Introdução
Este trabalho tem como objectivo principal explicar a o que é o Linking Open Data e qual a importancia da sua utilização .
Pois em computação de dados ligados e descrição de métodos de publicação de dados estruturados de modo que possam ser interligados a se tornarem mais úteis. O Linking Open Data baseia-se em tecnologias da Web, como HTTP e URIs, mas ao invés de usá-las para servir páginas web para leitores humanos, estende-los a compartilhar informações de uma forma que pode ser acedida automaticamente por computadores. Isso permite que dados de diferentes fontes possam ser conectados e consultados. Ao longo deste trabalho irá ser descrito mais detalhadamente o que é Linking Open Data e qual a sua utilidade.Estes mesmo fundamentos serão argumentados e comprovados pelos casos de estudo neles aqui mencionados, pois é reflectido que o Linking Open Data além de abrangente tem ainda muitos conceitos a serem estudados e explorados.
Tim Berners-Lee, director do World Wide Web Consortium, cunhou o termo em um projeto que nota a discutir questões em torno do projecto Web Semântica.Entretanto, a ideia é muito antiga e está intimamente relacionado com conceitos como o modelo de rede (base de dados), as citações entre artigos académicos, e controlo de autoridade em bibliotecas.
História Linking Open Data
Desde há muito tempo, o mundo vem se tornando cada vez mais globalizado e informatizado, isso se dá, devido a uma sobrecarga de dados, estamos rodeados do mesmo, dados sobre o desempenho das nossas escolas locais, a eficiência de combustível de nossos carros, uma infinidade de produtos de diferentes fornecedores. Ao nos ajudar a tomar melhores decisões, estes dados estão a desempenhar um papel cada vez mais central em nossas vidas. Um número crescente de indivíduos e organizações estão contribuindo para esse dilúvio, optando por compartilhar seus dados com outros, incluindo Web-native empresas como a Amazon e Yahoo! , jornais como The Guardian e The New York Times , os organismos públicos como o Reino Unido e governos dos EUA, e iniciativas de investigação dentro de várias disciplinas científicas.
Terceiros, por sua vez, estão consumindo esses dados para construir novos negócios, simplificar o comércio online, acelerar o progresso científico, e aprimorar o processo democrático.
Por exemplo:
Motores de busca como Google e Yahoo! Consumindo dados estruturados a partir de sites de várias lojas online, e usar isso para melhorar a pesquisa com a listagens de itens dessas lojas. Utilizadores e varejistas on-line benefíciam através da experiência de utilizador aprimorada e taxas de transacção mais elevados, enquanto os motores de busca precisam gastar menos recursos em extrair dados estruturados a partir de simples páginas HTML.
Assim como a World Wide Web tem revolucionado a nossa forma de conectar e consumir documentos, também ele pode revolucionar a forma de descobrir , de acesso , integração e criar ligações entre os dados digitados a partir de fontes diferentes. Estes podem ser tão diversos como bases de dados mantidas por duas organizações em diferentes localizações geográficas, ou simplesmente sistemas heterogéneos dentro uma organização que, historicamente, não têm fácil operação no nível de dados. Tecnicamente, Linked Data refere-se a dados publicados na internet de tal forma que é legível por máquina, o seu significado é explicitamente definido, é ligado a outros conjuntos de dados externos, e pode, por sua vez ser ligada a partir de conjuntos de dados externos. Enquanto as unidades primárias da Web de hipertexto são HTML (Hyper Text Markup Language) documentos conectados por hiperlinks untyped, Linked Data conta com documentos que contêm dados em RDF (Resource Description Framework), formato (Klyne e Carroll, 2004). No entanto,ao invés de simplesmente conectar esses documentos, Linked Data RDF usa para fazer declarações digitadas que apontam coisas arbitrárias do mundo. O resultado, que vamos nos referir como a Web de dados, pode ser descrito com mais precisão como uma teia de coisas no mundo, descrito por dados na web. Berners-Lee (2006) delineou um conjunto de "regras" para a publicação de dados na Web de uma maneira que todos os dados publicados torna-se parte de um espaço único de dados global:
- Uso URIs como nomes para os itens.
