相關商品
商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
關聯數據（linked data）是在萬維網上表示和鏈接結構化數據的一系列技術，旨在構建一張計算機能夠理解的語義數據網絡，而不僅僅是人能讀懂的文檔網絡，以便在此之上構建更智能的應用。
本書分為4個部分，dy部分主要介紹了關聯數據的基礎知識、RDF（資源描述框架）數據模型，以及表示關聯數據的通用標準序列化格式，旨在引導讀者識別並使用萬維網上的關聯數據；第e部分重點討論了開發和發佈關聯數據所用的技術，以及聚合數據所用的搜索技術；第3部分則討論了如何使用RDFa（屬性中的資源描述框架）對網頁進行SEO、RDF數據庫與傳統的關系數據庫的區別、在萬維網上共享用戶數據集和項目的方式，以及對語義網搜索結果中包含的項目和數據集進行優化；第4部分則將之前的內容進行了匯總，使用一個開源的關聯數據應用服務器開發一個複雜的應用程序，並總結了從準備到發佈關聯數據的全過程。
本書適合具備HTML、URI、HTTP等基本的Web技術基礎，並且想要瞭解、使用和發佈關聯數據的應用程序開發人員閱讀。
本書分為4個部分，dy部分主要介紹了關聯數據的基礎知識、RDF（資源描述框架）數據模型，以及表示關聯數據的通用標準序列化格式，旨在引導讀者識別並使用萬維網上的關聯數據；第e部分重點討論了開發和發佈關聯數據所用的技術，以及聚合數據所用的搜索技術；第3部分則討論了如何使用RDFa（屬性中的資源描述框架）對網頁進行SEO、RDF數據庫與傳統的關系數據庫的區別、在萬維網上共享用戶數據集和項目的方式，以及對語義網搜索結果中包含的項目和數據集進行優化；第4部分則將之前的內容進行了匯總，使用一個開源的關聯數據應用服務器開發一個複雜的應用程序，並總結了從準備到發佈關聯數據的全過程。
本書適合具備HTML、URI、HTTP等基本的Web技術基礎，並且想要瞭解、使用和發佈關聯數據的應用程序開發人員閱讀。
作者簡介
David Wood擔任萬維網聯盟RDF工作組共同主席，Marsha Zaidman擔任美國瑪麗華盛頓大學計算機科學系主任，Luke Ruth在Callimachus項目中負責關聯數據的開發，Michael Hausenblas領導愛爾蘭關聯數據研究中心的工作。
名人/編輯推薦
當前的萬維網主要由各種相互鏈接的文檔構成，適合人類用戶使用。未來的萬維網將包括可以被識別和鏈接的數據集合，以方便進行自動處理。為此，萬維網聯盟制訂了關聯數據標準，它已被Google、Facebook、IBM、Oracle以及世界各國的機構所采用。本書利用、Python等常用工具，介紹了在萬維網上使用關聯數據的實用技巧。本書通過復雜性逐步增加的示例，循序漸進地探討 URI、RDF、SPARQL查詢語言等基本概念，并利用各種關聯數據文檔格式來創建功能強大的Web應用程序和混合應用程序。本書內容：查找并使用關聯數據；在應用程序中使用關聯數據；采用標準Web技術構建關聯數據應用程序。本書專為Web開發人員編寫，讀者無需具備關聯數據或語義網技術的背景。
目次
第 1部分 關聯數據網
第 1章 關聯數據簡介 2
1.1 關聯數據定義 3
1.2 關聯數據 4
1.3 關聯數據實戰 5
1.3.1 釋放數據 6
1.3.2 關聯數據在Google富摘要和Facebook“點贊”中的應用 6
1.3.3 關聯數據拯救了BBC 7
1.4 關聯數據原則 9
1.4.1 原則：使用URI命名事物 10
1.4.2 原則：使用 URI以便于用戶查找事物名稱 10
1.4.3 第3原則：在用戶查找URI時提供有用的信息 11
1.4.4 第4原則：包含指向其他URI的鏈接 12
1.5 關聯開放數據（LOD）項目 12
1.6 數據描述 13
1.7 RDF：關聯數據所用的數據模型 16
1.8 關聯數據應用程序剖析 18
1.8.1 獲取設施的關聯數據 19
1.8.2 通過關聯數據創建UI 21
1.9 小結 24
第 2章 RDF：關聯數據所用的數據模型 25
2.1 關聯數據原則讓RDF得以擴展 26
2.2 RDF數據模型 30
2.2.1 三元組 31
