🥇सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा। सुधार एवं परिवर्धन

मैं जनता के सामने इस हाल ही में प्रकाशित पुस्तक का एक अंश प्रस्तुत करना चाहूँगा:

किसी उद्यम का ऑन्टोलॉजिकल मॉडलिंग: तरीके और प्रौद्योगिकियां [पाठ]: मोनोग्राफ / [एस। वी. गोर्शकोव, एस. एस. क्रालिन, ओ. आई. मुश्ताक और अन्य; कार्यकारी संपादक एस.वी. गोर्शकोव]। - येकातेरिनबर्ग: यूराल यूनिवर्सिटी पब्लिशिंग हाउस, 2019. - 234 पी.: बीमार., टेबल; 20 सेमी. - लेखक। पिछली चूची पर दर्शाया गया है। साथ। — ग्रंथ सूची अध्याय के अंत में — आईएसबीएन 978-5-7996-2580-1: 200 प्रतियां।

इस अंश को हैब्रे पर पोस्ट करने का उद्देश्य चार प्रकार का है:

यह संभावना नहीं है कि कोई भी व्यक्ति इस पुस्तक को अपने हाथ में रख सकेगा यदि वह किसी सम्मानित व्यक्ति का ग्राहक नहीं है सर्जइंडेक्स; यह निश्चित रूप से बिक्री पर नहीं है.
पाठ में सुधार किए गए हैं (उन्हें नीचे हाइलाइट नहीं किया गया है) और कुछ ऐसे जोड़ किए गए हैं जो मुद्रित मोनोग्राफ के प्रारूप के साथ बहुत संगत नहीं हैं: सामयिक नोट्स (स्पॉइलर के तहत) और हाइपरलिंक।
करना चाहते हैं प्रश्न और टिप्पणियाँ एकत्र करें, ताकि इस पाठ को किसी अन्य प्रकाशन में संशोधित रूप में शामिल करते समय उन्हें ध्यान में रखा जा सके।
कई सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा अनुयायी अभी भी मानते हैं कि उनका दायरा इतना संकीर्ण है, इसका मुख्य कारण यह है कि आम जनता को अभी तक ठीक से समझाया नहीं गया है कि सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा का अनुयायी होना कितना अच्छा है। अंश के लेखक, हालांकि वह इस मंडली से संबंधित हैं, इस राय को नहीं रखते हैं, लेकिन फिर भी, खुद को एक और प्रयास करने के लिए बाध्य मानते हैं।

इस प्रकार,

सेमांटिक वेब

इंटरनेट के विकास को इस प्रकार दर्शाया जा सकता है (या इसके खंडों के बारे में बात करें जो नीचे बताए गए क्रम में बने थे):

इंटरनेट पर दस्तावेज़. प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ - गोफर, एफ़टीपी, आदि।
इंटरनेट स्थानीय संसाधनों के आदान-प्रदान का एक वैश्विक नेटवर्क है।
इंटरनेट दस्तावेज़. प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ HTML और HTTP हैं।
उजागर संसाधनों की प्रकृति उनके संचरण माध्यम की विशेषताओं को ध्यान में रखती है।
इंटरनेट डेटा. प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ - REST और SOAP API, XHR, आदि।
इंटरनेट अनुप्रयोगों के युग में, न केवल लोग संसाधनों के उपभोक्ता बन जाते हैं।
इंटरनेट डेटा. प्रमुख प्रौद्योगिकियाँ लिंक्ड डेटा प्रौद्योगिकियाँ हैं।
दूसरी मुख्य प्रौद्योगिकियों के निर्माता और W3C के निदेशक बर्नर्स-ली द्वारा भविष्यवाणी की गई इस चौथे चरण को सिमेंटिक वेब कहा जाता है; लिंक्ड डेटा प्रौद्योगिकियों को वेब पर डेटा को न केवल मशीन-पठनीय, बल्कि "मशीन-समझने योग्य" बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

निम्नलिखित से, पाठक दूसरे और चौथे चरण की प्रमुख अवधारणाओं के बीच पत्राचार को समझेंगे:

यूआरएल यूआरआई के समान हैं,
HTML का एनालॉग RDF है,
HTML हाइपरलिंक RDF दस्तावेज़ों में URI घटनाओं के समान हैं।

सिमेंटिक वेब एक विशिष्ट सहज या पैरवी प्रवृत्ति की तुलना में इंटरनेट के भविष्य की एक प्रणालीगत दृष्टि से अधिक है, हालांकि यह इन बाद को ध्यान में रख सकता है। उदाहरण के लिए, जिसे वेब 2.0 कहा जाता है उसकी एक महत्वपूर्ण विशेषता "उपयोगकर्ता-जनित सामग्री" मानी जाती है। विशेष रूप से, W3C अनुशंसा को ध्यान में रखने के लिए कहा जाता है ”वेब एनोटेशन ओन्टोलॉजी"और इस तरह का एक उपक्रम ठोस.

क्या सिमेंटिक वेब ख़त्म हो गया है?

