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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    Choosing Between Graph Databases and RDF Engines for Consuming and Mining Linked Data (Universidad Simon Bolívar, Caracas, Venezuela)

    Abstract.

    Graphs naturally represent Linked Data and implementations of graph-based tasks are required not only for data consumption, but also for mining patterns among links. Despite efficient graph-based algorithms and engines have been implemented, there is no clear understanding of how these solutions may behave on Linked Data

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    The Graph Database and the RDF Database

    In a twist that has inevitable written all over it, the database industry has at last begun to take heed of the power of consumerization. The once mighty RDBMS is now obliged to make room for an emerging and increasingly important partner in the data center: the graph database. Twitter’s doing it, Facebook’s doing it, even online dating sites are doing it; what they are doing is tracing relationship graphs. After all, social is social, and ultimately it’s all about relationships.

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    What is the difference between triplestores and graph databases? - Stack Overflow

    There are triplestores (semantic databases), and there are general-purpose graph databases.

    Both are based on the similar concepts of linking one "item" to another via a relationship. Triplestores support RDF and are queried by SPARQL, but such add-ons can be (and are) implemented ontop of general-purpose graph databases as well.

    What is the fundamental difference that would make you prefer a semantic db / triplestore to a general purpose graph database like neo4j?

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    Publicado el 29.10.2015 por Ricardo Alonso Maturana

    What are the differences between a Graph database and a Triple store? (by Matt Allen in Quora)

    Graph Databases vs. RDF Triple Stores
    To summarize, both graph databases and triple stores are designed to store linked data. RDF is a specific kind of linked data that is queried using SPARQL, so it is fair to say that RDF triple stores are a kind of graph database. But, there are some subtle but important differences that are described below.
    How They Are Similar
    ·       Graph databases and rdf triple stores focus on the relationships between the data, often referred to as “linked data.” Data points are called nodes, and the relationship between one data point and another is called an edge.
    ·       A web of nodes and edges can be put together into interesting visualizations—a defining characteristic of graph databases.
    How They Are Different
    ·       Graph databases are more versatile with query languages:  Neo4J can run an RDF triple store and use SPARQL but generally focuses on its own proprietary language, Cypher. Other graph databases support G, GraphLog, GOOD, SoSQL, BiQL, SNQL, and more. RDF triple stores only use SPARQL as the query language.
    ·       Graph databases can store various types of graphs, including undirected graphs, weighted graphs, hypergraphs, etc. RDF triple stores focus solely on storing rows of RDF triples.
    ·       Graph databases are node, or property, centric whereas RDF triple stores are edge-centric. RDF triple stores are really just a list of graph edges, many of which are 'properties'  of a node and not critical to the graph structure itself.
    ·       Graph databases are better optimized for graph traversals (degrees of separation or shortest path algorithms). With RDF triple stores, the cost of traversing an edge tends to be logarithmic.
    ·       RDF triple stores also provide inferences on data but graph databases do not (e.g., if humans are a subclass of mammals and man is a subclass of humans, then it can be inferred that man is a subclass of mammals).
    ·       RDF triple stores are more synonymous with the “semantic web” and the standardized universe of knowledge being stored as RDF triples on DBpedia and other sources whereas graph databases are seen as more pragmatic rather than academic.

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    Presentación

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    Compartido el 28.5.2015 por Equipo GNOSS

    RDF: arquitecturas web y posicionamiento semántico

    En esta presentación, el profesor Jose Emilio Labra de la Universidad de Oviedo explica las aplicaciones del RDF (Resource Description Framework), hablando para ello de las arquitecturas semánticas en las que se inserta, y de cómo afecta al posicionamiento web, lo que llama posicionamiento semántico.

    En este sentido habla de cómo añadir semántica al HTML considerando:

    • Incluir RDF como comentarios al HTML
    • Enlazar a ficheros HTML externos
    • GRDDL
    • Microformatos
    • RDFa
    • Microdatos (proyecto Schema.org)

     

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    Publicado el 16.4.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    RDF: Un modelo de metadatos flexible para las bibliotecas digitales del próximo milenio

    RDF: UN MODELO DE METADATOS FLEXIBLE PARA LAS  BIBLIOTECAS DIGITALES DEL PRÓXIMO MILENIO

    Eva Mª Méndez Rodríguez (emendez@bib.uc3m.es)

    Dpto. de Biblioteconomía y Documentación. Universidad Carlos III de Madrid

    Resumen:

    Esta comunicación versa sobre el Resource Description Framework (RDF) un modelo de metadatos basado en XML, que promete ser un estándar flexible para la estructuración de la información de las bibliotecas digitales del siglo XXI. Se describen el contexto y las características principales de dicho formato, así como sus posibilidades y potencial desarrollo para optimizar la recuperación de información en Internet.

