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简介: RDF 越来越被认为是表示和处理半结构化数据的一种极好选择。本文中,Web 开发人员 Philip McCarthy 向您展示了如何使用 Jena Semantic Web Toolkit,以便在 Java 应用程序中使用 RDF 数据模型。
“资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)”最近成为 W3C 推荐标准,与 XML 和 SOAP 等 Web 标准并排。RDF 可以应用于处理特殊输入数据(如 CRM)的领域,已经广泛用于社会网络和自助出版软件(如 LiveJournal 和 TypePad)。
Java 程序员将越来越多地得益于具有使用 RDF 模型的技能。在本文中,我将带您体验惠普实验室的开放源代码 Jena Semantic Web Framework(请参阅 参考资料)的一些功能。您将了解如何创建和填充 RDF 模型,如何将它们持久存储到数据库中,以及如何使用 RDQL 查询语言以程序方式查询这些模型。最后,我将说明如何使用 Jena 的推理能力从本体推断模型知识。
本文假设您已经就图形、三元组和模式等概念方面对 RDF 比较熟悉,并对 Java 编程有基本的了解。
我们从基本操作开始:从头创建模型并向其添加 RDF 语句。本节,我将说明如何创建描述一组虚构家庭成员之间关系的模型,如图 1 中所示:
将使用来自“关系”词汇表(请参阅
参考资料)的属性
siblingOf
、
spouseOf
、
parentOf
和
childOf
来描述不同的关系类型。为简单起见,家庭成员用来自虚构名称空间的 URI(
http://family/
)进行标识。词汇表 URI 通常以 Jena 代码形式使用,所以将它们声明为 Java 常量会非常有用,减少了错误输入。
Jena 的
ModelFactory
类是创建不同类型模型的首选方式。在这种情况下,您想要空的、内存模型,所以要调用的方法是
ModelFactory.createDefaultModel()
。这种方法返回
Model
实例,您将使用它创建表示家庭中每个成员的
Resource
。创建了资源后,可以编写关于这些资源的语句并添加到模型中。
在 Jena 中,语句的主题永远是
Resource
,谓词由
Property
表示,对象是另一个
Resource
或常量值。常量在 Jena 中通过
Literal
类型表示。所有这些类型共享公共接口
RDFNode
。将需要四个不同的
Property
实例表示家庭树中的关系。这些实例使用
Model.createProperty()
创建。
将语句添加到模型中的最简单方法是通过调用
Resource.addProperty()
。此方法以
Resource
作为主题在模型中创建语句。该方法使用两个参数,表示语句谓词的
Property
和语句的对象。
addProperty()
方法被过载:一个过载使用
RDFNode
作为对象,所以可以使用
Resource
或
Literal
。还有有益过载,它们使用由 Java 原语或
String
表示的常量。在示例中,语句的对象是表示其他家庭成员的
Resource
。
通过使用三元组的主题、谓词和对象调用
Model.createStatement()
,还可以直接在模型上创建语句。注意以此种方式创建
Statement
不将其添加到模型中。如果想将其添加到模型中,请使用创建的
Statement
调用
Model.add()
,如清单 1 所示:
// URI declarations String familyUri = "http://family/"; String relationshipUri = "http://purl.org/vocab/relationship/"; // Create an empty Model Model model = ModelFactory.createDefaultModel(); // Create a Resource for each family member, identified by their URI Resource adam = model.createResource(familyUri+"adam"); Resource beth = model.createResource(familyUri+"beth"); Resource chuck = model.createResource(familyUri+"chuck"); Resource dotty = model.createResource(familyUri+"dotty"); // and so on for other family members // Create properties for the different types of relationship to represent Property childOf = model.createProperty(relationshipUri,"childOf"); Property parentOf = model.createProperty(relationshipUri,"parentOf"); Property siblingOf = model.createProperty(relationshipUri,"siblingOf"); Property spouseOf = model.createProperty(relationshipUri,"spouseOf"); // Add properties to adam describing relationships to other family members adam.addProperty(siblingOf,beth); adam.addProperty(spouseOf,dotty); adam.addProperty(parentOf,edward); // Can also create statements directly .. . Statement statement = model.createStatement(adam,parentOf,fran); // but remember to add the created statement to the model model.add(statement); |
整个代码示例 FamilyModel.java 还说明了语句批量如何一次添加到模型中,或者作为一个数组或者作为 java.util.List
。
构建了家庭模型后,我们看一下如何使用 Jena 的查询 API 从模型中提取信息。
程序化地查询 Jena 模型主要通过 list()
