A Semantic Web Primer

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出版者:The MIT Press
作者:Grigoris Antoniou
出品人:
页数:288
译者:
出版时间:2008-3-21
价格:USD 47.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780262012423
丛书系列:
图书标签:
  • 语义网
  • 计算机
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具体描述

The development of the Semantic Web, with machine-readable content, has the potential to revolutionize the World Wide Web and its uses. A Semantic Web Primer provides an introduction and guide to this still emerging field, describing its key ideas, languages, and technologies. Suitable for use as a textbook or for self-study by professionals, it concentrates on undergraduate-level fundamental concepts and techniques that will enable readers to proceed with building applications on their own and includes exercises, project descriptions, and annotated references to relevant online materials.

A Semantic Web Primer provides a systematic treatment of the different languages (XML, RDF, OWL, and rules) and technologies (explicit metadata, ontologies, and logic and inference) that are central to Semantic Web development as well as such crucial related topics as ontology engineering and application scenarios. This substantially revised and updated second edition reflects recent developments in the field, covering new application areas and tools. The new material includes a discussion of such topics as SPARQL as the RDF query language; OWL DLP and its interesting practical and theoretical properties; the SWRL language (in the chapter on rules); OWL-S (on which the discussion of Web services is now based). The new final chapter considers the state of the art of the field today, captures ongoing discussions, and outlines the most challenging issues facing the Semantic Web in the future. Supplementary materials, including slides, online versions of many of the code fragments in the book, and links to further reading, can be found at www.semanticwebprimer.org.

智慧之网的基石:探寻知识的关联与重构 在信息爆炸的时代,数据如同浩瀚的海洋,我们渴望从中提取出有价值的洞见,让知识不再是孤立的点,而是彼此连接、相互启发的网络。这本书,并非关于“A Semantic Web Primer”,而是深入探讨如何构建这样一个智慧之网的理论基石与实践方法。它将带领我们踏上一段探寻信息深层含义、实现机器可理解的知识表示,以及最终构建一个更智能、更互联的数字世界的旅程。 第一部分:知识的语言——从符号到语义 传统的信息处理方式,往往依赖于精确的字符串匹配和固定的数据结构。然而,现实世界中的知识是丰富、动态且充满模糊性的。我们如何让计算机理解“北京”不仅仅是一个词,而是指代中国首都,一个拥有悠久历史、特定地理位置和文化内涵的实体? 本书的开篇,将首先聚焦于“知识的语言”。我们将探讨如何通过形式化的方法,为信息赋予更深层次的含义,超越简单的表述,触及信息的“意义”。这包括对本体论(Ontology)的深入剖析。本体论是描述概念及其之间关系的共享的、形式化的规范。我们将学习如何构建一套严谨的词汇表,定义不同事物之间的关系,例如“是……的一部分”、“属于……类型”、“由……制造”等。这如同为信息世界构建一套通用的“字典”和“语法”,使得不同来源、不同格式的数据能够进行有效的交流和整合。 我们还将审视逻辑推理(Logical Reasoning)在知识表示中的作用。一旦信息被赋予了语义,机器就能运用逻辑规则进行推理,发现隐含的联系,推导出新的知识。这就像让计算机具备了“思考”的能力,能够根据已有的事实,进行演绎、归纳,从而得出更深层次的结论。例如,如果已知“所有哺乳动物都会呼吸”,并且“狗是哺乳动物”,那么通过逻辑推理,计算机就能得出“狗会呼吸”的结论,而无需直接存储这条事实。 第二部分:互联的数据——构建信息世界的蜘蛛网 当知识的语言被建立起来,下一步便是让这些具有语义的信息得以互联互通。本书将深入探讨如何将分散在各处、格式各异的数据,编织成一张巨大的、有组织的“蜘蛛网”。 核心概念之一是资源描述框架(RDF)。RDF是一种用于描述网络上信息的模型,它使用主语-谓语-宾语的三元组来表示陈述。我们将详细讲解RDF的语法和语义,以及如何利用RDF来构建描述实体及其属性和关系的图状数据结构。这使得信息不再是孤立的文件,而是可以被链接、被遍历的节点。 在此基础上,我们将介绍SPARQL协议和RDF查询语言。SPARQL就像是RDF数据的“SQL”,它允许我们以声明式的方式查询RDF图,从中提取所需的信息。我们将学习如何编写SPARQL查询,以便检索特定的实体、发现它们之间的关联,甚至进行复杂的模式匹配。通过SPARQL,我们可以像在庞大的知识库中“寻宝”一样,精准地定位和提取最有价值的信息。 此外,本书还将探讨数据集成(Data Integration)的挑战与解决方案。在现实世界中,数据往往分散在不同的数据库、文件中,甚至存在于网页中。如何将这些异构数据统一起来,并赋予它们共同的语义,是构建智慧之网的关键。我们将讨论数据对齐、实体解析等技术,以及如何利用语义技术打破数据孤岛,实现数据的无缝融合。 第三部分:智能的应用——让数据驱动未来 有了语义化的数据和强大的查询能力,我们便能构建一系列激动人心的智能应用,让信息真正为我们服务。 本书将展望语义技术在各个领域的应用。例如,在电子商务领域,语义技术可以帮助用户更精准地搜索商品,理解商品的详细规格和用户评价,实现个性化的推荐。在科研领域,语义技术可以加速文献的检索和分析,发现不同研究之间的潜在联系,推动科学发现。在智能助手方面,语义技术是让语音助手理解用户意图、提供精准回答的基础。 我们还将探讨本体的演进与协同。随着知识的不断增长和发展,本体也需要不断更新和完善。本书将介绍本体构建工具,以及如何进行本体的维护、版本控制和多方协同开发。此外,我们还将关注本体的互操作性,即不同本体之间如何进行映射和转换,以实现跨领域知识的整合和应用。 最后,本书将触及未来展望。智慧之网的构建是一个持续演进的过程。我们将思考如何让机器更好地理解人类语言的细微差别,如何处理非结构化数据中的丰富信息,以及如何构建更具动态性和适应性的知识表示模型。这不仅仅是一项技术挑战,更是一次重塑我们与信息互动方式的革命。 这本书,并非一篇简单的“A Semantic Web Primer”,它是一份深入的导引,带领读者理解知识的本质,掌握连接信息的工具,并激发对未来智能应用无限的想象。它将为任何渴望驾驭海量信息、构建更智能数字世界的探索者,提供坚实的基础和宝贵的启示。

