Amit Singhal (Google search executive) mówi, że wykorzystane zostaną powiązania między obiektami takimi jak ludzie, miejsca i rzeczy, które Google zgromadziło w swojej tajemnej bazie danych przez ostatnie 2 lata. Powiązania te pozwolą na lepsze powiązanie fraz wyszukiwanych przez użytkowników. Przykładowo słowo ‘Google’ zostanie powiązane ze słowami takimi jak Larry Page czy Sergey Bryn (założyciele wyszukiwarki).

Obok tradycyjnych niebieskich wyników zapytań pojawią się powiązane atrybuty np. obok jakiegoś szukanego jeziora pojawią się dodatkowe atrybuty (parametry) takie jak temperatura, głębokość, miejsce znajdowania się itp. Przy niektórych zapytaniach już dziś pojawiają się na samej górze konkretne odpowiedzi na pytania takie jak „Kto jest prezydentem USA?”. Za niedługo będą udzielane także odpowiedzi na zapytania takie jak „10 największych jezior w USA” itp. Nie da się pomylić zamka błyskawicznego z budynkiem po przejściu do wyniku zapytania zwróconego przez Google.

Korzyści z tego typu powiązań odniesie nie tylko zwykły użytkownik ale także firmy, które będą mogły lepiej ukierunkować swoje reklamy na konkretnych odbiorców. Rozwiązanie to już jest wykorzystywane w znanych portalach społecznościowych takich jak Facebook. Jak widać stworzenie Google + miało nie tylko być kolejnym portalem społecznościowym lecz jednym ze środków wspomagających tworzenie dużej bazy wiedzy o zainteresowaniach użytkowników wykorzystywanych do stworzenia powiązań w semantycznym web.

Bardziej relewantne wyniki wyszukiwań pozwolą na dłuższe zatrzymywanie użytkowników na stronach i zwiększyć już i tak duże zaufanie do wyszukiwarki Google : – ) Pozwoli to na lepsze konkurowanie z portalami takimi jak Facebook czy Twitter. Dodatkowo oferowane będą „podpowiedzi” pod wyszukiwaniami o książki, gadżety, elektronikę itp., które jeszcze bardziej wydłużą obecność użytkownikach na stronach Google.

O semantycznych rozwiązaniach w największej wyszukiwarce świata mówiło się już od jakiegoś czasu ale ostatnio znów robi się o tym głośno i miejmy nadzieję, że za niedługo zobaczymy konkrety. Jeśli stanie się to faktem to z pewnością zawrzeje w branży SEO :- )

Obecnie w sieci web istnieje, kilka ontologii tego typu jakimi są min. ontologie eClassOWL czy unspcOWL lecz głównym ich problemem jest to, że nie posiadają one najważniejszej cechy semantycznego e-commerce jaką jest możliwość wiązania danych z różnych źródeł. Konieczna jest możliwość wyrażania relacji biznesowych pomiędzy różnymi jednostkami. Trzeba móc budować bardziej złożone wyrażenia niż „Zasób A jest instancją produktu klasy TV Set”. Bardziej złożonym wyrażeniem jest zdanie, które mówi o tym czy dana firma oferuje określony produkt na sprzedaż czy na wynajem. Dla kogo przeznaczona jest ta oferta ? Czy tylko dla ludzi z Polski czy również dla klientów z innych krajów. Czy odbiorca produktu jest osoba fizyczna,  pośrednik czy inny sprzedawca masowy ?

Sieciowa ontologia Good Relations opiera się na 26 założeniach funkcjonalnych, z których najważniejsze to:

• Możliwość rozróżniania jednostek biznesowych, ofert, produktów oraz usług

Np. URI http://www.nokia.com/nokia4563 może opisywać zarówno model telefonu jak i ofertę sprzedaży tego modelu telefonu

• Możliwość rozróżniania pomiędzy zasobami informacyjnymi czytelnymi dla człowieka  a określonymi obiektami różnych klas

Np. URI http://www.mediamarkt.pl może być zarówno stroną domową sklepu jak i opisem oferty tego sklepu możliwą do odczytania przez maszynę

