前言
与生物有机体一样,计算机运行在复杂的、相互关联的环境中,系统中的每个部分都会影响其他很多部分。类似于捕食者与被捕食者的关系,应用程序和它们消费的数据往往遵循着共同进化的路径。应用程序中的累积更改最终需要修改其操作的数据结构。与之相反,当向数据源增加内容时,表达附加信息的结构通常会迫使应用程序做相应修改。不幸的是,由于涉及很大的工作量,这种连锁变革往往会阻碍应用程序和数据源的改进。

在其核心上,语义技术通过使用简单的抽象模型来实现知识表示,从而将应用程序与数据分离开来。该模型释放了应用程序和数据之间的相互约束,使两者都能够独立进化。通过设计提高应用程序和数据之间的独立程度改善了数据的可移植性。任何理解相应模型的应用程序都可以处理任何使用该模型的数据源。正是这种数据可移植性构成了机器可读语义Web概念的基础。

当前的Web运行良好,因为人类是非常灵活的数据处理器。无论网页上的信息是作为表格、大纲还是多页面叙述的排列形式,我们都能够提取重要信息并用它来指导进一步的知识发现。然而,这种信息的异构性对于机器来说是无法解读的,而且网上数据的丰富表示形式只会使问题加重。如果Web上可用的丰富信息能够被内容提供者编码为语义数据结构,那么任何应用程序都可以访问和使用我们所依赖的丰富数据。在这个愿景中,不同来源的数据可以无缝地集成起来,从交汇融合中产生新的知识。这就是语义Web的愿景。

现在,应用程序是否可以利用这些丰富的数据做出任何有趣的事情,正是开发人员可以发力的地方!语义技术使开发人员可以专注于应用程序的行为而不是数据处理。当给定新的数据源时,这个系统会做什么?它如何使用改进后的数据模型?当多个数据源彼此丰富时,用户体验如何提高?将知识的利用和对底层数据的操作区分开来,可以让开发人员专注于应用程序中带来价值的因素。

语义Web的愿景承诺美好,这个愿景的真正价值在于,它孕育了使数据更具可移植性和可扩展性的技术。无论你是在编写简单的混搭代码还是在维护高性能企业解决方案,本书都提供了一种标准和灵活的方法,用于集成系统和数据使之更适于未来发展。

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