浅述RDF，畅想一下FOAF应用

最近一直都在看一些RDF和Semantic Web方面的东西，本来有一个同事是来自Tsinghua AI实验室的，本想跟他好好讨论讨论，不过估计也没有机会了。国内好像做这方面的不是很多，而且到现在为止，我也没有一个很clear的关于RDF的想法。所以，只敢在这里浅述一下了，呵呵。有趣的是，按照WikiPedia的记载，Web2.0当初是被称作Semantic Web的，后来演化成了Web2.0。
FOAF（Friend of a friend）是目前正在制定中的RDF词汇表，目前还没有完成定义，一个家伙用了64种方法写一个相同语义的FOAF，所以最近有篇文章在写“RDF/XML Sucks x 64”。究竟FOAF干什么用的，简单说，如果RSS是用来描述Blog等发布内容的Metadata的话，FOAF就是描述人的Metadata，包括爱好、Blog、RSS Feeds、最近在读的书……（留到后面再说，呵呵）

浅述RDF

其实，前面的文章中曾经提到过RDF。简单来说，使用计算机来处理问题，总先要建立一个计算机可以读懂的模型，所以，离散数学里面教我们如何形式化或者逻辑化，就是会有一堆逻辑变量，为了让等式为真应该如何取值的SAT问题。RDF和Semantic Web就是为了把网络信息形式化为计算机可以读懂的模型的。
当然RDF和Semantic Web远比这么想想要复杂的多，这里有一个很好的Guide，可以从上面找到相关学习的链接。
我也没有全部研读过，所以只能浅述一下了，呵呵。
我们通常看到的RSS，无论哪种版本都是属于RDF的词汇表。而更多的命名空间给他赋予了更多的语义，比如我们常用的dc，例如dc:creator用来描述一篇blog的作者。而且需要说明的一点，我们常见的RSS多为xml，其实这个不是必须的，RDF并没有说只有用XML才能描述……不过通常习惯XML的开发者可能并不一定习惯RDF，因为有那么多的词汇，反正我刚开始看的时候是很容易就晕了。
RDF描述的模型实际上是一系列逻辑语句组成的无序集合，用来描述一个加注标签的有向图：

• 加注标签：图中的每条弧都有标签
• 有向：每条弧都有方向
• 另外，节点之间允许多条弧（违背图的定义，呵呵）

再看RSS的例子，例如这个Blog包括了这片文章，这片文章是由Winters Mi发表的，时间是20050929，正文是，利用RDF来描述这个话，就可以是

this blog -- {Contains} --> this essay
this essay --{has title}--> \"浅述RDF，畅想一下FOAF应用\"
this essay --{created by}--> \"Winters Mi\"
this essay --{has content}--> \"blahblah......\"

不妨找出一份RSS的原始XML文件出来看看，就能发现，RSS其实是使用XML的方式列出了这样的逻辑语句，而这样的逻辑语句也都是由三部分组成：主体、谓词和对象。例子中，this blog就是主体，Contains就是谓词，this essay就是对象。有点AI lab的影子了哈，呵呵。
显然，如果我们这么来描述RSS的话，或者是Internet信息资源的话，肯定是没有任何意义的，于是就有了规范，也就有了词汇表和描述方式。所以，dc:creator就是对应着created by的谓词了。

看到这里大家可能会觉得RDF跟XML之间并没有太大的区别，这可能是RSS带给大家的一种错觉，因为RSS之中已经淡化了这种逻辑语句的概念了，看到的跟描述Data的XML并没有什么不同。首先说，RDF是完全可以用XML描述的，但是俩者之间又有着本质的不同。XML是更加倾向于描述数据的，XML的设计目标就是轻便的可应用于各种类型的数据之上的，尤其是用来描述层次的自包含的文档数据等等，XML不仅仅是一种文件格式，更多的是一个平台无关的数据描述方法，是统一数据描述的“普通话”；RDF则描述了一个通用的方法来将互联网中的信息组织起来，要是说得更专业一点就是描述了“知识”的组织方法，并且通过规则将这些知识组织成为语义，提供给应用程序/计算机使用。这也是我想说的关于RDF的第一点：RDF是为了描述知识而设计的，不是为了描述数据。
RDF并没有绑定在XML之上，象前面提到的RDF/XML Sucks的问题也很让人头疼，而习惯了XML的开发人员可能并不习惯RDF这种组织方式。其实如果你要我说究竟RDF和XML之间的关系如何，我也不能说得很清楚，可能要放到整个Semantic Web还有一系列技术的范围之内，RDF这种基于AI的逻辑性才能够得以体现。
从另外的角度来说，RDF是整个Internet的Metadata，类似于曾经在众多Blog中提出的Meta Content等等的概念。从RDF本身的特性可以看出，RDF的语句其实构成了Internet中各种信息资源之间的逻辑关系，构成了互联网的元知识。
这样的浅谈肯定是不能满足要求的，官方的资料比较多，RDF Primer是一个比较好的入口。