• Dostarczenie słownika dla określania różnych funkcji biznesowych np. sprzedaż, wynajem czy naprawa,
• Możliwość przeprowadzania na ilościowych właściwościach produktów zapytań o przedziały np. telefon komórkowy ważący od 50 do 100 gram,
• Możliwość określania różnych jednostek miar i ich konwersji pomiędzy miarami w różnych krajach,
• Kompatybilność z podobnymi ontologiami tego typu np. eClassOWL,
• Możliwość określania rynku docelowego dla produktu i obszarów geograficznych,
• Możliwość określania metod płatności, form dostawy, warunków gwarancji itp.,
• Możliwość wyrażania cen w różnych walutach,
• Możliwość określania ważności trwania określonej oferty,
• Możliwość określania kosztów zakupu i dostawy,
• Dostarczenie informacji na temat tego czy dany produkt lub jego podzespół jest kompatybilny z innym produktem, lub też może być jego substytutem

Ontologia Good Relations składa się z 27 klas. Każda z nich charakteryzuje się właściwościami dla których dana klasa jest dziedziną (rdfs:domain) oraz właściwościami będącymi zakresem klasy (rdfs:range). Najważniejsze klasy ontologii Good Relations (ang. core classes) wymagające opisu to:

• gr:BusinessEntity,
• gr:Offering,
• gr:ProductOrServiceModel,
• gr:LocationOfSalesAndServiceProvisioning

Bazowy URI dla ontologii Good Relations to http://purl.org/goodrelations/v1. Wszystkie identyfikatory poszczególnych klas  wykorzystywane w semantycznym opisie serwisu e-Commerce muszą wykorzystać powyższy URI np. http://purl.org/goodrelations/v1#BusinessEntity.

Uproszczony diagram klas w języku UML ontologii, o której mowa zawierający 11 klas, wśród nich te najważniejsze wymienione powyżej, znajduje się na poniższym rysunku.

źródło: http://www.heppnetz.de/projects/goodrelations/

Instancja klasy gr:BusinessEntity, reprezentuje określony podmiot gospodarczy lub osobę prawną. Powinna ona zawierać przynajmniej dane kontaktowe. Adres jednostki opisywanej za pomocą właściwości tej klasy nie musi być adresem miejsca, z którego odbywa się fizyczna sprzedaż lub są świadczone jakieś usługi.

Do opisu adresu mogą być wykorzystywane np. znaczniki hCard (vCard). Właściwościami dla których ta klasa jest dziedziną to: gr:hasDUNS, gr:hasGlobalLocationNumber, gr:hasISICv4, gr:hasNAICS, gr:hasPOS, gr:legalName, gr:offers, gr:owns, gr:seeks. Właściwość, która może wskazywać na klasę tego typu jest właściwość gr:hasManufacturer.

Przykładowo za pomocą właściwości gr:legalName zapisanej w języku RDFa na stronie www można określić nazwę firmy:

<span property=”gr:legalName” content=”Microsoft Corporation” datatype=”xsd:string”/>

Właściwość gr:hasPos wskazuje miejsce sprzedaży lub świadczenia określonych ofert (gr:LocationOfSalesOrServiceProvisioning).

Klasa gr:Offering i jej właściwości reprezentują ofertę danej jednostki, a konkretnie chęć świadczenia lub szukania określonych funkcji biznesowych (gr:BusinessFunction) dla określonych produktów czy usług, w tym ofertę samych produktów czy usług. Tymi funkcjami mogą być: sprzedaż, naprawa czy wynajem. Za pomocą właściwości tej klasy można nie tylko opisywać wyżej wymienione elementy ale także wskazać na opis określonego produkty czy oferty znajdującej się na różnych stronach www, które z ekonomicznego punktu widzenia mogą podnosić ich jakość czy wartość użytkową np. „za pomocą mojego aparatu Sony 556X zrobiłem świetne zdjęcia” (gr:ActualProductOrServiceInstance).

