เทคโนโลยีเว็บเชิงความหมายกับการประยุกต์ใช้งานทางด้านห้องสมุด

1. ิ
เทคโนโลยีเว็บเชงความหมายกับ
้
การประยุกต์ใชงานทางด ้านห ้องสมุด
Semantic Web Technology for Library Applications
ดร.มารุต บูรณรัช
หน่วยปฏิบัตการวิจัยวิทยาการมนุษยภาษา
ิ
์
ศูนย์เทคโนโลยีอเล็กทรอนิกสและคอมพิวเตอร์
ิ
แห่งชาติ (NECTEC)
marut.bur@nectec.or.th
การประชุมวิชาการประจาปี 2554 ฝ่ ายบริการความรู้ ทางวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยี (STKS) วันที่ 21 กรกฎาคม 2554

2. หัวข ้อบรรยาย
 แนวโน ้มการพัฒนาเทคโนโลยีสาหรับห ้องสมุด (Evolution
of Libraries)
 ิ
แนะนาเทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย (Semantic Web
Technology)
 มาตรฐานข ้อมูล RDF, RDFS, OWL, SPARQL
 ิ
การประยุกต์เทคโนโลยีเว็บเชงความหมายกับงานด ้าน
ห ้องสมุด
 ่ ี ื่
การบูรณาการข ้อมูล RDF ในแบบข ้อมูลทีมการเชอมโยง (Linked
Data)
 ื
การสบค ้นข ้อมูล RDF ในแบบการค ้นหาตามมิต ิ (Faceted Search)
2

3. แนวโน ้มการพัฒนาเทคโนโลยีสาหรับห ้องสมุด
(Evolution of Libraries)

4. ห ้องสมุด
(Libraries)
ห ้องสมุดดิจตอล
ิ
(Digital Libraries)

5. ห ้องสมุด (Library)
 ่ ื
สถานทีเก็บ: ห ้องเก็บหนังสอและเอกสาร
 ื
การลงรายการ: บัตรรายการหนังสอ (Catalog Card)
 ่
ผู ้ชวยค ้นหา: บรรณารักษ์
5

6. ห ้องสมุด (Library) (2)
 จุดเด่น
ั
 สามารถปรึกษาบรรณารักษ์ ได ้ หากมีข ้อสงสย หาหนั งสอ ื
ไม่พบ
 ห ้องสมุดมีสภาพแวดล ้อมทีด ี สามารถพบปะผู ้อืน
่ ่
 จุดด้อย
้ ื
 ต ้องใชสถานทีและพืนทีในการจัดเก็บหนั งสอ และ
่ ้ ่
เอกสารต่างๆ
่ื ้
 ห ้องสมุดหลายแห่งมิได ้เชอมโยงกัน บางครังผู ้ใชต ้อง
้
เดินทางไปยังห ้องสมุดหลายแห่งเพือให ้ได ้ข ้อมูลที่
่
ต ้องการ
6

7. ห ้องสมุดดิจตอล (Digital Library)
ิ
 ่ ื
สถานทีเก็บ: หนังสอและเอกสารจัดเก็บในฐานข ้อมูล
 การลงรายการ: เมตาดาตา (Metadata)
 ่ ื
ผู ้ชวยค ้นหา: ระบบสบค ้นข ้อมูล (Full-text search)
7

8. ห ้องสมุดดิจตอล (Digital Library) (2)
ิ
 จุดเด่น
 สามารถเข ้าถึงได ้แบบออนไลน์ (Online Access) ผ่าน
อินเทอร์เน็ต
 ประหยัดเนือทีในการจัดเก็บ ประหยัดเวลาเดินทาง
้ ่
 จุดด้อย
้
 ผู ้ใชโดดเดียว ไม่สามารถสอบถามบรรณารักษ์ ได ้หาก
่
ค ้นหาเรืองทีต ้องการไม่พบ (เชน ใส่ keyword ในการ
่ ่ ่
ค ้นหาไม่ถกต ้อง)
ู
ื่
 ยังขาดการเชอมโยงระหว่างระบบห ้องสมุดดิจตอลต่าง
ิ
ระบบ (Library interconnections)
8