作者简介

目录信息

读后感

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看过第一版的翻译,和第二版的英文原版,再看第三版的翻译,虽然不至于没法读,但翻译也算是挺糟糕的了,很多基本术语都翻译的不伦不类的,仿佛是用比百度翻译还糟糕的机器翻译的。读到中途已经放弃了,还是去看英文原版吧。  

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看过第一版的翻译,和第二版的英文原版,再看第三版的翻译,虽然不至于没法读,但翻译也算是挺糟糕的了,很多基本术语都翻译的不伦不类的,仿佛是用比百度翻译还糟糕的机器翻译的。读到中途已经放弃了,还是去看英文原版吧。  

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翻译的差强人意,但是书中内容显得有些陈旧,有许多作者的“预测”已经成为过去时了,建议阅读此书的英文版第二版《A Semantic Web Primer, 2nd Edition》(http://book.douban.com/subject/3021156/)。 此外,关于书中第三章 讲解RDF的部分和第四章讲解OWL的部分...  

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最近需要做相关的项目,所以在图书馆借了这本书,本书深入浅出的介绍了语义网,对语义网的概况,XML标准,RDF/RDFS/OWL等标准都给于了入门级别的介绍,并配有一些容易理解的例子。最后对规则和语义网的愿景等给出了介绍,建议后续阅读《web3.0与semantic web编程》

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看过第一版的翻译,和第二版的英文原版,再看第三版的翻译,虽然不至于没法读,但翻译也算是挺糟糕的了,很多基本术语都翻译的不伦不类的,仿佛是用比百度翻译还糟糕的机器翻译的。读到中途已经放弃了,还是去看英文原版吧。  