Niektóre właściwości wchodzących w skład dziedziny opisywanej klasy to: gr:acceptedPaymentMethods, gr:availableAtOrFrom gr:availableDeliveryMethods, gr:condition, gr:eligibleCustomerTypes, gr:eligibleRegions,  gr:hasBusinessFunction, gr:hasEAN_UCC-13, gr:hasEligibleQuantity, gr:hasPriceSpecification, gr:hasWarrantyPromise, gr:includes, gr:serialNumber, gr:validFrom, gr:validThrough.

Właściwości, które mogą wskazywać na instancję klasy gr:Offering to: gr:addOn, gr:offers oraz gr:seeks. Przykładowo za pomocą właściwości gr:hasBusinessFunction klasy gr:Offering można zapisać fakt sprzedaży oprogramowania Windows XP przez dowolną firmę:
…
<div property=”rdfs:label” content=”Windows XP” xml:lang=”pl”></div>
<div property=”rdfs:comment” content=”System operacyjny Windows XP firmy Microsoft” xml:lang=”pl”></div>
<div rel=”gr:hasBusinessFunction” resource=”http://purl.org/goodrelations/v1#Sell”></div>
…

Klasa gr:ProductOrServiceModel jest klasą charakteryzujące grupy podobnych produktów będących najczęściej produktami sprzedaży masowej. Można to utożsamiać z modelem danego produktu np. Sony Ericsson W125 (nienamacalny obiekt). Klasa ta jest tak naprawdę podklasą klasy gr:ProductOrService.

W celu rozróżnienia sytuacji, w których chcemy opisać produkt o jakiejś nazwie, który jest produktem określonego modelu (np. posiada te same właściwości techniczne, ale różni się nazwą) można dany produkt z klasy gr:ActualProductOrServiceInstance powiązać właściwością gr:hasMakeAndModel.

Do opisu oferty typowych serwisów e-Commerce (np. sprzedaż jakiegoś produktu) w sieci używa się klasy gr:Offering, natomiast klasa gr:ProductOrServiceModel może opisywać model tegoż produktu. Nie jest więc ona wymagana w semantycznym opisie sklepu internetowego, gdyż opisuje ona obiekt abstrakcyjny (nienamacalny). Jej użycie może być bardziej przydatne np. w budowaniu ontologii przemysłowych gromadzących informacje o abstrakcyjnych modelach produktów.

Zapraszam do kolejnej części artykułu…

<span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;;"><span style="mso-tab-count: 1;">               </span></span><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">&lt;span</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> property="gr:legalName" content="Microsoft Corporation" datatype="xsd:string"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">/&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US"> </span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US"><span style="mso-tab-count: 1;">               </span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">…</span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">&lt;div</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> property="rdfs:label" content="Windows XP" xml:lang="pl"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">&gt;&lt;/div&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US"><span style="mso-tab-count: 1;">      </span>&lt;div</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> property="rdfs:comment" content="System operacyjny Windows XP firmy Microsoft" xml:lang="pl"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">&gt;&lt;/div&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US; mso-bidi-font-weight: bold;" lang="EN-US">&lt;div</span></em><em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-ansi-language: EN-US;" lang="EN-US"> rel="gr:hasBusinessFunction" resource="http://purl.org/goodrelations/v1#Sell"<span style="mso-bidi-font-weight: bold;">&gt;&lt;/div&gt;</span></span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; color: black; mso-bidi-font-weight: bold;">…</span></em>

<em style="mso-bidi-font-style: normal;"><span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;; color: black; mso-bidi-font-weight: bold;"> </span></em>

<span style="font-size: 12.0pt; font-family: &quot;Arial&quot;,&quot;sans-serif&quot;; color: black;"> </span>

Image via Wikipedia

Jak zapewnie każdy zainteresowany branżą SEO dobrze wie, wyszukiwarka Google wprowadz(ił)a najnowszy algorytm o nazwie „Panda„.  W sieci można znaleźć wiele artykułów głoszących wszem i wobec o tym co niedobrego może spotkać posiadaczy witryn pozycjonowanych przez „nieudolne” firmy nastawione na szybkie rezultaty i zyski, o tym jak wiele może stracić firma, którą wspiera tysiące (najczęściej kiepskiej jakości) „precli” itp, o tym, że pozycjonowanie stanie się luksusem, na który stać będzie tylko najdroższe firmy..

