Neuware -Science is like a tree: contrary to popular belief, both trees and science grow at their edges, not at their core. For science, this means that most of the fruitful and exciting developments are not happening at the core of established elds, but are instead happening at the boundaries between such elds. This has been particularly true for Computer Science. The most interesting database developments don�t happen inside the Database community, but rather where databases hit Biology. Similarly, the most interesting developments in Ar- cial Intelligence in recent years have happened where AI met the Web. Theyoung eldofSemanticWebresearchhasbeenoneoftheresultsofanumber of different sub elds of Computer Science being exposed to the challenges of the Web: databases, computational linguistics, knowledge representation, knowled- based systems and service-oriented computing are just some of the sub elds that are all making contributions to the Semantic Web vision, namely a Web that consists not only of linksbetween web-pagesfull of picturesand text, but of a Semantic Web that consists of links between computer-interpretable data. Such a Semantic Web would make it possible to query and reason over integrated data-sets consisting of separate pieces of information that were never intended to be linked together, but that can nevertheless be fruitfully combined and integrated, sometimes even by a third party who neither wrote nor ownsany of the original piecesof data (just as is possible with web-pages on the current Web).Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 252 pp. Englisch.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9780387710006

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Bibliografische Details

Titel: Social Networks and the Semantic Web
Verlag: Springer US, Springer New York Sep 2007
Erscheinungsjahr: 2007
Sprache: Englisch
ISBN-10: 0387710000
ISBN-13: 9780387710006
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 241 mm, H�he: 160 mm, Tiefe: 19 mm
Gewicht: 547 Gramm

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Inhaltsangabe

Social Networks and the Semantic Web offers valuable information to practitioners developing social-semantic software for the Web. It

provides two major case studies. The first case study shows the possibilities of tracking a research community over the Web. It reveals how social network mining from the web plays an important role for obtaining large scale, dynamic network data beyond the possibilities of survey methods. The second case study highlights the role of the social context in user-generated classifications in content, such as the tagging systems known as folksonomies.

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