关联数据 万维网上的结构化数据
第 1部分 关联数据网
第 1章 关联数据简介 2
1．1 关联数据定义 3
1．2 关联数据 4
1．3 关联数据实战 5
1．3．1 释放数据 6
1．3．2 关联数据在Google富摘要和Facebook“点赞”中的应用 6
1．3．3 关联数据拯救了BBC 7
1．4 关联数据原则 9
1．4．1 原则：使用URI命名事物 10
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第 1章 关联数据简介 2
1．1 关联数据定义 3
1．2 关联数据 4
1．3 关联数据实战 5
1．3．1 释放数据 6
1．3．2 关联数据在Google富摘要和Facebook“点赞”中的应用 6
1．3．3 关联数据拯救了BBC 7
1．4 关联数据原则 9
1．4．1 原则：使用URI命名事物 10
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David Wood担任万维网联盟RDF工作组共同主席，Marsha Zaidman担任美国玛丽华盛顿大学计算机科学系主任，Luke Ruth在Callimachus项目中负责关联数据的开发，Michael Hausenblas领导爱尔兰关联数据研究中心的工作。
关联数据（linked data）是在万维网上表示和链接结构化数据的一系列技术，旨在构建一张计算机能够理解的语义数据网络，而不仅仅是人能读懂的文档网络，以便在此之上构建更智能的应用。
本书分为4个部分，dy部分主要介绍了关联数据的基础知识、RDF（资源描述框架）数据模型，以及表示关联数据的通用标准序列化格式，旨在引导读者识别并使用万维网上的关联数据；第e部分重点讨论了开发和发布关联数据所用的技术，以及聚合数据所用的搜索技术；第3部分则讨论了如何使用RDFa（属性中的资源描述框架）对网页进行SEO、RDF数据库与传统的关系数据库的区别、在万维网上共享用户数据集和项目的方式，以及对语义网搜索结果中包含的项目和数据集进行优化；第4部分则将之前的内容进行了汇总，使用一个开源的关联数据应用服务器开发一个复杂的应用程序，并总结了从准备到发布关联数据的全过程。
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本书分为4个部分，dy部分主要介绍了关联数据的基础知识、RDF（资源描述框架）数据模型，以及表示关联数据的通用标准序列化格式，旨在引导读者识别并使用万维网上的关联数据；第e部分重点讨论了开发和发布关联数据所用的技术，以及聚合数据所用的搜索技术；第3部分则讨论了如何使用RDFa（属性中的资源描述框架）对网页进行SEO、RDF数据库与传统的关系数据库的区别、在万维网上共享用户数据集和项目的方式，以及对语义网搜索结果中包含的项目和数据集进行优化；第4部分则将之前的内容进行了汇总，使用一个开源的关联数据应用服务器开发一个复杂的应用程序，并总结了从准备到发布关联数据的全过程。
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第 1部分 关联数据网
第 1章 关联数据简介 2
1．1 关联数据定义 3
1．2 关联数据 4
1．3 关联数据实战 5
1．3．1 释放数据 6
1．3．2 关联数据在Google富摘要和Facebook“点赞”中的应用 6
1．3．3 关联数据拯救了BBC 7
1．4 关联数据原则 9
1．4．1 原则：使用URI命名事物 10
1．4．2 原则：使用HTTP URI以便于用户查找事物名称 10
1．4．3 第3原则：在用户查找URI时提供有用的信息 11
1．4．4 第4原则：包含指向其他URI的链接 12
1．5 关联开放数据（LOD）项目 12
1．6 数据描述 13
1．7 RDF：关联数据所用的数据模型 16
1．8 关联数据应用程序剖析 18
1．8．1 获取设施的关联数据 19
1．8．2 通过关联数据创建UI 21
1．9 小结 24
第 2章 RDF：关联数据所用的数据模型 25
2．1 关联数据原则让RDF得以扩展 26
2．2 RDF数据模型 30
2．2．1 三元组 31
2．2．2 空节点 32
2．2．3 类 33
2．2．4 类型字面量 34
2．3 RDF词表 35
2．3．1 通用词表 36
2．3．2 自定义词表 39
2．4 关联数据所用的RDF格式 40
2．4．1 Turtle：人类可读的RDF 41