用户评价

评分

从实操角度来看,这本书更像是一本“理论考试复习手册”,而不是一本“项目实战指南”。我尝试着跟随书中的示例代码进行操作,结果发现它们要么过于简单,无法反映真实世界的复杂性,要么就是代码片段之间缺乏连贯性,无法形成一个完整的工作流。很多示例似乎是孤立存在的,没有展示如何将OWL模型部署到实际的数据库中,也没有给出如何编写能处理大型数据集的优化SPARQL查询的建议。这使得读者在合上书本后,面对一个真实的数据集时,会感到无从下手。我需要的,是更多关于工具链集成、性能调优和错误排查的实用技巧,而不是仅仅停留在理论层面对于各种逻辑规则的详尽剖析。这本书在连接理论与生产环境这一关键环节上,留下了巨大的空白。

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坦白说,这本书的排版和视觉设计直接影响了阅读的流畅性。大段密集的文字,几乎没有有效的图表或插图来辅助理解复杂的逻辑关系。在涉及图论和逻辑推理的章节,视觉支持的缺失简直是灾难性的。我不得不频繁地暂停阅读,打开搜索引擎去查找那些书中从未清晰画出的数据模型示意图,才能勉强跟上作者的思路。对于Web技术这种高度依赖直观模型展示的领域,缺乏清晰的图形化辅助,无异于自断臂膀。而且,书中的参考文献似乎也有些年代感了,虽然语义网的基础理论相对稳定,但近几年在知识图谱可视化和大规模知识库构建方面的最新进展,在这本书中几乎找不到踪影。它停留在了一个相当基础且略显过时的技术栈讨论层面,对于希望了解前沿应用的读者而言,价值有限。

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阅读完这本“导论”后,我深感失望,它更像是一篇冗长且缺乏重点的博士论文摘要,而非面向广大技术爱好者的普及性读物。书中的叙事节奏极其缓慢,仿佛作者在刻意拖延时间,每一小节的论述都显得过度细化,却未能提供核心洞察。举例来说,在介绍资源描述框架(RDF)时,作者花费了整整三章的篇幅来讨论命名规范的细微差别,但对于如何构建一个实用的三元组存储库,却着墨甚少。这种详略失当的处理方式,使得读者的学习曲线异常陡峭。我阅读过程中,不断需要跳回到前面的章节去回顾一些基本定义,因为作者假定读者已经完全掌握了所有背景知识,这种不负责任的写作态度,极大地损害了阅读体验。真正有价值的“入门”书籍,应该像一位耐心的导师,逐步引导读者从零开始搭建知识体系,而不是把所有知识点一股脑地抛给你,让你自行消化。

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我本来是抱着极大的热情想系统学习语义网的,但这本书的写作风格给我一种强烈的“学术傲慢感”。作者仿佛在向同行展示自己的学识深度,而不是致力于教育读者。语气上,它充满了居高临下的姿态,很少使用鼓励或引导性的语言。书中对“为什么”的解释往往一带而过,更倾向于阐述“是什么”。例如,当引入Shema.org的概念时,作者只是简单地罗列了其结构,却未能深入探讨它如何在实际的搜索引擎优化和数据互操作中发挥变革性的作用。这种缺乏“热情传递”的文本,很难激发读者的好奇心和求知欲。读完之后,我感觉自己了解了一堆技术名词的定义,但对这些技术真正的“魔力”和应用前景,依然感到模糊不清,无法产生那种“哇,这个太酷了”的共鸣。

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这本关于语义网的导论书籍,虽然初衷是好的,但实际阅读体验却像是在迷宫里摸索。作者似乎沉浸在自己构建的复杂技术体系中,对初学者极不友好。书中充斥着大量晦涩难懂的术语和过于抽象的概念,缺乏将这些理论与实际应用场景有效衔接的桥梁。我花了大量时间试图去理解Web本体语言(OWL)的各种复杂特性,但每次感觉稍微抓住了重点,下一页的内容又将我带入更深的泥沼。特别是关于推理机制和本体对齐的部分,讲解得极为分散和跳跃,没有提供清晰的、循序渐进的步骤指导。对于那些希望快速掌握如何利用语义技术解决实际问题的读者来说,这本书更像是一份冷冰冰的技术规范摘要,而不是一本引人入胜的“入门”指南。我期望看到的,是更多生动的案例分析,展示RDF、RDFS如何构建知识图谱,以及SPARQL查询语言的实际威力,而不是仅仅停留在理论框架的描摹上。

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如题

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我的短暂研究生涯就要交给semantic web和xqzheng了。。。

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入门必读

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如题

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我的短暂研究生涯就要交给semantic web和xqzheng了。。。

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