- Uso URIs HTTP para que as pessoas possam consultar esses nomes.
- Quando alguém procura um URI, fornecer informações úteis, usando os padrões de (RDF, SPARQL).
- Incluir sentenças RDF com links para outras URIs, a fim de permitir que itens relacionados possam ser descobertos.
Tim Berners-Lee 2007
http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
Os "princípios Linked Data", e fornecer uma receita básica para publicação e conexão de dados usando a infra-estrutura da Web, aderindo à sua arquitectura e padrões. O exemplo mais visível da adopção e aplicação dos princípios de Dados Linked foi Linking Open data, um esforço da comunidade de base fundada em Janeiro 2007 e apoiado pelo W3C Semantic Web Educação e Grupo Outreach, o objetivo original e permanente do projecto é Web bootstrap dos dados através da identificação de conjuntos de dados existentes que estão disponíveis através de licenças públicas, convertendo-as para RDF de acordo com os princípios Linked Data e publica-os na web. Participantes nas fases iniciais do projecto foram principalmente pesquisadores e desenvolvedores em laboratórios de pesquisa universitários e empresas de pequeno porte. Desde então, o projeto tem crescido consideravelmente, para incluir um envolvimento significativo de grandes organizações como a BBC, Thomson Reuters e da Biblioteca do Congresso. Este crescimento é possível graças à natureza aberta do projecto, onde qualquer pessoa pode participar simplesmente publicando um conjunto de dados de acordo com os princípios de dados e interligação com conjuntos de dados existentes.
O que é Linking Open Data
Linking Open Data é uma comunidade criada pelo projeto W3C SWEO (Ligando Dados Abertos) que tem como objetivo promover
a distribuição livre de dados ligados na Web, através da publicação de vários datasets (conjuntos de dados) abertos e do estabelecimento de ligações entre eles, criando uma nuvem de dados ligados (LOD Cloud).
Projecto Linking Open Data
Esforço espontâneo e voluntariado da Comunidade iniciado em Janeiro de 2007.
Cujo o objectivo principal:
Desenvolver Linked Data a partir da identificação de dados existentes sob a licença livre e converte-los para RDF de acordo com os princípios do Linked Data.
“O termo Linked Data se refere a um conjunto das melhores praticas para a publicação e conexão de dados estruturados na Web”
Bizer,C., T., and Berners-Lee, T.(2009).
Linked Data – The Story So Far
Factos LOD Cloud em 2007:
- DBPedia: Versão RDFizada da Wikipiedia;
- muitos links de entradas e saídas
- Base de dados relacionados a Música
- Grandes bases de dados incluem FOAF,dados de censo americanoTamanho aprox. 1 billhão de triplas, 250k links.
Factos LOD Cloud em 2008:
- Mais do que 35 base de dados interligados
- Players comerciais se juntando na nuvem, p. ex.,BBC
- Organizações começam a publicar e hospedar banco de dados, p. ex. OpenLink, Talis, e Garlik.
- Tamanho aprox. 2 bilhões de triplas, 3 milhões de links
Factos LOD Cloud em 2009:
- Grande parte da nuvem Linking OpenData e o projeto BIO2RDF (bottom)
- Banco de dados importantes: Freebase,OpenCalais, ACM/IEEE
- Tamanho > 10 bilhões triplas
Oito princípios da Open Data
- Completo todos os dados públicos devem ser disponibilizados.
- Os dados não podem estar sujeitados a limitações de privacidade, segurança ou privilégio.
- Primário os dados são coletados da fonte, com o mais alto nível possível de detalhamento, não de forma modificada.
- Referência de tempo os dados devem ser disponibilizados rapidamente, pois é necessário preservar o seu valor.
- Acessível os dados devem estar disponíveis para a maior rede possível de pessoas, para serem utilizados com as mais diversas finalidades.
- Processo automatizado dados razoalvelmente estruturados para permitir que o processo seja automatizado.
- Não é discriminatório os dados devem estar disponíveis a qualquer pessoa, sem necessidade de registo.
- Não possuir proprietário os dados devem ser disponibilizados em um formato sobre o qual nenhuma entidade tem o controle exclusivo.