यदि आप मना करते हैं अवास्तविक उम्मीदें, सिमेंटिक वेब के साथ स्थिति लगभग वैसी ही है जैसी विकसित समाजवाद के समय साम्यवाद के साथ थी (और क्या इलिच के सशर्त आदेशों के प्रति वफादारी देखी जाती है, हर किसी को अपने लिए निर्णय लेने दें)। खोज इंजन काफ़ी सफल वेबसाइटों को आरडीएफए और जेएसओएन-एलडी का उपयोग करने के लिए मजबूर करें और स्वयं नीचे वर्णित प्रौद्योगिकियों (Google नॉलेज ग्राफ़, बिंग नॉलेज ग्राफ़) से संबंधित तकनीकों का उपयोग करें।

सामान्य शब्दों में, लेखक यह नहीं कह सकता कि अधिक प्रसार को कौन रोक रहा है, लेकिन वह व्यक्तिगत अनुभव के आधार पर बोल सकता है। ऐसी समस्याएं हैं जिन्हें एसडब्ल्यू आक्रामक की स्थितियों में "बॉक्स से बाहर" हल किया जा सकता है, हालांकि वे बहुत व्यापक नहीं हैं। परिणामस्वरूप, जिन लोगों को इन कार्यों का सामना करना पड़ता है, उनके पास उन लोगों के खिलाफ ज़बरदस्ती का कोई साधन नहीं है जो समाधान प्रदान करने में सक्षम हैं, जबकि समाधान के लिए उत्तरार्द्ध का स्वतंत्र प्रावधान उनके व्यवसाय मॉडल का खंडन करता है। इसलिए हम HTML को पार्स करना जारी रखते हैं और विभिन्न एपीआई को एक साथ जोड़ते हैं, एक दूसरे को बकवास करते हैं।

हालाँकि, लिंक्ड डेटा प्रौद्योगिकियाँ मुख्यधारा वेब से परे फैल गई हैं; वास्तव में, पुस्तक इन अनुप्रयोगों के लिए समर्पित है। वर्तमान में, लिंक्ड डेटा समुदाय को उम्मीद है कि ये प्रौद्योगिकियां गार्टनर की रिकॉर्डिंग (या उद्घोषणा, जैसा आप चाहें) जैसे रुझानों के कारण और भी अधिक व्यापक हो जाएंगी। ज्ञान रेखांकन и डेटा फैब्रिक. मैं यह विश्वास करना चाहूंगा कि इन अवधारणाओं का "साइकिल" कार्यान्वयन सफल नहीं होगा, बल्कि नीचे चर्चा किए गए W3C मानकों से संबंधित कार्यान्वयन होंगे।

लिंक किया गया डेटा

बर्नर्स-ली ने लिंक्ड डेटा को सिमेंटिक वेब "सही ढंग से किया गया" के रूप में परिभाषित किया: दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियों का एक सेट जो इसे अपने अंतिम लक्ष्यों को प्राप्त करने की अनुमति देता है। लिंक्ड डेटा बर्नर्स-ली के बुनियादी सिद्धांत अकेले बाहर निम्नलिखित।

सिद्धांत 1. संस्थाओं को नाम देने के लिए यूआरआई का उपयोग करना।

प्रविष्टियों के लिए स्थानीय स्ट्रिंग पहचानकर्ताओं के विपरीत यूआरआई वैश्विक इकाई पहचानकर्ता हैं। इसके बाद, इस सिद्धांत को Google नॉलेज ग्राफ़ नारे में सर्वोत्तम रूप से व्यक्त किया गया "चीजें, तार नहीं'.

सिद्धांत 2. HTTP योजना में यूआरआई का उपयोग करना ताकि उन्हें डी-रेफ़रेंस किया जा सके।

यूआरआई का संदर्भ देकर, उस संकेतक के पीछे संकेत प्राप्त करना संभव होना चाहिए (ऑपरेटर के नाम के साथ सादृश्य "यहां स्पष्ट है)।*"सी में); अधिक सटीक रूप से, इसका कुछ प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए - HTTP हेडर के मूल्य के आधार पर Accept:. शायद, एआर/वीआर युग के आगमन के साथ, संसाधन स्वयं प्राप्त करना संभव होगा, लेकिन अभी के लिए, सबसे अधिक संभावना है, यह एक आरडीएफ दस्तावेज़ होगा, जो SPARQL क्वेरी निष्पादित करने का परिणाम है DESCRIBE.

सिद्धांत 3. W3C मानकों का उपयोग - मुख्य रूप से RDF(S) और SPARQL - विशेष रूप से URI को डीरेफ़रेंस करते समय।

लिंक्ड डेटा प्रौद्योगिकी स्टैक की इन व्यक्तिगत "परतों" को भी जाना जाता है सिमेंटिक वेब लेयर केक, नीचे वर्णित किया जाएगा।

सिद्धांत 4. संस्थाओं का वर्णन करते समय अन्य यूआरआई के संदर्भों का उपयोग।

आरडीएफ आपको खुद को प्राकृतिक भाषा में किसी संसाधन के मौखिक विवरण तक सीमित रखने की अनुमति देता है, और चौथा सिद्धांत ऐसा न करने का आह्वान करता है। यदि पहले सिद्धांत का सार्वभौमिक रूप से पालन किया जाता है, तो किसी संसाधन का वर्णन करते समय "विदेशी" सहित अन्य को संदर्भित करना संभव हो जाता है, यही कारण है कि डेटा को लिंक किया गया कहा जाता है। वास्तव में, आरडीएफएस शब्दावली में नामित यूआरआई का उपयोग करना लगभग अपरिहार्य है।