2．4．2 RDF/XML：企业所用的RDF 44
2．4．3 RDFa：嵌入HTML网页的RDF 46
2．4．4 JSON-LD：JavaScript开发所用的RDF 49
2．5 与Web服务器和关联数据发布有关的问题 52
2．6 文件类型与Web服务器 54
2．7 对Apache服务器的控制有限时如何处理 55
2．8 关联数据平台 56
2．9 小结 56
第3章 使用关联数据 57
3．1 像万维网一样思考 57
3．2 如何使用关联数据 58
3．3 查找分布式关联数据的工具 60
3．3．1 Sindice 60
3．3．2 SameAs．org 61
3．3．3 Data Hub 62
3．4 聚合关联数据 63
3．4．1 聚合已知数据集中的关联数据 63
3．4．2 使用浏览器插件获取网页中的关联数据和RDF 67
3．5 关联数据网的抓取与数据的聚合 69
3．5．1 使用Python抓取关联数据网 69
3．5．2 利用聚合后的RDF输出HTML 72
3．6 小结 72
第 2部分 关联数据进阶
第4章 利用FOAF创建关联数据 74
4．1 创建个人FOAF配置文件 75
4．1．1 FOAF词表简介 76
4．1．2 方法I：手动创建基本的FOAF配置文件 77
4．1．3 改进基本的FOAF配置文件 78
4．1．4 方法II：自动生成FOAF配置文件 80
4．2 为FOAF配置文件添加更多内容 83
4．3 发布FOAF配置文件 85
4．4 FOAF配置文件的可视化 86
4．5 应用程序：采用自定义词表链接RDF文档 87
4．5．1 创建愿望清单词表 87
4．5．2 创建、发布并链接愿望清单文档 88
4．5．3 为愿望清单文档添加内容 89
4．5．4 小书签程序初探 91
4．6 小结 92
第5章 SPARQL：查询关联数据网 93
5．1 典型SPARQL查询概述 94
5．2 采用SPARQL查询扁平RDF文件 95
5．2．1 查询单个RDF文件 95
5．2．2 查询多个RDF文件 98
5．2．3 查询万维网上的RDF文件 100
5．3 查询SPARQL端点 100
5．4 SPARQL查询类型 102
5．4．1 SELECT查询 102
5．4．2 ASK查询 104
5．4．3 DESCRIBE查询 105
5．4．4 CONSTRUCT查询 105
5．4．5 SPARQL 1．1 Update 106
5．5 SPARQL结果格式（XML与JSON） 107
5．6 利用SPARQL查询创建网页 108
5．6．1 创建SPARQL查询 109
5．6．2 创建HTML页面 110
5．6．3 创建JavaScript表格 111
5．6．4 创建JavaScript地图 112
5．7 小结 115
第3部分 关联数据实战
第6章 强化搜索引擎的结果 118
6．1 通过嵌入RDFa以强化HTML 119
6．1．1 利用FOAF词表添加RDFa标记 122
6．1．2 在HTML span属性中使用RDFa 125
6．1．3 从包含FOAF的HTML文档中提取关联数据 126
6．2 采用GoodRelations词表嵌入RDFa 127
6．2．1 GoodRelations概述 127
6．2．2 利用GoodRelations强化嵌入RDFa的HTML 130
6．2．3 对选择RDFa GoodRelations的进一步观察 136
6．2．4 从包含 GoodRelations的HTML文档中提取关联数据 138
6．3 采用Schema．org词表嵌入RDFa 141
6．3．1 Schema．org概述 141
6．3．2 通过Schema．org强化使用RDFa Lite的HTML 143
6．3．3 对利用Schema．org选择RDFa Lite的进一步
观察 145
6．3．4 从包含Schema．org的HTML文档中提取关联数据 147
6．4 选择Schema．org还是GoodRelations 148
6．5 从HTML中提取RDFa并执行SPARQL查询 149
6．6 小结 150
第7章 RDF数据库基础 151
7．1 RDF数据库分类 151
7．1．1 RDF数据库的选择 153
7．1．2 RDF数据库与关系数据库的比较 153
7．1．3 RDF数据库的优点 158
7．2 将电子表格数据转换为RDF 159
7．2．1 将MS Excel转换为RDF的简单示例 159