- Licença Livre os dados não estão sujeitos a qualquer direito autoral, patente, marca ou regulamento de segredo comercial.
Nota:
Tim Berners-Lee, o inventor da internet, fala sobre as possibilidades da open data, envolvendo relacionamento entre os dados (linked open data) e as grandes transformações na sociedade que podem e estão acontecer com este processo.
Ferramentas
Algumas Ferramentas uteis do Linking Open Data
- General SPARQL endpoint Redland Rasqal RDF Query Demonstration
- Firefox semantic Web Browser Extensions Tabulator, Semantic Radar 1.0
- Um Simples Semantic Web browser - Hyperdata
- Uma ferramenta de navegação e visualização de OWL-RDFS documents jOWL
Casos De Estudo
Case Study: Publishing STW Thesaurus for Economics as Linked Open Data
Descrição Geral
O alemão ZBW National Library of Economics-Leibniz Centro de Informação para a Economia é a maior biblioteca do mundo da economia. Detém mais de quatro milhões de itens de mídia, como livros, artigos, revistas, literatura cinzenta e bancos de dados. ZBW apoia os seus utilizadores com granulação fina acesso temático a esses recursos de informação. Para este efeito, o Thesaurus STW de Economia foi desenvolvido e aplicado desde a década de 1990. Ele fornece uma taxonomia de alto nível de categorias de assunto, milhares de palavras-chave ("descritores") e dezenas de milhares de ambos os sinônimos e as ligações entre os conceitos sinônimos. Os itens de mídia são indexados com descritores deste dicionário de sinônimos. Eles podem ser recuperados por esses descritores através do ECONIS catálogo da biblioteca.
O Desafio
Embora a STW tornou-se um importante in-house meios para categorizar e catalogar literatura econômica, houve ainda um potencial para aumentar o acesso e reutilização por outras pessoas e instituições. Mais concreto, que identificou cinco pontos de ação: primeiro, para melhorar a web-based apresentação de STW. Segundo, para promover a precisão dos resultados da pesquisa activamente sugerindo termos preferenciais de STW. Terceiro, para apoiar a integração de indexação STW em outros ambientes ou recuperação de quarta, para induzir terceiros a reutilização dos dados STW, por exemplo, para personalizar o vocabulário. E, finalmente, para estabelecer pontos de ancoragem para ligação a outros vocabulários e conjuntos de dados.
A solução
A fim de fornecer um formato padrão para publicação o dicionário de sinônimos como um todo, e também para dissociar o processo de publicação da aplicação altamente proprietário thesaurus de manutenção, nós olhamos para um padronizados, formato altamente expressiva intermediária. Descobriu-se que nenhum formato de serialização comum para thesauri ainda não existe. O "SKOS - Sistema de Organização Simples Conhecimento", no entanto, construído dentro da comunidade da Web Semântica por especialistas vocabulário e definindo thesauri, classificações, folksonomies e similares, espera-se alcançar o status de uma recomendação W3C em 2009 e já tem algumas implementações.
O mapeamento dos conceitos e relações thesaurus para SKOS provou ser bastante simples. Desde SKOS é inerentemente multi-linguas, etiquetas preferenciais e alternativos (sinônimos) em Inglês poderia ser anexado a conceitos tão facilmente como os seus equivalentes alemães. "Related", "estreito" e "mais ampla" relações mapeadas muito bem para as propriedades de acordo SKOS. Propriedades adicionais, como a versão de editor, e informações de licenciamento foram adicionados facilmente através do uso de outros vocabulários RDF (por exemplo, Dublin Core).
No entanto, o teste crucial para a nossa adoção SKOS foi o mapeamento de características STW que não são muito comuns entre thesauri. Em particular, STW tem cerca de 500 categorias de assunto organizando cerca de 6.000 descritores em uma taxonomia mono-hierárquico único. Esta taxonomia não é utilizada para a indexação, mas como um auxílio para os utilizadores a encontrar a indexação adequada ou termos de busca pela navegação. Nós queríamos publicar este taxonomia juntamente com os descritores em um esquema de único conceito. Por outro lado, nós ainda precisamos para distingui-las para renderização ou para verificações de integridade personalizado. Para esses fins SKOS fornece pontos de extensão, e subclassificação de conceitos SKOS provou atender às nossas necessidades.