RDF

RDF (संसाधन विवरण फ़्रेमवर्क) परस्पर संबंधित संस्थाओं का वर्णन करने के लिए एक औपचारिकता है।

"विषय-विधेय-वस्तु" प्रकार के कथन, जिन्हें त्रिक कहा जाता है, संस्थाओं और उनके संबंधों के बारे में दिए जाते हैं। सरलतम मामले में, विषय, विधेय और वस्तु सभी यूआरआई हैं। एक ही यूआरआई अलग-अलग त्रिक में अलग-अलग स्थिति में हो सकता है: एक विषय, एक विधेय और एक वस्तु; इस प्रकार, त्रिक एक प्रकार का ग्राफ बनाते हैं जिसे आरडीएफ ग्राफ कहा जाता है।

विषय और वस्तुएं न केवल यूआरआई हो सकती हैं, बल्कि तथाकथित भी हो सकती हैं खाली नोड्स, और वस्तुएं भी हो सकती हैं शाब्दिक. शाब्दिक आदिम प्रकारों के उदाहरण हैं जिनमें एक स्ट्रिंग प्रतिनिधित्व और एक प्रकार का संकेत शामिल होता है।

शाब्दिक लेखन के उदाहरण (टर्टल सिंटैक्स में, इसके बारे में अधिक जानकारी नीचे दी गई है): "5.0"^^xsd:float и "five"^^xsd:string. प्रकार के साथ शाब्दिक rdf:langString इसे भाषा टैग से भी सुसज्जित किया जा सकता है; टर्टल में इसे इस प्रकार लिखा जाता है: "five"@en и "пять"@ru.

खाली नोड्स वैश्विक पहचानकर्ताओं के बिना "गुमनाम" संसाधन हैं, जिनके बारे में, हालांकि, बयान दिए जा सकते हैं; अस्तित्वगत चर के प्रकार।

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

विषय एक यूआरआई या एक खाली नोड है,
विधेय एक यूआरआई है,
ऑब्जेक्ट एक यूआरआई, एक खाली नोड, या एक शाब्दिक है।

विधेय खाली नोड क्यों नहीं हो सकते?

संभावित कारण अनौपचारिक रूप से ट्रिपलेट को प्रथम-क्रम विधेय तर्क की भाषा में समझने और अनुवाद करने की इच्छा है s p o कुछ इस तरह जहां - विधेय, и - स्थिरांक. इस समझ के निशान दस्तावेज़ में हैं "एलबेस: सिमेंटिक वेब की भाषाओं के लिए सिमेंटिक्स", जिसे W3C वर्किंग ग्रुप नोट का दर्जा प्राप्त है। इस समझ के साथ, त्रिक s p []जहां [] - खाली नोड, के रूप में अनुवाद किया जाएगा जहां - परिवर्तनशील, लेकिन फिर अनुवाद कैसे करें s [] o? W3C अनुशंसा स्थिति वाला दस्तावेज़ "आरडीएफ 1.1 शब्दार्थ” एक और अनुवाद विधि प्रदान करता है, लेकिन फिर भी विधेय के खाली नोड्स होने की संभावना पर विचार नहीं करता है।

हालाँकि, मनु स्पोरनी अनुमति.

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

एक ही RDF को अलग-अलग तरीकों से RDF/XML में क्रमबद्ध किया जा सकता है, इसलिए, उदाहरण के लिए, XSD का उपयोग करके परिणामी XML को सत्यापित करना या XPath का उपयोग करके डेटा निकालने का प्रयास करना कोई मतलब नहीं है। इसी तरह, JSON-LD जावास्क्रिप्ट के डॉट और स्क्वायर-ब्रैकेट नोटेशन का उपयोग करके आरडीएफ के साथ काम करने की औसत जावास्क्रिप्ट डेवलपर की इच्छा को संतुष्ट करने की संभावना नहीं है (हालांकि JSON-LD एक तंत्र की पेशकश करके उस दिशा में आगे बढ़ता है तैयार).

अधिकांश सिंटैक्स लंबे यूआरआई को छोटा करने के तरीके प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, एक विज्ञापन @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> इसके बाद टर्टल आपको इसके बजाय लिखने की अनुमति देगा <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> केवल rdf:type.

आरडीएफएस

आरडीएफएस (आरडीएफ स्कीमा) - एक बुनियादी मॉडलिंग शब्दावली, संपत्ति और वर्ग और गुणों की अवधारणाओं का परिचय देती है rdf:type, rdfs:subClassOf, rdfs:domain и rdfs:range. उदाहरण के लिए, आरडीएफएस शब्दकोश का उपयोग करते हुए, निम्नलिखित मान्य अभिव्यक्तियाँ लिखी जा सकती 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 .