W tym artykule postaram się spojrzeć na to wszystko z innej strony – semantycznej :- )

Znalazłem ostatnio artykuł na stronie bankier.pl o nazwie „Czy firmy powinny uważać na Pandę?„. Słowem komentarzu muszę powiedzieć, że trochę się zdziwiłem w miejscu, w którym autor pisze następująca tresć:

TOP10 na zdecydowaną większość fraz będzie okupowane przez bogatsze firmy, które dysponują olbrzymimi środkami.
Jak Google postrzega Polskę?
Wśród nich będzie się toczyła ciągła rozgrywka o kluczowe pozycje. Pozostałe pozycje będą dostępne głównie dla firm, które ograniczają wydatki na tę formę reklamy.

i dalej:

Podsumowując, uczciwe i rzetelne pozycjonowanie w niedalekiej perspektywie, będzie bardzo kosztowną usługą, w niektórych przypadkach porównywalną do kosztów reklamy w TV czy w radiu.

Czyżby Google całkowicie chciało wyeliminować małe firmy z widoczności w swojej wyszukiwarce ? Osobiście twierdzę, ze autor tego tekstu trochę przesadził. O ile mi wiadomo celem nowego algorytmu jest podniesienie jakości, obiektywności wyników oraz sprawieniu aby były one jak najbardziej relewantne do zapytań użytkowników. Wszyscy tylko piszą, że sieć jest zapełniona bezużetycznymi, wymuszonymi na siłę artykułami na potrzeby szybkiego zdobycia hiperłącza z tematycznej witryny, a nikt nie zastanowi się jak postawić na jakość rozpowszechnianej w nim treści. Analizując technologie semantyczne i to do czego mają służyć, samo nasuwa się na myśl stwierdzenie, że pozwolą one pomóc wielu witrynom aby ich treść stała się jak najbardziej przyjazna srogiej pandzie : -)…

Można by powiedzieć, że na semantycznych technologiach skorzystać mogą małe firmy, które nie muszą wydawać olbrzymich nakładów finansowych na „pozycjonowanie” swojej witryny. Co prawda unikalność i jakość artykułów na witrynie będzie zapewne kluczowym znaczeniem do zdobycia zaufania przez wyszukiwarki to jej semantyka zacznie nabierać coraz większego znaczenia.

Język RDF, a konkretnie znaczniki RDFa zostały stworzone po to aby przedstawić wyszukiwarce znaczenie treści na niej znajdującej się. Surowe dane mogą być przedstawione w postaci zrozumiałej zarówno dla ludzi jak i maszyn. Różne elementy witryny zostają połączone w taki sposób aby aplikacje mogły je lepiej pogrupować a nawet zinterpretować. Tworzą one niejako element zaufania dla naszej witryny. Dzięki znacznikom RDFa robot wyszukiwarki dobrze wie co jest na stronie, kiedy została ona stworzona i co elementy na niej znajdujące się tak naprawdę przedstawiają. Robot wyszukiwarki mając do porównania stronę, na której znajduje się przysłowiowy spam np. napisany w 5 minut precel, a stronę zoptymalizowaną od strony semantycznej (znaczeniowej) na pewno postawi w rankingu wyżej tą drugą…

Kolejna sprawa to tzw. mikroformaty. Znaczniki geo oraz hCard – w najdokładniejszy sposób określają dane kontaktowe firmy. Lokalny rynek stanie się coraz bardziej „promowany” przez wyszukiwarki. Dokładne oznaczenie lokalizacji stanie się sporym atutem. Mała rzecz, a często pomijana przez wielu webmasterów. Małe firmy skupiające się na lokalnym rynku nie muszą pozycjonować się na globalne frazy w stylu „wynajem rowerów” lecz „wynajem rowerów śląsk”.

