是否有任何针对Ontology/semantics/OWL/RDF的杀手级应用程序？

Question

在网上阅读了很多书籍,博客和文章后,我对语义技术产生了兴趣,说它可以让数据机器理解,允许智能代理做出很好的推理,自动化和动态的服务组合等.

我还在读两年的相同内容.文章/博客/语义会议的数量大幅增加.但我仍然无法看到任何杀手级应用程序.为什么会这样？或者是否已经存在一些应用程序/产品(商业/开源),实际上是在做所有被吹嘘的事情？

为了更准确地说,是有它利用语义技术(ESP RDF/OWL/SPARQL),并提供功能/性能/可维护性,这将是不可能与现有的(无语义)技术的任何产品吗？某些产品完全依赖于语义技术,真正为客户增加价值并创造收入？

Answer 1

我认为Drupal 7有可能成为一个杀手级的语义应用程序,它是具有相当大的安装基础的CMS的下一个版本,当发布是最终的并且每个人都开始升级时,大量的站点将以嵌入的形式自动暴露RDF RDFa没有任何用户干预.

从业务角度来看,我认为像GoodRelations这样的数据链接是一个潜在的杀手级应用程序,例如,请参阅Scott Brinker和Priyank Mohan博客文章,其中讨论了在开始将基于GoodRelations的链接数据作为RDFa 嵌入后,BestBuy如何经历了30%的流量增长他们的网页.

一般情况下,链接数据是使用机器可读数据扩充您的网站的绝佳方式,并且在您网站的可见性方面显示了显着的效果,我最近看到了BBC的人们的野生动物搜索应用程序(链接数据应用程序)的几个演示文稿使用BBC自然历史资源)已经超过谷歌搜索结果中动物的某些维基百科页面

Answer 2

在生物学方面,对RDF及相关技术的兴趣非常高.人们希望通过较少的解析和自定义代码来集成数据和更高级的查询.RDF已经提供了前者; 例如,UniProtKB是最大的生物医学资源之一,它正在RDF中提供数据.对于高级查询,我们还没有完成,因为良好的RDF数据和OWL本体的性能和可用性仍然有点缺乏.但它已经开始了,请查看BioGateway的一个例子,了解可以做些什么.

从这个角度来看,这些技术的成果并非个人杀手级应用程序,而是可以为研究人员节省所有时间,而不是编写临时脚本和设置临时SQL数据库以及所有这些管道.

Answer 3

刚刚发现了DBpedia.将维基百科的大量数据表示为RDF是一种很有希望的尝试.您可以将整个提取下载为16GB文件,但它也有一个关键字搜索页面.表示为RDF允许非常特定的"语义"查询.这显示了一些示例查询,例如如何查找拥有超过50000名员工的公司的官方网站列表.您甚至可以使用任何可以与其公共API接口的包装器远程查询"云",例如此Python模块.

Answer 4

语义网依赖于内容提供者努力正确地注释所有内容以使其可机器读取.

对于大多数不是图书管理员的人来说,这是太多的工作.

真正的杀手级应用程序似乎可以从没有特殊标记的非结构化内容中获取语义.看看谷歌的搜索引擎所做的惊人工作.

为了使系统工作,它不能给用户带来沉重的负担.

中间地带是像Stackoverflow这样的标记系统.它们工作得很好,即使标签完全是特殊的,而且部分不一致.