आरडीएफएस एक विवरण और मॉडलिंग शब्दावली है, लेकिन एक बाधा भाषा नहीं है (हालांकि आधिकारिक विनिर्देश और पत्ते ऐसे उपयोग की संभावना)। "स्कीमा" शब्द को "एक्सएमएल स्कीमा" अभिव्यक्ति के समान अर्थ में नहीं समझा जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, :author rdfs:range foaf:Person मतलब कि rdf:type सभी संपत्ति मूल्य :author - foaf:Person, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि यह बात पहले ही बता दी जाए।

स्पार्कली

स्पार्कली (SPARQL प्रोटोकॉल और RDF क्वेरी भाषा) - RDF डेटा को क्वेरी करने के लिए एक भाषा। एक साधारण मामले में, SPARQL क्वेरी नमूनों का एक सेट है जिसके विरुद्ध पूछे गए ग्राफ़ के त्रिक का मिलान किया जाता है। पैटर्न में विषय, विधेय और वस्तु स्थिति में चर हो सकते हैं।

क्वेरी ऐसे वैरिएबल मान लौटाएगी, जिन्हें नमूनों में प्रतिस्थापित करने पर, क्वेरी किए गए आरडीएफ ग्राफ़ (इसके ट्रिपल का एक उपसमूह) का एक सबग्राफ बन सकता है। त्रिक के विभिन्न नमूनों में एक ही नाम के चरों का मान समान होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, सात आरडीएफएस सिद्धांतों के उपरोक्त सेट को देखते हुए, निम्नलिखित क्वेरी वापस आएगी rdfs:domain и rdfs:range मूल्यों के रूप में ?s и ?p क्रमश:

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 आरडीएफ रिपॉजिटरी क्वेरी निष्पादन योजना को समायोजित करने के तरीके प्रदान करते हैं)। इसलिए, कुछ मानक ग्राफ़ समस्याएं, उदाहरण के लिए, सबसे छोटा पथ ढूंढना, SPARQL में हल नहीं किया जा सकता है, जिसमें इसका उपयोग करना शामिल है संपत्ति पथ (लेकिन, फिर से, व्यक्तिगत आरडीएफ 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 "नकार को विफलता के रूप में" दृष्टिकोण का पालन करता है, जिसमें संभव हैं जैसे डिज़ाइन FILTER NOT EXISTS {…}. तंत्र का उपयोग करके डेटा वितरण को ध्यान में रखा जाता है फ़ेडरेटेड क्वेरीज़.

SPARQL एक्सेस प्वाइंट - एक RDF स्टोरेज जो SPARQL क्वेरीज़ को प्रोसेस करने में सक्षम है - का दूसरे चरण से कोई सीधा एनालॉग नहीं है (इस पैराग्राफ की शुरुआत देखें)। इसकी तुलना एक डेटाबेस से की जा सकती है, जिसकी सामग्री के आधार पर HTML पेज तैयार किए गए थे, लेकिन बाहर तक पहुंच योग्य थी। SPARQL एक्सेस प्वाइंट तीसरे चरण के एपीआई एक्सेस प्वाइंट के अधिक अनुरूप है, लेकिन दो मुख्य अंतरों के साथ। सबसे पहले, कई "परमाणु" प्रश्नों को एक में जोड़ना संभव है (जिसे ग्राफक्यूएल की एक प्रमुख विशेषता माना जाता है), और दूसरी बात, ऐसा एपीआई पूरी तरह से स्व-दस्तावेजीकरण है (जिसे HATEOAS ने हासिल करने की कोशिश की है)।

विवादास्पद टिप्पणी

आरडीएफ वेब पर डेटा प्रकाशित करने का एक तरीका है, इसलिए आरडीएफ स्टोरेज को एक दस्तावेज़ डीबीएमएस माना जाना चाहिए। सच है, चूँकि आरडीएफ एक ग्राफ़ है न कि एक पेड़, वे भी ग्राफ़-आधारित निकले। यह आश्चर्यजनक है कि इसने बिल्कुल काम किया। किसने सोचा होगा कि ऐसे स्मार्ट लोग होंगे जो रिक्त नोड्स को लागू करेंगे। कॉड यहाँ है बाहर काम नहीं किया.

उदाहरण के लिए, आरडीएफ डेटा तक पहुंच को व्यवस्थित करने के कम पूर्ण-विशेषताओं वाले तरीके भी हैं, लिंक किए गए डेटा फ़्रैगमेंट (एलडीएफ) और लिंक्ड डेटा प्लेटफ़ॉर्म (एलडीपी)।

उल्लू

उल्लू (वेब ओन्टोलॉजी लैंग्वेज) - ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक औपचारिकता, विवरण तर्क का एक वाक्यात्मक संस्करण (नीचे हर जगह OWL 2 कहना अधिक सही है, OWL का पहला संस्करण इसी पर आधारित था ).

