Sémantický web, ontologie, digitální knihovny http://blogs.oracle.com/fusionecm/ontology-dimensions-map_20070423b.png C:\Users\xplhak\Desktop\OPVK_MU_rgb.tif Sémantický web •Metody a techniky pro přiřazení významu (sémantiky) informacím na webu •Web rozšířený o metadata •Metadata = data o datech •Postaven na formátu RDF • Cíle sémantického webu •Integrovat data z různých zdrojů •Umožnit výměnu dat mezi aplikacemi napříč celým webem •Umožnit kvalitnější strojové vyhledávání informací na webu •Umožnit popsat vztahy mezi daty a objekty v reálném světě •Přiřadit informacím na webu přesný význam Metadata v HTML •Pomocí tagů: •Cíl: umožnit kvalitnější vyhledávání, než obyčejný full-text search •Zneužíváno ve velké míře spammery •Neumožňuje definovat vztahy a hierarchie objektů •Dnes vyhledávače dávají přednost jiným metodám, než prohledávání tagů RDF •RDF = Resource Description Framework •Framework pro popis zdrojů na webu •Navržen tak, aby byl strojově čitelný a pochopitelný •Doporučení W3C •Různé způsoby serializace (uložení do souboru), př. RDF/XML • • Princip RDF •Každému zdroji na webu přiřadí trojici: –Subject (subjekt, podmět) –Predicate (predikát, vlastnost) –Object (objekt, předmět) •Při definici subjektů a predikátů je typicky potřeba definovat URI (Unique Resource Identifier) pro jednoznačné přiřazení významu. •RDF dokumenty lze ukládat do triplestore databází (databáze optimalizované pro RDF trojice) nebo serializovat pomocí XML (formát RDF/XML) RDF/XML •Příklad: „Obloha má modrou barvu.“ –Podmět: „obloha“ (http://fi.muni.cz/rdf/sky) –Vlastnost: „mít barvu“ (http://fi.muni.cz/rdf/sky/color) –Předmět: „modrá“ („blue“) •Serializace ve formátu RDF/XML: – • • 1: 2: 3: 6: 7: blue 8: 9: Triplestores •Databáze optimalizované pro ukládání RDF trojic (subjekt, predikát, objekt) •Mnoho implementací v různých jazycích (C, C#, PHP, Java, Perl) •Postaveny buď nad existujícím relačním databázovým strojem (MySQL, PostgreSQL, MS SQL, Oracle), nebo vyvinuty kompletně od začátku přesně pro svůj účel (vyšší efektivita) Ontologie •Model pro popis světa složeného z typů, vlastností a vztahů •Využití v sémantickém webu pro přiřazení významu datům (tj. pro tvorbu metadatového modelu) •Při tvorbě ontologií je typicky snaha o co nejpřesnější podobnost mezi objekty reálného světa a vlastnostmi modelu • Kategorie ontologií •Individua (instance a objekty) •Třídy (množiny, kolekce, pojmy, typy, druhy) •Atributy (aspekty, stavy, vlastnosti, charakteristiky a parametry, kterých mohou objekty/třídy nabývat) •Relace (způsoby, jakými k sobě mohou třídy a individua navzájem patřit) •Funkční výrazy (komplexní struktury nad relacemi) • Kategorie ontologií •Restrikce (formální popis platného vstupu) •Pravidla (Příkazy ve formě if-then (příčina-následek) popisující logické inference, které mohou být odvozeny z výroků v dané formě) •Axiomy (výroky (vč. pravidel) v logické formě, které dohromady skládají kompletní teorii, kterou ontologie popisuje. Nemusí obsahovat pouze apriorní znalosti, ale také odvozené teorie z jiných axiomů. •Události (změny atributů a relací) Inference znalostí •Pojem inference –1) dobře navržená logická heuristika pro odvozování nových znalostí –2) odvozená znalost •Inference znalostí - odvozování nových znalostí na základě existujících (známých) znalostí (inferencí) •Využití v sémantickém webu při strojovém vyhledávání