2.2.2 空節點 32
2.2.3 類 33
2.2.4 類型字面量 34
2.3 RDF詞表 35
2.3.1 通用詞表 36
2.3.2 自定義詞表 39
2.4 關聯數據所用的RDF格式 40
2.4.1 Turtle：人類可讀的RDF 41
2.4.2 RDF/XML：企業所用的RDF 44
2.4.3 RDFa：嵌入HTML網頁的RDF 46
2.4.4 JSON-LD：開發所用的RDF 49
2.5 與Web服務器和關聯數據發布有關的問題 52
2.6 文件類型與Web服務器 54
2.7 對Apache服務器的控制有限時如何處理 55
2.8 關聯數據平臺 56
2.9 小結 56
第3章 使用關聯數據 57
3.1 像萬維網一樣思考 57
3.2 如何使用關聯數據 58
3.3 查找分布式關聯數據的工具 60
3.3.1 Sindice 60
3.3.2 SameAs.org 61
3.3.3 Data Hub 62
3.4 聚合關聯數據 63
3.4.1 聚合已知數據集中的關聯數據 63
3.4.2 使用插件獲取網頁中的關聯數據和RDF 67
3.5 關聯數據網的抓取與數據的聚合 69
3.5.1 使用Python抓取關聯數據網 69
3.5.2 利用聚合后的RDF輸出HTML 72
3.6 小結 72
第 2部分 關聯數據進階
第4章 利用FOAF創建關聯數據 74
4.1 創建個人FOAF配置文件 75
4.1.1 FOAF詞表簡介 76
4.1.2 方法I：手動創建基本的FOAF配置文件 77
4.1.3 改進基本的FOAF配置文件 78
4.1.4 方法II：自動生成FOAF配置文件 80
4.2 為FOAF配置文件添加更多內容 83
4.3 發布FOAF配置文件 85
4.4 FOAF配置文件的可視化 86
4.5 應用程序：采用自定義詞表鏈接RDF文檔 87
4.5.1 創建愿望清單詞表 87
4.5.2 創建、發布并鏈接愿望清單文檔 88
4.5.3 為愿望清單文檔添加內容 89
4.5.4 小書簽程序初探 91
4.6 小結 92
第5章 SPARQL：查詢關聯數據網 93
5.1 典型SPARQL查詢概述 94
5.2 采用SPARQL查詢扁平RDF文件 95
5.2.1 查詢單個RDF文件 95
5.2.2 查詢多個RDF文件 98
5.2.3 查詢萬維網上的RDF文件 100
5.3 查詢SPARQL端點 100
5.4 SPARQL查詢類型 102
5.4.1 SELECT查詢 102
5.4.2 ASK查詢 104
5.4.3 DESCRIBE查詢 105
5.4.4 CONSTRUCT查詢 105
5.4.5 SPARQL 1.1 Update 106
5.5 SPARQL結果格式（XML與JSON） 107
5.6 利用SPARQL查詢創建網頁 108
5.6.1 創建SPARQL查詢 109
5.6.2 創建HTML頁面 110
5.6.3 創建表格 111
5.6.4 創建地圖 112
5.7 小結 115
第3部分 關聯數據實戰
第6章 強化搜索引擎的結果 118
6.1 通過嵌入RDFa以強化HTML 119
6.1.1 利用FOAF詞表添加RDFa標記 122
6.1.2 在HTML span屬性中使用RDFa 125
6.1.3 從包含FOAF的HTML文檔中提取關聯數據 126
6.2 采用GoodRelations詞表嵌入RDFa 127
6.2.1 GoodRelations概述 127
6.2.2 利用GoodRelations強化嵌入RDFa的HTML 130
6.2.3 對選擇RDFa GoodRelations的進一步觀察 136
6.2.4 從包含 GoodRelations的HTML文檔中提取關聯數據 138
6.3 采用Schema.org詞表嵌入RDFa 141
6.3.1 Schema.org概述 141
6.3.2 通過Schema.org強化使用RDFa Lite的HTML 143
6.3.3 對利用Schema.org選擇RDFa Lite的進一步
觀察 145
6.3.4 從包含Schema.org的HTML文檔中提取關聯數據 147
