Jak więkość z nas wie rynek e-commerce rośnie w siłe, jego wartość wzrasta zdecydowanie z roku na rok. Kolejne sklepy internetowe wchodzą do gry i coraz ważniejsze staje się pozyskanie nowych klientów. Jedną z kluczowych metod jest pozyskanie ruchu przychodzącego z wyszukiwarek. Działania typu white hat są oczywiste dla wszystkich graczy na tym rynku, bardziej agresywni gracze wykorzystują do pozycjonowania grey hat czy nawet black hat sztucznie napędzające ruch na strony sklepu.

Czy można sprowadzić na strony sklepu więcej ruchu, lepszej jakości grając czysto? Według Jay’a Mayers’a można. Wyniki przeprowadzonego przez nich eksperymentu z wykorzystaniem RDFa i ontologii Good Relations do opisania stron z produktami sklepu spowodowały:

1. Podniesienie page rank Gogola dla stron wykorzystujących opisy semantyczne w stosunku do stron nie wykorzystujących tych opisów. W odpowiedzi na zapytanie o produkt na pierwszej pozycji Google wyświetlało strony wykorzystujące RDFa na pierwszej pozycji, pomimo że były to nowe strony w serwisie. Efekt ten pokazuje silny wpływ RDFa i ontologii Good Relations na mechanizm oceny stron przez Google.
2. 30% wzrost ruchu na stronach poszczególnych sklepów Best Buy.

O jakości wyszukiwania wśród zasobów opisanych min. przy pomocy ontologii Good Relations i RDFa  wypowiadał się także Nick Cox z Yahoo – CTR (Click-through-ratio) na stronie z wynikami wyszukiwania wzrasta o 15%.

Podsumowując - nie ma na co czekać, wdrożenie ontologii Good Relation i RDFa w serwisach e-commerce nie powino stanowić dużego probelmu, ale więcej o tym można przeczytać w naszym artykule o ontologii Good Relations.

Jednym z niezmiernie istotnych elementów opisu semantycznego są słowniki (ang. controlled vocabulary), które dostarczają pojęć wykorzystywanych w opisach semantycznych. Chociaż słowniki, takie jak zarówno tezaurusy czy taksonomie, tworzone są już od długiego czasu, szczególnie w środowisku bibliotekarskim, to jednak nie są one zapisywane w postaci która umożliwiałaby ich wykorzystanie w Internecie; szczególnie w grafach RDF. Odpowiedzią na te wymagania jest format tworzenia prostych systemów organizacji wiedzy - SKOS (ang. Simple Knowledge Organization Systems).

Pierwsza wersja specyfikacji SKOS powstała w ramach pracy magisterskiej Alistaira Milesa. SKOS jest lekką ontologią w sensie w jakim zdefiniowaliśmy to niedawno. Umożliwia ona na formalną definicję słowników, takich jak taksonomie (ang. taxonomy) czy tezaurusy (ang. thesaurus), w postaci grafu RDF.

Do najważniejszych cech SKOS należą:

• Każdy element słownika jest typu [skos:Concept]
• Słowniki definiowane jako [skos:Scheme], a przynależność do danego słownika ustalana przez predykat [skos:inScheme]. Można również ustalić, że dany element jest korzeniem danego słownika, korzystając z [skos:topConceptOf]; jest to szczególnie ważne w przypadku tezaurusów.
• Do opisu elementów słownika służy m.in. [skos:prefLabel]; SKOS definiuje również właściwości umożliwiające tworzenie dokumentacji słownika.
• Niewątpliwie najważniejszymi są właściwości za pomocą, których definiujemy semantyczne zależności pomiędzy elementami słownika; są to:
  • [skos:broader] i [skos:narrower] wskazują (odpowiednio) bardziej ogólne i bardziej szczegółowe elementy; używane szczególnie przy formalnym zapisie taksonomii. Możliwe jest również definiowanie właściwości przechodnich: [skos:broaderTransitive] i [skos:narrowerTransitive].
  • [skos:related] wskazuje inne powiązane pojęcia, np. w tezaurusie.
• Elementy słownika można również organizować w kolekcje [skos:Collection] oraz definiować dodatkowe mapowania pomiędzy nimi, np. [skos:closeMatch]. Te ostatnie mogą okazać się szczególnie przydatne podczas budowania połączeń pomiędzy elementami różnych słowników; badania nad tym opisane zostały, m.in. w pracy magisterskiej (pisanej w ramach współpracy DERI Galway i Politechniki Gdańskiej) Mateusza Kaczmarka: Collaborative Building of Controlled Vocabulary Crosswalks.

