Achọrọ m iwetara ndị ọha otu iberi nke akwụkwọ a ebipụtara nso nso a:
Ontological modeling nke ụlọ ọrụ: ụzọ na teknụzụ [ederede]: monograph / [S. V. Gorshkov, S. S. Kralin, O. I. Mushtak, na ndị ọzọ; Onye nchịkọta akụkọ S. V. Gorshkov]. - Yekaterinburg: Ụlọ obibi akwụkwọ nke Ural University, 2019. - 234 p.: ọrịa., tab .; 20 cm - Oghere. edepụtara n'azụ tit. Ya na. - Onye na-ede akwụkwọ. na ngwụcha ch. - ISBN 978-5-7996-2580-1: mbipụta 200.
Ebumnuche ịtọpụ iberibe a na Habré dị okpukpu anọ:
- O yighị ka mmadụ ga-enwe ike ijide akwụkwọ a n'aka ma ọ bụrụ na ọ bụghị onye ahịa nke onye a na-akwanyere ùgwù ; O doro anya na ọ bụghị ire ere.
- Emeela mmezi na ederede (a naghị eme ka ọ pụta ìhè n'okpuru ebe a) na mgbakwunye na-adabaghị adaba na usoro nke monograph e biri ebi: ndetu isiokwu (n'okpuru ndị na-emebi ihe) na hyperlinks.
- Achọrọ m na-anakọta ajụjụ na nkọwaiburu ha n'uche mgbe etinyere ederede a n'ụdị edegharịrị na mbipụta ọ bụla ọzọ.
- Ọtụtụ ndị na-akwado Weebụ Semantic na Njikọ Data ka na-eche na okirikiri ha dị warara nke ukwuu, ọkachasị n'ihi na a kọwabeghị ọha ọha nke ọma etu ọ dị mma ịbụ onye na-akwado Weebụ Semantic na Data Njikọ. Onye edemede nke iberibe ahụ, ọ bụ ezie na ọ bụ nke a gburugburu, adịghị agbaso echiche dị otú ahụ, ma, ka o sina dị, na-ewere onwe ya na ọ dị mkpa ka ọ mee mgbalị ọzọ.
Ya mere,
Weebụsaịtị Semantic
Enwere ike ịnọchite anya evolushọn nke ịntanetị dị ka ndị a (ma ọ bụ kwuo maka akụkụ ya nke etolite n'usoro a):
- Akwụkwọ na ịntanetị. Teknụzụ ndị bụ isi - Gopher, FTP, wdg.
Ịntanetị bụ netwọk zuru ụwa ọnụ maka mgbanwe nke akụrụngwa mpaghara. - Akwụkwọ ịntanetị. Teknụzụ ndị bụ isi bụ HTML na HTTP.
Ọdịdị nke ihe ndị ahụ ekpughere na-eburu n'uche njirimara nke usoro maka nnyefe ha. - Data ịntanetị. Teknụzụ ndị bụ isi bụ REST na Ncha API, XHR, wdg.
Oge nke ngwa ịntanetị, ọ bụghị naanị ndị mmadụ na-aghọ ndị na-eri ihe. - data ịntanetị. Teknụzụ ndị bụ isi bụ teknụzụ data ejikọtara.
Nkeji nke anọ a, buru amụma Berners-Lee, onye okike nke teknụzụ isi nke abụọ na onye isi W3C, bụ Semantic Web; Emebere teknụzụ data ejikọtara iji mee ka data dị na webụ ọ bụghị naanị igwe ka enwere ike ịgụta ya, kamakwa “igwe-enwere nghọta”.
Site n'ihe na-esote, ọ ga-edo onye na-agụ anya na echiche ndị bụ isi nke usoro nke abụọ na nke anọ kwekọrọ:
- analogues nke URL bụ URIs,
- HTML dị ka RDF,
- HTML hyperlinks yiri ndenye URI na akwụkwọ RDF.
Webụsaịtị Semantic bụ ọhụụ nhazi nke ọdịnihu nke ịntanetị karịa ụdị omume na-apụtaghị ìhè ma ọ bụ nke nwere mmasị, n'agbanyeghị na ọ nwekwara ike iburu n'uche nke ikpeazụ a. Dịka ọmụmaatụ, a na-ewere akụkụ dị mkpa nke ihe a na-akpọ Web 2.0 dị ka "ọdịnaya sitere n'aka onye ọrụ". A na-akpọ ya iburu ya n'uche, karịsịa, ndụmọdụ W3C ""na ọrụ dị ka .