Trzeba mieć również na uwadze wprowadzenie swojej witryny do tzw. social graph. O ile sam open graph protocol z popularnego portalu o skrócie fb, nie może być wprost nazwany technologią semantyczną to jest to rozwiązanie mające poniekąd niektóre z przesłanek web 3.0. W nowym algorytmie Google ma się pojawić tzw. przycisk „block this site”, który ma służyć uzytkownikom do wyrażania opinii na temat witryny. Opinie te mają być w niewielkim stopniu pomocne przy ocenie witryny przez nowy algorytm. Warto więc zadbać o to aby zaistnieć w społeczności „social media”, gdyż na pewno nie straci się na tym, a można jedynie sporo zyskać :- )

Czy aby więc na pewno pozycjonowanie w najbliższych latach stanie się luksusem tylko dla bogaczy ? Na pewno pisanie, że TOP10 będzie przeznaczone dla bogaczy jest kompletną bzdurą. Nie uważam, że zatrudnienie w dziale IT webmastera, który dobrze zoptymalizuje witrynę pod względem smentycznym, wynajęcie dobrego copywritera oraz człowieka od reklamy w wyszukiwarce będzie kosztem porównywalnym z reklamą w TV, na który stać tylko duże przedsiębiorstwa…

Ostatnia sprawa to termin kiedy w Polsce zagości Panda. Ponoć ma to nastąpić lada moment. W USA już jest. Czy aby niektóre z jej założeń nie są już zauważalne w Polsce ? – na to pytanie odpowiedzcie sobie sami :- )

Na początku artykułu (czyli w części pierwszej) przedstawię tzw. Knowledge Extraction Framework czyli opis tego w jaki sposób DBpedia „dobiera” się do danych Wikipedii i co z nimi robi. W kolejnych częściach opisane zostaną tzw. Infoboxy, czyli szablony zapisu danych Wikipedii, trochę o zapisie danych w bazie wiedzy DBpedii, aplikacjach korzystających z jej dobrodziejstw oraz kilku innych ciekawostkach…


Najważniejsza część mechanizmu składa się z 4 komponentów (ilustracja na końcu artykułu!):

• PageCollections
• Extractors
• Parsers
• Destinations

PageCollections to lokalne lub zdalne źródła artykułów Wikipedii. To tutaj zaczyna się cały przebieg pracy (work-flow). Ekstraktor danych pobiera nowe informacje na 2 różne sposoby: Dump-based extraction oraz Live Extraction.
Wydobywanie typu „Dump-based” polega na comiesięcznym przetwarzaniu zrzutów bazy danych Wikipedii. Przetworzone dane są umieszczane w tzw. N-Triples Serializers. Zapisane w postaci trójek RDF dostępne są jako Lined Data oraz możliwe do przetwarzania przez endpointy SPARQL.
Wydobywanie typu „Live Extraction” polega na tym, że fundacja Wikimedia udostępnia projektowi DBpedia dostęp do Wikipedia OAI-PMH live feed (protokół OAI-PMH), który na bieżąco informuje o zmianach jakie zachodzą na wszystkich stronach Wikipedii. Gdy wystąpi jakaś zmiana w istniejącym już artykule Wikipedii, istniejący graf RDF zostaje zaktualizowany (SPARQL-Update Destination).
Według danych DBpedii z maja 2009 roku, co 1 sekundę około 1.4 stron Wikipedii zostaje zaktualizowanych. Knowledge Extraction Framework DBpedii był w stanie w tym czasie (1 sekundy) przetworzyć około 8.8 stron, włączając w to wszystkie etapy, o których w dalszej części artykułu.
Pomiędzy miejscami docelowymi (Destinations), a źródłami (PageCollections) istnieje najważniejszy etap tzw. Extraction Job, który składa się z 2 elementów: Extractors oraz Parsers.
Extractors (ekstraktory) mają za zadanie zmienić dane odpowiedniego typu (znaczniki) w trójki RDF. Wspierają ich w tym parsery (Parsers), które określają typy danych oraz dzielą wszystkie znaczniki Wikipedii w uporządkowane listy.
Istnieje około 11 ekstraktorów, z których każdy odpowiedzialny jest za inny typ danych:

• Labels – tytuły artykułów Wikipedii zapisywane są za pomocą znacznika rdfs:label w przetworzonych grafach
• Abstract – krótki opis oraz długi opis, który zapisywany jest za pomocą znaczników rdfs:comment oraz dbpedia:abstract
• Interlanguage links - linki pomiędzy tymi samymi artykułami w różnych wersjach językowych Wikipedii
• Images – właściwość foaf:depiction
• Recirects – linki do artykułów „synonimów”
• Disambiguation - oznaczenie dwuznaczności pomiędzy artykułami za pomocą właściwości dbpedia:disambiguates
• External links - linki zewnętrzne – dbpedia:reference
• Pagelinks - wszystkie linki pomiędzy artykułami Wikipedii oznaczone predykatem dbpedia:wikilink
• Homepages - za pomocą właściwości foaf:homepage oznaczane są linki w artykułach do stron domowych encji w nich znajdujących się
• Categories – artykuły Wikipedii podzielone są na kategorie według słownika ontologii SKOS (predykaty skos:concepts oraz skos:broader)
• Geo-coordinates – współrzędne geograficzne (WGS84 lat/long)

źródło: dbpedia.org

I co dalej ? Jak powiedzieć robotom semantycznych wyszukiwarek/składnic danych o naszej stronie dzięki czemu zwiększymy jej widoczność i użyteczność ?


Jeśli zdecydowaliśmy się na wprowadzanie znaczników RDFa bezpośrednio w kodzie na swojej stronie wykorzystując różne ontologie wystarczy wykonać następujące kroki:

1) uzupełniamy nagłówek strony, DOCTYPE:

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML+RDFa 1.0//EN" "http://www.w3.org/MarkUp/DTD/xhtml-rdfa-1.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml" version="XHTML+RDFa 1.0" xml:lang="en">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"/>
</head>

2) Opisujemy kod wykorzystując np. ontologię DC i FOAF:

<p>Nazywam się <span property="foaf:nick">Kowalski Jan</span> i lubię słuchać
<a href="http://www.neubauten.org/" rel="foaf:interest"
xml:lang="de">Einstürzende Neubauten</a>.
</p>
<p>
Moja<span rel="foaf:interest" resource="urn:ISBN:0752820907">ulubiona książka to<span about="urn:ISBN:0752820907"><cite
property="dc:title">Weaving the Web</cite> autorstwa
<span property="dc:creator">Tim Berners-Lee</span></span>
</span>
</p>

Powyższe dwa kroki pokazują przykład wykorzystania kodu źródłowego strony i jej lekką modyfikację przez odpowiednie znaczniki. Jest to jedna z możliwości publikacji RDF (Embedded RDF).

Druga metoda nie polega na zagnieżdżaniu semantyki w istniejącym kodzie lecz na podaniu przed znacznikiem zamykającym stronę fragmentu, który zawiera tylko i wyłącznie opis z wykorzystaniem wybranej ontologii. Taka możliwość powoduje jednak redundancje danych na stronie lecz jest bardziej czytelna dla człowieka.
Przykładem takiej możliwości jest wykorzystanie automatycznego generatora ontologii Good Relations, który tworzy nam przeźroczystego div’a gotowego do wklejenia na stronę.
Generator dostępny pod tym adresem – http://www.ebusiness-unibw.org/tools/grsnippetgen/. Istnieją też inne generatory do konwersji plików RDF na kod RDFa takie jak RDF2RDFa, który można użyć na stronie http://www.ebusiness-unibw.org/tools/rdf2rdfa/.

Druga z metod umieszczenia semantycznych danych polega na stworzeniu pliku RDF/XML np. semanticweb.rdf. W tym przypadku wystarczy dodać tylko jedną linijke w nagłówku strony:

<head>
<link rel="meta" type="application/rdf+xml" title="dane RDF/XML naszej firmy" href="http://www.seoshop.org/semanticweb.rdf" />
</head>

Koniecznie trzeba się upewnić czy serwer na którym znajduje się strona zwraca odpowiedni typ podczas pobierania pliku semanticweb.rdf (Content-Type: application/rdf+xml):

przykład pliku .htaccess:
AddType application/rdf+xml .rdf

Opisanie swoich danych na stronie nie oznacza, że zostanie ona dodana do chmury Linked Open Data i stanie się częścią semantycznej sieci www. Jak to zwykle bywa trzeba się samemu o to postarać…