6.4 選擇Schema.org還是GoodRelations 148
6.5 從HTML中提取RDFa并執行SPARQL查詢 149
6.6 小結 150
第7章 RDF數據庫基礎 151
7.1 RDF數據庫分類 151
7.1.1 RDF數據庫的選擇 153
7.1.2 RDF數據庫與關系數據庫的比較 153
7.1.3 RDF數據庫的優點 158
7.2 將電子表格數據轉換為RDF 159
7.2.1 將MS Excel轉換為RDF的簡單示例 159
7.2.2 將MS Excel轉換為關聯數據 161
7.2.3 選擇RDF轉換工具 163
7.3 應用程序：在RDF數據庫中收集關聯數據 163
7.3.1 過程概述 163
7.3.2 利用Python聚合數據源 164
7.3.3 理解輸出 167
7.4 小結 169
第8章 數據集 170
8.1 DOAP詞表 171
8.1.1 創建DOAP文件 172
8.1.2 使用DOAP詞表 174
8.2 利用VoID記錄數據集 178
8.2.1 VoID概述 178
8.2.2 準備VoID文件 179
8.3 站點地圖 181
8.3.1 非語義站點地圖 182
8.3.2 語義站點地圖 183
8.3.3 啟用站點發現 185
8.4 鏈接到其他用戶的數據 187
8.5 示例：利用owl:sameAs實現數據集之間的互聯 193
8.6 加入Data Hub 195
8.7 從DBpedia請求指向用戶數據集的出站鏈接 197
8.8 小結 198
第4部分 歸納與整合
第9章 Callimachus：關聯數據管理系統 200
9.1 Callimachus入門 202
9.2 使用RDF類創建網頁 202
9.2.1 為Callimachus添加數據 203
9.2.2 向Callimachus通告OWL類 204
9.2.3 將Callimachus視圖模板與用戶的類相互關聯 205
9.3 創建并編輯類實例 207
9.3.1 新建筆記 208
9.3.2 為筆記創建視圖模板 210
9.3.3 為筆記創建編輯模板 211
9.4 應用程序：利用多個數據源創建網頁 212
9.4.1 利用NOAA和EPA創建并查詢關聯數據 213
9.4.2 創建包含應用程序的網頁 214
9.4.3 創建用于檢索和顯示關聯數據的 217
9.4.4 將代碼段整合在一起 219
9.5 小結 222
第 10章 回顧發布關聯數據 223
10.1 準備數據 224
10.2 構建URI 225
10.3 選擇詞表 225
10.4 自定義詞表 226
10.5 用戶數據與其他數據集的互聯 227
10.6 發布數據 227
10.7 小結 227
第 11章 不斷發展的萬維網 228
11.1 關聯數據和語義網之間的關系 228
11.2 未來展望 233
11.2.1 Google擴展富摘要 234
11.2.2 數字問責和透明度立法 234
11.2.3 廣告的影響 234
11.2.4 強化的搜索 234
11.2.5 巨頭的參與 235
11.3 小結 235
附錄A 開發環境 236
附錄B SPARQL結果格式 239
詞匯表 245
第 1章 關聯數據簡介 2
1.1 關聯數據定義 3
1.2 關聯數據 4
1.3 關聯數據實戰 5
1.3.1 釋放數據 6
1.3.2 關聯數據在Google富摘要和Facebook“點贊”中的應用 6
1.3.3 關聯數據拯救了BBC 7
1.4 關聯數據原則 9
1.4.1 原則：使用URI命名事物 10
1.4.2 原則：使用 URI以便于用戶查找事物名稱 10
1.4.3 第3原則：在用戶查找URI時提供有用的信息 11
1.4.4 第4原則：包含指向其他URI的鏈接 12
1.5 關聯開放數據（LOD）項目 12
1.6 數據描述 13
1.7 RDF：關聯數據所用的數據模型 16
1.8 關聯數據應用程序剖析 18
1.8.1 獲取設施的關聯數據 19
1.8.2 通過關聯數據創建UI 21
1.9 小結 24
第 2章 RDF：關聯數據所用的數據模型 25