Weebụ Semantic anwụọla?
Ọ bụrụ na ị jụ , ọnọdụ na semantic web bụ ihe dị ka otu ihe ahụ na ọchịchị Kọmunist n'oge mmepe socialism (ma ka onye ọ bụla kpebie n'onwe ya ma iguzosi ike n'ihe nye ọnọdụ precepts nke Ilyich hụrụ). Ngwa ọchụchọ ịmanye webụsaịtị ka ha jiri RDFa na JSON-LD na onwe ha na-eji teknụzụ metụtara ndị akọwara n'okpuru (ihe osise Google Knowledge, Graph Knowledge Bing).
N'okwu n'ozuzu, onye edemede enweghị ike ikwu ihe na-egbochi mgbasa ozi ka ukwuu, mana ọ nwere ike ikwu okwu na-adabere na ahụmahụ onwe onye. Enwere ọrụ ndị a ga-edozi "site na igbe" na ọnọdụ nke iwe SW, n'agbanyeghị na ọ bụghị nnukwu. N'ihi ya, ndị nwere ọrụ ndị a enweghị ụzọ nke mmanye megide ndị nwere ike inye ihe ngwọta, na ndị nke ikpeazụ n'onwe ha na-enye ngwọta site na nke ikpeazụ megidere ụdị azụmahịa ha. Ya mere, anyị na-aga n'ihu na-atụgharị HTML ma gbakwunye API dị iche iche, otu shittier na-esote.
Otú ọ dị, teknụzụ Data Linked agbasawo n'ofe weebụ; Akwụkwọ a, n'ezie, etinyere na ngwa ha. Ugbu a, obodo Linked Data na-atụ anya ka teknụzụ ndị a gbasaa karịa na Gartner na-edozi (ma ọ bụ na-akpọsa, nke ọ bụla masịrị gị) usoro dị ka Ihe osise и Ngwa data. Ọ ga-amasị m ikwere na ọ bụghị “ịnyịnya igwe” mmejuputa echiche ndị a ga-aga nke ọma, mana ndị metụtara ụkpụrụ W3C a tụlere n'okpuru.
Data ejikọrọ
Berners-Lee kọwapụtara Data Linked dị ka Weebụ Semantic mere nke ọma: usoro ụzọ na teknụzụ iji nweta ebumnuche ya kacha. Ụkpụrụ bụ isi nke Njikọ data Berners-Lee na-eso.
Ụkpụrụ 1. Iji URI ịkpọ aha aha.
URI bụ ihe njirimara zuru ụwa ọnụ na-emegide njirimara eriri mpaghara nke ndenye. N'ikpeazụ, ụkpụrụ a chọtara okwu ya kacha mma na Google Knowledge Graph slogan "".
Ụkpụrụ 2. Iji URI na atụmatụ HTTP ka ha wee nwee ike ịwepu ya.
Site n'ịtụ aka na URI, ọ ga-ekwe omume ịnweta ihe nrịbama n'azụ ihe ngosi ahụ (ntụnyere aha onye ọrụ "*» na C); Kpọmkwem, iji nweta ụfọdụ nnọchite anya nke a pụtara - dabere na uru nke nkụnye eji isi mee HTTP Accept:. Ikekwe na ọbịbịa nke oge AR / VR, ọ ga-ekwe omume ịnweta akụ n'onwe ya, ma ugbu a, ọ ga-abụ na ọ ga-abụ akwụkwọ RDF nke sitere na ajụjụ SPARQL. DESCRIBE.
Ụkpụrụ 3. Iji ụkpụrụ W3C - ọkachasị RDF(S) na SPARQL - ọkachasị mgbe ị na-ewepụ URI.
Ndị a "larịị" nke nchịkọta teknụzụ Njikọ Njikọ, nke a makwaara dị ka , ga-akọwa n'okpuru.
Ụkpụrụ 4. Iji ntụaka aka na URI ndị ọzọ mgbe a na-akọwa ụlọ ọrụ.
RDF na-enye gị ohere ịmachi onwe gị na nkọwa okwu nke akụrụngwa n'asụsụ eke, ụkpụrụ nke anọ na-achọ ka ị ghara ime nke a. Site na nleba anya zuru ụwa ọnụ nke ụkpụrụ mbụ, ọ ga-ekwe omume na-ezo aka na ndị ọzọ, gụnyere "ndị ọbịa", mgbe a na-akọwa ihe onwunwe, ya mere eji akpọ data ahụ njikọ. N'ezie, ọ fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ihe a na-apụghị izere ezere iji URI aha ya bụ n'akwụkwọ ọkọwa okwu RDFS.
