 및 XSD로 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 사람들이 왜 XSD를 사용하는 대신 OWL을 발명해야하는지 전혀 모릅니다. XSD가 RDFS를 기반으로하지 않기 때문일 수 있습니다. 예를 들어 XSD 문자열은 RDFS 리터럴의 후손이 아닙니다.
Schema.org는 Person과 같은 일반적인 클래스를 설명합니다. rcabs : Class 대신 Thing, rdfs : domain 대신 domainIncludes, rdfs : range 대신 rangeIncludes 등 RDFS를 사용하는 대신 vocab과 같은 자체 RDFS를 만듭니다. 제한된 유형도 임시 형식이므로 텍스트 및 숫자를 정의하거나 적어도 rdfs : Literal 또는 XSD 기본 형식에 연결하지 않고 텍스트와 숫자를 사용합니다. 내가 말할 수있는 한 XSD 또는 OWL을 사용하여 제한된 유형을 정의하지 않습니다. 어휘에 제한이 있는지 확실하지 않지만 사람이 읽을 수있는 설명에 언급되어 있다고 생각되면 schema.org에 대해 올바른 유효성 검사기를 생성 할 수 없으므로 해당 구문을 사용할 수 있습니다 XSD / OWL 및 RDFS를 사용합니다.
따라서 RDFS, XSD, OWL과 같은 표준을 사용하면 각 문서에서 재사용 할 수있는 라이브러리를 작성할 수 있다는 이점이 있다고 생각합니다.
미래의 제품을 개발하기 위해 RDFS / OWL XML 파일은 거의 죽었다고 간주됩니다.
사용자 지정 텍스트 형식을 기반으로 한 사용자 지정 빌드 솔루션이 더 잘 표현할 수있는 개념을 표현 하는 데 너무 많은 작업 이 필요 하지만 데이터는 사람과 컴퓨터에서 모두 더 읽기 쉽고 편집 가능하게 유지됩니다. 그들은 진정한 가치를 추가하지 않으며 넘어지는 모든 사람들에게 인생을 조금 더 비참하게 만듭니다. (그리고 네임 스페이스 명명법을 다루어야한다)
그러나이를 기반으로 한 거대한 문서 처리 솔루션이 있으며 최근 개발, 배포 및 현재 서비스 중입니다. 그들은 오랫동안 주변에 머 무르겠다고 위협합니다. 미래의 많은 프로그래머들은 의심 할 여지없이 많은 RDF 및 OWL 유도 WTF로 고통받을 것입니다.
schema.org에 설명 된 것과 같은 마이크로 데이터 시스템 (유효 기 친화적 인 마이크로 포맷 버전 ) 은 개발자, 편집자 및 독자에게 많은 이점을 제공합니다. 인간과 기계 모두.
RDF 개념 (저축 할 가치가있는)은 마이크로 데이터 표현에 어려움없이 맵핑 (및 실제로 명시 적으로 맵핑) 될 수 있습니다.
마이크로 데이터 항목을 사용하면 작성자와 문서 처리 시스템이 CSS 또는 DOM처럼 쉽게 독자를 위해 처리하고 사용자 정의 할 수있는 방식으로 커뮤니케이션 을 강화할 수 있습니다.