2.1 關聯數據原則讓RDF得以擴展 26
2.2 RDF數據模型 30
2.2.1 三元組 31
2.2.2 空節點 32
2.2.3 類 33
2.2.4 類型字面量 34
2.3 RDF詞表 35
2.3.1 通用詞表 36
2.3.2 自定義詞表 39
2.4 關聯數據所用的RDF格式 40
2.4.1 Turtle：人類可讀的RDF 41
2.4.2 RDF/XML：企業所用的RDF 44
2.4.3 RDFa：嵌入HTML網頁的RDF 46
2.4.4 JSON-LD：開發所用的RDF 49
2.5 與Web服務器和關聯數據發布有關的問題 52
2.6 文件類型與Web服務器 54
2.7 對Apache服務器的控制有限時如何處理 55
2.8 關聯數據平臺 56
2.9 小結 56
第3章 使用關聯數據 57
3.1 像萬維網一樣思考 57
3.2 如何使用關聯數據 58
3.3 查找分布式關聯數據的工具 60
3.3.1 Sindice 60
3.3.2 SameAs.org 61
3.3.3 Data Hub 62
3.4 聚合關聯數據 63
3.4.1 聚合已知數據集中的關聯數據 63
3.4.2 使用插件獲取網頁中的關聯數據和RDF 67
3.5 關聯數據網的抓取與數據的聚合 69
3.5.1 使用Python抓取關聯數據網 69
3.5.2 利用聚合后的RDF輸出HTML 72
3.6 小結 72
第 2部分 關聯數據進階
第4章 利用FOAF創建關聯數據 74
4.1 創建個人FOAF配置文件 75
4.1.1 FOAF詞表簡介 76
4.1.2 方法I：手動創建基本的FOAF配置文件 77
4.1.3 改進基本的FOAF配置文件 78
4.1.4 方法II：自動生成FOAF配置文件 80
4.2 為FOAF配置文件添加更多內容 83
4.3 發布FOAF配置文件 85
4.4 FOAF配置文件的可視化 86
4.5 應用程序：采用自定義詞表鏈接RDF文檔 87
4.5.1 創建愿望清單詞表 87
4.5.2 創建、發布并鏈接愿望清單文檔 88
4.5.3 為愿望清單文檔添加內容 89
4.5.4 小書簽程序初探 91
4.6 小結 92
第5章 SPARQL：查詢關聯數據網 93
5.1 典型SPARQL查詢概述 94
5.2 采用SPARQL查詢扁平RDF文件 95
5.2.1 查詢單個RDF文件 95
5.2.2 查詢多個RDF文件 98
5.2.3 查詢萬維網上的RDF文件 100
5.3 查詢SPARQL端點 100
5.4 SPARQL查詢類型 102
5.4.1 SELECT查詢 102
5.4.2 ASK查詢 104
5.4.3 DESCRIBE查詢 105
5.4.4 CONSTRUCT查詢 105
5.4.5 SPARQL 1.1 Update 106
5.5 SPARQL結果格式（XML與JSON） 107
5.6 利用SPARQL查詢創建網頁 108
5.6.1 創建SPARQL查詢 109
5.6.2 創建HTML頁面 110
5.6.3 創建表格 111
5.6.4 創建地圖 112
5.7 小結 115
第3部分 關聯數據實戰
第6章 強化搜索引擎的結果 118
6.1 通過嵌入RDFa以強化HTML 119
6.1.1 利用FOAF詞表添加RDFa標記 122
6.1.2 在HTML span屬性中使用RDFa 125
6.1.3 從包含FOAF的HTML文檔中提取關聯數據 126
6.2 采用GoodRelations詞表嵌入RDFa 127
6.2.1 GoodRelations概述 127
6.2.2 利用GoodRelations強化嵌入RDFa的HTML 130
6.2.3 對選擇RDFa GoodRelations的進一步觀察 136
6.2.4 從包含 GoodRelations的HTML文檔中提取關聯數據 138
6.3 采用Schema.org詞表嵌入RDFa 141
6.3.1 Schema.org概述 141
6.3.2 通過Schema.org強化使用RDFa Lite的HTML 143