ओडब्लूएल में वर्णनात्मक तर्क की अवधारणाएं वर्गों के अनुरूप हैं, भूमिकाएं गुणों के अनुरूप हैं, व्यक्ति अपना पिछला नाम बरकरार रखते हैं। अभिगृहीतों को अभिगृहीत भी कहा जाता है।

उदाहरण के लिए, तथाकथित में मैनचेस्टर वाक्यविन्यास OWL संकेतन के लिए एक सिद्धांत जो हमें पहले से ही ज्ञात है इस प्रकार लिखा जाएगा:

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

OWL लिखने के लिए अन्य वाक्यविन्यास भी हैं, जैसे कार्यात्मक वाक्यविन्यास, आधिकारिक विनिर्देश में उपयोग किया जाता है, और ओडब्लूएल/एक्सएमएल. इसके अतिरिक्त, OWL को क्रमबद्ध किया जा सकता है आरडीएफ सिंटैक्स को अमूर्त करने के लिए और आगे - किसी भी विशिष्ट वाक्यविन्यास में।

OWL का RDF के साथ दोहरा रिश्ता है। एक ओर, इसे एक प्रकार का शब्दकोश माना जा सकता है जो आरडीएफएस का विस्तार करता है। दूसरी ओर, यह एक अधिक शक्तिशाली औपचारिकता है जिसके लिए आरडीएफ सिर्फ एक क्रमांकन प्रारूप है। सभी प्राथमिक OWL निर्माणों को एकल RDF ट्रिपलेट का उपयोग करके नहीं लिखा जा सकता है।

ओडब्लूएल निर्माणों के किस उपसमूह का उपयोग करने की अनुमति है, इसके आधार पर वे तथाकथित की बात करते हैं ओडब्लूएल प्रोफाइल. मानकीकृत और सबसे प्रसिद्ध OWL EL, OWL RL और OWL QL हैं। प्रोफ़ाइल का चुनाव विशिष्ट समस्याओं की कम्प्यूटेशनल जटिलता को प्रभावित करता है। OWL निर्माणों का एक पूरा सेट इसके अनुरूप है , जिसे ओडब्लूएल डीएल कहा जाता है। कभी-कभी वे ओडब्लूएल फुल के बारे में भी बात करते हैं, जिसमें ओडब्लूएल निर्माणों को अर्थ संबंधी और कम्प्यूटेशनल प्रतिबंधों के बिना, आरडीएफ में निहित पूर्ण स्वतंत्रता के साथ उपयोग करने की अनुमति दी जाती है। . उदाहरण के लिए, कोई चीज़ एक वर्ग और एक संपत्ति दोनों हो सकती है। OWL पूर्ण अनिर्णीत है.

ओडब्लूएल में परिणाम संलग्न करने के प्रमुख सिद्धांत खुली दुनिया की धारणा को अपनाना है। OWA) और अद्वितीय नामों की धारणा की अस्वीकृति (अद्वितीय नाम धारणा, एक). नीचे हम देखेंगे कि ये सिद्धांत कहाँ तक ले जा सकते हैं और कुछ OWL निर्माणों को प्रस्तुत कर सकते हैं।

मान लें कि 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 कहा गया है कि जॉन के कई बच्चे हैं? यूएनए को अस्वीकार करने से अनुमान इंजन को इस प्रश्न का उत्तर नकारात्मक में देने के लिए मजबूर होना पड़ेगा, क्योंकि ऐलिस और बॉब एक ही व्यक्ति हो सकते हैं। निम्नलिखित को घटित करने के लिए, निम्नलिखित स्वयंसिद्ध को जोड़ना आवश्यक है:

DifferentIndividuals: Alice, Bob, Carol, John

मान लीजिए कि अब ऑन्कोलॉजी खंड का रूप निम्नलिखित है (जॉन के कई बच्चे होने की घोषणा की गई 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 प्रमाण के रूप में समझा जा सकता है)? OWA को स्वीकार करने से अनुमान इंजन नकारात्मक प्रतिक्रिया देगा: "कहीं और" (किसी अन्य ऑन्कोलॉजी में) यह अच्छी तरह से कहा जा सकता है कि कैरोल भी जॉन की संतान है।

इसकी संभावना को खारिज करने के लिए, आइए जॉन के बारे में एक नया तथ्य जोड़ें:

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

अन्य बच्चों की उपस्थिति को बाहर करने के लिए, मान लें कि संपत्ति के सभी मूल्य "बच्चा पैदा करना" लोग हैं, जिनमें से हमारे पास केवल चार हैं:

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

अब ऑन्कोलॉजी विरोधाभासी हो जाएगी, जिसे अनुमान इंजन रिपोर्ट करने में विफल नहीं होगा। अंतिम सिद्धांतों के साथ हमने, एक अर्थ में, दुनिया को "बंद" कर दिया है, और ध्यान दें कि कैसे जॉन के अपने बच्चे होने की संभावना को बाहर रखा गया है।

एंटरप्राइज़ डेटा लिंक करना

दृष्टिकोण और प्रौद्योगिकियों का लिंक्ड डेटा सेट मूल रूप से वेब पर डेटा प्रकाशित करने के लिए था। आंतरिक कॉर्पोरेट वातावरण में उनका उपयोग कई कठिनाइयों का सामना करता है।

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

OWL को शब्दार्थ से संपन्न करना, OWA को त्यागना और UNA को अपनाना, संबंधित आउटपुट इंजन का कार्यान्वयन। - इस रास्ते पर है स्टारडॉग आरडीएफ भंडारण।
नियम इंजनों के पक्ष में OWL की निगमनात्मक क्षमताओं को त्यागना। - स्टारडॉग समर्थन करता है एसडब्ल्यूआरएल; जेना और ग्राफडीबी ऑफर अपना बोली नियम
ओडब्लूएल की कटौतीत्मक क्षमताओं से इनकार, मॉडलिंग के लिए आरडीएफएस के करीब एक या दूसरे सबसेट का उपयोग। - इसके बारे में नीचे और अधिक देखें।

एक अन्य मुद्दा कॉर्पोरेट जगत में डेटा गुणवत्ता के मुद्दों और लिंक्ड डेटा स्टैक में डेटा सत्यापन टूल की कमी पर अधिक जोर दिया जा सकता है। यहां आउटपुट इस प्रकार हैं.