Fornecendo links para outros recursos dentro e fora da biblioteca foi outro alvo principal da nova apresentação web STW. ECONIS o ZBW do próprio catálogo da biblioteca foi uma escolha natural para isso. Os utilizadores do site STW pode navegar as páginas e desencadear uma busca por itens indexados, clicando no ícone de livro. Isso abre caminhos de acesso temático para a recuperação de recursos de biblioteca. Links adicionais foram criados para entidades dbpedia, que permitem vincular a páginas da Wikipédia.
Desde o desenvolvimento do STW foi financiada por fundos públicos, sentimos que era nossa obrigação de publicá-lo para reutilização livre. Sob um não-comercial Licença Creative Commons a STW agora faz parte da Web de dados abertos ligados também em termos legais.
Trabalho futuro
ZBW planos para fornecer interfaces e widgets para usar e descritores agregados para a recuperação (por exemplo, para fornecer expressões de pesquisa compostos como "crise financeira" OR "crise bancária" OR "crash da bolsa"). Para pesquisar em campos com valores controlados, a inclusão de termos mais estreitos pode levar a um resultado mais completo. Para pesquisas de texto completo, a adição de sinônimos e formas a adição de Inglês ou Alemão pode aumentar a procura. Outros widgets podem ser usados para a indexação, por exemplo, para apoiar os autores em seus artigos tagging carregado em um servidor de documentos.
Também irá criar ou fazer uso de mapeamentos existentes para outros vocabulários em economia, por exemplo, o sistema de classificação do "Jornal de Economia Literatura" (JEL), e colocá-los para a Web como dados vinculados.
Como parte de um futuro de infra-estrutura de dados vinculada, ZBW já implantou um endpoint experimental SPARQL (baseado em servidor Joseki) e um serviço de web terminologia construída no endpoint. O serviço fornece, por exemplo, busca de conceitos, termos mais estreitos ou sinônimos. Também os poderes do serviço autosuggest pesquisa incremental no site da STW.
Principais Benefícios de Tecnologia da Web Semântica
• SKOS fornecido um formato de serialização quasi-padrão para terminologias, vocabulários apoio multi linguas e oferecendo extensões para exigências feitas sob encomenda.
• Informações adicionais (versão, licença, etc) podem ser adicionados facilmente através de vocabulários de outras.
• RDFa facilmente permite o enriquecimento de páginas web contendo conceitos thesaurus com anotações semânticas
Juntas, essas tecnologias definir URIs para conceitos como pontos de referência na web e fazer a reutilização de terceiros possíveis
ferramentas (por exemplo, lojas de triplos e servidores SPARQL) fornecer uniformes, acesso a dados em rede para o ZBW e outras bibliotecas, STW publicação como ligados de dados aberto abre uma ampla gama de aplicações mais amplo,especialmente para integração de dados de diferentes fontes e busca apoio
• Sobre o campo da economia e dos seus recursos, a STW fornece um hub interligando um ponto de entrada inicial para a web dos dados vinculados.
Case Study: A Linked Open Data Resource List Management Tool for Undergraduate Students
Chris Clarke, Talis Information Limited, and Fiona Greig, University of Plymouth, United Kingdom
January 2009
Contexto
Listas de recursos, ou de Reservas de Curso, como são conhecidos em os EUA, são coleções de livros didáticos, artigos de revistas, páginas Web e / ou conteúdo audiovisual definidos por instrutores, destinado a ser companheiros para que os estudantes cursos, módulos ou atribuições. Tradicionalmente, estes foram fornecidos para o aluno como um folheto de papel que compreende uma lista de citações, a intenção de ser para o aluno a visita à biblioteca ou livraria do campus para obter os recursos.
Cada vez mais, nos últimos 10 a 15 anos, esses materiais tornaram-se disponíveis na Web, com editores e proprietários de conteúdo de se mudar para um modelo de entrega para dois, monografias e publicações em série. Instrutores têm vindo a fazer uso crescente de podcasting, blogs e objetos de aprendizagem multimídia em seus programas. Resource List Management (RLM) ferramentas surgiram ao longo deste período, movendo-se listas de papel para publicações de boletins on-line eletrônico.
