写点什么

JSON-LD 进入 W3C 推荐状态

  • 2014-02-08
  • 本文字数:1711 字

    阅读完需:约 6 分钟

W3C RDF 工作组已将 JSON-LD 和 JSON-LD 1.0 处理算法与 API 标准推进到推荐状态。JSON-LD 是一个标准,旨在向 JSON 中加入“链接数据(linked data)”语义。JSON-LD 文档看上去是像下面这样:

复制代码
{
"@context": "http://json-ld.org/contexts/person.jsonld",
"name": "Manu Sporny",
"homepage": "http://manu.sporny.org/",
"image": "http://manu.sporny.org/images/manu.png"
}

如果还不熟悉 W3C 的标准化流程,可以先了解一下:一个规范可以处于三个成熟层次之中。推荐(Recommendation)状态是特定规范的最后一步。W3C 的建议是,推荐状态可以“广泛实现”,也就是说,相应规范已经为广泛的公开使用做好准备,而且足够稳定。

人们投入了很多工作才使 JSON-LD 进入这一状态:在 4 年多的时间里,有着 100 次电话会议,281 份议题纪要,2 000 次代码提交,以及 2 500 封电子邮件。

进一步了解 JSON-LD

下面是一个直接选自规范的例子:

复制代码
{
"name": "Manu Sporny",
"homepage": "http://manu.sporny.org/",
"image": "http://manu.sporny.org/images/manu.png"
}

这个 JSON 文档表示一个人。人们很容易推断这里的语义:“name”是人的名字,“homepage”是其主页,“image”是其某种照片。然而机器不理解“name”和“image”这样的术语。

为解决该问题,我们可以使用链接数据。下面使用 JSON-LD 表示上面的例子:

复制代码
{
"http://schema.org/name": "Manu Sporny",
"http://schema.org/url": { "@id": "http://manu.sporny.org/" },
"http://schema.org/image": { "@id": "http://manu.sporny.org/images/manu.png" }
}

通过链接到 schema.org 上的定义,我们可以教给机器如何理解“name”、“url”和“image”的语义。不过有点复杂了。通过 JSON-LD 所谓的“上下文(context)”,我们可以兼顾第一个例子的简洁性和第二个例子的语义理解。基于第一个例子,我们引入一个 context:

复制代码
{
"@context": "http://json-ld.org/contexts/person.jsonld",
"name": "Manu Sporny",
"homepage": "http://manu.sporny.org/",
"image": "http://manu.sporny.org/images/manu.png"
}

我们现在链接到了 json-ld.org 上的一个 context。context 文档看上去像下面这样:

复制代码
{
"@context":
{
"name": "http://schema.org/name",
"image": {
"@id": "http://schema.org/image"
"@type": "@id"
},
"homepage": {
"@id": "http://schema.org/url",
"@type": "@id"
}
}
}

这种方法的另一个优点是,多个文档可以使用同一个 context。

为什么没有选择 RDF

JSON-LD 呈现出语义 Web 技术的风格,但是两者并不完全一样。它们有着类似的目标:围绕某类知识提供共享的上下文。例如,每个网站不应该围绕“name”重复发明概念。假设我们想研究几个不同的服务,以比较人们识别自身的方式。为了得到人们的名字,我们不得不针对每种 API 重新编写不同的代码,以确定如何取得其名字。

利用语义 Web 技术,每个服务都会暴露出“这是一个人( Person )”这一语义,我们只需要编写一次代码,理解人是什么。而且可以跨多种服务复用代码。

尽管 JSON-LD 和更为传统的语义 Web 技术(如 RDF)有着同样的最终目标,但是二者没有使用同样的构建块,JSON-LD W3C 社区组的主席 Manu Sporny 就两者之间的关系写了一篇博客

这就是我实现 JSON-LD 时没有选择大部分语义 Web 技术栈(TURTLE/SPARQL/Quad Stores),而选择从头做起的原因。这一策略并不适合所有人,但却是唯一适合我们的,而且是我们所能想到的唯一能让更传统的语义 Web 技术从骄傲自满中醒悟过来的方式。

Manu 还就规范简洁、清晰的文风做了详细说明:

我们尽最大努力剔除 JSON-LD 规范中复杂的技术行话。而且我特别注意在 JSON-LD 1.0 规范中完全不提 RDF,因为读者不需要为了理解 JSON-LD 文档转而去读 RDF 相关资料。在这一点上我们推回了很多次,我后面还会讲,但是问题在于我们想以相对于典型的 Internet 和 Web 规范更具谈话风格的方式传达信息,因为在规范中太早进入学究式风格会定下错误的基调。

这两点都表明, JSON-LD 尝试将语义 Web 技术相关的探讨向如下方向推进:简单、不复杂以及面向一般开发人员。

查看英文原文: JSON-LD Reaches W3C Recommendation Status

2014-02-08 01:335004
用户头像
臧秀涛 略懂技术的运营同学。

发布了 300 篇内容, 共 140.9 次阅读, 收获喜欢 35 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

腾讯云安全隐私计算通过 CFCA 评测,再获国家级认可

腾讯云大数据

大数据 隐私计算

模块一作业

ks

架构实战营

模块6作业

4anonymous

拆分电商系统为微服务

缘分呐

微服务 电商系统

linux删除目录下文件的几种方法

入门小站

Liunx

【架构实战营作业】模块六——创业公司电商微服务架构

聆息

什么是架构

天天向上

架构实战营

架构实战营模块六作业

Geek_d18264

架构实战营

10分钟搞懂事件驱动API

俞凡

架构 API

模块一作业

zjluoyue

指标统计:基于流计算 Oceanus(Flink) 实现实时 UVPV 统计

腾讯云大数据

大数据 流计算 Oceanus

学生管理系统

Mars

架构实战营 模块一

026云原生之Exporter采集数据

穿过生命散发芬芳

云原生 10月月更

web安全:mysql提权总结篇

网络安全学海

黑客 网络安全 信息安全 渗透测试 WEB安全

学生管理系统架构设计

天天向上

架构实战营

电商微服务拆分

白开水又一杯

#架构实战营

ZK(ZooKeeper)分布式锁实现

牧小农

zookeeper ZooKeeper原理 zookeeper分布式锁

架构实战营-第三期-模块一作业

岚哲

极客时间 架构 架构实战营

这样学BAT必面之软件设计原则,还不会就是我的问题

Tom弹架构

Java 架构 面试 设计模式 设计原则

电商系统微服务拆分

michael

架构实战营

模块六作业

potti

架构实战营总结

gawaine

架构实战营

学习心得 - 架构训练营 - 第六课

Fm

Redis 实现分布式锁

黄敏

在线英文字符串大写转小写,小写转大写工具

入门小站

工具

架构实战营-第三期-学习总结

岚哲

极客时间 架构 架构实战营

Vue进阶(幺肆玖):template 标签

No Silver Bullet

Vue 模板 占位符 10月月更

随便谈一下kafka消息队列

Regan Yue

kafka 10月月更

架构实战营 拆分电商系统为微服务

💤 ZZzz💤

架构实战营

模块一作业

hhh

「架构实战营」

HMS的舞者们,在智能世界的舞台

脑极体

JSON-LD进入W3C推荐状态_语言 & 开发_Steve Klabnik_InfoQ精选文章