Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL
Allemang, Dean; Hendler, James
Lingua: inglese
Editore: Morgan Kaufmann (edition 1), 2008
- Brossura
- Usato
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- Titolo
- Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL
- Autore
- Allemang, Dean; Hendler, James
- Editore
- Morgan Kaufmann (edition 1)
- Anno di pubblicazione
- 2008
- Condizione
- Very Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123735564
- ISBN 13
- 9780123735560
- Edizione
- 1.
Semantic Web for the Working Ontologist transforms this information into the practical knowledge that programmers and subject domain experts need. Authors Allemang and Hendler begin with solutions to the basic problems, but dont stop there: they demonstrate how to develop your own solutions to problems of increasing complexity and ensure that your skills will keep pace with the continued evolution of the Semantic Web.
Provides practical information for all programmers and subject matter experts engaged in modeling data to fit the requirements of the Semantic Web.
De-emphasizes algorithms and proofs, focusing instead on real-world problems, creative solutions, and highly illustrative examples.
Presents detailed, ready-to-apply recipes for use in many specific situations.
Shows how to create new recipes from RDF, RDFS, and OWL constructs.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Jim Hendler is the Tetherless World Senior Constellation Chair at Rensselaer Polytechnic Institute, and has authored over 200 technical papers in the areas of artificial intelligence, Semantic Web, agent-based computing, and web science. One of the early developers of the Semantic Web, he is the Editor-in-Chief emeritus of IEEE Intelligent Systems and is the first computer scientist to serve on the Board of Reviewing Editors for Science. In 2010, he was chosen as one of the 20 most innovative professors in America by Playboy magazine, Hendler currently serves as an "Internet Web Expert" for the U.S. government, providing guidance to the Data.gov project.
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