nových znalostí Inferenční enginy •Počítačové programy, které zkouší odvodit odpověď z báze znalostí (knowledge base, množina axiomů/výroků/faktů/znalostí/popř. inferencí) •Data v bázi znalostí musí být uložena takovým způsobem, aby stroj/engine dokázal odvodit a porozumět jejich významu, tj. musí být explicitně vyjádřena jejich sémantika (samotná data musí být doplněna o metadata) SPARQL [„spa:kl“] •Jazyk / protokol pro inferenci znalostí z RDF dokumentů •Umožňuje provádět dotazy nad RDF trojicemi (triplestore databázemi) •Podobná syntax jako SQL •Výhoda SPARQL: dotazy jsou díky přítomnosti URI v RDF formátu globálně jednoznačné Ukázky SPARQL •„Vyhledej jméno a email všech lidí na světě“: • PREFIX foaf: SELECT ?name ?email WHERE { ?person a foaf:Person. ?person foaf:name ?name. ?person foaf:mbox ?email. } Ukázky SPARQL •„Vyhledej všechna hlavní města Afriky“: • PREFIX abc: SELECT ?capital ?country WHERE { ?x abc:cityname ?capital ; abc:isCapitalOf ?y . ?y abc:countryname ?country ; abc:isInContinent abc:Africa . } Sociální sítě •propojená skupina lidí, kteří se navzájem ovlivňují •Sociální software (socioware) - software, který umožňuje tvořit komunity pomocí počítačových propojení. •Virtuální komunita, e-komunita • Periferní (tj. lurker – číhající) - externí, nestrukturovaná účast • Příchozí (tj. nováček) – nově příchozí je vpuštěn do komunity a může se plně účastnit diskuze • Zasvěcenec (tj. stálý člen) – plně uznaný účastník • Strážce hranic (tj. vůdce) – podporuje členství a zprostředkovává interakce • Odchozí (tj. starý) – proces opouštění komunity kvůli novým vztahům, novým místům, novým vyhlídkám • • • • Sociální sítě •Facebook •MySpace – sdílení hudby a videa •Orkut – sdílení multimédií, chatování a hledání ztracených přátel. •Classmates (Spolužáci.cz) •Blackplanet - síť určená pro Afroameričany a jejich přátele •Hi5, Friendster, Bebo, … • • • • • De profondes différences de réseaux sociaux en fonction des continents. Sociální aspekty •Internet jako svět, kde se adolescenti učí komunikovat, zacházet s jazykem, vyjádřit sami sebe. •Internet jako příležitost pro sociálně handicapované. •Internet jako příležitost pro vznik nedorozumění. •Internet jako příčina odloučení z běžného života, ze společnosti Internetová generace •Roste internetová generace? •Percepce virtuální komunikace závisí výrazně na věku. •Existuje skupina lidí, která upřednostňuje virtuální komunikaci před komunikací tváří v tvář. Tato skupina: –se na internetu méně bojí komunikovat s autoritami. –se domnívá, že na internetu lépe vyjadřuje své pocity. –udává, že vyjadřování na internetu je pro ni snazší než v běžném hovoru. • Preferují lidi virtuální komunikaci? •„Raději potkávám lidi na internetu než osobně“ – souhlasí 11,6% populace •Není rozdíl mezi muži a ženami (pouze velký rozdíl u nejmladších) •Opět rozdíly podle věku – čím mladší, tím spíše preferují virtuální komunikaci (24% 12-15 let, 14,1% 16-20 let, 12,4% 21-30 let, 9,3% průměr 31 let a více) Časový rámec •Typ komunikace – synchornní x asynchornní atd. •2 protichůdné pohledy: –Více času -„Na internetu bych třeba měla i čas na rozmyšlenou, neříkám, že teď nemám, ale asi bych nad tím více přemýšlela. Třeba až odtud odejdu, tak si řeknu že jsem to tady mohla podat jinak.“ •Lepší schopnost formulovat, vyjádřit se –Méně času „V realitě si to můžu třeba trošku v hlavě zesumírovat, třeba můžu být chvilku ticho... Tam je ale ta rychlost, tam musím reagovat bezprostředně.