R.F.D.
(Nkọwa nkọwa akụrụngwa) - usoro nhazi maka ịkọwa ihe jikọrọ ọnụ.
Banyere ụlọ ọrụ na mmekọrịta ha, a na-eme nkwupụta nke ụdị "subject-predicate-object", nke a na-akpọ triplet. N'okwu kachasị mfe, isiokwu, predicate, na ihe bụ ma URI. Otu URI nwere ike ịdị na atọ dị iche iche n'ọnọdụ dị iche iche: bụrụ isiokwu, amụma, na ihe; Atọ atọ si otu a na-etolite ụdị eserese a na-akpọ eserese RDF.
Isiokwu na ihe nwere ike ọ bụghị naanị URI, kamakwa ihe a na-akpọ ọnụ ọnụ efu, na ihe nwekwara ike ịbụ nkịtị. Ederede bụ ihe atụ nke ụdị ochie, nke nwere nnochite anya eriri na ụdị nkọwapụta.
Ọmụmaatụ nke ịde ederede (na okwu Turtle, karịa na nke dị n'okpuru): "5.0"^^xsd:float и "five"^^xsd:string. Ederede nwere ụdị rdf:langString Enwere ike ịnye ya akara asụsụ, na Turtle ka edere ya dị ka nke a: "five"@en и "пять"@ru.
Ọnụ ụzọ efu bụ akụrụngwa "amaghị aha" na-enweghị njirimara zuru ụwa ọnụ, nke, agbanyeghị, enwere ike ikwupụta; ụdị mgbanwe adị adị.
Yabụ (nke a, n'ezie, bụ isi ihe RDF niile):
- isiokwu a bụ URI ma ọ bụ ọnụ efu,
- onye amụma bụ URI,
- ihe bụ URI, oghere efu, ma ọ bụ nke nkịtị.
Gịnị kpatara na predicate enweghị ike ịbụ ọnụ efu?
Ihe kpatara ya bụ ọchịchọ ịghọta n'ụzọ nkịtị na ịtụgharị asụsụ atọ n'ime asụsụ nke usoro mgbagha nke mbụ. s p o dị ka ihe dị ka 
ebe - amụma, и - ihe na-agbanwe agbanwe. Enwere akara nghọta dị otú ahụ na akwụkwọ ahụ "”, nke nwere ọkwa nke ndetu otu ọrụ W3C. Site na nghọta a, triplet s p []ebe [] - ọnụ ọnụ efu, a ga-atụgharị ya dị ka ebe - mgbanwe, mana ka esi atụgharị asụsụ s [] o? Akwụkwọ nkwado W3C"” na-atụ aro ụzọ ọzọ e si sụgharịa ya, mana ka echeghị na ọ ga-ekwe omume nke amụma ịbụ ọnụ ọnụ efu.
Agbanyeghị, Manu Sporny .
RDF bụ ihe nlereanya. Enwere ike dee RDF (usoro) n'ụdị syntaxes dị iche iche: , (Kachasị mmadụ na-agụ) , (ọnụọgụ abụọ).
Enwere ike itinye otu RDF n'ime RDF/XML n'ụzọ dị iche iche, yabụ na ọ nweghị isi, dịka ọmụmaatụ, iji XSD gosipụta XML na-arụpụta ma ọ bụ gbalịa wepụ data na XPath. N'otu aka ahụ, JSON-LD enweghị ike imeju ọchịchọ nke onye nrụpụta Javascript nkezi ka ya na RDF rụọ ọrụ site na iji Javascript dot na akara akara square (ọ bụ ezie na JSON-LD na-aga n'ụzọ ahụ site n'inye usoro). ).
Ọtụtụ syntaxes na-enye ụzọ iji belata URI ogologo. Dịka ọmụmaatụ, mgbasa ozi @prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#> na Turtle ga-ekwe ka ị dee kama <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> naanị rdf:type.
RDFS
(RDF Schema) - okwu nlegharị anya bụ isi, na-ewebata echiche nke akụrụngwa na klaasị, yana akụrụngwa dịka rdf:type, rdfs:subClassOf, rdfs:domain и rdfs:range. Iji akwụkwọ ọkọwa okwu RDFS, dịka ọmụmaatụ, enwere ike dee okwu ndị a bara uru:
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 bụ nkọwa na nhazi okwu, mana ọ bụghị asụsụ mgbochi (n'agbanyeghị nkọwapụta gọọmentị na ohere nke ojiji dị otú ahụ). E kwesịghị ịghọta okwu a bụ "Schema" n'otu aka ahụ dị na okwu "XML Schema". Ọmụmaatụ, :author rdfs:range foaf:Person pụtara na rdf:type ụkpụrụ ihe onwunwe niile :author - foaf:Person, ma ọ pụtaghị na ekwesịrị ikwu nke a tupu oge eruo.
