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    184 resultados

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    Publicado el 7.3.2016 por Equipo GNOSS

    Data on the Web Best Practices Working Group. W3C.

    La misión del grupo de trabajo Data on the Web Best Practices, que forma parte de Data Activity, es:

    1. Desarrollar el ecosistema de datos abiertos, facilitando la mejor comunicación posible entre desarrolladores y publicadores.
    2. Proporcionar guías a los publicadores, para mejorar la consistencia en la gestión de los datos, y promoviendo su reutilización.
    3. Fomentar la confianza en los datos entre los desarrolladores, sea cual sea la tecnología que usen, aumentando el potencial para innovaciones genuinas.

    Las guías y recomendaciones tendrán 2 formas: un conjunto de buenas prácticas de aplicación en múltiples tecnologías, y vocabularios que aún no existen, pero que son necesarios para soportar el ecosistema de datos en la Web. En este sentido, están disponibles los siguientes borradores:

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    Publicado el 4.3.2016 por Equipo GNOSS

    Generar RDF desde datos tabulares en la Web. Recomendación del W3C

    El documento define los procedimientos y reglas a aplicar para convertir datos tabulares en RDF. Los datos tabulares pueden estar complementados con anotaciones en metadatos que describan su estructura, el significado de su contenido, y si forma parte de una una colección de datos tabulares interrelacionados. El documento especifica el efecto de estos metadatos en el RDF resultante.

    Esta recomendación forma parte de un conjunto de documentos del W3C sobre CSV en la Web:

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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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    Publicado el 29.7.2015 por Equipo GNOSS

    Nuevas especificaciones para CSV ON THE WEB. Candidate Recommendation stage. W3C

    CSV (Comma Separated Values) es un formato antiguo, pero muy usado, de intercambio y publicación de datos en formato tabular. En el Grupo de Trabajo CSV on the Web, del W3C, se le está proporcionando una nueva vida, convirtiéndolo en un estándar Web de publicación de datos, incluyendo la declaración de formatos.

    La propuesta de estándar consta de estos 4 documentos: 

    Estos documentos toman CSV como su caso de uso, pero podrían aplicarse a cualquier otro formato tabular de datos compartidos (por ejemplo, TSV, Tab Separated Values). Se espera terminar la especificación a finales de octubre de 2015.

    Especialmente interesante resulta, en el ámbito de la Web Semántica y Linked Data, la especificación para convertir las filas de una tabla en triples RDF, mediante el uso de plantillas. 

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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 10.3.2015 por Equipo GNOSS

    JSON for Linking Data

    JSON-LD, or JavaScript Object Notation for Linked Data, is a method of transporting Linked Data using JSON. It was a goal to require as little effort as possible from developers to transform their existing JSON to JSON-LD. This allows data to be serialized in a way that is similar to traditional JSON. It is a World Wide Web Consortium Recommendation that has been developed by the JSON for Linking Data Community Group before it has been transferred to the RDF Working Group for review, improvement, and standardization.

    JSON-LD is designed around the concept of a "context" to provide additional mappings from JSON to an RDF model. The context links object properties in a JSON document to concepts in an ontology. In order to map the JSON-LD syntax to RDF, JSON-LD allows values to be coerced to a specified type or to be tagged with a language. A context can be embedded directly in a JSON-LD document or put into a separate file and referenced from different documents (from traditional JSON documents via an HTTP Link header).

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    Publicado el 5.3.2015 por Equipo GNOSS

    JSON LD: El futuro de la web semántica

    JSON LD significa JavaScript Object Notation for Linked Data, o lo que es lo mismo, una forma estandarizada para indicar relaciones de datos en objetos JSON. Para ello se han utilizado los principales estándares de cada disciplina: Objetos JSON que son el estándar de facto para la comunicación entre webs y Schema.org, el estándar de relación de datos utilizado por los principales buscadores del mundo: Bing, Google, Yahoo! and Yandex.

    Las ventajas que ofrece este tipo de notación frente a los microformatos es que separa completamente la visualización de la página web del marcado semántico, lo que facilita enormemente la implementación para los desarrolladores.

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