JSON-LD

JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) — це метод кодування зв’язаних даних[en] за допомогою JSON. Однією з цілей JSON-LD було вимагати від розробників якомога менше зусиль для перетворення наявного JSON у JSON-LD.[1] JSON-LD дозволяє серіалізувати дані способом, подібним до традиційного JSON.[2] Спочатку він був розроблений Групою спільноти JSON для зв'язування даних[3], а потім був переданий Робочій групі RDF[4] для перегляду, вдосконалення та стандартизації[5], і в даний час підтримується Робочою групою JSON-LD.[6] JSON-LD — це рекомендація консорціуму World Wide Web.

Дизайн

JSON-LD розроблено навколо концепції «контексту», щоб забезпечити додаткові відображення від JSON до моделі RDF. Контекст пов'язує властивості об'єкта в документі JSON з поняттями в онтології. Щоб зіставити синтаксис JSON-LD з RDF, JSON-LD дозволяє прив'язувати значення до певного типу або позначати тегами мовою. Контекст можна вставити безпосередньо в документ JSON-LD або помістити в окремий файл і посилатися на нього з різних документів (з традиційних документів JSON через заголовок посилання HTTP).

Приклад

{
  "@context": {
    "name": "http://xmlns.com/foaf/0.1/name",
    "homepage": {
      "@id": "http://xmlns.com/foaf/0.1/workplaceHomepage",
      "@type": "@id"
    },
    "Person": "http://xmlns.com/foaf/0.1/Person"
  },
  "@id": "https://me.example.com",
  "@type": "Person",
  "name": "John Smith",
  "homepage": "https://www.example.com/"
}

Наведений вище приклад описує людину на основі словникового запасу FOAF. По-перше, два властивості JSON, name і homepage, і тип Person зіставляються з поняттями у словнику FOAF, а значення властивості homepage вказується як тип @id, тобто вказується як IRI[en] в контексті визначення. На основі моделі RDF це дає змогу IRI однозначно ідентифікувати особу, описану в документі. Використання роздільних IRI дозволяє включати документи RDF, що містять більше інформації, що дозволяє клієнтам відкривати нові дані, просто перейшовши за цими посиланнями; цей принцип відомий як «Сліди за своїм носом».[7]

Маючи всі дані, семантично анотовані, як у прикладі, процесор RDF може визначити, що документ містить інформацію про особу (@type), і якщо обробник розуміє словниковий запас FOAF, він може визначити, які властивості визначають ім'я та домашню сторінку особи.

Використання

Кодування використовується Schema.org,[8] Google Knowledge Graph[9] і використовується переважно для пошукової оптимізації. Воно також використовувався для таких застосувань, як біомедична інформатика[10] і представляє інформацію про походження.[11] Воно також є основою Activity Streams, формату для «обміну інформацією про потенційні та завершені дії»,[12] і використовується в ActivityPub, федеративному протоколі соціальних мереж.[13] Крім того, воно використовується в контексті Інтернету речей (IoT), де опис речі[14], який є документом JSON-LD, описує мережеві інтерфейси пристроїв IoT.

Див. також

Примітки

  1. ↑ JSON-LD Syntax 1.1. 16 липня 2010. Процитовано 10 грудня 2020.
  2. ↑ On Using JSON-LD to Create Evolvable RESTful Services., M. Lanthaler and C. Gütl in Proceedings of the 3rd International Workshop on RESTful Design (WS-REST 2012) at WWW2012.
  3. ↑ JSON for Linking Data Community Group. json-ld.org.
  4. ↑ RDF Working Group. w3.org.
  5. ↑ JSON-LD 1.0, A JSON-based Serialization for Linked Data, W3C Recommendation 16 January 2014, 16 січня 2014, процитовано 10 грудня 2020
  6. ↑ JSON-LD Working Group. w3.org.
  7. ↑ Linked Data Patterns, Chapter 5: Follow Your Nose. 27 грудня 2011. Процитовано 30 грудня 2011.
  8. ↑ Data Model. Schema.org (англ.). Процитовано 20 червня 2018.
  9. ↑ Method Entities in Search. Google Developers (англ.). Процитовано 17 жовтня 2017.
  10. ↑ Xin, Jiwen; Afrasiabi, Cyrus; Lelong, Sebastien; Adesara, Julee; Tsueng, Ginger; Su, Andrew I.; Wu, Chunlei (1 лютого 2018). Cross-linking BioThings APIs through JSON-LD to facilitate knowledge exploration. BMC Bioinformatics. 19 (1): 30. doi:10.1186/s12859-018-2041-5. PMC 5796402. PMID 29390967.{cite journal}: Обслуговування CS1: Сторінки із непозначеним DOI з безкоштовним доступом (посилання)
  11. ↑ Huynh, Trung Dong; Michaelides, Danius T.; Moreau, Luc (2016), PROV-JSONLD: A JSON and Linked Data Representation for Provenance (PDF), Lecture Notes in Computer Science (англ.), Springer International Publishing: 173—177, doi:10.1007/978-3-319-40593-3_15, ISBN 9783319405926
  12. ↑ Prodromou, Evan (May 2017). Activity Streams 2.0. W3C Recommendation — через W3C.
  13. ↑ Tallon, Jessica (Jan 2018). ActivityPub. W3C Recommendation — через W3C.
  14. ↑ Web of Things (WoT) Thing Description, W3C Proposed Recommendation. www.w3.org. Процитовано 26 березня 2020.

Посилання