SPARQL
(SPARQL Protocol na RDF Query Language) bụ asụsụ a na-ajụ ajụjụ maka data RDF. N'okwu dị mfe, ajụjụ SPARQL bụ ihe atụ nke ọnụọgụ atọ nke eserese a jụrụ ajụjụ dabara. Enwere ike idowe mgbanwe n'ọnọdụ isiokwu, amụma amụma na ihe n'ụdị.
Ajuju a ga-eweghachite ụkpụrụ mgbanwe dị otú ahụ nke, mgbe edobere ya na nlele, nwere ike ime ka ajụjụ mbịarambịa nke eserese RDF (akụkụ nke atọ ya). Mgbanwe nke otu aha n'ụdị dị iche iche nke atọ ga-enwerịrị otu ụkpụrụ.
Dịka ọmụmaatụ, na ntọala dị n'elu nke axioms RDFS asaa, ajụjụ a ga-alaghachi rdfs:domain и rdfs:range dị ka ụkpụrụ ?s и ?p karị:
SELECT * WHERE {
?s ?p rdfs:Class .
?p ?p rdf:Property .
}Ọ dị mma ịmara na SPARQL bụ nkwupụta na ọ bụghị asụsụ traversal eserese (agbanyeghị, ụfọdụ ebe nchekwa RDF na-enye ụzọ iji dozie atụmatụ mmezu ajụjụ). Ya mere, ụfọdụ nsogbu eserese ọkọlọtọ, dị ka ịchọta ụzọ kacha nso, enweghị ike idozi na SPARQL, gụnyere iji usoro ahụ. (mana, ọzọ, ebe nchekwa RDF nke ọ bụla na-enye ndọtị pụrụ iche maka ọrụ ndị a).
SPARQL anaghị ekere òkè n'echiche nke oghere nke ụwa ma na-agbaso usoro "negation dị ka ọdịda" nke na-abịa. ihe owuwu dị ka FILTER NOT EXISTS {…}. A na-eburu n'uche nkesa data site na iji usoro .
Ebe ịnweta SPARQL, ụlọ ahịa RDF nwere ike ịhazi ajụjụ SPARQL, enweghị ihe analogues kpọmkwem site na ọkwa nke abụọ (lee mmalite nke paragraf a). Enwere ike iji ya tụnyere nchekwa data, dabere na ọdịnaya nke ewepụtara ibe HTML, mana enwere ike ịnweta ya n'èzí. Ebe nnweta SPARQL dị ka ebe nnweta API site na ọkwa nke atọ, mana enwere isi ihe abụọ dị iche. Nke mbụ, ọ ga-ekwe omume ijikọta ọtụtụ ajụjụ "atomic" n'ime otu (nke a na-ewere dị ka isi njirimara nke GraphQL), na nke abụọ, API dị otú ahụ na-edepụta onwe ya kpamkpam (nke HATEOAS gbalịrị imezu).
Okwu ndọrọ ndọrọ ọchịchị
RDF bụ ụzọ e si ebipụta data na webụ, ya mere a ga-ewere ebe nchekwa RDF dị ka akwụkwọ DBMS. N'ezie, ebe RDF bụ eserese, ọ bụghị osisi, ha tụgharịrị bụrụ eserese n'otu oge. Ọ dị ịtụnanya na ọ rụpụtara ya ma ọlị. Ònye ga-eche na a ga-enwe ndị maara ihe na-emejuputa oghere oghere. Nke a bụ Codd .
Enwekwara ụzọ enweghị nkọwa zuru oke iji hazie ohere ịnweta data RDF, dịka ọmụmaatụ, (LDF) na (LDP).
OWL
(Asụsụ Ontology Weebụ) - usoro ngosipụta nke ihe ọmụma, ụdị syntactic nke nkọwa nkọwa. (Ebe ọ bụla n'okpuru ebe ọ bụ ihe ziri ezi ikwu OWL 2, ụdị mbụ nke OWL dabeere na ).
Echiche nke nkọwa nkọwa na OWL kwekọrọ na klaasị, ọrụ maka akụrụngwa, ndị mmadụ n'otu n'otu na-ejigide aha mbụ ha. A na-akpọkwa axioms axioms.
