Sémantický web pro pracující ontology: Efektivní modelování pro propojená data, Rdfs a Owl

Hodnocení:   (4,6 z 5)

Sémantický web pro pracující ontology: Efektivní modelování pro propojená data, Rdfs a Owl (James Hendler)

Recenze čtenářů

Shrnutí:

Kniha je oceňována pro své komplexní pokrytí RDF, ontologií a reprezentace znalostí, díky čemuž jsou složitá témata přístupná jak začátečníkům, tak zkušeným čtenářům. Zároveň však čelí kritice za špatné indexování a chybějící slovníček, což snižuje její užitečnost jako referenční příručky.

Klady:

Komplexní pokrytí RDF, RDFS, OWL a jejich vzájemných vztahů. Přístupná jak začátečníkům, tak zkušeným jedincům. Dobře organizovaná, s logickým průběhem a praktickými příklady. Vysoce hodnoceno pro efektivní výuku složitých konceptů.

Zápory:

Chybí dobrý rejstřík a slovníček, což znesnadňuje použití jako rychlé reference. Některé klíčové pojmy a definice nejsou dostatečně řešeny nebo indexovány, což vede k frustraci uživatelů hledajících konkrétní informace.

(na základě 4 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, Rdfs, and Owl

Obsah knihy:

Podniky dosáhly úžasného pokroku tím, že využily data o svém podnikání k předpovědím a pochopení svých zákazníků, trhů a produktů. Ale jak se svět podnikání stává stále propojenějším a globálnějším, podniková data už dávno nejsou monolitem, ale jen součástí rozsáhlé sítě dat. Správa dat v celosvětovém měřítku je dnes klíčovou schopností každého podniku.

Sémantický web přistupuje k datům jako k distribuovanému zdroji v měřítku celosvětové sítě a jako součást svého základního návrhu zahrnuje funkce, které řeší problémy masivní distribuce dat. Cílem prvních dvou vydání bylo motivovat technologický stack sémantického webu od konce ke konci; popsat nejen to, co jsou standardy sémantického webu a jak fungují, ale také jaké jsou jejich cíle a proč byly navrženy tak, jak jsou. Od začátku do konce vypráví ucelený příběh o tom, jak standardy fungují, aby bylo možné smysluplně spravovat celosvětově distribuovaný web znalostí.

Třetí vydání vychází z tohoto základu a přináší praxi sémantického webu do podnikové sféry. Fabien Gandon se připojuje k Deanu Allemangovi a Jimu Hendlerovi a přináší s sebou dlouholeté zkušenosti s globálními propojenými daty, aby otevřel příběh moderního pohledu na globální propojená data. Celkový příběh je sice stejný, ale příklady byly aktualizovány a aplikovány v moderním prostředí, kde se podniková a globální data spojují jako živá propojená síť dat. Součástí třetího vydání jsou také všechny datové sady a dotazy, které jsou k dispozici online ke studiu a experimentování na adrese data. world/swwo.

Další údaje o knize:

ISBN:9781450376143
Autor:
Vydavatel:
Vazba:Měkká vazba

Nákup:

Nyní dostupné, na skladě.

Další knihy od autora:

Sémantický web pro pracující ontology: Efektivní modelování pro propojená data, Rdfs a Owl -...
Podniky dosáhly úžasného pokroku tím, že využily data...
Sémantický web pro pracující ontology: Efektivní modelování pro propojená data, Rdfs a Owl - Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, Rdfs, and Owl
Sociální stroje: Sociální sítě a lidstvo: příští střet umělé inteligence, sociálních sítí a lidstva...
Bude váš příští lékař člověk - nebo stroj? Budete...
Sociální stroje: Sociální sítě a lidstvo: příští střet umělé inteligence, sociálních sítí a lidstva - Social Machines: The Coming Collision of Artificial Intelligence, Social Networking, and Humanity
Sémantický web pro pracující ontology: Efektivní modelování pro propojená data, Rdfs a Owl -...
Podniky dosáhly úžasného pokroku tím, že využily data...
Sémantický web pro pracující ontology: Efektivní modelování pro propojená data, Rdfs a Owl - Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, Rdfs, and Owl

Díla autora vydali tito vydavatelé:

© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)