什麼時候應該使用語義網絡技術？

Question

我的目標是爲我的數據實現語義搜索。我的數據域包含proffession技能。我需要像'sameAs'和'更廣泛'這樣的數據結構的附加關係。因此，例如，如果我要搜索「關係數據庫」，那麼我也會期望「SQL」和「RDBMS」 作爲結果。

我的問題是，描述這些與RDF（語義網技術）的關係是否有意義。我的技能已經被放置在MySql數據庫中，所以我將通過語義Web技術的幫助創建技能之間的關係（例如sameAs或equal）。 這種方法是否爲我的場景過度工程？我不知道我應該在什麼時候使用語義網絡技術。

Answer 1

，需要考慮幾件事情：

• 將你的數據庫是一個「數據倉」，即（最終），旨在用更廣闊的天地互連自足或？即您是否會發現自己正在將已經作爲關聯數據提供的實體，概念等標準化，並且/或者您希望其他人開始鏈接到您的數據？例如，你是否想要生成帶有語義標記的網頁，搜索引擎會選擇？
• 你需要某種推理嗎？治療broader作爲傳遞特性，讓你的應用程序知道，如果X是Y的一個更廣泛的概念，和Z是X一個更廣泛的概念，Z也是Y.
• 一個更廣泛的概念是否有語義Web的解決方案出來框或多或少適合你的用例？建立在框架上的能力，例如當談到用例的語義網絡技術的可行性時，Linked Media Framework可能非常具有決定性。

如果你的答案肯定是否定的，我將開始用「傳統」技術開展工作。

如果懷疑，你可以開始發展，但保留的問題，如在你的腦海裏穩定的標識符。在開發過程中，您可以嘗試將其導入LMF中，或使用D2R編寫映射並查看它是否帶來額外的表格。

您也可以嘗試瀏覽/問Stackoverflow-equivalent for the Semantic Web。

Answer 2

如果你在「更廣」 /「窄」型關係有興趣，也許SKOS可能是一個合適的方法。它將一些「軟語義」（不是我的話）引入敘詞表，分類系統等，這似乎是你所擁有的那種數據。

Answer 3

使用RDF描述這些關係當然是有意義的。您是否需要語義Web技術取決於您希望如何使用結構化數據。如果您想要選擇探索大量相關概念，則可以將數據表示爲RDF三元組並相應地遍歷RDF圖。如果您需要結合多個問題的複雜查詢，那麼SPARQL可以成爲答案，這又需要數據以RDF表示。另外，如果您想自動執行數據管理任務，則採用語義Web技術將是一個不錯的選擇。所以基本上這取決於你想要執行什麼樣的任務以及如何執行。