方法在 Model
和 Resource
接口中执行。可以使用这些方法获得满足特定条件的主题、对象和 Statement
。它们还返回 java.util.Iterator
的特殊化,其具有返回特定对象类型的其他方法。
我们返回 清单 1的家庭模型,看一下可以查询它的不同方法,如清单 2 所示:
// List everyone in the model who has a child: ResIterator parents = model.listSubjectsWithProperty(parentOf); // Because subjects of statements are Resources, the method returned a ResIterator while (parents.hasNext()) { // ResIterator has a typed nextResource() method Resource person = parents.nextResource(); // Print the URI of the resource System.out.println(person.getURI()); } // Can also find all the parents by getting the objects of all "childOf" statements // Objects of statements could be Resources or literals, so the Iterator returned // contains RDFNodes NodeIterator moreParents = model.listObjectsOfProperty(childOf); // To find all the siblings of a specific person, the model itself can be queried NodeIterator siblings = model.listObjectsOfProperty(edward, siblingOf); // But it's more elegant to ask the Resource directly // This method yields an iterator over Statements StmtIterator moreSiblings = edward.listProperties(siblingOf); |
最通用的查询方法是 Model.listStatements(Resource s, Property p, RDFNode o)
,下面说明的便利方法都是以其为基础。所有这些参数都可以保留为 null
,在这种情况下,它们作为通配符,与任何数据都匹配。清单 3 中显示了 Model.listStatements()
的一些使用示例:
// Find the exact statement "adam is a spouse of dotty" model.listStatements(adam,spouseOf,dotty); // Find all statements with adam as the subject and dotty as the object model.listStatements(adam,null,dotty); // Find any statements made about adam model.listStatements(adam,null,null); // Find any statement with the siblingOf property model.listStatements(null,siblingOf,null); |
不是所有的应用程序都从空模型开始。更常见的是,在开始时从现有数据填充模型。在这种情况下,使用内存模型的缺点是每次启动应用程序时都要从头重新填充模型。另外,每次关闭应用程序时,对内存模型进行的更改都将丢失。
一种解决方案是使用 Model.write()
序列化模型到文件系统,然后在开始时使用 Model.read()
将其取消序列化。不过,Jena 还提供了持久化模型,它们会被持续而透明地持久存储到后备存储器。Jena 可以在文件系统中或在关系数据库中持久化它的模型。当前支持的数据库引擎是 PostgreSQL、Oracle 和 MySQL。
为了说明如何导入和持久化模型,我将 WordNet 1.6 数据库的 RDF 表示导入到 MySQL 中。因为我使用的 WordNet 表示采用多个单独 RDF 文档的形式,将这些文档导入到一个 Jena 模型中会合并它们的语句。 图 2 说明了 Nouns 和 Glossary 模型合并后 WordNet 模型的片段的结构:
图 2. 合并的 WordNet nouns 和 glossary 模型的结构
创建数据库后台模型的第一步是说明 MySQL 驱动类,并创建
DBConnection
实例。
DBConnection
构造函数使用用户的 ID 和密码登录到数据库。它还使用包含 Jena 使用的 MySQL 数据库名称的数据库 URL 参数,格式为
"jdbc:mysql://localhost/dbname"
。Jena 可以在一个数据库内创建多个模型。
DBConnection
的最后一个参数是数据库类型,对于 MySQL,该参数为
"MySQL"
。
然后
DBConnection
实例可以与 Jena 的
ModelFactory
一起使用来创建数据库后台模型。
创建了模型后,可以从文件系统中读入 WordNet RDF 文档。不同的
Model.read()
方法可以从
Reader
、
InputStream
或
URL
填充模型。可以通过 Notation3 、N-Triples 或默认情况下通过 RDF/XML
语法解析模型。WordNet 作为 RDF/XML 进行序列化,所以不需要指定语法。读取模型时,可以提供基准 URI。基准 URI
用于将模型中的任何相对 URI 转换成绝对 URI。因为 WordNet 文档不包含任何相对 URI,所以此参数可以指定为
null
。
清单 4 显示了将 WordNet RDF/XML 文件导入到 MySQL 持久化模型的完整过程:
// Instantiate the MySQL driver Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); // Create a database connection object DBConnection connection = new DBConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD, DB_TYPE); // Get a ModelMaker for database-backed models ModelMaker maker = ModelFactory.createModelRDBMaker(connection); // Create a new model named "wordnet."Setting the second parameter to "true" causes an // AlreadyExistsException to be thrown if the db already has a model with this name Model wordnetModel = maker.createModel("wordnet",true); // Start a database transaction.Without one, each statement will be auto-committed // as it is added, which slows down the model import significantly. model.begin(); // For each wordnet model .. . InputStream in = this.getClass().getClassLoader().getResourceAsStream(filename); model.read(in,null); // Commit the database transaction model. commit(); |
由于已经填充了 wordnet 模型,以后可以通过调用 ModelMaker.openModel("wordnet",true);
来访问该模型。
仅使用 Jena 的 API 查询像 WordNet 这样巨大的模型将有一定的限制性,因为要执行的每类查询都将需要专门编写多行的代码。幸运的是,Jena 以 RDQL 形式提供了一种表达通用查询的机制。
RDQL 是 RDF 的查询语言。虽然 RDQL 还不是正是的标准,但已由 RDF 框架广泛执行。RDQL 允许简明地表达复杂的查询,查询引擎执行访问数据模型的繁重工作。RDQL 的语法表面上类似 SQL 的语法,它的一些概念对已经使用过关系数据库查询的人来说将比较熟悉。在 Jena Web 站点中可以找到极好的 RDQL 指南,但几个简单的示例会对说明基础知识大有帮助。
使用 jena.rdfquery
工具可以在命令行上对 Jena 模型执行 RDQL 查询。RDFQuery 从文本文件中获取 RDQL 查询,然后对指定的模型运行该查询。对数据库后台模型运行查询需要相当多的参数。清单 5 中显示了运行下列示例需要的完整命令行:
$java jena.rdfquery --data jdbc:mysql://localhost/jena --user dbuser --password dbpass --driver com.mysql.jdbc.Driver --dbType MySQL --dbName wordnet --query example_query.rdql |
正如您看到的,这些参数中的大多数参数都提供了创建与 MySQL 的连接所需的详细信息。其中重要的部分是 --query example_query.rdql
,它是 RDQL 文件的位置。还要注意运行 jena.rdfquery
需要 Jena 的 lib 目录中的所有 JAR 文件。
清单 6 显示了您将检查的第一个查询:
清单 6. 查找“domestic dog”的 WordNet 词汇条目的 RDQL 查询
SELECT ?definition WHERE (?concept, <wn:wordForm>, "domestic dog"), (?concept, <wn:glossaryEntry>, ?definition) USING wn FOR <www.certifiedchinesetranslation.com/WordNet/schema/> |
SELECT
部分声明查询要输出的变量 — 在本例中,是名为 definition
的变量。 WHERE
子句引入第二个变量 concept
并定义与图形匹配的三元组。查询在具有 WHERE
子句中的所有三元组的图形中查找语句。所以,在英语中, WHERE
子句的意思为“查找具有 'domestic dog' 作为单词形式的概念,并查找这些概念的词汇条目”,如图 3 所示。 USING
子句提供一种便利,用于声明名称空间的前缀。
运行查询的结果为:
definition =============================================================================== "a member of the genus Canis (probably descended from the common wolf) that has been domesticated by man since prehistoric times; occurs in many breeds; "the dog barked all night"" |
所以这种情况仅有一个结果。清单 7 中显示的下个查询的意思为“查找单词 'bear' 表示的概念,并查找这些概念的词汇条目”。
清单 7. 查找“bear”的 WordNet 词汇条目的 RDQL 查询
SELECT ?definition WHERE (?concept, <wn:wordForm>, "bear"), (?concept, <wn:glossaryEntry>, ?definition) USING wn FOR <www.certifiedchinesetranslation.com/WordNet/schema/> |
此查询返回 15 个结果,因为此单词形式表示多个不同的概念。结果为:
definition =============================================================================== "massive plantigrade carnivorous or omnivorous mammals with long shaggy coats and strong claws" "an investor with a pessimistic market outlook" "have on one's person; "He wore a red ribbon"; "bear a scar"" "give birth (to a newborn); "My wife had twins yesterday!"" |
清单 8 中显示了另一个示例,查找其他两个单词的上位词(母词):