9. ห ้องสมุดดิจตอลในยุคต่อไป (Next-
ิ
generation Digital Library)
 ่ ื
สถานทีเก็บ: หนังสอและเอกสารจัดเก็บในฐานข ้อมูล บนเว็บ
 การลงรายการ:
 เมตาดาตาทีมการบูรณาการ (Integrated Metadata)
่ ี
 ่ ้
เมตาดาตาทีผู ้ใชเป็ นผู ้ป้ อนข ้อมูล (Social Metadata)
 ่
ผู ้ชวยค ้นหา: ระบบการค ้นหาทีชาญฉลาด (Smart Search
่
and Browsing)
9

10. ห ้องสมุดดิจตอลในยุคต่อไป (Next-
ิ
generation Digital Library) (2)
 จุดเด่น
 ่ ื่
การบูรณาการข ้อมูลเมตาดาตาต่างมาตรฐาน เพือการเชอมโยงระบบ
ห ้องสมุดดิจตอลต่างระบบ (Library Interoperability)
ิ
 ื ่ ้ ่ ิ
การสบค ้นข ้อมูลทีใชข ้อมูลอืนๆ มาชวยในการเพิมประสทธิภาพใน
่ ่
่
การค ้นหาข ้อมูล เชน ข ้อมูลปั จเจกวิธาน (folksonomy), ข ้อมูล
สวนตัวของผู ้ใช ้ (user profiles/ preferences), ออนโทโลยี
่
(ontology) เป็ นต ้น
10

11. ิ
เทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย
(Semantic Web Technology)
 ิ
เทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย เป็ นกลุมมาตรฐานข ้อมูลเพือ
่ ่
การจัดการข ้อมูลในแบบเมตาเดตา (Metadata) สาหรับเว็บ
 RDF (Resource Description Framework)
 OWL (Web Ontology Language)
 SPARQL (An RDF query language)
 SKOS (Simple Knowledge Organization System)
 ้
ตัวอย่างการประยุกต์ใชงานในปั จจุบน:
ั
 ิ ิ
วิกเชงความหมาย (Semantic Wikis)
 ้
การบูรณาการข ้อมูลโดยใชมาตรฐาน RDF (Linked Data)
 ระบบห้องสมุดดิจตอล (Digital Libraries)
ิ
11

12. ิ
เทคโนโลยีเว็บเชงความหมายสาหรับ
ห ้องสมุดดิจตอล
ิ
 ่ ่ ้
ชวยในการบูรณาการข ้อมูลทีใชมาตรฐานแตกต่างกันจากต่างระบบ
 ่
บูรณาการข ้อมูลเมตาดาตาต่างมาตรฐาน (เชน Dublin Core, Marc21)
้
โดยใชมาตรฐาน RDF
 บูรณาการข ้อมูลทีมาจากระบบห ้องสมุดดิจตอลต่างระบบ รวมทังข ้อมูลจาก
่ ิ ้
แหล่งข ้อมูลอืนๆ บนอินเทอร์เน็ ตด ้วยมาตรฐาน RDF
่
 ่ ่ ิ ื ื
ชวยเพิมประสทธิภาพการสบค ้นข ้อมูลด ้วยเทคนิคการสบค ้นแบบ
ใหม่ๆ เชน่
 ื
การสบค ้นข ้อมูลตามออนโทโลยี (Ontology-based search) หรือการ
ื
สบค ้นข ้อมูลตามมิต ิ (Faceted search)
 การนาข ้อมูลเฉพาะบุคคลของผู ้ใช ้ รวมทังข ้อมูลจากผู ้ใชคนอืนๆ มาชวย
้ ้ ่ ่
ื ่
ในการสบค ้น เชน User Profile/ Preference, Folksonomy, Bookmark
เป็ นต ้น
12

13. ิ
ห ้องสมุดดิจตอล vs. เทคโนโลยีเว็บเชง
ิ
ความหมาย
ห้ องสมุดดิจตอล
ิ เทคโนโลยีเว็บเชิงความหมาย
• มีข ้อมูลเมตาเดตาอยูแล ้ว
่ • กาหนดกรอบการบูรณาการ
• เมตาเดตามีหลากหลาย ข ้อมูลเมตาเดตาต่าง
่
มาตรฐาน เชน Dublin ้
มาตรฐานโดยใชมาตรฐาน
Core, Marc21, FRBR เป็ น RDF
ต ้น
13