7．2．2 将MS Excel转换为关联数据 161
7．2．3 选择RDF转换工具 163
7．3 应用程序：在RDF数据库中收集关联数据 163
7．3．1 过程概述 163
7．3．2 利用Python聚合数据源 164
7．3．3 理解输出 167
7．4 小结 169
第8章 数据集 170
8．1 DOAP词表 171
8．1．1 创建DOAP文件 172
8．1．2 使用DOAP词表 174
8．2 利用VoID记录数据集 178
8．2．1 VoID概述 178
8．2．2 准备VoID文件 179
8．3 站点地图 181
8．3．1 非语义站点地图 182
8．3．2 语义站点地图 183
8．3．3 启用站点发现 185
8．4 链接到其他用户的数据 187
8．5 示例：利用owl：sameAs实现数据集之间的互联 193
8．6 加入Data Hub 195
8．7 从DBpedia请求指向用户数据集的出站链接 197
8．8 小结 198
第4部分 归纳与整合
第9章 Callimachus：关联数据管理系统 200
9．1 Callimachus入门 202
9．2 使用RDF类创建网页 202
9．2．1 为Callimachus添加数据 203
9．2．2 向Callimachus通告OWL类 204
9．2．3 将Callimachus视图模板与用户的类相互关联 205
9．3 创建并编辑类实例 207
9．3．1 新建笔记 208
9．3．2 为笔记创建视图模板 210
9．3．3 为笔记创建编辑模板 211
9．4 应用程序：利用多个数据源创建网页 212
9．4．1 利用NOAA和EPA创建并查询关联数据 213
9．4．2 创建包含应用程序的网页 214
9．4．3 创建用于检索和显示关联数据的JavaScript 217
9．4．4 将代码段整合在一起 219
9．5 小结 222
第 10章 回顾发布关联数据 223
10．1 准备数据 224
10．2 构建URI 225
10．3 选择词表 225
10．4 自定义词表 226
10．5 用户数据与其他数据集的互联 227
10．6 发布数据 227
10．7 小结 227
第 11章 不断发展的万维网 228
11．1 关联数据和语义网之间的关系 228
11．2 未来展望 233
11．2．1 Google扩展富摘要 234
11．2．2 数字问责和透明度立法 234
11．2．3 广告的影响 234
11．2．4 强化的搜索 234
11．2．5 巨头的参与 235
11．3 小结 235
附录A 开发环境 236
附录B SPARQL结果格式 239
词汇表 245
^ 收 起
第 1章 关联数据简介 2
1．1 关联数据定义 3
1．2 关联数据 4
1．3 关联数据实战 5
1．3．1 释放数据 6
1．3．2 关联数据在Google富摘要和Facebook“点赞”中的应用 6
1．3．3 关联数据拯救了BBC 7
1．4 关联数据原则 9
1．4．1 原则：使用URI命名事物 10
1．4．2 原则：使用HTTP URI以便于用户查找事物名称 10
1．4．3 第3原则：在用户查找URI时提供有用的信息 11
1．4．4 第4原则：包含指向其他URI的链接 12
1．5 关联开放数据（LOD）项目 12
1．6 数据描述 13
1．7 RDF：关联数据所用的数据模型 16
1．8 关联数据应用程序剖析 18
1．8．1 获取设施的关联数据 19
1．8．2 通过关联数据创建UI 21
1．9 小结 24
第 2章 RDF：关联数据所用的数据模型 25
2．1 关联数据原则让RDF得以扩展 26
2．2 RDF数据模型 30
2．2．1 三元组 31
2．2．2 空节点 32
2．2．3 类 33
2．2．4 类型字面量 34
2．3 RDF词表 35
2．3．1 通用词表 36
2．3．2 自定义词表 39
2．4 关联数据所用的RDF格式 40
2．4．1 Turtle：人类可读的RDF 41
2．4．2 RDF/XML：企业所用的RDF 44
2．4．3 RDFa：嵌入HTML网页的RDF 46
2．4．4 JSON-LD：JavaScript开发所用的RDF 49
2．5 与Web服务器和关联数据发布有关的问题 52
2．6 文件类型与Web服务器 54
2．7 对Apache服务器的控制有限时如何处理 55
2．8 关联数据平台 56
2．9 小结 56
第3章 使用关联数据 57
