El Lenguaje de Ontología Web es una parte integral de las actividades de la Web Semántica. Está diseñado para procesar el contenido de la información, no sólo para presentarlo a los humanos.
Supera a XML, RDF y RDF Schema (RDF-S) en términos de comprensión automática del contenido web al proporcionar más palabras con semántica formal. El propósito de OWL es aumentar la información sobre los recursos que describen o proporcionan contenido de la red para que los procesos automatizados puedan acceder más fácilmente a los recursos de la red.
Debido a la naturaleza inherentemente distribuida de la web semántica, OWL debe permitir la recopilación de información de fuentes de información distribuidas. Entre ellos, permitir que las ontologías se conecten entre sí, incluida la importación explícita de información de otras ontologías, puede realizar parcialmente esta función. OWL Web Ontology Language ha sido reconocido por el World Wide Web Consortium y es una familia de lenguajes de expresión de conocimiento para ontologías compiladas.
Knowledge Graph se denomina visualización del dominio del conocimiento o mapeo del dominio del conocimiento en bibliotecología y ciencias de la información. Es una serie de gráficos diferentes que muestran la relación entre el proceso de desarrollo del conocimiento y la estructura. Utilice la tecnología de visualización para describir los recursos de conocimiento y sus portadores, y extraer, analizar, construir, dibujar y mostrar el conocimiento y sus interrelaciones.
Específicamente, el mapa de conocimiento combina las teorías y métodos de las matemáticas aplicadas, los gráficos, la tecnología de visualización de información, las ciencias de la información y otras disciplinas con el análisis de citas bibliométricas y el análisis * * *, y utiliza el mapa visual para mostrar vívidamente el estilo moderno. teorías que demuestran la estructura central, la historia del desarrollo, los campos de vanguardia y la estructura general del conocimiento de la disciplina para lograr el propósito de la integración multidisciplinaria.
Muestra campos de conocimiento complejos a través de la extracción de datos, el procesamiento de información, la medición del conocimiento y el dibujo de gráficos, revela las reglas de desarrollo dinámico de los campos de conocimiento y proporciona referencias prácticas y valiosas para la investigación temática.
Hasta el momento, su aplicación práctica se ha ido ampliando paulatinamente en los países desarrollados y obteniendo buenos resultados, pero aún se encuentra en la etapa inicial de investigación en nuestro país.