問題タブ [linked-data]

現在、Python を使用してテーブルを RDF に変換し、各セルの値を URL の末尾に添付しようとしています (たとえば、E00 は statistics.data.gov.uk/id/statistical-geography/E00 になります)。

スクリプトを使用して、単一の値を含むセルに対してこれを行うことができます。

データベース内の 1 つのフィールドには、コンマで区切られた複数の値が含まれています。したがって、上記のコードは、URL に追加されたすべてのコードを返します。

例えばhttp://statistics.data.gov.uk/id/statistical-geography/E00,W00,S00

3つの値を返したいのですが

これらを分離できるコードはありますか？

Notepad++ を使用して、RDF 形式http://iw.rpi.edu/wiki/Dataset_1329であるはずのデータ セットをダウンロードしましたが、 それを開きましたが、読み取ることができません。助言がありますか？

ここで問題が発生しました。簡単に見えますが、Sparal クエリに詳しくないため、解決策を見つけることができませんでした。

このクエリを任意の dbpedia エンドポイントに適用すると、次のように 2 行と 4 列で表示される結果が得られます。

問題は、次のように2つの列と4つの行にする必要があることです:

SPARQLクエリでそれは可能ですか?

私は、データ共有に対する2つの非常に異なるアプローチであるODataとSemantic Web /LinkedDataに頭を悩ませようとしています。2つの良い比較はありますか？

私が理解しているように、ODataは、シンジケーション/ CRUD（AtomPub）、シリアル化形式（XML、JSON）、データモデル、クエリ言語、およびこれらの既存のテクノロジーの使用を管理するいくつかのセマンティクス/規則を組み合わせています。これは主に、あるシステムからのデータを公開して、他のシステムがそれを利用できるようにすることを目的としています。

Linked Dataはデータモデルであり、URIへの厳密な取り組み、（オプション？）シリアル化形式（RDF / XML）ですが、（間違っている場合は訂正してください）トランスポートやCRUDなどについては何も述べていません。さまざまなソースから抽出された多数の小さなデータチャンクを推測できるようにすることを目的としています。（現時点では、私たちにとってそれほど重要なことではありません。少数のソース間で大量のデータを同期し、来歴情報を保持したいと考えています）。

特定のデータ管理プラットフォーム間でデータを共有するためのテクノロジーに興味があり、その一部は直接取り組んでいます。ODataは、開発者に説明するのが非常に簡単なので、より魅力的に見えます。このAPIを実装し、そのAtom標準に従い、このようにデータをシリアル化します。すでに1つのプラットフォームで非常によく似た処理を行っています。つまり、フィルタリングに使用されるURLパラメーターを使用して、AtomフィードでXMLシリアル化されたデータを共有します。

対照的に、RDFでの過去の作業経験は、脆弱で不透明（RDF / XMLの大規模なスラブ）、アクセスできない（SPARQLとSQLを使用）テクノロジーの印象を与えましたが、おそらく、次のようなトリプルストアでの作業の経験を混乱させていますリンクトデータAPIを介して既存のデータベースを公開するだけのイエナ。

範囲、テクノロジー、使いやすさ、将来の可能性などの点で、これら2つのアプローチの相違点と類似点に関する指針、コメントなどは素晴らしいでしょう。

私はこれについて新しいので、明確でない場合は申し訳ありません。

私の質問は、名古屋芸術大学の Yago ブラウザーに表示される情報が、ここにある情報と異なるのはなぜですか、または Yago エンドポイントで次のように SPARQL クエリを実行する場合と異なるのはなぜですか?

?

より正確に言うと、たとえば Web ブラウザーには、他のブラウザーよりもはるかに多くの型があります。

Linked Data 用の Web クローラーを構築しています。次のコードによって、HTML ページと RDF/XML ページを区別しました。

}

ここで、RDF/XML データを含む Web ページを解析して、そのページからすべての URI を抽出したいと考えています。HTML パーサーは見つかりましたが、Linked Data は見つかりませんでした。さらに助けてください

Web 上の Linked Data にアクセスする Web Cralwer を実装する必要があります。そのための簡単な機能を構築しました。そのために 3 つのクエリがあります。

1. 使用すべきシード URI は何ですか。RDF 形式でデータを提供し、Tim Berners Lee Linked Data の原則に従っている Web サイト??
2. 一般的に、Web-Cralwers のラウンド ベースのアプローチとはどういう意味ですか? 一般的な Web クローラーについて読んだところ、ラウンド ベースのアプローチに従う必要があることがわかりました。
3. RDF/XML データを返すことができる Web ページのみを解析できます。Linked Data をクロールするのに十分ですか。

次のような RDF グラフがあるとします。

および次のようなクエリ:

次のような結果が期待されます。

しかし、代わりに私は得るだけです:

それはどうしたのですか？

ちなみに、このクエリを使用すると：

結果は（予想どおり）：

RDF データのデータベースで使用される NULL に相当するものを表す標準的または一般的に受け入れられている方法があるかどうかを知りたいです。

より具体的には、プロパティーpの値o ( pは述語、oは RDF トリプルの目的語)について次のケースを区別する方法に興味があります。

1. 値は適用できません。つまり、プロパティpが存在しないか、コンテキスト内で意味がありません。
2. 値は不明です。つまり、存在するはずですが、わかりません。
3. 値が存在しません。つまり、プロパティに値がありません (例: 生きている人の死亡年)。
4. たとえば、データ コンシューマがアクセスを許可されていない場合、値はwitheldです。