本体/语义/OWL/RDF还有什么杀手级的应用吗？

在网上阅读了大量书籍、博客和文章后，我对语义技术产生了兴趣，这些书、博客和文章说，语义技术将使数据机易于理解，允许智能代理进行伟大的推理，自动化和动态服务组合等

我仍然在读两年来同样的东西。文章/博客/语义会议的数量大幅增加。但我仍然无法看到任何杀手级应用程序。为什么会这样？或者已经存在一些应用程序/产品（商业/开源），它们实际上正在做所有被吹嘘的事情

---

更准确地说，是否有任何产品利用语义技术（esp RDF/OWL/SPARQL）并提供功能性/性能/可维护性，而这在现有（无语义）技术中是不可能的？一些完全依赖于语义技术的产品，确实为客户增加了价值并产生了收入？

语义web依靠内容提供商努力对所有内容进行适当注释，使其具有机器可读性

对于大多数不是图书管理员的人来说，这是太多的工作了

真正的杀手级应用似乎可以从非结构化内容中派生语义，而无需特殊标记。看看谷歌在搜索引擎方面所做的惊人工作吧

为了使系统能够工作，它不能给用户带来沉重的负担

---

中间地带是Stackoverflow上的标签系统。尽管标签完全是临时的，而且部分内容不一致，但它们工作得相当好

对于许多需要强大查询的地方来说，深层语义支持非常有趣。例如，我最近正在研究的一个例子中，用于查找将工作负载分派到何处的服务是基于语义的。RDF/SPARQL本身很有趣，因为它一开始就为您提供了非常丰富的查询，但当您在其中添加OWL本体时，它会变得更好，因为这意味着您可以回答更丰富的查询（即，提出更接近用户及其雇主真正想要的问题）同时允许服务提供商更清楚地表达他们提供的服务。这并不是说它意味着每个人都告诉每个人一切，一点也不。相反，我们让各方描述所提供的服务，而不是他们用来提供这些服务的配置。在整个信息系统中广泛使用语义技术，这一切都赋予了它力量

目前我正在使用RDF提供增强的日志系统；特别是，用户（尤其是科学家）可以通过记录的大量信息进行搜索，这比只需

grep

通过一个巨大的文本文件进行搜索要容易得多。毕竟，如果你不得不使用文本挖掘来找出你的文本挖掘工作流程中到底发生了什么，那就有点荒谬了…

我认为有可能成为一款杀手级语义应用，这是CMS的下一个版本，具有相当大的安装基础，当发布最终版本并且每个人突然开始升级时，大量站点将以嵌入式RDFa的形式自动公开RDF，而无需用户的任何干预

从商业角度来看，我认为类似这样的东西是一个潜在的杀手级应用，例如，看看这些和博客文章，其中讨论了百思买在开始在其网页中嵌入基于RDFa的应用程序后，流量如何增加了30%

---

总的来说，这是一种用机器可读数据扩充站点的极好方法，并在站点可见性方面显示出显著的效果，我最近看到了来自BBC的几个家伙的演示，他们的应用程序（使用BBC自然历史资源的链接数据应用程序）在生物学方面，谷歌搜索结果已经超过了一些维基百科动物页面，对RDF及相关技术的兴趣非常高。人们想要更少的解析和自定义代码来集成数据，以及更高级的查询。RDF已经提供了前者；例如，最大的生物医学资源之一，正在以RDF提供数据。对于高级查询，我们还没有做到这一点，因为良好的RDF数据和OWL本体的性能和可用性仍然有点欠缺。但它开始了，看看能做什么的例子

有鉴于此，这些技术的成果不是单个杀手级应用，而是为研究人员节省的所有时间，他们可以探索数据，而不是编写临时脚本和建立临时SQL数据库以及所有这些管道。

我对这些技术印象深刻。这是几个试图对人们输入的信息进行语义组织的wiki项目之一

这仍然是一项正在进行的工作，并且有一些局限性。例如，它只允许人们输入符合英语词汇和语法子集的句子

---

然而，我希望这些都能成功。有如此大量的免费数据（例如维基百科），我们无法创建程序来解释，因为内容太嘈杂。

刚刚发现。将维基百科中的大量数据表示为RDF是一种很有希望的尝试。您可以将整个提取作为16GB文件下载，但它也有一个。表示为RDF允许非常特定的“语义”查询。显示了一些示例查询，例如如何查找拥有50000多名员工的公司的官方网站列表。你甚至可以使用任何可以与公共API接口的包装器远程查询“云”，例如。

有利于开发本体论。

@narnirajesh：我编辑了你的帖子，写了“否”而不是“数字”，这让这句话很难读。那么一个“？”就足够了：不需要写“？”或“？”。现在回答你的问题