W obu przypadkach publikacji danych na stronie, można odwiedzić następujące adresy www w celu zaindeksowania swojej strony:

Sindice – http://sindice.com

- semantyczna wyszukiwarka, która umożliwia bezpośrednie przesłanie swojej strony przez formularz lub też umożliwia przesłanie pliku .rdf zgodnie z druga opisywaną metodą. Można też ten proces zautomatyzować przez wykorzystanie udostępnionego interfejsu REST API lub RPC API:

przesłanie jednego lub więcej adresów przez plik tekstowy:
curl -H "Accept: text/plain" --data-binary @urls.txt  http://sindice.com/api/v2/ping
lub gotowy skrypt np. w PHP:
...
$client = new xmlrpc_client(" http://sindice.com/xmlrpc/api");
$payload = new xmlrpcmsg("weblogUpdates.ping");
...

Yahoo Search Monkey

- http://siteexplorer.search.yahoo.com/submit

URIBurner – http://uriburner.com/

- URIBurner to serwis, który posiada chyba najprostsza metodę wysłania swoich semantycznych stron do jego składnic danych. Oparty jest on o technologię Virtuoso’s Sponger, który jest wręcz semantycznym kombajnem zbierającym prawie wszystko co się da. Jest on w stanie pobrać semantyczne opisy zarówno z dokumentów html, plików .doc, .ppt jak i plików multimedialnych. Tworzy z nich odpowiedni graf RDF a następnie ponownie przekształca do postaci HTML lub do RDF w różnych postaciach (RDF/XML, text/n3, turtle, JSON). Prezentacje owego „kombajnu” można znaleźć na stronie http://virtuoso.openlinksw.com/dataspace/dav/wiki/Main/VirtSponger.

Aby dodać stronę do URIBurner’a wystarczy wpisać następujący adres w swojej przeglądarce:

http://linkeddata.uriburner.com/about/html/<nasza strona>
gdzie <nasza strona> to oczywiście URI naszej strony www np.:
http://linkeddata.uriburner.com/about/html/http://semantictechnology.eu

PingTheSemanticWeb.com

- umożliwia przesyłanie swoich grafów w plikach .rdf oraz podobnie jak Syndice udostępnia swoje API do pingowania.

Swoogle

- jedna z pierwszych wyszukiwarek semantycznych. Swoją stronę można dodać pod następującym adresem http://swoogle.umbc.edu/index.php?option=com_swoogle_service&service=submit

Opisywane metody indeksacji semantycznej strony www nie są zapewne jedynymi metodami a opisane serwisy jedynymi istniejącymi. Jeśli znalazłeś jakieś inne ciekawe miejsca, które to umożliwiają daj znać ! : )
Warto już dziś tworzyć semantyczne Web, które staną się częścią powiększającej się chmury Linked Open Data. O korzyściach SEO płynących z takiej reprezentacji danych typu widoczność i użyteczność nie trzeba po raz kolejny powtarzać…

Tim Berners-Lee

Jednym z najważniejszych celów obecnej sieci www (Web 2.0 – termin określający sposób korzystania z sieci, potocznie oznaczający etap, w którym znajduje się dzisiejszy internet) jest wyszukiwanie informacji. Wyszukiwarki internetowe takie jak Google, Yahoo i inne w wystarczającym stopniu zadowalają znaczną ilość użytkowników. Istnieje jednak kilka dosyć istotnych „problemów” z nimi związanych. Każde zapytanie do zasobów np. Google daje w odpowiedzi sporą ilość odwołań do różnych dokumentów, z których musimy „wyciągnąć” tak naprawdę to co nas interesuje pod konkretną frazą. O zgrozo dokumenty te, to osobne, najczęściej pojedyncze strony nijak powiązane z innymi zwróconymi w konkretnym zapytaniu. Wpisywane frazy są bardzo wrażliwe na tzw. literówki, które co prawda zwrócą przybliżony wynik do zamierzonego ale nie jest już on taki dokładny. Można się spotkać w niektórych językach z przypadkami, że pod interesująca nas frazą np. „zamek” kryje się kilka zupełnie różnych w znaczeniu pojęć. Przez wpisanie takiego słowa w pasek wyszukiwania maszyna nie zrozumie o co tak naprawdę nam chodziło…