6.3.3 對利用Schema.org選擇RDFa Lite的進一步
觀察 145
6.3.4 從包含Schema.org的HTML文檔中提取關聯數據 147
6.4 選擇Schema.org還是GoodRelations 148
6.5 從HTML中提取RDFa并執行SPARQL查詢 149
6.6 小結 150
第7章 RDF數據庫基礎 151
7.1 RDF數據庫分類 151
7.1.1 RDF數據庫的選擇 153
7.1.2 RDF數據庫與關系數據庫的比較 153
7.1.3 RDF數據庫的優點 158
7.2 將電子表格數據轉換為RDF 159
7.2.1 將MS Excel轉換為RDF的簡單示例 159
7.2.2 將MS Excel轉換為關聯數據 161
7.2.3 選擇RDF轉換工具 163
7.3 應用程序：在RDF數據庫中收集關聯數據 163
7.3.1 過程概述 163
7.3.2 利用Python聚合數據源 164
7.3.3 理解輸出 167
7.4 小結 169
第8章 數據集 170
8.1 DOAP詞表 171
8.1.1 創建DOAP文件 172
8.1.2 使用DOAP詞表 174
8.2 利用VoID記錄數據集 178
8.2.1 VoID概述 178
8.2.2 準備VoID文件 179
8.3 站點地圖 181
8.3.1 非語義站點地圖 182
8.3.2 語義站點地圖 183
8.3.3 啟用站點發現 185
8.4 鏈接到其他用戶的數據 187
8.5 示例：利用owl:sameAs實現數據集之間的互聯 193
8.6 加入Data Hub 195
8.7 從DBpedia請求指向用戶數據集的出站鏈接 197
8.8 小結 198
第4部分 歸納與整合
第9章 Callimachus：關聯數據管理系統 200
9.1 Callimachus入門 202
9.2 使用RDF類創建網頁 202
9.2.1 為Callimachus添加數據 203
9.2.2 向Callimachus通告OWL類 204
9.2.3 將Callimachus視圖模板與用戶的類相互關聯 205
9.3 創建并編輯類實例 207
9.3.1 新建筆記 208
9.3.2 為筆記創建視圖模板 210
9.3.3 為筆記創建編輯模板 211
9.4 應用程序：利用多個數據源創建網頁 212
9.4.1 利用NOAA和EPA創建并查詢關聯數據 213
9.4.2 創建包含應用程序的網頁 214
9.4.3 創建用于檢索和顯示關聯數據的 217
9.4.4 將代碼段整合在一起 219
9.5 小結 222
第 10章 回顧發布關聯數據 223
10.1 準備數據 224
10.2 構建URI 225
10.3 選擇詞表 225
10.4 自定義詞表 226
10.5 用戶數據與其他數據集的互聯 227
10.6 發布數據 227
10.7 小結 227
第 11章 不斷發展的萬維網 228
11.1 關聯數據和語義網之間的關系 228
11.2 未來展望 233
11.2.1 Google擴展富摘要 234
11.2.2 數字問責和透明度立法 234
11.2.3 廣告的影響 234
11.2.4 強化的搜索 234
11.2.5 巨頭的參與 235
11.3 小結 235
附錄A 開發環境 236
附錄B SPARQL結果格式 239
詞匯表 245
您曾經瀏覽過的商品
購物須知
大陸出版品因裝訂品質及貨運條件與台灣出版品落差甚大，除封面破損、內頁脫落等較嚴重的狀態，其餘商品將正常出貨。
特別提醒：部分書籍附贈之內容(如音頻mp3或影片dvd等)已無實體光碟提供，需以QR CODE 連結至當地網站註冊“並通過驗證程序”，方可下載使用。
無現貨庫存之簡體書，將向海外調貨：
海外有庫存之書籍，等候約45個工作天;
海外無庫存之書籍，平均作業時間約60個工作天，然不保證確定可調到貨，尚請見諒。
為了保護您的權益，「三民網路書店」提供會員七日商品鑑賞期(收到商品為起始日)。
若要辦理退貨，請在商品鑑賞期內寄回，且商品必須是全新狀態與完整包裝(商品、附件、發票、隨貨贈品等)否則恕不接受退貨。