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Análisis de una web semántica. http://www.revyu.com. Pablo López Escobés Tecnologías emergentes en sistemas telemáticos MUI-TIC Noviembre 2009. Introducción. Sitio web de opiniones y comentarios Desarrollado con tecnologías semánticas
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Análisis de una web semántica http://www.revyu.com Pablo López Escobés Tecnologías emergentes en sistemas telemáticos MUI-TIC Noviembre 2009
Introducción • Sitio web de opiniones y comentarios • Desarrollado con tecnologías semánticas • Los datos no están almacenados en Bases de Datos propias, lo que implica una barrera a la hora de compartirlos • Revyu utiliza RDF y SPARQL para poder exponer los datos como Linked Data • Ayuda a crear un ecosistema de opiniones interconectadas e impulsar la Web Semántica en general
¿Qué es revyu.com? • Revyu permite escribir opiniones y dar valoraciones de cosas rellenando un fromulario • Similar a otros sitios como Amazon, pero con la diferencia de que la información es semántica • Todos los datos, además de publicarse en HTML, se publican en RDF/XML
¿Qué es revyu.com? • La creación y publicación en RDF es invisible al usuario • Las tripletas se generan a partir de la información que da el usuario • Revyu es una infraestructura que permite seguir de forma transparente las buenas prácticas de Linked Data
Arquitectura • Implementado en PHP y corre en un Apache • Para la implementación de RDF utiliza RAP (RDF API for PHP) • Utiliza una Base de Datos MySQL • El SPARQL se implementa mediante RAP SPARQL
Arquitectura • Basada en los 4 principios del Linked Data • Utilizar URIs para nombrar los recursos • Utilizar HTTP URIs para que sean localizables • Proporcionar información útil cuando alguien busca la URI • Enlazar a otras URIs para que nueva información sea descubierta
Arquitectura • En Revyu todo tiene asignado una URI • Esto habilita a terceros para que hagan referencia a esos elementos desde otras tripletas RDF • Se permite que los elementos sean desreferenciados
Implementación de la semántica • No se quería que los usuarios fueran los que clasificaran la información • Relaciones en RDF son más estrictas que en HTML para evitar errores. • Para clasificar, por el momento trabajan con libros y películas • Una vez detectados van a los endpoints SPARQL de DBPedia o RDF BookMashup • Validando contra fuentes externas, el etiquetado es más robusto • Una vez encontrado se utiliza owl:sameAspara indicar que ambas URIs identifican el mismo recurso
Producción y consumo de Linked Data • Revyu se apoya en fuentes externas heterogéneas siempre que sea posible • Proporciona un dataset distribuido, intercomunicado y gestionado por varias partes • Usuarios no necesitan incluir todo su perfil, sólo su URI para tenerlo siempre actualizado y centralizado • De esta manera no se duplica información • Generan esqueletos par que tan sólo haya que incluir dentro la información
Conclusiones • Revyu es un sitio web que además de administrar información legible al humano, genera automáticamente metadatos RDF para la web semántica. • A partir de pequeñas informaciones que el usuario proporciona, es capaz de obtener valor añadido desde otros almacenes de información semántica para enriquecer la página • Genera esqueletos para que la información sea más fácilmente introducida y no se duplique