14. ิ
ห ้องสมุดดิจตอล vs. เทคโนโลยีเว็บเชง
ิ
ความหมาย (2)
ห้ องสมุดดิจตอล
ิ เทคโนโลยีเว็บเชิงความหมาย
ั
• มีคาศพท์ควบคุม (Controlled ั
• ทาให ้ชุดคาศพท์ควบคุมอยูในแบบ
่
Vocabulary) ทังในแบบของ
้ ทีประมวลผลได ้โดยโปรแกรม
่
อนุกรมวิธาน (Taxonomy) หรือ คอมพิวเตอร์ (machine
้
อรรถาภิธาน (Thesaurus) ใชงาน understandable) และสามารถ
่ ่
อยูแล ้ว เชน Library of บูรณาการกันได ้
Congress Classification (LCC), • กาหนดมาตรฐานข ้อมูลออนโทโลยี
Dewey Decimal Classification ได ้แก่ RDF Schema, OWL,
(DDC), Medical Subject SKOS
Headings (MeSH)
14

15. ิ
แนะนาเทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย
(Semantic Web technology)
Peter Haase and Denny Vrandečić, AIFB, Universität Karlsruhe (TH)
Asian School for the Semantic Web ASSW2008, Bangkok, Thailand – December 2008

16. Universal Access to
All Knowledge
Slide 16

17. 17

18. 18

19. 19

20. 20

21. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
21

22. Angola Africa
Continent
Continent
Country
Country
Zambia
type
22

23. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
23

24. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
type
24

25. RDF
 A set of triples
 Triples are Subject, Predicate, Object
Slide 25

26. 26

27. URIs / IRIs
 URIs are “Uniform Resource Identifiers”
– IRI: Unicode-based “Internationalized Resource Identifiers”
 Every URI identifies one entity
 Semantic Web URIs usually use HTTP
– HyperText Transfer Protocol
– Can be resolved to get more data (ideally)
– Linked data
 QName as abbreviation (Qualified Name)
Namespace Domain Local name
Protocol
http://semanticweb.org/id/Denny_Vrandecic
thing:Denny_Vrandecic
Prefix

28. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
type
28

29. Africa
Angola
Located in
http://ontoworld.org/id/Africa
http://ontoworld.org/id/Angola
Borders
http://ontoworld.org/id/Category:Continent
Continent
http://ontoworld.org/id/Category:Country
Country
http://ontoworld.org/id/Zambia
http://www.w3.org/1999/02/22/rdf-syntax-ns#type
Zambia http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label 29

30. ทวีปแอฟริกา
ประเทศแองโกลา
แห่ง
http://ontoworld.org/id/Africa
http://ontoworld.org/id/Angola
ชายแดน
http://ontoworld.org/id/Category:Continent
ทวีป
http://ontoworld.org/id/Category:Country
ประเทศ
http://ontoworld.org/id/Zambia
http://www.w3.org/1999/02/22/rdf-syntax-ns#type
ประเทศแซมเบีย http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label 30

31. ประเทศแองโกลา ทวีปแอฟริกา
ทวีป
ประเทศ
ประเทศแซมเบีย
31

32. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
32

33. RDF
 A set of triples
 Triples are Subject, Predicate, Object
 Subjects and Predicates are URIs
 Objects are URIs or Literals
– Literals are concrete data values
– e.g. the integer 27 or the date Dec 1, 2008
Slide 33

34. Africa
Angola
Located in
http://ontoworld.org/id/Africa
http://ontoworld.org/id/Angola
Borders
http://ontoworld.org/id/Category:Continent
Continent
http://ontoworld.org/id/Category:Country
Country
http://ontoworld.org/id/Zambia
http://www.w3.org/1999/02/22/rdf-syntax-ns#type
Zambia http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label 34

35. Slide 35

36. RDF
 A set of triples
 Triples are Subject, Predicate, Object
 Subjects and Predicates are URIs
 Objects are URIs or Literals
– Literals are concrete data values
– e.g. the integer 27 or the date Dec 1, 2008
 Several serialization formats like RDF/XML, N3, etc.
Slide 36

37. 37

38. SPARQL : RDF Query Language
PREFIX rdfs:
<http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>
PREFIX thing:
<http://ontoworld.org/id/>
PREFIX relation:
<http://ontoworld.org/id/Relation:>
SELECT ?label
WHERE {
thing:Angola relation:Located_in ?c.
?c rdfs:label ?label
}
Slide 38

39. Africa
Angola
Located in
http://ontoworld.org/id/Africa
http://ontoworld.org/id/Angola
Borders
http://ontoworld.org/id/Category:Continent
Continent
http://ontoworld.org/id/Category:Country
Country
http://ontoworld.org/id/Zambia
http://www.w3.org/1999/02/22/rdf-syntax-ns#type
Zambia http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label 39

