问题标签 [linked-data]

我目前正在尝试使用 Python 将表格转换为 RDF，并将每个单元格的值附加到 URL 的末尾（例如，E00 变为 statistics.data.gov.uk/id/statistical-geography/E00）。

我可以使用脚本对包含单个值的单元格执行此操作。

数据库中的一个字段包含多个以逗号分隔的值。因此，上面的代码返回附加到 URL 的所有代码

例如http://statistics.data.gov.uk/id/statistical-geography/E00,W00,S00

而我希望它返回三个值

是否有一些代码可以让我将它们分开？

我下载了一个应该是 RDF 格式的数据集 http://iw.rpi.edu/wiki/Dataset_1329，使用记事本++我打开它但无法读取它。有什么建议么？

我在这里遇到了一个问题，看起来很简单，但是因为我对 Sparal 查询不太熟悉，所以我找不到解决方案。

在任何 dbpedia 端点中应用此查询后，您将获得以两行和四列显示的结果，如下所示：

问题是我需要它们在两列和四行中，如下所示：

这在 SPARQL 查询中可能吗？

我试图了解两种非常不同的数据共享方法：OData 和语义 Web/链接数据。两者有很好的比较吗？

据我了解，OData 结合了联合/CRUD (AtomPub)、序列化格式（XML、JSON）、数据模型、查询语言以及一些管理这些现有技术使用的语义/约定。它主要用于公开来自一个系统的数据，以便其他人可以使用它。

Linked Data 是一种数据模型，对 URI 的严格承诺，一种（可选？）序列化格式（RDF/XML），但是（如果我错了，请纠正我）并没有说明任何关于传输、CRUD 等的内容。看起来旨在允许对来自各种来源的大量小数据块进行推断。（现在对我们来说不是什么重要的事情——我们将在少数来源之间同步大量数据，并希望保留出处信息）。

我对在某些数据管理平台之间共享数据的技术感兴趣，其中一些是我直接从事的。OData 似乎更有吸引力，因为它向开发人员解释起来非常简单：实现这个 API，遵循 Atom 标准，像这样序列化数据。我们已经在一个平台上做了非常相似的事情：在 Atom 提要上共享 XML 序列化数据，并使用 URL 参数进行过滤。

相比之下，我过去使用 RDF 的经验给我的印象是脆弱、不透明（大量的 RDF/XML 板）、不可访问（使用 SPARQL 与 SQL）技术——但也许我对使用三元存储的经验感到困惑，比如Jena 只需通过链接数据 API 公开现有数据库。

关于这两种方法在范围、技术、易用性、未来潜力等方面的差异和相似之处的任何指示、评论等都会很棒。

我是新来的，如果我不清楚，很抱歉。

我的问题是，为什么名古屋艺术大学 Yago 浏览器中显示的信息与此处的信息不同，或者在 Yago 端点上进行 SPARQL 查询，例如

?

更准确地说，例如，在 Web 浏览器中，类型比其他浏览器中的要多得多。

我正在为链接数据构建一个网络爬虫。我通过以下代码区分了 HTML 和 RDF/XML 页面：

}

现在我想用 RDF/XML 数据解析一个网页，以从该页面中提取所有 URI。我能够找到 HTML 解析器，但不能找到链接数据。请进一步帮助我

我必须实现一个访问 Web 上的链接数据的 Web Cralwer。我为此构建了一个简单的功能。我对此有三个疑问：

1. 我应该使用什么种子 URI。以 RDF 格式提供数据并遵循 Tim Berners Lee链接数据原则的网站？
2. 一般来说，Web-Cralwers 的基于回合的方法是什么意思？我阅读了有关一般网络爬虫的信息，发现应该遵循基于循环的方法。
3. 我只能解析可以返回 RDF/XML 数据的网页。是否足以抓取链接数据。

给定这样的 RDF 图：

和这样的查询：

我希望得到如下结果：

但相反，我只得到：

那是怎么回事？

顺便说一句，当我使用这个查询时：

结果是（如预期的那样）：

我想找到一些很棒的工具或样式来可视化我的 RDF 数据，以便在查看者访问 RDF 数据时能够给他们带来震撼。

问题是我现在得到的可视化工具只能生成一些简单的样式（节点、边缘...），如下所示：

它们看起来很丑，因为边占用太多空间，节点太小。我不认为这种图表能给观众带来与直接查看表格或表格不同的体验。

我想知道是否有任何新的可视化工具或样式可以为用户提供真正不同的体验，以便他们感受到链接数据的价值……

有什么建议或建议吗？

我想知道是否有一种标准或普遍接受的方式来表示数据库中用于 RDF 数据的 NULL 等效项。

更具体地说，我对区分属性p的值o的以下情况的方法感兴趣（p是谓词，o是 RDF 三元组的对象）：

1. 该值不适用，即属性p不存在或在上下文中没有意义。
2. 该值是未知的，即它应该存在但我们不知道。
3. 价值不存在，即财产没有价值（例如活着的人的死亡年份）。
4. 该值是witheld，例如当不允许数据消费者访问它时。