फिर से, यदि उपयुक्त अनुमान इंजन उपलब्ध है तो बंद विश्व शब्दार्थ और अद्वितीय नामों के साथ OWL निर्माणों के सत्यापन के लिए उपयोग करें।
उपयोग SHACL, सिमेंटिक वेब लेयर केक परतों की सूची तय होने के बाद मानकीकृत किया गया है (हालांकि, इसे नियम इंजन के रूप में भी इस्तेमाल किया जा सकता है), या शेक्स.
यह समझना कि सब कुछ अंततः SPARQL क्वेरीज़ के साथ किया जाता है, उनका उपयोग करके अपना स्वयं का सरल डेटा सत्यापन तंत्र बनाना।

हालाँकि, कटौतीत्मक क्षमताओं और सत्यापन उपकरणों की पूर्ण अस्वीकृति भी लिंक्ड डेटा स्टैक को उन कार्यों में प्रतिस्पर्धा से बाहर कर देती है जो खुले और वितरित वेब के परिदृश्य में डेटा एकीकरण कार्यों के समान हैं।

एक नियमित उद्यम सूचना प्रणाली के बारे में क्या?

यह संभव है, लेकिन निःसंदेह, आपको इस बात की जानकारी होनी चाहिए कि संबंधित प्रौद्योगिकियों को वास्तव में किन समस्याओं का समाधान करना होगा। मैं यहां विकास प्रतिभागियों की एक विशिष्ट प्रतिक्रिया का वर्णन करूंगा ताकि यह दिखाया जा सके कि पारंपरिक आईटी के दृष्टिकोण से यह प्रौद्योगिकी स्टैक कैसा दिखता है। मुझे हाथी के दृष्टांत की थोड़ी सी याद आती है:

व्यापार विश्लेषक: आरडीएफ कुछ हद तक सीधे संग्रहीत तार्किक मॉडल जैसा है।
प्रणाली विश्लेषक: आरडीएफ जैसा है EAV, केवल अनुक्रमणिका के एक समूह और एक सुविधाजनक क्वेरी भाषा के साथ।
डेवलपर: ठीक है, यह सब समृद्ध मॉडल और निम्न कोड की अवधारणाओं की भावना में है, मैंने पढ़ा है हाल ही में इस बारे में.
प्रोजेक्ट मैनेजर: हाँ यह वही है ढेर ढहना!

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, एमडीएम (मास्टर डेटा मैनेजमेंट) या डीडब्ल्यूएच (डेटा वेयरहाउस) क्लास सिस्टम बनाते समय। ऐसी समस्याएँ किसी भी उद्योग में मौजूद होती हैं।

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

बायोमेडिकल प्रौद्योगिकियां (जहां उनकी लोकप्रियता डोमेन की जटिलता से संबंधित प्रतीत होती है);

मौजूदा

"बॉयलिंग पॉइंट" ने हाल ही में "नेशनल मेडिकल नॉलेज बेस" एसोसिएशन द्वारा आयोजित एक सम्मेलन की मेजबानी की।ऑन्कोलॉजी का संयोजन। सिद्धांत से व्यावहारिक अनुप्रयोग तक'.

जटिल उत्पादों का उत्पादन और संचालन (बड़े मैकेनिकल इंजीनियरिंग, तेल और गैस उत्पादन; अक्सर हम मानक के बारे में बात कर रहे हैं आईएसओ 15926);

मौजूदा

यहां भी, इसका कारण विषय क्षेत्र की जटिलता है, उदाहरण के लिए, अपस्ट्रीम चरण में, अगर हम तेल और गैस उद्योग के बारे में बात करते हैं, तो सरल लेखांकन के लिए कुछ सीएडी कार्यों की आवश्यकता होती है।

2008 में, शेवरॉन द्वारा आयोजित एक प्रतिनिधि स्थापना कार्यक्रम हुआ सम्मेलन.

आईएसओ 15926, अंततः, तेल और गैस उद्योग के लिए थोड़ा भारी लग रहा था (और शायद मैकेनिकल इंजीनियरिंग में इसका अधिक उपयोग हुआ)। केवल स्टेटोइल (इक्विनोर) ही इस पर पूरी तरह से आदी हो गया; नॉर्वे में, पूरी तरह से पारिस्थितिकी तंत्र. दूसरे लोग अपनी मनमानी करने की कोशिश कर रहे हैं. उदाहरण के लिए, अफवाहों के अनुसार, घरेलू ऊर्जा मंत्रालय "ईंधन और ऊर्जा परिसर का एक वैचारिक ऑन्टोलॉजिकल मॉडल" बनाने का इरादा रखता है, जो स्पष्ट रूप से समान है। विद्युत ऊर्जा उद्योग के लिए बनाया गया.