40. 40

41. RDF Schema
 Define relations between terms to give formal semantics
 In RDF(S):
– subClassOf
– subPropertyOf
– And others (domain, range, list, collection, etc.)
 Example:
– Country subClassOf Location
– Continent subClassOf Location
 Allows inferences
– Angola type Country
– Country subClassOf Location
– -> Angola type Location

42. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
Location 42

43. Africa
Angola
Located in
http://ontoworld.org/id/Africa
http://ontoworld.org/id/Angola
Location
http://ontoworld.org/id/Category:Location
Borders
http://ontoworld.org/id/Category:Continent
Continent
http://ontoworld.org/id/Category:Country
http://ontoworld.org/id/Zambia Country
http://www.w3.org/2000/01/rdf-schemas#subClassOf
http://www.w3.org/1999/02/22/rdf-syntax-ns#type
Zambia http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label 43

44. RDF Schema
 Define relations between terms to give formal semantics
 In RDF(S):
– subClassOf
– subPropertyOf
– And others (domain, range, list, collection, etc.)
 Example:
– Country subClassOf Location
– Continent subClassOf Location
 Allows inferences
– Angola type Country
– Country subClassOf Location
– -> Angola type Location
Slide 44

45. Africa
Angola
Located in
http://ontoworld.org/id/Africa
http://ontoworld.org/id/Angola
Location
http://ontoworld.org/id/Category:Location
Borders
http://ontoworld.org/id/Category:Continent
Continent
http://ontoworld.org/id/Category:Country
http://ontoworld.org/id/Zambia Country
http://www.w3.org/2000/01/rdf-schemas#subClassOf
http://www.w3.org/1999/02/22/rdf-syntax-ns#type
Zambia http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label 45

46. Angola Africa
Continent
Country
Zambia
Location 46

47. Semantic Web
Plant
Vegeterian restaurant
Cell
Enterprise
Animal Restaurant
DNA Hotel
Airline Airport
Pig Vacation
Indian Mammal
Genom Inchineon
Elephant
Gorilla Asia
African Elephant Mumbay Airport
Earth
Mumbay
Continent Europe India
China
Africa
Alexander the Great
Angola
Alexandria Lao Tse Ceylon
Aristotle
Egypt
Zambia Memphis
Philosophy
Slide 47

48. 48

49. 49

50. Universal Access to
All Knowledge
50

51. ิ
การประยุกต์เทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย
กับงานด ้านห ้องสมุด
Semantic Web Applications for Libraries

52. ิ
การประยุกต์เทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย
กับงานด ้านห ้องสมุด
 ่ ี ื่
การบูรณาการข ้อมูล RDF ในแบบข ้อมูลทีมการเชอมโยง
(Linked Data)
 ื
การสบค ้นข ้อมูล RDF ในแบบการค ้นหาตามมิต ิ (Faceted
Search)
52

53. การบูรณาการข ้อมูล RDF ในแบบ Linked
Data
 เว็บในปั จจุบน
ั
 เว็บในปั จจุบนเป็ นการเชอมโยงหน ้าเว็บโดยใช ้ Hypertext links หรือ
ั ื่
เว็บของเอกสาร (Web of Documents)
 ้ ้
ข ้อมูลถูกนาเสนอในแบบทีให ้ผู ้ใชอ่านและนาไปใชประโยชน์โดยตรง
่
 ้
โปรแกรมคอมพิวเตอร์นาข ้อมูลไปใชประโยชน์ได ้ยาก
53

54. การบูรณาการข ้อมูล RDF ในแบบ Linked
Data (2)
 Linked Data (http://linkeddata.org/)
 นาข ้อมูลทีมอยูในฐานข ้อมูลอยูเผยแพร่ในแบบข ้อมูลตามแบบ
่ ี ่ ่
มาตรฐานข ้อมูล RDF
 ข ้อมูลสามารถอ ้างอิงไปยังข ้อมูล RDF จากแหล่งข ้อมูลอืนๆ ได ้
่
 เพือให ้สะดวกต่อโปรแกรมคอมพิวเตอร์นาไปใชงาน
่ ้
54
Slides from Tim Berners-Lee’s Linked Data Talk at TED 2009