Ferramentas tradicionais RLM ter ido um longo caminho para resolver alguns dos problemas de papel baseado em listas, mais notadamente na área de gestão de stocks. Manifestações eletrônicas de listas que apontam para os recursos no catálogo da Universidade biblioteca pode ser usada para indicar ao pessoal a aquisição da biblioteca.
Limitações dos instrumentos tradicionais RLM
Um deles poderia ser perdoado por assumir que a mudança para recursos eletrônicos em si melhorou o acesso a paisagem um pouco, mas também trouxe uma era em que a subscrição de uma revista só pode ser cumprida a partir de uma miríade de diferentes publicadores ou plataforma agregadora. Como uma instituição desloca assinatura de ano para ano, a paisagem para que os direitos de acesso a Universidade adquiriu torna-se complexa. Links para o conteúdo colhido pelo instrutor para o RLM o conteúdo eletrônico pode funcionar este ano, mas expiram ou podem mudar para uma plataforma diferente da seguinte.
Soluções institucionais ligação resolvem de alguma forma esses problemas, mas muitas vezes representam uma má experiência para o aluno, e são potencialmente esquecida quando da colheita. Em vez de procurar o resolvedor e a página do recurso a resolver, muitos instrutores naturalmente recolhem diretamente da página da Web de origem para o qual apontam resolver.Além disso, a interoperabilidade de dados entre plataformas de publicação, o catálogo da biblioteca da Universidade, a Universidade Ambiente Virtual de Aprendizagem (AVA) e ferramentas próprias RLM tem sido fraca.
Sobre o tema da experiência do utilizador para o aluno, ferramentas de RLM tem sido muitas vezes não mais do que réplicas eletrônicas da lista em papel. Tem sido, tradicionalmente, poucas as tentativas para permitir aos alunos para anotar os itens que diz respeito à utilização prevista, ou interagir com o conteúdo. Os alunos podem verificar itens úteis para que alcancem suas metas de aprendizagem, ou adicionar notas de estudo pessoal. Não houve recurso para permitir que os próprios alunos para formar novas coleções ou bibliografias de recursos para um ensaio particular ou exercício de grupo.
Para os instrutores, a tarefa de descobrir novos conteúdos ou revistas para atualizar existentes ou criar novas listas foi muito abandonado pelos sistemas existentes acima oferecendo um sistema de bookmarking simples ou interface de pesquisa sobre o catálogo local da biblioteca da Universidade. Com centenas, senão milhares de professores diante de uma tarefa semelhante de criação de que o primeiro ano de física em todo o mundo lista de recursos, certamente deve haver uma solução mais colaborativa?
Descrição Geral
Em parceria com 15 universidades do Reino Unido e Irlanda (o grupo de foco), Talis embarcou em um projeto em 2007 para substituir sua ferramenta de RLM existentes e buscar resolver algumas destas questões. Era crença Talis ", que o uso da tecnologia de Web Semântica pode ser usado nas seguintes áreas:
• Unificar as descrições de recursos usando ontologias existentes
• Melhorar a interoperabilidade dos dados usando os princípios ligados de dados abertos
• Design de (data)-apropriação usando esquemas existentes e ontologias, como FOAF e SIOC para descrever as relações significa que os dados abertos no aplicativo é mais susceptível de ser utilizado em outros lugares em outros contextos
• Incentivar o enriquecimento semântico dos dados por alunos e instrutores para habilitar context-aware funcionalidade recomendação.
Bem como a re-utilização de ontologias existentes, Talis desenvolvido e publicado duas ontologias nova como parte do projeto. A ontologia Lista de recursos sustenta a semântica das relações entre recursos e usos pretendidos. A Instituição Acadêmica ontologia Estrutura Interna (AIISO) descreve os cursos, módulos, departamentos e escolas que compõem uma instituição, que era necessária para habilitar instrutores para ligar listas para o módulo relevantes ou curso, para capacitar os alunos a encontrar listas.
