Semantic Web, OWL, RDF, JENA

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语义网就是计算机可以理解的网络，它依靠RDF(Resource description framework), OWL(Ontology web language)等规范实现。

人类为什么能理解一篇文字组成的文章，因为他了解每个词的含义，他为什么会了解每个词的含义，因为他们在词典中都有解释。那么那些用来解释词的词又是被谁解释的？最终的最基本词是由人的感官解释， 比如“红色”这个词， 你无法再进一步解释，你只能告诉他那个苹果的颜色就是红色。

这个compiler theory相似，语言最终都解释到不能再进行推理的终结符为止。

语义网的价值在于它可以被计算机自动的进行聚合，分类，搜索, 方便网站间数据的整合等等。 基于语义网的推理还可以产生很多的应用。

RDF (http://www.w3.org/TR/2002/WD-rdf-concepts-20021108/)是一个关于对象（或资源）和它们之间关系的数据模型，且为该数据模型提供了简单的语义，这个数据模型能够用XML语法表示。RDF Schema (http://www.w3.org/TR/2002/WD-rdf-schema-20021112/)是一个描述RDF资源的属性（property）和类（classe）的词汇表，提供了关于这些属性和类的层次结构的语义.简言之，RDF是一个用来描述web上任何资源的方法，RDF Shehema定义了一本用于解释这些描述的词典.

OWL(http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-features-20040210/): SemanticWeb需要在RDF之上增加的第一个层次是一种能够对Web文档中的术语含义进行形式化描述的本体语言。如果希望机器能够对这些Web文档进行有效的推理工作， 这一本体语言必须超越RDF Schema的基本语义。OWL用例和需求文档 (http://www.w3.org/TR/webont-req/)提供了更多关于本体的细节 (http://www.w3.org/TR/webont-req/#onto-def)，用六个用例 (http://www.w3.org/TR/webont-req/#section-use-cases)推动了对OWL的需求，并且规范化了OWL的设计目标 (http://www.w3.org/TR/webont-req/#section-goals)、需求 (http://www.w3.org/TR/webont-req/#section-requirements)以及目的 (http://www.w3.org/TR/webont-req/#section-objectives)。

RDF的抽象语法就是一个个tripple, 又叫做RDF graph. (The RDF abstract syntax is a set of triples, called the RDF graph). 这个tripple 由subject,  predict和object组成。许多的tripples组成一个RDF图。

Subject和predict是一个RDF URI reference

Object 可以是一个RDF URI reference或者literal

例如. 网页http://www.example.org/index.html 的创建者是john。

Subject就是http://www.example.org/index.html , predict是creator, Object是john。 Creator 必须定义在某个RDF Schema中.

在RDF中表现为

<rdf:Description rdf:about=”http://www.example.org/index.html“>

  <j.0:creator>John</j.0:Subject>

 </rdf:Description>

RDF有专门的查询语言http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/. 在JENA中的实现是ARQ search engine.

Jena 是HP实验室的OpenSource  semantic web Framwork(java based). 目前正在使用Jena2.4， 还不知道他的效率怎么样。去年3，4月时好像还没有SPARQL, 用的是jena的RDQL, 现在的ARQ同时支持RDQL和SPARQL两种语法。

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