Na zakończenie, warto dodać, że SKOS uzyskał status rekomendacji W3C, co świadczy o jego dużym znaczeniu tej ontologii.

Schemat RDF dostarcza zaledwie klika pojęć, ale ich znaczenie jest nieocenione. Umożliwiają one bowiem tworzenie słowników i prostych ontologii, bez których przetwarzanie, a tym samym rozumienie, informacji w Sieci Semantycznej byłoby niemożliwe. W zrozumieniu dzisiejszego wykładu może pomóc wiedza z teorii programowania obiektowego, ale ... może ona również przeszkodzić.

Dwoma (!) podstawowymi pojęciami zdefiniowanymi w Schemacie RDF sa: klasy (ang. class) i właściwości (ang. property). Klasy umożliwiają definiowanie typów zasobów, które będziemy opisywać, np. [Człowiek] czy [Samochód]. Właściwości służą do definiowania zależności pomiędzy zasobami w grafie RDF, np.: [prowadzić]. To właśnie właściwości używane są do tworzenia w grafie RDF krawędzi pomiędzy wierzchołkami reprezentującymi zasoby.

Niezmiernie istotne jest zapamiętanie, że klasy i właściwości są tak samo ważne. W odróżnieniu od teorii programowania obiektowego, właściwości nie są po prostu elementem wchodzącym w skład definicji klasy. Oznacza to tyle, że w tworzonej ontologii definiujemy niezależnie klasy i właściwości.

Oto jak definiujemy klasę [Samochód] i właściwość [prowadzić] (w Turtle):

@prefix rdf: <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>.
@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>.
<http://www.semanticschool.com/example/Samochod> a rdfs:Class.
<http://www.semanticschool.com/example/prowadzic> a rdf:Property.

Rodzi się więc pytanie: skoro mamy klasy i właściwości to czy istnieje możliwość wyrażenia relacji pomiędzy nimi? Oczywiście! Do tego celu zdefiniowane zostały dwa predykaty (czyli właściwości, ale może nie idźmy na razie dalej tym tropem): dziedzina (ang. domain) i zakres (ang. range). Dziedzina pozwala nam określić zasoby jakiego typu będą korzystać z danej właściwości. Zakres określa typy (w tym i klasy), na które dana właściwość może wskazywać; zakres może wskazywać na klasę lub typ XML Schema (patrz poprzedni artykuł o literałach).

Oto przykład powiązania właściwości [prowadzić] z klasami [Człowiek] i [Samochód], oraz właściwości [wiek] z literałami interpretowanymi jako liczby całkowite.

@prefix rdfs: <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#>.
@prefix xsd: <http://www.w3.org/2001/XMLSchema#>.

<http://www.semanticschool.com/example/prowadzic> rdfs:domain <http://www.semanticschool.com/example/Czlowiek>.
<http://www.semanticschool.com/example/prowadzic> rdfs:range<http://www.semanticschool.com/example/Samochod>.
<http://www.semanticschool.com/example/wiek> rdfs:range xsd:int.

Schemat RDF definiuje również inne właściwości pomocne przy tworzeniu ontologii. Jednak ich użycie wymaga lepszego zrozumienia tzw. logiki opisowej (ang. description logic) która jest podstawą przetwarzania ontologii. Dlatego też, poświęcimy temu osobny artykuł - już w najbliższy poniedziałek. Zapraszamy.