Dịka ọmụmaatụ, na nke a na-akpọ maka akara OWL, axiom anyị maralarị a ga-ede otu a:
Class: Human
Class: Parent
EquivalentClass: Human and (inverse hasParent) some Human
ObjectProperty: hasParentEnwere syntaxes ndị ọzọ maka ide OWL, dịka , eji na ukara nkọwa, na . Ọzọkwa, OWL nwere ike serialized na n'ọdịnihu - na nke ọ bụla nke kpọmkwem syntaxes.
OWL nwere okpukpu abụọ n'ihe gbasara RDF. N'otu aka, enwere ike ile ya anya dị ka ụdị ọkọwa okwu na-agbatị RDFS. N'aka nke ọzọ, ọ bụ usoro iwu siri ike karịa nke RDF bụ naanị usoro nhazi usoro. Ọ bụghị ihe nrụpụta OWL niile ka enwere ike iji otu RDF triplet dee.
Dabere na nke subset nke OWL constructs kwere ka a na-eji, otu na-ekwu banyere ihe a na-akpọ . Ụdị ahaziri na nke kacha mara amara bụ OWL EL, OWL RL na OWL QL. Nhọrọ nke profaịlụ na-emetụta mgbagwoju anya mgbagwoju anya nke nsogbu ndị a na-ahụkarị. Nhazi zuru oke nke OWL iji kwekọọ , a na-akpọ OWL DL. Mgbe ụfọdụ, otu onye na-ekwukwa banyere OWL zuru ezu, nke a na-ekwe ka ihe owuwu OWL jiri nnwere onwe zuru oke dị na RDF mee ihe, na-enweghị ihe mgbochi na mgbakọ na mwepụ. . Dịka ọmụmaatụ, ihe nwere ike ịbụ ma klas na ihe onwunwe. OWL zuru ezu enweghị ike idozi.
Ụkpụrụ ndị bụ isi nke ịkwado nsonaazụ na OWL bụ nnabata nke echiche ụwa mepere emepe (mmepe ụwa mepere emepe, ) na njụta echiche nke aha pụrụ iche, ). N'okpuru ebe a, anyị ga-ahụ ihe ụkpụrụ ndị a nwere ike iduga ma webata ụfọdụ n'ime ihe nrụpụta nke OWL.
Ka ontology nwere iberibe ndị a (na Manchester syntax):
Class: manyChildren
EquivalentTo: Human that hasChild min 3
Individual: John
Types: Human
Facts: hasChild Alice, hasChild Bob, hasChild CarolỌ̀ ga-esi n'ihe e kwuru na Jọn nwere ọtụtụ ụmụ? Ịjụ UNA ga-amanye injin inference ka ọ zaa ajụjụ a na-adịghị mma, ebe ọ bụ na Alice na Bob nwere ike ịbụ otu onye. Ka ihe ndị a wee mee, anyị kwesịrị ịgbakwunye axiom ndị a:
DifferentIndividuals: Alice, Bob, Carol, JohnUgbu a, ka iberibe ontology nwee ụdị nke a (kwupụtara John na ọ nwere ọtụtụ ụmụ, mana ọ nwere naanị ụmụ abụọ):
Class: manyChildren
EquivalentTo: Human that hasChild min 3
Individual: John
Types: Human, manyChildren
Facts: hasChild Alice, hasChild Bob
DifferentIndividuals: Alice, Bob, Carol, JohnOntology a ọ ga-ekwekọghị ekwekọ (nke enwere ike ịkọwa dị ka ihe akaebe nke data ezighi ezi)? Ịnabata OWA ga-eme ka engine inference zaghachi na-adịghị mma: "ebe ọzọ" (na ontology dị iche) ọ nwere ike ịsị na Carol bụkwa nwa John.
Iji kpochapụ ohere a, ka anyị tinye eziokwu ọhụrụ gbasara Jọn:
Individual: John
Facts: hasChild Alice, hasChild Bob, not hasChild CarolIji wepụ ọdịdị nke ụmụaka ndị ọzọ, ka anyị kwuo na ụkpụrụ niile nke ihe onwunwe "nwere nwa" bụ ndị mmadụ, nke anyị nwere nanị anọ:
ObjectProperty: hasChild
Domain: Human
Сharacteristics: Irreflexive
Class: Human
EquivalentTo: { Alice, Bill, Carol, John }Ugbu a ontology ga-aghọ ihe na-ekwekọghị ekwekọ, nke engine inference agaghị akwụsị ịkọ akụkọ. Na nke ikpeazụ nke axioms, anyị ụdị "mechie" ụwa, na-achọpụta otú ekwe omume na John bụ nwa ya na-achị si.