वित्तीय संगठन (यहां तक कि एक्सबीआरएल को एसडीएमएक्स और आरडीएफ डेटा क्यूब ऑन्टोलॉजी का एक प्रकार का मिश्रण माना जा सकता है);

मौजूदा

वर्ष की शुरुआत में, लिंक्डइन ने लेखक को वित्तीय उद्योग के लगभग सभी दिग्गजों की रिक्तियों के साथ सक्रिय रूप से स्पैम किया, जिन्हें वह टीवी श्रृंखला "फोर्स मेज्योर" से जानता है: गोल्डमैन सैक्स, जेपी मॉर्गन चेज़ और/या मॉर्गन स्टेनली, वेल्स फ़ार्गो, स्विफ्ट/वीज़ा/मास्टरकार्ड, बैंक ऑफ अमेरिका, सिटीग्रुप, फेड, डॉयचे बैंक... शायद हर कोई किसी ऐसे व्यक्ति की तलाश में था जिसे वे भेज सकें ज्ञान ग्राफ सम्मेलन. बहुत से लोग यह पता लगाने में कामयाब रहे: वित्तीय संगठनों ने सब कुछ ले लिया पहले दिन की सुबह.

हेडहंटर पर, केवल Sberbank को कुछ दिलचस्प बात पता चली; यह "RDF-जैसे डेटा मॉडल के साथ EAV स्टोरेज" के बारे में था।

संभवतः, घरेलू और पश्चिमी वित्तीय संस्थानों के संबंधित प्रौद्योगिकियों के प्रति प्रेम की डिग्री में अंतर बाद की गतिविधियों की अंतरराष्ट्रीय प्रकृति के कारण है। जाहिर है, राज्य की सीमाओं के पार एकीकरण के लिए गुणात्मक रूप से भिन्न संगठनात्मक और तकनीकी समाधानों की आवश्यकता होती है।

व्यावसायिक अनुप्रयोगों के साथ प्रश्न-उत्तर प्रणाली (आईबीएम वॉटसन, एप्पल सिरी, गूगल नॉलेज ग्राफ);

मौजूदा

वैसे, सिरी के निर्माता, थॉमस ग्रुबर, "संकल्पना विनिर्देशन" के रूप में ऑन्कोलॉजी (आईटी अर्थ में) की परिभाषा के लेखक हैं। मेरी राय में, इस परिभाषा में शब्दों को पुनर्व्यवस्थित करने से इसका अर्थ नहीं बदलता है, जो शायद यह दर्शाता है कि यह वहाँ नहीं है।

संरचित डेटा का प्रकाशन (अधिक औचित्य के साथ इसे लिंक्ड ओपन डेटा के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है)।

मौजूदा

लिंक्ड डेटा के बड़े प्रशंसक तथाकथित GLAM हैं: गैलरी, पुस्तकालय, अभिलेखागार और संग्रहालय। यह कहना पर्याप्त है कि कांग्रेस की लाइब्रेरी MARC21 के प्रतिस्थापन को बढ़ावा दे रही है बिबफ़्रेमजो ग्रंथ सूची विवरण के भविष्य के लिए एक आधार प्रदान करता है और, निःसंदेह, आरडीएफ पर आधारित।

विकिडेटा को अक्सर लिंक्ड ओपन डेटा के क्षेत्र में एक सफल परियोजना के उदाहरण के रूप में उद्धृत किया जाता है - विकिपीडिया का एक प्रकार का मशीन-पठनीय संस्करण, जिसकी सामग्री, डीबीपीडिया के विपरीत, लेख इन्फोबॉक्स से आयात द्वारा उत्पन्न नहीं होती है, बल्कि है कमोबेश मैन्युअल रूप से बनाया गया (और बाद में उन्हीं इन्फोबॉक्स के लिए जानकारी का स्रोत बन जाता है)।

हम यह भी अनुशंसा करते हैं कि आप इसकी जाँच करें सूची "ग्राहक" अनुभाग में स्टारडॉग वेबसाइट पर स्टारडॉग आरडीएफ भंडारण के उपयोगकर्ता।

जैसा भी हो, गार्टनर में उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए प्रचार चक्र 2016 "एंटरप्राइज़ टैक्सोनॉमी एंड ओन्टोलॉजी मैनेजमेंट" को 10 वर्षों से पहले "उत्पादकता पठार" तक पहुंचने की संभावना के साथ निराशा की घाटी में उतरने के बीच में रखा गया है।

एंटरप्राइज़ डेटा कनेक्ट करना

पूर्वानुमान, पूर्वानुमान, पूर्वानुमान...