55. Documents vs. Linked Data
สร ้างหน ้าเว็บ (Web documents) จากฐานข ้อมูล (Database)
55

56. Documents vs. Linked Data (2)
สร ้างหน ้าเว็บ (Web documents) และข ้อมูล RDF ใน
แบบ Linked Data จากฐานข ้อมูล (Database)
56

57. Linked Data มี 5 ระดับ
ี ิ ิ
★ ข ้อมูลเข ้าถึงได ้ผ่านเว็บในรูปแบบใดก็ตาม ในแบบไม่มลขสทธิ์ (open license)
่ ่ ี ่
★★ ข ้อมูลอยูในแบบทีมโครงสร ้าง (structured data) เชน ในแบบไฟล์ MS Excel
เป็ นต ้น
้ ่
★★★ ข ้อมูลอยูในแบบทีมโครงสร ้าง และใชมาตรฐานเปิ ด เชน ในแบบไฟล์ CSV
่ ่ ี
เป็ นต ้น
้
★★★★ ข ้อมูลในแบบทีมโครงสร ้าง และใชมาตรฐานเปิ ดของ W3C ได ้แก่ ข ้อมูล
่ ี
แบบ RDF ซงต ้องใช ้ URI ในการอ ้างอิงถึงสงต่างๆ ในฐานข ้อมูล
ึ่ ิ่
ื่
★★★★★ ข ้อมูลในแบบเดียวกับระดับที่ 4 และมีการเชอมโยง (linked) โดยอ ้างถึง
ข ้อมูลจากแหล่งข ้อมูล RDF อืนๆ ด ้วย
่
57
http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html

58. ตัวอย่างหน่วยงานทีเผยแพร่ข ้อมูล
่
ในแบบ Linked Data
 UK Government
 US Government
 BBC
 Open Calais – Thomson Reuters
 Freebase
 NY Times
 Best Buy
 CNET
 Dbpedia
58

59. Data.gov.uk – Opening up government
http://data.gov.uk/linked-data/

60. BBC Ontologies
http://www.bbc.co.uk/ontologies
60

61. http://www.bbc.co.uk/nature/life

62. 62

63. 63

64. 64

65. การเติบโตของ Linked Data
เริ่มต้ นปี 2007
65

66. ปี 2010
66

67. Library Linked Data (LLD)
http://ckan.net/group/lld
67

68. Library Linked Data (LLD) (2)
1. AGROVOC 10. IdRef: Sudoc authority data
2. BibBase 11. Library of Congress Subject
Headings
3. Calames
12. LCSubjects.org Library of Congress
4. Chronicling America Subject Headings
5. Gemeinsame Normdatei (GND) 13. LIBRIS
6. Europeana Linked Open Data 14. LinkedLCCN
7. Freebase 15. Linked Periodicals Database
8. TheSoz Thesaurus for the Social 16. lobid. Index of libraries and related
Sciences (GESIS) organisations
9. Hungarian National Library (NSZL) 17. lobid. Bibliographic Resources
catalog
68

69. Library Linked Data (LLD) (3)
18. medline 27. Sudoc bibliographic data
19. Web NDL Authorities - National Diet Library 28. Thesaurus for Graphic Materials
of Japan (t4gm.info)
20. National Diet Library of Japan subject 29. Open Library data mirror in the Talis
headings Platform
21. Norwegian Medical Subject Headings 30. TEKORD
(MeSH) 31. Thesaurus W for Local Archives
22. Norsk inndeling av vitenskapsdisipliner 32. theses.fr
23. The Open Library 33. Linked Data Service der
24. Polythematic Structured Subject Heading Universitätsbibliothek Mannheim
System 34. VIAF: The Virtual International Authority
25. Rådata nå! File
26. RAMEAU subject headings (STITCH) 35. Yleinen suomalainen asiasanasto - YSA
36. 20th Century Press Archives
69