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    Publicado el 16.4.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Este documento generado por W3C identifica qué entendemos por RDF, cuales son sus características principales y que papel ocupa en el desarrollo y despligue de la Web Semántica explicando las posibilidades que brinda. La versión de este documento corresponde a febrero de 2014.

    Resource Description Framework (RDF) [Infraestructura para la Descripción de Recursos] es una base para procesar metadatos. Proporciona interoperabilidad entre aplicaciones que intercambian información legible por máquina en la Web. RDF destaca por la facilidad para habilitar el procesamiento automatizado de los recursos Web. RDF puede utilizarse en distintas áreas de aplicación; por ejemplo en recuperación de recursos para proporcionar mejores prestaciones a los motores de búsqueda, en catalogación para describir el contenido y las relaciones de contenido disponibles en un sitio Web, una página Web, o una biblioteca digital particular, por los agentes de software inteligentes para facilitar el intercambio y para compartir conocimiento; en la calificación de contenido, en la descripción de colecciones de páginas que representan un "documento" lógico individual, para describir los derechos de propiedad intelectual de las páginas web, y para expresar las preferencias de privacidad de un usuario, así como las políticas de privacidad de un sitio Web. RDF junto con las firmas digitales será la clave para construir el "Web de confianza" para el comercio electrónico, la cooperación y otras aplicaciones. Este documento introduce un modelo para representar metadatos en RDF así como una sintaxis para codificar y transmitir estos metadatos de tal forma que maximicen la interoperabilidad de servidores y clientes web desarrollados independientemente. La sintaxis presentada aquí utiliza el Extensible Markup Language [Lenguaje de Marcado Extensible] (XML): uno de los objetivos de RDF es hacer posible especificar la semántica para las bases de datos en XML de una forma normalizada e interoperable. RDF y XML son complementarios: RDF es un modelo de metadatos y sólo dirige por referencia muchos de los aspectos de codificación que requiere el almacenamiento y transferencia de archivos (tales como internacionalización, conjuntos de caracteres, etc.). Para estos aspectos, RDF cuenta con el soporte de XML. Es importante entender que esta sintaxis XML es sólo una sintaxis posible para RDF y que pueden surgir formas alternativas para representar el mismo modelo de datos RDF. El objetivo general de RDF es definir un mecanismo para describir recursos que no cree ninguna asunción sobre un dominio de aplicación particular, ni defina (a priori) la semántica de algún dominio de aplicación. La definición del mecanismo debe ser neutral con respecto al dominio, sin embargo el mecanismo debe ser adecuado para describir información sobre cualquier dominio.

    Fuente: W3C

     

     

     

     

     

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    Publicado el 10.3.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    Library Linked Data Incubator Group: Datasets, Value Vocabularies, and Metadata Element Sets

    El objetivo del Grupo Incubador de Datos Vinculados de Bibliotecas del W3C, constituido desde mayo de 2010 hasta agosto de 2011, ha sido "contribuir a incrementar la interoperabilidad global de los datos de las bibliotecas en la Web, reuniendo a personas implicadas en actividades de la Web Semántica —centradas en los Datos Vinculados— en bibliotecas e instituciones afines, mediante el examen de las iniciativas en curso e identificando futuras vías de colaboración. Los Datos Vinculados se expresan según una normativa, como Resource Description Framework (RDF), que especifica las relaciones entre cosas y los Uniform Resource Identifiers (URIs o "direcciones Web").

    Este informe sobre Conjuntos de Datos, Vocabularios controlados y Conjuntos de Elementos de Metadatos es un complemento del informe principal realizado por el grupo. Este documento proporciona, a partir de los datos recopilados en los Casos de Uso y de las aportaciones del grupo de expertos, un resumen del estado actual de los componentes estructurales de los Datos Vinculados y en especial de aquellos que están más relacionados con los esfuerzos llevados a cabo desde el área de las bibliotecas.

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    Publicado el 27.2.2014 por Pablo Hermoso de Mendoza González

    La web semántica: una web "más bibliotecariaª"

    En este artículo escrito para SEDIC, Eva Mª Méndez Rodríguez expone en 2004 cuales son las bases y fundamentos de la llamada Web Semántica. Es un artículo divulgativo que tiene por objetivo acercarnos al concepto de Web Semántica explicando sus principales características y ventajas, y al mismo tiempo, analizarla desde el punto de vista de su impacto para los profesionales de la organización y representación del conocimiento que son los propios documentalistas.
     

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    Publicado el 23.12.2013 por Equipo GNOSS

    Publicados 3 borradores públicos sobre RDF 1.1. Three RDF First Public Drafts Published - W3C

    El RDF Working Group ha publicado 3 borradores públicos (First Public Working Drafts) sobre RDF 1.1., que se convertirán en notas del World Wide Web Consortium (W3C Notes):

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