ऐतिहासिक रुचि के कारण, मैंने उन प्रौद्योगिकियों पर विभिन्न वर्षों के लिए गार्टनर के पूर्वानुमानों को नीचे सारणीबद्ध किया है जिनमें हमारी रुचि है।

वर्ष	Технология	रिपोर्ट	स्थिति	पठार के लिए वर्ष
2001	सेमांटिक वेब	उभरती तकनीकी	इनोवेशन ट्रिगर	5-10
2006	कॉर्पोरेट सिमेंटिक वेब	उभरती तकनीकी	बढ़ी हुई उम्मीदों का चरम	5-10
2012	सेमांटिक वेब	बड़ा डेटा	बढ़ी हुई उम्मीदों का चरम	> 10
2015	लिंक किया गया डेटा	उन्नत विश्लेषिकी और डेटा विज्ञान	मोहभंग का गर्त	5-10
2016	एंटरप्राइज ऑन्टोलॉजी प्रबंधन	उभरती तकनीकी	मोहभंग का गर्त	> 10
2018	ज्ञान रेखांकन	उभरती तकनीकी	इनोवेशन ट्रिगर	5-10

हालाँकि, पहले से ही "हाइप साइकिल..." 2018 एक और उर्ध्वगामी प्रवृत्ति सामने आई है - ज्ञान ग्राफ़। एक निश्चित पुनर्जन्म हुआ: ग्राफ़ डीबीएमएस, जिस पर उपयोगकर्ताओं का ध्यान और डेवलपर्स के प्रयासों को पूर्व के अनुरोधों और बाद की आदतों के प्रभाव में बदल दिया गया, रूपरेखा और स्थिति लेना शुरू कर दिया उनके पूर्ववर्ती प्रतिस्पर्धियों के.

लगभग हर ग्राफ़ डीबीएमएस अब खुद को कॉर्पोरेट "नॉलेज ग्राफ़" ("लिंक्ड डेटा" को कभी-कभी "कनेक्टेड डेटा" से बदल दिया जाता है) के निर्माण के लिए एक उपयुक्त मंच घोषित करता है, लेकिन ऐसे दावे कितने उचित हैं?

ग्राफ़ डेटाबेस अभी भी असमान हैं; ग्राफ़ डीबीएमएस में डेटा अभी भी वही डेटा साइलो है। यूआरआई के बजाय स्ट्रिंग पहचानकर्ता दो ग्राफ़ डीबीएमएस को एकीकृत करने का कार्य अभी भी एक एकीकरण कार्य बनाते हैं, जबकि दो आरडीएफ स्टोर्स को एकीकृत करना अक्सर दो आरडीएफ ग्राफ़ों को विलय करने के लिए नीचे आता है। असमानता का एक अन्य पहलू एलपीजी ग्राफ मॉडल की गैर-रिफ्लेक्सिविटी है, जो एक ही प्लेटफॉर्म का उपयोग करके मेटाडेटा को प्रबंधित करना मुश्किल बनाता है।

अंत में, ग्राफ़ डीबीएमएस में अनुमान इंजन या नियम इंजन नहीं होते हैं। ऐसे इंजनों के परिणामों को जटिल प्रश्नों द्वारा पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है, लेकिन यह SQL में भी संभव है।

हालाँकि, अग्रणी आरडीएफ भंडारण प्रणालियों को एलपीजी मॉडल का समर्थन करने में कोई कठिनाई नहीं है। सबसे ठोस दृष्टिकोण ब्लेज़ग्राफ में एक समय में प्रस्तावित दृष्टिकोण को माना जाता है: आरडीएफ* मॉडल, आरडीएफ और एलपीजी का संयोजन।

अधिक

आप हैब्रे पर पिछले लेख में एलपीजी मॉडल के लिए आरडीएफ भंडारण समर्थन के बारे में अधिक पढ़ सकते हैं: "आरडीएफ भंडारण के साथ अब क्या हो रहा है". मुझे उम्मीद है कि एक दिन नॉलेज ग्राफ़ और डेटा फैब्रिक के बारे में एक अलग लेख लिखा जाएगा। जैसा कि समझना आसान है, अंतिम खंड जल्दबाजी में लिखा गया था, हालाँकि, छह महीने बाद भी, इन अवधारणाओं के साथ सब कुछ बहुत स्पष्ट नहीं है।

साहित्य

हैल्पिन, एच., मोनिन, ए. (सं.) (2014)। दार्शनिक इंजीनियरिंग: वेब के दर्शन की ओर
अल्लेमांग, डी., हेंडलर, जे. (2011) सिमेंटिक वेब फॉर द वर्किंग ओन्टोलॉजिस्ट (दूसरा संस्करण)
स्टैब, एस., स्टुडर, आर. (संस्करण) (2009) हैंडबुक ऑन ओन्टोलॉजीज़ (दूसरा संस्करण)
वुड, डी. (सं.). (2011) एंटरप्राइज़ डेटा लिंक करना
कीट, एम. (2018) एन इंट्रोडक्शन टू ओन्टोलॉजी इंजीनियरिंग

स्रोत: www.habr.com

सिमेंटिक वेब और लिंक्ड डेटा। सुधार एवं परिवर्धन

सेमांटिक वेब

लिंक किया गया डेटा

RDF

आरडीएफएस

स्पार्कली

उल्लू

एंटरप्राइज़ डेटा लिंक करना

एंटरप्राइज़ डेटा कनेक्ट करना

साहित्य

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