清单 8. 查找“panther”和“tiger”的 WordNet 上位词的 RDQL 查询
SELECT ?wordform, ?definition WHERE (?firstconcept, <wn:wordForm>, "panther"), (?secondconcept, <wn:wordForm>, "tiger"), (?firstconcept, <wn:hyponymOf>, ?hypernym), (?secondconcept, <wn:hyponymOf>, ?hypernym), (?hypernym, <wn:wordForm>, ?wordform), (?hypernym, <wn:glossaryEntry>, ?definition) USING wn FOR <www.certifiedchinesetranslation.com/WordNet/schema/> |
此处,查询的意思是“查找单词 'panther' 和 'tiger' 所指的概念;查找第三个概念,前两个概念是其下位词;查找第三个概念的可能的单词和词会条目”, 如图 4 所示:
wordform
和
definition
都在
SELECT
子句中声明,所以它们都是输出。尽管词查询仅匹配了一个 WordNet 概念,查询的图形可以以两种方式匹配,因为该概念有两个不同的单词形式:
wordform | definition ===================================================================================== "big cat" | "any of several large cats typically able to roar and living in the wild" "cat" | "any of several large cats typically able to roar and living in the wild" |
Jena 的 com.hp.hpl.jena.rdql
包包含在 Java 代码中使用 RDQL 所需的所有类和接口。要创建 RDQL 查询,将 RDQL 放入 String
中,并将其传送给 Query
的构造函数。通常直接设置模型用作查询的源,除非在 RDQL 中使用 FROM
子句指定了其他的源。一旦创建了 Query
,可以从它创建 QueryEngine
,然后执行查询。清单 9 中说明了此过程:
// Create a new query passing a String containing the RDQL to execute Query query = new Query(queryString); // Set the model to run the query against query.setSource(model); // Use the query to create a query engine QueryEngine qe = new QueryEngine(query); // Use the query engine to execute the query QueryResults results = qe.exec(); |
使用 Query
的一个非常有用的方法是在执行之前将它的一些变量设置为固定值。这种使用模式与 javax.sql.PreparedStatement
的相似。变量通过 ResultBinding
对象与值绑定,执行时该对象会传送给 QueryEngine
。可以将变量与 Jena Resource
或与常量值绑定。在将常量与变量绑定之前,通过调用 Model.createLiteral
将其打包。清单 10 说明了预先绑定方法:
// Create a query that has variables x and y Query query = new Query(queryString); // A ResultBinding specifies mappings between query variables and values ResultBinding initialBinding = new ResultBinding() ; // Bind the query's first variable to a resource Resource someResource = getSomeResource(); initialBinding.add("x", someResource); // Bind the query's second variable to a literal value RDFNode foo = model.createLiteral("bar"); initialBinding.add("y", foo); // Execute the query with the specified values for x and y QueryEngine qe = new QueryEngine(query); QueryResults results = qe.exec(initialBinding); |
QueryEngine.exec()
返回的 QueryResults
对象执行 java.util.Iterator
。 next()
方法返回 ResultBinding
对象。查询中使用的所有变量都可以凭名称通过 ResultBinding
获得,而不管它们是否是 SELECT
子句的一部分。清单 11 显示了如何进行此操作,仍使用 清单 6中的 RDQL 查询:
清单 11. 查找“domestic dog”的 WordNet 词汇条目的 RDQL 查询
SELECT ?definition WHERE (?concept, <wn:wordForm>, "domestic dog"), (?concept, <wn:glossaryEntry>, ?definition) USING wn FOR <www.certifiedchinesetranslation.com/WordNet/schema/>"; |
运行此查询获得的 ResultBinding
如期望的那样包含常量词汇条目。另外,还可以访问变量 concept
。变量通过调用 ResultBinding.get()
凭名称获得。通过此方法返回的所有变量都可以转换成 RDFNode
,如果您想将这些变量绑定回更进一步的 RDQL 查询,这将非常有用。
这种情况下, concept
变量表示 RDF 资源,所以从 ResultBinding.get()
获得的 Object
可以转换成 Resource
。然后可以调用 Resource
的查询方法来进一步探查这部分模型,如清单 12 中所示:
// Execute a query QueryResults results = qe.exec(); // Loop over the results while (results.hasNext()) { ResultBinding binding = (ResultBinding)results.next(); // Print the literal value of the "definition" variable RDFNode definition = (RDFNode) binding.get("definition"); System.out.println(definition.toString()); // Get the RDF resource used in the query Resource concept = (Resource)binding.get("concept"); // Query the concept directly to find other wordforms it has List wordforms = concept.listObjectsOfProperty(wordForm); } |
程序源码下载中包含的程序 FindHypernym.java(请参阅 参考资料)汇总了您这里研究的区域。它查找命令行上给定单词的上位词,清单 13 中显示了使用的查询:
清单 13. 查找概念的上位词的单词形式和词汇条目的 RDQL 查询
SELECT ?hypernym, ?definition WHERE (?firstconcept, <wn:wordForm>, ?hyponym), (?firstconcept, <wn:hyponymOf>, ?secondconcept), (?secondconcept, <wn:wordForm>, ?hypernym), (?secondconcept, <wn:glossaryEntry>, ?definition) USING wn FOR <www.certifiedchinesetranslation.com/WordNet/schema/> |
命令行上给出的单词与 hyponym
词语绑定,查询查找该单词表示的概念,查找第二个概念(第一个概念是它的下位词),然后输出第二个概念的单词形式和定义。清单 14 显示了输出:
$ java FindHypernym "wisteria" Hypernyms found for 'wisteria': vine:weak-stemmed plant that derives support from climbing, twining, or creeping along a surface |
您可能想知道为什么“wisteria”的上位词搜索仅返回它的直接上位词“vine”。如果从植物学观点,您可能还希望显示 “traceophyte”也显示为上位词,以及“plant”。实际上,WordNet 模型表明“wisteria”是“vine”的下位词,“vine”是“traceophyte”的下位词。直观地,您知道“wisteria”因此是 “traceophyte”的下位词,因为您知道“hyponym of”关系是 可传递的。所以您需要有一种方法将这种认识合并到 FindHypernym 程序中,从而产生了 OWL。
Web Ontology Language 或 OWL 是 W3C 推荐标准,设计用来“明确表示词汇表中词语的意义以及那些词语之间的关系”。与 RDF Schema 一起,OWL 提供了一种正式地描述 RDF 模型的机制。除了定义资源可以属于的层次结构类,OWL 还允许表达资源的属性特征。例如,在 清单 1中使用的 Relationship 词汇表中,可以使用 OWL 说明 childOf
属性与 parentOf
属性相反。另一个示例说明 WordNet 词汇表的 hyponymOf
属性是可传递的。
在 Jena 中,本体被看作一种特殊类型的 RDF 模型 OntModel
。此接口允许程序化地对本地进行操作,使用便利方法创建类、属性限制等等。备选方法将本体看作特殊 RDF 模型,仅添加定义其语义规则的语句。清单 15 中说明了这些技术。注意还可以将本体语句添加到现有数据模型中,或使用 Model.union()
将本体模型与数据模型合并。
// Make a new model to act as an OWL ontology for WordNet OntModel wnOntology = ModelFactory.createOntologyModel(); // Use OntModel's convenience method to describe // WordNet's hyponymOf property as transitive wnOntology.createTransitiveProperty(WordnetVocab.hyponymOf.getURI()); // Alternatively, just add a statement to the underlying model to express that // hyponymOf is of type TransitiveProperty wnOntology.add(WordnetVocab.hyponymOf, RDF.type, OWL.TransitiveProperty); |
给定了本体和模型后,Jena 的推理引擎可以派生模型未明确表达的其他语句。Jena 提供了多个 Reasoner
类型来使用不同类型的本体。因为要将 OWL 本体与 WordNet 模型一起使用,所以需要 OWLReasoner
。
下例显示了如何将 OWL WordNet 本体应用到 WordNet 模型自身以创建推理模型。这里我实际将使用 WordNet 模型的子集,仅包含下位词层次结构中“plant life”之下的那些名词。仅使用子集的原因是推理模型需要保存在内存中,WordNet 模型对于内存模型过大而不能实现。我用来从整个 WordNet 模型中提取 plants 模型的代码包含在文章来源中,名为 ExtractPlants.java(请参阅 参考资料)。
首先我从 ReasonerRegistry
中获得 OWLReasoner
。 ReasonerRegistry.getOWLReasoner()
在它的标准配置中返回 OWL reasoner,这对于此简单情况已经足够。下一步是将 reasoner 与 WordNet 本体绑定。此操作返回可以应用本体规则的 reasoner。然后,将使用绑定的 reasoner 从 WordNet 模型创建 InfModel
。
从原始数据和 OWL 本体创建了推理模型后,它就可以像任何其他 Model