畅谈FOAF的应用

现在我们已经看到了RSS在Web2.0中的重要地位，RSS提供了一个简单却非常意义深远的方式，互联网中的各种信息可以通过RSS简单的集成、序列化以及搜索，RSS的应用更是很快的被应用到互联网的每个角落，人们可以通过你的RSS来定位到你提供的Blog或者是网络服务……RSS描述了互联网中的内容实体，而FOAF则描述了互联网的个人实体，尤其是为基于社区服务的应用提供了方便的管理和联系手段。
FOAF是现在RDF社区中讨论比较多的一个词汇表，他描述了互联网的个人（包括Group）实体，以及各实体之间的伙伴关系，所以叫做Friend of a Friend（此外还有一个词汇表也是被讨论的很多，就是DOAP，Discription of a project）。具体请参考FOAF的Spec。这里先简单介绍FOAF能够描述的基本概念。
FOAF可以描述个人实体的基本属性：

  Winters Mi
  
  m-Jee
  
  

FOAF可以描述多个个人实体之间的伙伴关系：

  Winters Mi
  
  ...
  
     
       
       Elan Meng
       http://xerdoc.com/elan_foaf.xml
     
  

同样，FOAF可以描述一个人拥有的RSS Feed，具有的兴趣，现在正在看的书、电影等等。用FOAF官方网站上的描述就是

The Friend of a Friend (FOAF) project is about creating a Web of machine-readable homepages describing people, the links between them and the things they create and do.

网络中最基本的无非就是用户，而用户依赖的就是社区，FOAF可以是组成这个社区最基本的元素，Web2.0强调用户的参与，不同的用户自然就应该拥有不同的服务，FOAF完全可以描述用户的这些倾向。举个例子，最近新推出的一个学院派项目叫做SIMAC，IT网站上介绍他的大标题叫做“New Music Recommendation System Is Based On FOAF Personal Profiling”，大致意思就是通过用户FOAF里面的兴趣一项，该网站自动推荐类似的歌曲、专辑、歌手。由此想到，如果豆瓣土豆要是能……
其实，前阵子在学习Ruby on Rails的时候就想做基于FOAF搜索网友的一个示范网站，能够聚合FOAF，根据用户的FOAF来作RSS的Aggregator，来作各种应用……，畅想一下，FOAF可能会有什么样的应用？
作为用户在Web2.0世界中的数字签名？任何人都可以根据FOAF的词汇表来写自己的FOAF描述，然后放到网站中，类似于RSS一样，也可以被自动发现，比如

这个过程当然可以由BSP提供，从而适合进一步的应用。事实上，现在JXTA社区中知名的MyJXTA项目正在把FOAF写入代码，作为用户之间交流搜索定位的基础。
类似于RSS的订阅一样，你可以通过FOAF搜索跟自己爱好相同的人？比如豆瓣，把最近看的书加入到FOAF中，可以类似于RSS搜索一样找到跟自己看同一本书的人，当然也就可以看到他的网站Blog，以便今后做进一步的交流。
FOAF可以是个人的聚合器？记得前阵子有个Firefox的插件是基于GreaseMonkey的，假设每个人在各种服务网站上的ID相同，例如Delicious、Flickr等等，然后来聚合这个人的所有资源，当时看了一个体会是，如果要是有了FOAF，就不会出现不同服务之间ID不同的状况了，个人的资源信息自然也就能够聚合在一起了……
总的来说，人毕竟是互联网的主体，尤其是组成各个社区，我想对于豆瓣、土豆网这样的社区是有很大的意义和价值的。只是目前来说FOAF本身还有很多问题，定义还在扩充及标准化，但是更为艰辛的一点就是，FOAF作为RDF的一部分过于复杂，一个FOAF定义可能有64种XML的写法，对于程序而言很难进行解析，这也是我没有继续做下去的原因，希望FOAF能够进一步简化，最终能够像RSS那样简单易用，我相信FOAF最终作为描述个人的媒介也能够像RSS一样有很多Web2.0的应用浮现出来，像一个老外说得，这个夏天，会有很多基于Semantic Web和Web2.0的毕业设计出现的，呵呵。

后记：这篇短文本来是想十一回家之前写的，不过只写了一半，现在又补充了，所以，可能有很多言语错乱的地方，呵呵，敬请原谅。
http://xerdoc.com/blog/archives/204.html