3．1 像万维网一样思考 57
3．2 如何使用关联数据 58
3．3 查找分布式关联数据的工具 60
3．3．1 Sindice 60
3．3．2 SameAs．org 61
3．3．3 Data Hub 62
3．4 聚合关联数据 63
3．4．1 聚合已知数据集中的关联数据 63
3．4．2 使用浏览器插件获取网页中的关联数据和RDF 67
3．5 关联数据网的抓取与数据的聚合 69
3．5．1 使用Python抓取关联数据网 69
3．5．2 利用聚合后的RDF输出HTML 72
3．6 小结 72
第 2部分 关联数据进阶
第4章 利用FOAF创建关联数据 74
4．1 创建个人FOAF配置文件 75
4．1．1 FOAF词表简介 76
4．1．2 方法I：手动创建基本的FOAF配置文件 77
4．1．3 改进基本的FOAF配置文件 78
4．1．4 方法II：自动生成FOAF配置文件 80
4．2 为FOAF配置文件添加更多内容 83
4．3 发布FOAF配置文件 85
4．4 FOAF配置文件的可视化 86
4．5 应用程序：采用自定义词表链接RDF文档 87
4．5．1 创建愿望清单词表 87
4．5．2 创建、发布并链接愿望清单文档 88
4．5．3 为愿望清单文档添加内容 89
4．5．4 小书签程序初探 91
4．6 小结 92
第5章 SPARQL：查询关联数据网 93
5．1 典型SPARQL查询概述 94
5．2 采用SPARQL查询扁平RDF文件 95
5．2．1 查询单个RDF文件 95
5．2．2 查询多个RDF文件 98
5．2．3 查询万维网上的RDF文件 100
5．3 查询SPARQL端点 100
5．4 SPARQL查询类型 102
5．4．1 SELECT查询 102
5．4．2 ASK查询 104
5．4．3 DESCRIBE查询 105
5．4．4 CONSTRUCT查询 105
5．4．5 SPARQL 1．1 Update 106
5．5 SPARQL结果格式（XML与JSON） 107
5．6 利用SPARQL查询创建网页 108
5．6．1 创建SPARQL查询 109
5．6．2 创建HTML页面 110
5．6．3 创建JavaScript表格 111
5．6．4 创建JavaScript地图 112
5．7 小结 115
第3部分 关联数据实战
第6章 强化搜索引擎的结果 118
6．1 通过嵌入RDFa以强化HTML 119
6．1．1 利用FOAF词表添加RDFa标记 122
6．1．2 在HTML span属性中使用RDFa 125
6．1．3 从包含FOAF的HTML文档中提取关联数据 126
6．2 采用GoodRelations词表嵌入RDFa 127
6．2．1 GoodRelations概述 127
6．2．2 利用GoodRelations强化嵌入RDFa的HTML 130
6．2．3 对选择RDFa GoodRelations的进一步观察 136
6．2．4 从包含 GoodRelations的HTML文档中提取关联数据 138
6．3 采用Schema．org词表嵌入RDFa 141
6．3．1 Schema．org概述 141
6．3．2 通过Schema．org强化使用RDFa Lite的HTML 143
6．3．3 对利用Schema．org选择RDFa Lite的进一步
观察 145
6．3．4 从包含Schema．org的HTML文档中提取关联数据 147
6．4 选择Schema．org还是GoodRelations 148
6．5 从HTML中提取RDFa并执行SPARQL查询 149
6．6 小结 150
第7章 RDF数据库基础 151
7．1 RDF数据库分类 151
7．1．1 RDF数据库的选择 153
7．1．2 RDF数据库与关系数据库的比较 153
7．1．3 RDF数据库的优点 158
7．2 将电子表格数据转换为RDF 159
7．2．1 将MS Excel转换为RDF的简单示例 159
7．2．2 将MS Excel转换为关联数据 161
7．2．3 选择RDF转换工具 163
7．3 应用程序：在RDF数据库中收集关联数据 163
7．3．1 过程概述 163
7．3．2 利用Python聚合数据源 164
7．3．3 理解输出 167
7．4 小结 169
第8章 数据集 170
8．1 DOAP词表 171
8．1．1 创建DOAP文件 172
8．1．2 使用DOAP词表 174
