Beefsteak Is Thinking

原以为关联数据（Linked Data）的短板是没有大公司应用。其实自己是孤陋寡闻了。最近一则消息是Google搜索的“Rich Snippets”项目，涉及了微格式（microformats）和RDFa应用于数据标注，并且很快会有市场应用。Google对于结构化数据的关注终于超过了对于文件的关注。Google会不会在已有的20多亿个RDF外面去爬呢？无论如何，以后Google检索结果页面就会出现以下熟悉的代码：

<div xmlns:v="http://rdf.data-vocabulary.org/#" typeof="v:Person"> 

   <p><span property="v:name"><strong>TYQB</strong></span></p>

   <p><span property="v:title">Senior Editor</span> at <span property="v:org">Digital Library Forum</span></span></p>.....

对于结构化数据的关注就是Linked Dada的基础，更为重要的是，这些结构化数据的自我描述可以实现以各个数据“花盆（silos）”标准的同一性和开放。李爵士心目中的关联数据应该是通过HTTP获取的，用URI作数据对象标识，以开放标准连接并可催生出更多的丰富多彩的、像花一样的数据的数据。

记得去年有个关联数据项目很瞩目，雷诺汽车的Servant关于企业内部运用Linking Enterprise Dta的研究实例，连Paul Miller也很推崇。一年之后，关联数据的企业级应用已经适用于万维网了。真快。

关联数据有两个比较有趣的应用。一是开源的Drupal7，其数据库可以直接暴露在万维网上（转帖：Drupal, the semantic web and search）。Drupal7采用RDFa，支持Virtuoso的ODBC,支持OpenLink Data Spaces (ODS)，其字段可以带有FOAF、VCRAD之类的微格式标注。二是Hans Rosling的Motion Cart（又是一个被Google收购的Gadget），记得远洋师、雨师早已做过演示。有兴趣可以自己DIY一下。数据关联的可视化很有趣。

至于关联数据（在图书馆人眼里就是元数据）在图书馆的应用，应该不会像Web2.0那样需要理念的培养，它毕竟属于纯技术的范畴。图书馆的书目数据和OPAC完全可以是关联数据的受益者。L.Morgan有个很不错的、关于作品“瓦尔登湖”的Demo可以看看。当然，有一个含金量较高的关联数据FAQ可以参见KEVEN的博文。

有两个疑问：关联数据是不是毫无语义？RDFa如何适用于非结构化数据和干预后的原始数据（如地方政府的GDP）？看来需要自己更多地结构化地学习了。