Sobre a questão do enriquecimento semântico, Talis desenvolveu várias características projetadas não só para melhorar a experiência para o aluno, mas também aumentar a riqueza dos dados (ver Figura 1). Por exemplo, usando a ontologia Lista de recursos, o novo sistema permite que o aluno anote cada item na lista, aumentando notas do instrutor de classe com os seus próprios, e que permite categorizar cada um dos recursos pela intenção (por exemplo, "Planeamento para ler", "Ler agora"). O estudante pode, então, usar a ferramenta para gerir a sua biblioteca de recursos, geralmente executados em milhares, muito mais eficaz. Além disso, estas intenções pode ser usado para melhorar o feedback dado aos instrutores quanto à popularidade dos recursos, através da sobreposição as estatísticas de uso, recolhidas a partir de servidor Web logs com as intenções dos estudantes na classe.
Próprias listas pode ser construídas usando seções , conforme definido na ontologia Lista de recursos, para agrupar recursos de acordo com temas, períodos de tempo, ou importância. Por exemplo, um professor pode agrupar os itens em uma seção com base no tempo ("Aula 1", por exemplo) ou usar um tema-base ("Contabilidade para intangíveis", por exemplo) arranjo. Isto, junto com qualquer classe regista os instrutores acrescentar, melhorar a semântica da lista, e indicar utilizações previstas para um grupo de recursos. Isso faz com que as listas semanticamente muito mais rica, e fornece dados de alta qualidade contextual para a construção de serviços recomendação.
Para o instrutor, o sistema inclui várias outras melhorias que visam tornar os recursos de colheita e da criação de listas muito mais fácil.
Usando um bookmarklet, e em um padrão semelhante para sites como o del.icio.us, os instrutores podem fazer a recoçha de recursos a partir de uma infinidade de sites, incluindo o catálogo da biblioteca. A diferença entre o sistema e serviços de bookmarking mais é que o sistema tenta identificar o recurso a página está descrevendo, ao invés de simplesmente gravar a localização da própria página. Uma série de recognisers são aplicadas ao conteúdo da página para determinar os detalhes do item que está sendo colhida. Recognisers usar uma variedade de técnicas, incluindo consulta de outras fontes, com base em fatos adquirida a partir do conteúdo da página, ou avaliar microformato estilo de marcação como moedas para puxar os metadados da página. Somente se um recurso não pode ser identificado por meios automáticos é o usuário será solicitado a fornecer metadados e classificar o tipo de recurso que está sendo colhida.
Uma vez obtidos, os metadados são armazenados na biblioteca do instrutor como RDF usando a ontologia bibliográfica, aumentar a interoperabilidade dos dados recolhidos de outros sistemas e fluxos de trabalho. Ontologia bibliográficas já está em uso por um número de outros grupos, incluindo Zotero uma ferramenta para ajudar a recolher fontes de pesquisa, e o projeto LIBRIS na Biblioteca Nacional da Suécia que é um ligado de dados abertos catálogo da biblioteca online.
O sistema utiliza a plataforma Talis para indexar, armazenar e consultar seus dados através de RDF. O aplicativo faz uso de um grupo de lojas distintas para separar gráficos com diferentes preocupações e níveis de privacidade. Por exemplo, dados publicamente linkable e detectável é armazenado em uma loja diferente de conteúdo do utilizador privado ou detalhes, tais como preferências, senhas ou notas de estudo privado. Dados dessas lojas podem ser fundidas dentro do sistema em tempo de execução quando necessário. Usando essa abordagem encoraja a reutilização dos dados públicos por outros aplicativos. O conjunto completo de APIs Talis Platform, como SPARQL e capacidades de pesquisa, podem ser oferecidos externamente, sem expor dados confidenciais ou privadas.