“ •Omezená slovní zásoba •Tolerance delší latence •1 hodina reálná ~ 3-4 hodiny virtuální • Časový rámec – trocha statistiky •61,8% adolescentů souhlasí „Na internetu se často baví s více různými lidmi zároveň“ •50,1% adolescentů souhlasí: „Na internetu si často zároveň povídám o úplně odlišných tématech s více lidmi najednou.“ •„Vyjadřovat se na internetu je snazší než v běžném hovoru“ – souhlasí 32,2% populace, 12-20 let více souhlasí dívky (48,7% ku 42,8%) • Prostor a prostorové uspořádání •Sdíleným prostorem je typicky monitor •Absence neverbálního – dalekosáhlé důsledky –„Nevyplyne to tak, jak když komunikuješ z očí do očí. Z očí do očí člověka líp poznáš, z osoby něco vyzařuje ale z textu na netu ne.“ –Princip projekce •Výhoda nebo nevýhoda? •Multiplicita komunikace (viz dále) Multiplicita komunikace •Souběžná synchronní online komunikace s více lidmi na více témat •„Dobří netisti zvládají tak 5 lidí. A to ještě tak, že jednoho mají vjednom okně, druhýho v druhým okně a tři na icq. Takže to je taky jiný, jako bys seděl zároveň ve třech hospodách. Ve třech různých hospodách.“ •Motivace ? „...možná, že ti to dohromady dá větší efekt, než kdybys seděl jenom na jednom místě. Né efekt toho kdybys seděl na třech místech, ale trošku větší než kdybys seděl na jednom místě.“ •„Ten pocit je supr, jenom musím furt psát ... převládá pocit, že nestíhám.“ •„Je to opojný, cítíš se prostě skvěle ... Seš středem pozornosti ... to je stav kdy ti většina/všichni píšou až to nezvládáš.“ Digitální knihovny •Kolekce vědomostí uložené v digitálním formátu a přístupné pomocí počítačů •Systémy pro získávání informací •Přístupné on-line nebo lokálně na CD/DVD (encyklopedie) •Obsah digitálních knihoven může vzniknout digitalizací (např. skenování, OCR) nebo může být vytvořen přímo v digitální podobě (elektronické dokumenty) Vyhledávání v digitálních knihovnách •Vyhledávání v obrovských objemech dat (vysoké nároky na výkon) •Distribuované vyhledávání (klient dotáže několik serverů naráz, které pak vyhledávají simultánně) •V současné době lze prohledávat data většinou pouze full-textem + podle omezeného množství metadat (název, autor dokumentu, apod.) •Cíl: umožnit vyhledávání podle dat, které spolu souvisí svým významem (pomocí RDF metadat) Elektronické publikování •Publikace elektronických dokumentů a tvorba digitálních knihoven •Nemusí být nutně on-line (lze publikovat i na fyzických nosičích CD/DVD/Flash paměti, …) •Nemusí jít výhradně o „nové znalosti“, lze digitalizovat i existující dokumenty •V oblasti publikování vědeckých článků se publikuje prakticky výhradně v elektronické formě (rychlejší recenze od vědecké komunity) Business modely e-publishingu •On-line reklama •Open-access (volné zveřejnění obsahu) •Pay-per-view (placený obsah) •Print-on-demand (tisk na objednávku) •Subscriptions (předplatné) •Self-publishing (vydání vlastním nákladem) Nejdůležitější formy e-publishingu •CD/DVD (i jiné fyzické nosiče) •E-book (elektronická kniha, větš. zpoplatněno) •E-journal (elektronický časopis, zpoplatněno) •Online newspaper (webové noviny, větš. zdarma) •Online magazine (webový časopis, větš. zdarma) •Sdílení souborů (web, FTP, P2P sítě) •Podcast + sdílení multimédií na webu (YouTube) •Groupware (nástroje pro spolupráci určité skupiny lidí)