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Embora agora esteja se tornando proeminente, o conceito de triplos existe desde 1998, graças ao World Wide Web Consortium (W3C) e Sir Tim Berners-Lee. Se você é experiente com o LinkedIn ou o Facebook, provavelmente está familiarizado com o termo gráfico social . Sob o capô dessas abordagens é um conceito simples: cada > fato (ou mais corretamente, asserção ) é descrito como um triplo de assunto, predicado e objeto:
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assunto é o que você está descrevendo. Tem uma ID única chamada IRI. Também pode ter um tipo, que pode ser um objeto físico (como uma pessoa) ou um conceito (como uma reunião). Um
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predicado é a propriedade ou relação pertencente ao assunto. Este é novamente um IRI exclusivo que é usado para todos os assuntos com essa propriedade. Um
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objeto é o valor intrínseco de uma propriedade (como inteiro ou booleano, t ext) ou outro assunto IRI para o alvo de um relacionamento.
Portanto, Adão gosta de queijo é um triplo. Você pode modelar esses dados de forma mais descritiva, como mostrado aqui:
AdamFowler is_a Pessoa AdamFowler gosta de Cheese Cheese is_a Foodstuff
Mais precisamente, porém, essa informação tripla é transmitida com informações de IRI completas em um formato como Turtle, assim:
O exemplo completo da tartaruga mostra um conjunto de padrões em um único domínio de informação para os URIs de tipos RDF,
pessoas , relacionamentos e produtos alimentares . Um domínio de informação único é referido como uma ontologia . Muitas ontologias podem coexistir na mesma loja tripla. É mesmo possível que o mesmo assunto tenha vários IRIs, com um
sameAs triplicar afirmando que ambos os assuntos são equivalentes. Você pode construir rapidamente esta estrutura de dados simples em uma rede de fatos, que é chamado de
gráfico direcionado em ciência da computação. Você poderia ser um amigo_of Jon Williams ou casado a Wendy Fowler. Wendy Fowler pode ou não ter um relacionamento de sabe com Jon Williams. Estes gráficos direcionados podem conter redes complexas e em mudança de relacionamentos ou triplos. Ser capaz de armazená-los e consultá-los de forma eficiente, por conta própria ou como parte de um aplicativo de estrutura multi-dados maior, é muito útil para resolver problemas de armazenamento e análise de dados específicos.
A figura mostra um exemplo de uma rede complexa de fatos inter-relacionados.
Pense nas lojas de gráficos como um subconjunto de lojas triplas que são otimizadas para consultas de relacionamentos, em vez de apenas as afirmações individuais, ou fatos, eles próprios.
Gráfico de matemática é complexo e especializado e pode não ser necessário em todas as situações em que o armazenamento de triplos é necessário.
Se você precisa armazenar fatos, relações de mudança dinâmica ou informações de proveniência, considere uma loja tripla. Se você precisa saber estatísticas sobre o gráfico (como quantos graus de separação existem entre dois assuntos ou quantas conexões sociais de terceiro nível uma pessoa possui), então você deve considerar uma loja gráfica.