Figure 3: Partitioning of data stores
A interface para construir ou editar listas usa uma metáfora WYSIWYG implementado em Javascript operando sobre RDFa marcação, permitindo ao utilizador arrastar e soltar recursos e editar dados rapidamente, sem a necessidade de ida e volta novamente para o servidor no final de cada operação. As acções do utilizador de se mover, adicionar recursos, agrupamento ou de edição de manipular diretamente o modelo RDFa dentro da página. Quando o utilizador terminar a edição, pode salvar que serialises do modelo RDFa na página em um modelo RDF / XML que é enviado de volta para o servidor. O servidor então realiza um delta sobre o modelo de entrada com os documentos do armazenamento persistente. Quaisquer alterações identificadas são aplicadas para a loja, e a visão próxima da lista irá refletir as actualizações do utilizador.
Utilizando a abordagem de manipulação direta de RDFa, que é então colocado de volta para o servidor tem duas vantagens. Em primeiro lugar, na simplicidade elegância de aplicação, ao invés de ter que manter o controle de várias operações ou edita os dados no armazenamento persistente através de envio de formulários complexos ou várias chamadas AJAX, estamos simplesmente permitindo que o utilizador edite diretamente um modelo RDF localmente (embora via uma metáfora apropriada familiar e utilizável) e envie um campo de formulário que contém o novo modelo de volta ao servidor para atualizar a cópia armazenada. Em segundo lugar, incorporando RDFa na exibição HTML da entidade, estamos fornecendo integradores de sistemas ou até mesmo agentes de indexação (tais como SearchMonkey Yahoo) outra rota para descobrir a semântica dos dados representados na página.
Em uso na Universidade de Plymouth.
O sistema foi lançado na Universidade de Plymouth, um dos parceiros de grupo existente foco, em setembro de 2008, inicialmente com apenas 1.000 alunos. Durante todo o semestre de outono, Plymouth têm vindo a aumentar a adoção do sistema com o objetivo de dar acesso a todos os 22 mil estudantes no início de 2009.
O futuro
Durante o primeiro semestre de 2009, Talis estará a utilizar o sistema fora focar ainda mais os parceiros de grupo, e vai continuar a implementar o sistema em toda a sua base de clientes de RLM das Universidades do Reino Unido (representando mais de 800 mil alunos e mais de 40.000 professores) no sentido o fim do ano e em 2010.
Ter unificado as descrições das listas, e acrescentou riqueza semântica aos dados, o desenvolvimento futuro pode se concentrar sobre as questões em torno de sistemas sensíveis ao contexto recomendação. Este irá sugerir itens relacionados tanto aos instrutores quando a criação de listas (levando em conta temas reconhecidos ou contextos) ou sugerindo alternativas para os alunos quando os itens de consumo.
Principais Benefícios do Uso de Tecnologia da Web Semântica
• Re-utilização de ontologias estabelecido para unificar descrições de recursos e permitir a interoperabilidade com outros sistemas de dados e conjuntos de dados sem um profundo conhecimento do pedido. Este também teve o efeito colateral de reduzir a quantidade de proprietários de modelagem necessários e tempo de corte, como tal, para o mercado
• Simplificar a interface de edição, permitindo que o usuário interaja com RDFa marcação
• Utilizando os princípios ligados de dados abertos para permitir ligar dentro da nuvem de dados vinculada aberta
• Usando os princípios de negociação de conteúdo para facilidade de integração a sistemas de 3rd party
• Permitir anotação semântica de recursos por instrutores e alunos
• Explorando as relações entre os recursos, temas, pessoas e anotações, armazenado como RDF, para efeitos de construção de sistemas de recomendação.
Conclusão
No Link Open Data semelhante ao Linked Open Data exsiste regras introduzidas pela Berner-Lee, esta proveniência são princípios expectativa de comportamento, e quebrá-los não destrói nada, mas perde-se uma oportunidade para tornar os dados mais transparentes.
Pois podemos concluir que o Linking OPen Data rege-se por regras e principios adoptar o princípio é o de registrar e publicar sobre dados publicados como Linked Data na web, pois um recurso é um registro que descreve as entidades e os processos envolvidos na produção e entrega ou de outra forma influenciar esse recurso. Até o momento, o movimento Open Data criou grande entusiasmo em comunidades de desenvolvedores. Empreendedores sociais e comerciais estão produzindo um fluxo aparentemente interminável de aplicações inovadoras que redirecionar e enriquecer os dados publicamente disponíveis, em múltiplos sectores, incluindo, saúde, transportes, educação e meio ambiente. Esta nova onda de criatividade é caracterizada por Sir Tim Berners-Lee (criador da World Wide Web) como a combinação de visão de informação, criatividade e tecnologia digital.