70. The British National Bibliography
http://www.bl.uk/bibliographic/datafree.html
70

71. The British National Bibliography (2)
71

72. Library of Congress Authorities and Vocabularies
http://id.loc.gov/
72

73. Library of Congress Authorities and Vocabularies
(2)
RDF Data (adopting SKOS, Dublin Core)73

74. Dewey Summaries
http://dewey.info
74

75. LOD-LAM Summit at Linked Data and Libraries
2011
75
http://lod-lam.net

76. ื
ปั ญหาของการสบค ้นข ้อมูลในระบบห ้องสมุด
ดิจตอล
ิ
 ์
การบราวสข ้อมูล (Browse) ในระบบ
ห ้องสมุดดิจตอล มีการออกแบบสวน
ิ ่
้ ่
ติดต่อกับผู ้ใชทีแตกต่างกันในแต่ละ
แหล่งข ้อมูล (collection)
 ิ ่
ระบบห ้องสมุดดิจตอล เชน DSpace
่
ชวยให ้การจัดการทรัพยากรเนือหา ้
้
และการค ้นหาข ้อมูลของผู ้ใชทาได ้
่ ้ ้ ่
สะดวกยิงขึน ทังในสวนของการ
ค ้นหาแบบ full-text และ การบราวส ์
ข ้อมูลตามเมตาดาตา
http://dspace.org/
76

77. ื
การสบค ้นข ้อมูล RDF ในแบบ Faceted
Search
 การค ้นหาตามมิต ิ (Faceted Search)
 เป็ นเทคนิคการ Browse ข ้อมูลโดยกรองผลลัพธ์การ
ค ้นหาข ้อมูลตามมิตตางๆ
ิ ่
 กลันกรองข ้อมูล (Filter) ตามฟิ ลด์ของเมตาดาตาที่
่
กาหนดไว ้ให ้เป็ นมิตของข ้อมูล (Facet)
ิ
 รูปแบบการบราวส ์ และค ้นหาข ้อมูลในระบบห ้องสมุด
ดิจตอลต่างระบบทีเป็ นรูปแบบเดียวกัน
ิ ่
 ่ ้
เป็ นเทคนิคการค ้นหาข ้อมูลทีสามารถประยุกต์ใชงานกับ
ข ้อมูลแบบ RDF ได ้โดยตรง
77

78. ตัวอย่างระบบห ้องสมุดดิจตอลทีประยุกต์ใช ้
ิ ่
ิ
เทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย
 SIMILE (http://simile.mit.edu/)
 FedoraCommons (http://fedora-
commons.org/)
 JeromeDL (http://www.jeromedl.org/)
78

79. SIMILE
 โครงการ SIMILE ของ MIT เป็ นการพัฒนา
่ ่ ิ
เทคโนโลยีเพือเพิมประสทธิภาพของระบบห ้องสมุด
้ ิ
ดิจตอล โดยใชเทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย
ิ
 ่ ่ ่
ตัวอย่างโปรแกรมเครืองมือทีชวยในการพัฒนาระบบ
ื
สบค ้นข ้อมูลแบบ Faceted Search
 Longwell
 Exhibit
79

80. SIMILE’s Longwell
80

81. SIMILE’s Exhibit
http://simile-widgets.org/exhibit/
81

82. SIMILE’s Exhibit (2)
82

83. Fedora Commons
 ซอฟแวร์ระบบห ้องสมุดดิจตอลทีเริมการพัฒนาตังแต่ปี 1997
ิ ่ ่ ้
ทีมหาวิทยาลัย Cornell
่
 เน ้นให ้รองรับการรองรับ Digital Objects หลากหลายชนิด
ปริมาณมหาศาล (> 10,000,000 objects)
 ั
จัดเก็บความสมพันธ์ระหว่าง object ต่างๆ ใน collection
้
โดยใชมาตรฐาน RDF
 ื ้
สบค ้นข ้อมูล RDF ในแบบ faceted search (โดยใชภาษา SPARQL)
83

84. Fedora Commons (2)
 DuraSpace = Fedora Commons + DSpace
 http://duraspace.org/
 Islandora = Fedora Commons + Drupal
 http://islandora.ca/
84

85. Fedora Commons (3)
85
http://digital.lib.umd.edu/

86. สรุป
 ิ
เทคโนโลยีเว็บเชงความหมาย (Semantic Web
Technology) จะเข ้ามามีบทบาทสาคัญเพิมมาก
่
ยิงขึนต่อไปในระบบห ้องสมุดดิจตอล
่ ้ ิ
 ่ ่
ชวยสงเสริมการสร ้าง และแบ่งปั นข ้อมูลเมตาเดตาในแบบ
มาตรฐาน RDF
 ่ ื่
ชวยการบูรณาการเชอมโยงข ้อมูลเมตาเดตาจากต่างระบบ
ในแบบ Linked Data
 ่ ื
ชวยการสบค ้นข ้อมูลตามเมตาดาตาในแบบของ Faceted
Search
86