SW logo

Widzimy więc, że większość zasobów informacji w sieci www jest rozumiana przez ludzi a nie przez maszyny. Czy można jakoś temu zaradzić ? Odpowiedzią na to pytanie jest semantyczna sieć www, którą pomysłodawcą jest nie kto inny jak sam twórca istniejącej sieci – Tim Berners-Lee. Wizja Semantic Web propagowana jest przez World Wide Web Consortium (W3C) – organizację, zajmującą się ustanawianiem standardów pisania i przesyłu stron w sieci www – której założycielem był oczywiście Tim w 1994 roku. Myśl o znaczeniu słów istniejących w dokumentach hipertekstowych z początku ich istnienia była o wiele większa niż ta z którą mieliśmy do czynienia przez ostatnie kilka lat.

W jednym z wywiadów Tim wyjaśniając termin semantyczna sieć powiedział min., że ma ona opierać się na integracji danych. Kiedy korzystamy z aplikacji powinniśmy mieć możliwość umieszczania w niej danych, które możemy odpowiednio konfigurować. Możemy informować komputer o naszych zamiarach a maszyna ma nas rozumieć. Semantyczna sieć to nie tylko sieć dokumentów ale także danych, informacji i treści. Pozwoli ona na powstanie infrastruktury ułatwiającej rozwój zautomatyzowanych serwisów, a także programów zwanych agentami potrafiących się komunikować oraz wnioskować na zebranych danych. Semantyczny Web ma zaistnieć wtedy gdy ludzie zaczną wykorzystywać internet na wiele nowych sposobów. Przetwarzając znajdujące się w nim dane, dodając własne, analizując dane rządowe, bankowe i inne w sposób odmienny do tego przypominający czytanie treści z kartki papieru…

Semantic stack

Na jakim etapie tworzenia jest semantyczna sieć ? A może jakieś jej elementy są  już obecne ? Jakie problemy leżą na drodze jej realizacji ? Semantyczna sieć jest bliżej niż nam się wydaje. Aby zorientować się co już zostało zrobione a co wymaga dopracowania można przeanalizować tzw. semantyczny stos (semantic stack), który pokazuje wszystkie standardy i technologie potrzebne do stworzenie w pełni działającego semantycznego web.

Jesteśmy na poziomie Unifying Logic, czyli etapie tworzenia mechanizmów struktur logicznych, umożliwiających przetwarzania i rozumienie informacji przez maszyny. Opracowywany jest specjalny format reguł (RIF) pozwalających na ich wymianę dla różnych języków reguł. Aby mieć pewność, że dane pochodzą z godnego zaufania źródła potrzebny jest odpowiedni podpis cyfrowy (Trust). Oczywiście potrzebne są aplikacje, aplikacje i jeszcze raz aplikacje wykorzystujące technologie semantyczne, których z dnia na dzień przybywa. Ostatnimi czasy pojawił się ciekawy artykuł w sieci o nazwie „10 Semantic Apps to Watch„, w którym autor opisuje najciekawsze semantyczne aplikacje z ubiegłego roku…

Wszystkie pozostałe skróty oznaczają gotowe standardy i technologię, które są już wykorzystywane:

• RDF (Resource Description Framework): język reprezentacji wiedzy wykorzystujące do opisu tzw. skierowane grafy
• SPARQL (SPARQL Protocol And RDF Query Language): język zapytań do zasobów opisanych za pomocą RDF, RDFS lub OWL
• OWL (Web Ontology Language), RDFS: języki do zapisu ontologii

Język RDF jest niejako ulepszoną wersją XML‘a, który nie był w stanie nadać znaczeniu temu co opisywał, natomiast RDFS to rozszerzony RDF i ten język pozwoli nadać znaczenie temu co mówimy przez wykorzystanie skierowanych grafów (tzw. trójek) przypominające zdania złożone z podmiotu, dopełnienia i orzeczenia . Aby można było w jednoznaczny sposób identyfikować dane, konieczne jest opisywanie zasobów za pomocą URI/URL (Uniform Resource Identifier)