Elaborado Por
* Daniel Gomes 1º STI email: moc.liamtoh|2semog_d#moc.liamtoh|2semog_d
* Felipe Torres
Este trabalho deve ser citado como:
Gomes, Daniel; Torres Felipe (2011). Linking Open Data. Trabalho da disciplina de Seminário de Sistemas e Tecnologias da Informação 1º. Universidade Atlântica, Portugal. Disponível em http://ssti1-1112.wikidot.com/lniking-open-data. Acedido em (15-12-2011).
Questões
1) Explique a plataforma Talis e dê exemplos.
A Plataforma Talis é uma plataforma aberta e extensível Web Semântica que lhe permite participar de uma revolucionária arquitetura partilhada para a criação, localização e entrega de informações relevantes. Plataforma Talis é um ambiente baseado na Web para construir aplicações Web Semântica e serviços na Web que oferecem sofisticados métodos de gestão de dados, consulta, indexação e recursos de pesquisas.
Por Exemplo:
- Pesquisa à Biblioteca usando a API Linking Simple Library Search
- Uso da plataforma Talis via dotNetRDF dotNetRDF
- Tagliatelle (Recolher todos os seus marcadores do del.icio.us) Tagliatelle
3) Defina o conceito de URI?
O conceito de URI como um Identificador Uniforme de Recursos (URI) é uma cadeia de caracteres compacta usada para identificar ou denominar um recurso na Internet. O principal propósito desta identificação é permitir a interação com representações do recurso através de uma rede, tipicamente a Rede Mundial, usando protocolos específicos. O URI é essencialmente um nome de conjunto URI como "HTTP", "FTP", "mailto", "URN", "tel", "rtsp", "file" etc, seguido de um caractere dois pontos, veja os exemplos abaixo indicados:
URI em linguagem Marcador
- Em HTML, o valor de src, atributo do elemento img, é uma referência URI, como também é o valor de href para os elementos a ou link.
- Em XML, o identificador de sistema sucedendo a palavra-chave SYSTEM em um DTD é uma referência URI sem fragmentos.
URIs Absolutas
- http://example.org/absolute/URI/with/absolute/path/to/resource.txt
- f tp://example.org/resource.txt
Referências URI
- http://example.org/absolute/URI/with/absolute/path/to/resource.txt
- ./relative/URI/with/absolute/path/to/resource.txt
4) Denfina O que são triplas?
A tripla consiste de um sujeito, um predicado, e um objeto,relaciona um Objecto para outro por exemplo :
O assunto é, bem, o assunto. Ele identifica que objeto o triplo está descrevendo.
O predicado define o pedaço de dados no objeto que estamos a dar um valor.
O objeto é o valor real.
5) Valerá a pena considerar ter neste momento os dados em LOD, e considerá-lo como uma mais valia competitiva?
Os Fornecedores de Informação de Dados Web usam as tecnologias com o objectivo de Publicar e interligar os Dados estruturados em protocolos Abertos e standard, por sua vez este a nível da competitividade trará desvantagens a quem opte usar o métodos de Partilha de Informação como APIs fornecidas de interfaces proprietárias e as APIs compartimentam a Web ou Mashups são baseados informação estática provenientes de Data Sources e nestes casos não se pode fazer Hiperlinks entre objectos de Informação. A LOD tem muitas vantagens o facto de ter os dados disponibilizados em protocolos abertos e acessível caso queiram complementar essa informação ou fazer uso dela poderá ser sempre uma base para expansão ou criação de novos Horizontes.
6) No caso de se migrarem neste momento dados para LOD, poderá converter-se mais tarde uma característica diferenciadora, já que se será os primeiros a beneficiar da WEB 2.0?
7) Poderá ser considerada válida a utilização de LOD como um dos principais conceitos de suporte à definição de uma "cloud" híbrida, de modo a que seja permita alguma ligação entre os conteúdos de uma "cloud" pública e de uma "cloud" privada?