实例一样进行处理。因此,如清单 16 所示,通过 FindHypernym.java 与正常 Jena 模型一起使用的 Java 代码和 RDQL 查询可以重新应用到推理模型,而不进行任何更改:
// Get a reference to the WordNet plants model ModelMaker maker = ModelFactory.createModelRDBMaker(connection); Model model = maker.openModel("wordnet-plants",true); // Create an OWL reasoner Reasoner owlReasoner = ReasonerRegistry.getOWLReasoner(); // Bind the reasoner to the WordNet ontology model Reasoner wnReasoner = owlReasoner.bindSchema(wnOntology); // Use the reasoner to create an inference model InfModel infModel = ModelFactory.createInfModel(wnReasoner, model); // Set the inference model as the source of the query query.setSource(infModel); // Execute the query as normal QueryEngine qe = new QueryEngine(query); QueryResults results = qe.exec(initialBinding); |
文章来源中有完整清单,名为 FindInferredHypernyms.java。清单 17 显示了当对推理模型查询“wisteria”的上位词时的结果:
清单 17. 运行示例 FindInferredHypernyms 程序
$ java FindInferredHypernyms wisteria Hypernyms found for 'wisteria': vine:weak-stemmed plant that derives support from climbing, twining, or creeping along a surface tracheophyte:green plant having a vascular system:ferns, gymnosperms, angiosperms vascular plant:green plant having a vascular system:ferns, gymnosperms, angiosperms plant life:a living organism lacking the power of locomotion flora:a living organism lacking the power of locomotion plant:a living organism lacking the power of locomotion |
OWL 本体中包含的信息已经使 Jena 可以推断“wisteria”在模型中有上位词。
本文说明了 Jena Semantic Web Toolkit 的一些最重要的功能,并用示例说明了如何创建、导入和持久化 RDF 模型。您已经了解了查询模型的不同方法,并看到了如何使用 RDQL 简明地表达任意查询。另外,您还了解了如何使用 Jena 的推理引擎对基于本体的模型进行推理。
本文中的示例已经说明了将数据表示为 RDF 模型的一些效果,以及 RDQL 从这些模型中提取数据的灵活性。当在您自己的 Java 应用程序中使用 RDF 模型时,这里说明的基本方法将是非常有用的起点。
Jena 是综合的 RDF 工具集,它的功能远不止您这里了解的这些。Jena 项目的主页是开始学习其功能的好地方。
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j-jena-examples.zip | HTTP |
- 您可以参阅本文在 developerWorks 全球站点上的 英文原文.
-
jena.sourceforge.net是 Jena 项目的主页,其根据 BSD-style 许可证分发。在这里您将找到大量的文档,可以下载 Jena 框架的最新版本。
- 当以 RDF 描述人们相互间的关系时,
Relationship词汇表非常有用。
-
Jena-dev致力于 Jena 的开发人员的邮件列表。如果您有关于 Jena 的问题,可以从这里得到答案。
-
HP Labs Semantic Web Research Group的其他语义 Web 工具和出版物可以在他们的 Web 站点上找到。
- 在 Jena 站点上可以找到 “
A Programmer's
Introduction to RDQL”,这是一本带有许多示例的综合教程。
- 在
The WordNet project的主页上可以找到更多关于它的有用资源信息。
- 可以从
SemanticWeb.org获得本文中使用的 WordNet RDF 表示。还可以获得 RDF 表示的 RDF Schema。
-
SchemaWeb是 RDF Schema 和 OWL 本体的目录。当查找用来表达数据的词汇表时,可以从这里开始。
- Dave Beckett 在
RDF Resource Guide页面维护语义 Web 和 RDF 链接的完整集合。
- Uche Ogbuji 在他的
Basic XML and RDF techniques for knowledge management
系列文章中研究了 RDF 的应用程序 (
developerWorks, July 2001).
- Stefano Mazzocchi 的文章“
It's All About
Graphs” 讨论了以 RDF 图形代替数据库表和 XML 文档表示数据的灵活性。
- Shelley Power 的书
Practical RDF
(O'Reilly,2003) 从 RDF 的基本概念到实际的应用程序对 RDF 进行了研究。
- "
An introduction to RDF" (
developerWorks, December 2000) 是 Uche Ogbuji 的另一篇文章,概述了 RDF 的一些基础知识。
- W3C 的
OWL Overview是了解 OWL 功能的最好地方。
- 请访问
Developer Bookstore,获取技术书籍的完整列表,其中包括数百本
Java 相关的图书。
- 在
developerWorksJava 技术专区
可以找到有关 Java 编程各个方面的数百篇文章。