8．2 利用VoID记录数据集 178
8．2．1 VoID概述 178
8．2．2 准备VoID文件 179
8．3 站点地图 181
8．3．1 非语义站点地图 182
8．3．2 语义站点地图 183
8．3．3 启用站点发现 185
8．4 链接到其他用户的数据 187
8．5 示例：利用owl：sameAs实现数据集之间的互联 193
8．6 加入Data Hub 195
8．7 从DBpedia请求指向用户数据集的出站链接 197
8．8 小结 198
第4部分 归纳与整合
第9章 Callimachus：关联数据管理系统 200
9．1 Callimachus入门 202
9．2 使用RDF类创建网页 202
9．2．1 为Callimachus添加数据 203
9．2．2 向Callimachus通告OWL类 204
9．2．3 将Callimachus视图模板与用户的类相互关联 205
9．3 创建并编辑类实例 207
9．3．1 新建笔记 208
9．3．2 为笔记创建视图模板 210
9．3．3 为笔记创建编辑模板 211
9．4 应用程序：利用多个数据源创建网页 212
9．4．1 利用NOAA和EPA创建并查询关联数据 213
9．4．2 创建包含应用程序的网页 214
9．4．3 创建用于检索和显示关联数据的JavaScript 217
9．4．4 将代码段整合在一起 219
9．5 小结 222
第 10章 回顾发布关联数据 223
10．1 准备数据 224
10．2 构建URI 225
10．3 选择词表 225
10．4 自定义词表 226
10．5 用户数据与其他数据集的互联 227
10．6 发布数据 227
10．7 小结 227
第 11章 不断发展的万维网 228
11．1 关联数据和语义网之间的关系 228
11．2 未来展望 233
11．2．1 Google扩展富摘要 234
11．2．2 数字问责和透明度立法 234
11．2．3 广告的影响 234
11．2．4 强化的搜索 234
11．2．5 巨头的参与 235
11．3 小结 235
附录A 开发环境 236
附录B SPARQL结果格式 239
词汇表 245
^ 收 起
David Wood担任万维网联盟RDF工作组共同主席，Marsha Zaidman担任美国玛丽华盛顿大学计算机科学系主任，Luke Ruth在Callimachus项目中负责关联数据的开发，Michael Hausenblas领导爱尔兰关联数据研究中心的工作。
关联数据（linked data）是在万维网上表示和链接结构化数据的一系列技术，旨在构建一张计算机能够理解的语义数据网络，而不仅仅是人能读懂的文档网络，以便在此之上构建更智能的应用。
本书分为4个部分，dy部分主要介绍了关联数据的基础知识、RDF（资源描述框架）数据模型，以及表示关联数据的通用标准序列化格式，旨在引导读者识别并使用万维网上的关联数据；第e部分重点讨论了开发和发布关联数据所用的技术，以及聚合数据所用的搜索技术；第3部分则讨论了如何使用RDFa（属性中的资源描述框架）对网页进行SEO、RDF数据库与传统的关系数据库的区别、在万维网上共享用户数据集和项目的方式，以及对语义网搜索结果中包含的项目和数据集进行优化；第4部分则将之前的内容进行了汇总，使用一个开源的关联数据应用服务器开发一个复杂的应用程序，并总结了从准备到发布关联数据的全过程。
本书适合具备HTML、URI、HTTP等基本的Web技术基础，并且想要了解、使用和发布关联数据的应用程序开发人员阅读。
^ 收 起
本书分为4个部分，dy部分主要介绍了关联数据的基础知识、RDF（资源描述框架）数据模型，以及表示关联数据的通用标准序列化格式，旨在引导读者识别并使用万维网上的关联数据；第e部分重点讨论了开发和发布关联数据所用的技术，以及聚合数据所用的搜索技术；第3部分则讨论了如何使用RDFa（属性中的资源描述框架）对网页进行SEO、RDF数据库与传统的关系数据库的区别、在万维网上共享用户数据集和项目的方式，以及对语义网搜索结果中包含的项目和数据集进行优化；第4部分则将之前的内容进行了汇总，使用一个开源的关联数据应用服务器开发一个复杂的应用程序，并总结了从准备到发布关联数据的全过程。
本书适合具备HTML、URI、HTTP等基本的Web技术基础，并且想要了解、使用和发布关联数据的应用程序开发人员阅读。
^ 收 起
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