Njikọ data Enterprise
Ebubere usoro ụzọ na teknụzụ ejikọrọ data maka ibipụta data na webụ. Iji ha na gburugburu intracorporate na-eche ọtụtụ ihe isi ike ihu.
Dịka ọmụmaatụ, na gburugburu ụlọ ọrụ mechiri emechi, ike nkwụsị nke OWL dabere na nkuchi nke OWA na ịjụ UNA, ngwọta nke na-emepe emepe na nkesa nke weebụ, adịghị ike. Na ebe a na-esote mmepụta ga-ekwe omume.
- Inye OWL na semantics, na-egosi njụta nke OWA na nkuchi nke UNA, mmejuputa atumatu nke inference engine kwekọrọ. - n'ụzọ a Ebe nchekwa Stardog RDF.
- Ịhapụ ike mwepu nke OWL na-akwado injin ndị ọchịchị. - Stardog na-akwado ; Jena na GraphDB na-enye iwu.
- Ọjụjụ nke ike mwepu nke OWL, iji otu akụkụ ma ọ bụ ọzọ dị nso na RDFS maka ịmegharị. - Lee ihe ndị ọzọ gbasara nke a n'okpuru.
Nsogbu ọzọ bụ nlebara anya ka ukwuu nke ụwa ụlọ ọrụ nwere ike itinye aka na okwu ịdịmma data yana enweghị ngwaọrụ nkwado data na nchịkọta data Njikọ Njikọ. Nsonaazụ bụ ndị a.
- Ọzọ, iji OWL na-eji semantics ụwa mechiri emechi na aha pụrụ iche na-ewulite ma ọ bụrụ na enwere injin inference kwesịrị ekwesị.
- Jiri , Haziri ka emechara ndepụta nke Semantic Web Layer Cake layers (agbanyeghị, enwere ike iji ya dị ka injin iwu), ma ọ bụ .
- N'ịghọta na a na-emecha ihe niile site na ajụjụ SPARQL, na-emepụta usoro nkwado data gị dị mfe site na iji ha.
Otú ọ dị, ọbụna njụta zuru ezu nke ike ịwepụ na ngwaọrụ nkwado na-ahapụ nchịkọta Data Linked na asọmpi na ọrụ ndị dị na mbara ala yiri nke na-emeghe na nkesa weebụ - na ọrụ ntinye data.
Kedu maka usoro ozi ụlọ ọrụ oge niile?
Nke a ga-ekwe omume, ma onye kwesịrị, n'ezie, mara kpọmkwem nsogbu ndị teknụzụ kwesịrị ekwesị ga-edozi. M ga-akọwa ebe a mmeghachi omume omume nke ndị sonyere mmepe iji gosi ihe nchịkọta teknụzụ a dị ka n'echiche nke IT. Na-echetara m ntakịrị ilu elephant:
- Onye nyocha azụmaahịaRDF bụ ihe dị ka ụdị ezi uche echekwara ozugbo.
- Onye nyocha sistemụ: RDF dị ka , naanị ya nwere ụyọkọ ndeksi yana asụsụ ajụjụ dabara adaba.
- Mmepụta: nke ọma, ọ bụ ihe niile na mmụọ nke ọgaranya nlereanya na obere koodu echiche, banyere ya na nso nso a.
- Onye njikwa ọrụ: Ee, ọ bụ !
Omume na-egosi na a na-ejikarị nchịkọta ahụ eme ihe na ọrụ ndị metụtara nkesa na ihe dị iche iche nke data, dịka ọmụmaatụ, mgbe ị na-ewu usoro nke MDM (Master Data Management) ma ọ bụ DWH (Data Warehouse). Nsogbu ndị dị otú ahụ dị na ụlọ ọrụ ọ bụla.
N'ihe gbasara ngwa ụlọ ọrụ akọwapụtara, teknụzụ Linked Data kacha ewu ewu ugbu a na ụlọ ọrụ ndị a.
- teknụzụ biomedical (ebe ewu ewu ha yiri ka ọ metụtara mgbagwoju anya nke mpaghara isiokwu);
isiokwu
Na "Obosa mmiri" n'ụbọchị nke ọzọ, e nwere ogbako nke otu "National Medical Knowledge Base" haziri "".
