Сложность структуры современного информационного общества постоянно растёт. В связи с этим, требования к эффективности алгоритмов обработки информации также увеличиваются. В последнее время наиболее популярными направлениями в этой области являются Data Mining (DM), Knowledge Discovery in Databases (KDD) и Machine Learning (ML). Все они предоставляют теоретическую и методологическую базу для изучения, анализа и понимания огромных объёмов данных.
Однако этих методов не достаточно, если сама структура данных будет настолько плохо пригодной для машинного анализа, как исторически сложилось на сегодняшний момент в Internet.
Для решения данной проблемы предпринята глобальная инициатива реорганизации структуры данных Internet в целях преобразования его в Семантическую Паутину предоставляющую возможности по эффективному поиску и анализу данных как человеком так и программным агентам.
В этой статье рассмотрены основные технологии позволяющие реализовать Semantic WEB.
Однако этих методов не достаточно, если сама структура данных будет настолько плохо пригодной для машинного анализа, как исторически сложилось на сегодняшний момент в Internet.
Для решения данной проблемы предпринята глобальная инициатива реорганизации структуры данных Internet в целях преобразования его в Семантическую Паутину предоставляющую возможности по эффективному поиску и анализу данных как человеком так и программным агентам.
В этой статье рассмотрены основные технологии позволяющие реализовать Semantic WEB.