- nrụpụta na ịrụ ọrụ nke ngwaahịa dị mgbagwoju anya (nnukwu injinia, mmepụta mmanụ na gas; ọtụtụ mgbe ọ bụ ọkọlọtọ );
isiokwu
N'ebe a, kwa, ihe kpatara ya bụ mgbagwoju anya nke isiokwu isiokwu, mgbe, dịka ọmụmaatụ, na ọkwa elu, ọ bụrụ na anyị na-ekwu banyere ụlọ ọrụ mmanụ na gas, ihe ndekọ dị mfe kwesịrị inwe ụfọdụ ọrụ CAD.
Na 2008, Chevron kwadoro nrụnye nnọchite anya .
ISO 15926 mechara yie ka ọ dị ntakịrị arọ na ụlọ ọrụ mmanụ na gas (ma hụtara ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ojiji na injin injin). Naanị Statoil (Equinor) nwere mmasị na ya nke ọma, na Norway dum . Ndị ọzọ na-agbalị ime ihe nke ha. Dị ka ihe atụ, dị ka asịrị, na anụ ụlọ Ministry of Energy bu n'obi ike a "conceptual ontological nlereanya nke mmanụ ụgbọala na ume mgbagwoju", yiri, o doro anya na, ka. .
- ụlọ ọrụ ego (ọbụlagodi XBRL nwere ike ịhụ dị ka ngwakọ nke SDMX na RDF Data Cube ontology);
isiokwu
Ná mmalite nke afọ, LinkedIn na-arụsi ọrụ ike spam na onye edemede na ohere site na ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ ndị dike niile nke ụlọ ọrụ ego, bụ ndị ọ maara na usoro TV Suits: Goldman Sachs, JPMorgan Chase na / ma ọ bụ Morgan Stanley, Wells Fargo, SWIFT / Visa. /Mastercard, Bank of America, Citigroup, the Fed, Deutsche Bank… Onye ọ bụla nwere ike na-achọ onye ga-eziga na . Ọtụtụ ndị jisiri ike chọta: ụlọ ọrụ ego ji ihe niile .
Na HeadHunter, ihe na-adọrọ mmasị bịara naanị site na Sberbank, ọ bụ maka "nchekwa EAV na ụdị data RDF dị ka."
Eleghị anya, ọdịiche dị na ogo ịhụnanya maka teknụzụ kwekọrọ na ụlọ ọrụ ego nke ụlọ na nke dị n'Ebe Ọdịda Anyanwụ bụ n'ihi ọdịdị transnational nke ihe omume ikpeazụ. N'ụzọ doro anya, mwekota n'ofe ala ala chọrọ qualitatively dị iche iche nhazi na teknuzu ngwọta.
- Usoro azịza ajụjụ nwere ngwa azụmahịa (IBM Watson, Apple Siri, Google Knowledge Graph);
isiokwu
Site n'ụzọ, onye kere Siri, Thomas Gruber, bụ onye dere nkọwa nke ontology (n'echiche IT) dị ka "nkọwapụta echiche". N'uche nke m, nhazigharị okwu na nkọwa a adịghị agbanwe ihe ọ pụtara, nke, ma eleghị anya, na-egosi na ọ dịghị ebe ahụ.
- mbipụta nke data ahaziri ahazi (n'ihi ezi ihe kpatara nke a nwere ike ịsị na ọ bụ njikọ mepere emepe).
isiokwu
Nnukwu ndị na-akwado Data Njikọta bụ ihe a na-akpọ GLAM: Galleries, Library, Archives, and Museums. O zuru ezu ikwu ebe a na iji dochie MARC21, Library of Congress na-akwalite nke na-enye ntọala maka ọdịnihu nkọwa akwụkwọ akụkọ na n'ezie dabere na RDF.
A na-ezokarị Wikidata dị ka ihe atụ nke ọrụ na-aga nke ọma na ngalaba nke Njikọ Open Data - ụdị igwe a na-agụ nke Wikipedia, ọdịnaya ya, n'adịghị ka DBPedia, esiteghị na mbubata akụkọ sitere na igbe ozi, mana ọ bụ ejiri aka mepụta karịa ma ọ bụ obere (ma mechaa bụrụ isi iyi nke ozi maka otu igbe ozi ahụ).
Akwadoro maka nyocha ndị ọrụ nke Stardog RDF repository na Stardog webụsaịtị na ngalaba "Customers".
Dị ka ọ nwere ike, na Gartner A na-etinye "Enterprise Taxonomy and Ontology Management" n'etiti mgbada n'ime ndagwurugwu nke ndakpọ olileanya na atụmanya nke iru "ala ala dị larịị" n'oge na-adịghị anya n'ime afọ 10.
Jikọọ Data Enterprise
Amụma, amụma, amụma…
N'ihi mmasị akụkọ ihe mere eme, achịkọtala m amụma Gartner nke afọ dị iche iche maka teknụzụ na-amasị anyị na tebụl dị n'okpuru.
| Osị | Technology | Akuko | Ọnọdụ | Afọ ruo larịị |
|---|---|---|---|---|
| 2001 | Weebụsaịtị Semantic | Teknụzụ Na-apụta | Mkpalite ọhụrụ | 5-10 |
| 2006 | Weebụ Semantic ụlọọrụ | Teknụzụ Na-apụta | Ọnụ ọgụgụ kasị elu nke atụmanya ịrị elu | 5-10 |
| 2012 | Weebụsaịtị Semantic | Big Data | Ọnụ ọgụgụ kasị elu nke atụmanya ịrị elu | > 10 |
| 2015 | Data ejikọrọ | Nyocha dị elu na sayensị data | Oghere nke ndakpọ olileanya | 5-10 |
| 2016 | Njikwa Ontology Enterprise | Teknụzụ Na-apụta | Oghere nke ndakpọ olileanya | > 10 |
| 2018 | Ihe osise | Teknụzụ Na-apụta | Mkpalite ọhụrụ | 5-10 |
Agbanyeghị, abanyelarị nkwalite ọzọ pụtara - Ihe osise Ọmụma. A ụfọdụ ịlọ ụwa mere: eserese DBMS, nke a ga-atụgharị uche nke ndị ọrụ na ike nke ndị mmepe, n'okpuru mmetụta nke arịrịọ nke mbụ na omume nke ikpeazụ, malitere inweta contours na ọnọdụ nke ndị bu ha ụzọ asọmpi.
Ihe fọrọ nke nta ka ọ bụrụ eserese ọ bụla DBMS na-ekwu ugbu a na ọ bụ ikpo okwu dabara adaba maka iwulite “graph ihe ọmụma” ụlọ ọrụ (“data ejikọrọ” na-edochi mgbe ụfọdụ “data ejikọrọ”), mana kedu ka nkwupụta ndị dị otú ahụ si bụrụ ndị ziri ezi?
Ebe nchekwa data eserese ka dị, data dị na eserese DBMS ka bụ otu silo data. Ihe nchọpụta eriri kama URI na-arụ ọrụ nke ijikọ DBMS eserese abụọ ka bụ otu ọrụ ntinye, ebe ijikọ ebe nchekwa RDF abụọ na-abụkarị naanị ihe ijikọ eserese RDF abụọ. Akụkụ ọzọ nke asemanticity bụ enweghị ntụgharị nke ụdị eserese LPG, nke na-eme ka o sie ike ijikwa metadata site na iji otu ikpo okwu.
N'ikpeazụ, eserese DBMS enweghị injin inference ma ọ bụ igwe iwu. Enwere ike ịmegharị nsonaazụ nke engines ndị dị otú ahụ site na ajụjụ mgbagwoju anya, ma nke a ga-ekwe omume ọbụna na SQL.
Agbanyeghị, ebe nchekwa RDF na-eduga enweghị nsogbu ịkwado ụdị LPG. Nke kachasị sie ike bụ ụzọ a tụrụ aro n'otu oge na Blazegraph: ụdị RDF *, nke jikọtara RDF na LPG.
Na-agụ ihe
Ị nwere ike ịgụ karịa maka nkwado nke ụdị LPG site na nchekwa RDF n'isiokwu gara aga na Habré: . Banyere eserese ihe ọmụma na ákwà data, enwere m olileanya otu ụbọchị a ga-ede akụkọ dị iche. Akụkụ ikpeazụ, dị ka ọ dị mfe nghọta, e dere ngwa ngwa, Otú ọ dị, ọbụna ọnwa isii ka e mesịrị, echiche ndị a abụghị ihe doro anya karị.
Akwụkwọ
- Halpin, H., Monnin, A. (eds.) (2014). Injinia nkà ihe ọmụma: Maka nkà ihe ọmụma nke webụ
- Allemang, D., Hendler, J. (2011) Weebụ Semantic maka Ontologist na-arụ ọrụ (edemede nke abụọ)
- Staab, S., Studer, R. (eds.) (2009) Akwụkwọ aka na Ontologies (edemede nke abụọ)
- Osisi, D. (ed.). (2011) Njikọ data Enterprise
- Keet, M. (2018) Okwu Mmalite nke Ontology Engineering
isi: www.habr.com