Tổng quan về Semantic Web (Web ngữ nghĩa) và ứng dụng

1. TỔNG QUAN

1.1 Đặt vấn đề

John Naisbitt đã nói:” Chúng ta đang chìm ngập trong thông tin nhưng lại khát khao tri thức “. World Wide Web (gọi tắt là Web 1.0) đã trở thành một kho tàng thông tin khổng lồ của nhân loại và là một môi trường chuyển tải thông tin không thể thiếu được trong thời đại công nghiệp 4.0. Tuy nhiên, với Web 1.0 hiện tại được lưu trữ dưới dạng phi cấu trúc nên chỉ con người mới đọc hiểu được, máy tính phân tích và hiểu được chúng là vấn đề khó khăn.
Các chuyên gia dự đoán, bề nổi của Web (Surface Web ) chứa đến hàng chục tỷ trang tài liệu trong khi, ở phần sâu của Web thì chứa đến ngàn tỷ trang tài liệu. Nhưng hiện nay, hầu hết các công cụ tìm kiếm tài liệu trên Web được coi là hiệu quả nhất cũng chủ yếu tìm kiếm được trên bề nổi của Web. Trong khi ở tầng sâu của Web chứa một khối lượng thông tin khổng lồ và thường rất có giá trị thì rất khó khăn tìm kiếm. Những vấn đề này đã thúc đẩy sự ra đời của ý tưởng Web ngữ nghĩa (Semantic Web), một thế hệ mới của Web, mà chính cha đẻ của World Wide Web là Tim Berners-Lee đề xuất vào năm 1998.

1.2 Sematic Web là gì?

Web có ngữ nghĩa hay Semantic Web là thế hệ mở rộng của Web hiện tại. Mục tiêu ban đầu của Semantic Web là hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trên mạng một cách nhanh chóng, chính xác và thông minh hơn so với các công cụ tìm kiếm truyền thống. Kể từ đó đến nay, các kỹ thuật liên quan đến Semantic Web không ngừng được hoàn thiện. Các ứng dụng Semantic Web được mở rộng như: phát triển các chuẩn công nghệ chung để biểu diễn thông tin và cho phép máy tính có thể hiểu được một số thông tin trên Web, hỗ trợ tìm kiếm thông minh hơn, hỗ trợ việc khám phá, tách chiết xuất thông tin, tích hợp dữ liệu và tự động hóa một số công việc thay cho con người.
Xét về mặt bản chất, Semantic Web chỉ là một công cụ để con người cũng như máy tính sử dụng để biểu diễn thông tin. Hay nói chính xác hơn thì Semantic Web chỉ là một dạng dữ liệu trên Web. Nhưng khác với các dạng thức dữ liệu được trình bày trong HTML, dữ liệu trong Semantic Web được đánh dấu, phân lớp, mô hình hóa và được bổ sung thêm các thuộc tính, các mối liên hệ… theo các lĩnh vực cụ thể, qua đó giúp cho các phần mềm máy tính có thể hiểu được dữ liệu và tự động xử lý được những dữ liệu đó.

 

Hình 1: Sự khác nhau giữa WWW & Semantic Web

Trong hình 1, Semantic web có các mối quan hệ giữa các thông tin “dependsOn”, “creator”, “subject”, … là các mối quan hệ giữa các tài nguyên mà trong Web hiện tại không có. Các quan hệ này đưa vào Web ngữ nghĩa là cần thiết, để máy có thể hiểu và xử lý thông tin tự động trên Web. Các quan hệ này được gọi là các siêu dữ liệu, được xây dựng bởi công nghệ RDF (Resource Description Framework).
Để tạo ra Web có ngữ nghĩa mà máy có thể xử lý được, trước hết phải tạo ra dữ liệu thông minh, không phải là xử lý thông minh.

Hình 2: Các cấp độ biểu diễn tri thức

Có bốn mức biểu diễn dữ liệu có tính thông minh từ thấp đến dữ liệu có đủ ngữ nghĩa để máy thực hiện suy luận.

Mức 1- Văn bản và cơ sở dữ liệu tiền XML: Hầu hết dữ liệu độc quyền bởi các ứng dụng. Vì vậy tính thông minh của dữ liệu ở trong các ứng dụng chứ không phải ở trong dữ liệu.
Mức 2- Tài liệu XML với miền đơn: Trong mức này, các ứng dụng độc lập với dữ liệu. Dữ liệu có thể chuyển giao giữa các ứng dụng trong một miền đơn. Nói rằng dữ liệu đủ thông minh. Ví dụ, các chuẩn XML trong các ứng dụng chăm sóc sức khoẻ, công nghiệp bảo hiểm, hoặc công nghiệp bất động sản.
Mức 3- Các phân loại và tài liệu với các bộ từ vựng hỗn hợp:Trong mức này, dữ liệu có thể được soạn từ đa miền và được phân lớp chính xác theo một nguyên tắc phân loại có thứ bậc. Thực tế, sự phân lớp đó có thể được sử dụng để khám phá dữ liệu. Các quan hệ đơn giản giữ các lớp có thể được sử dụng để quan hệ và do vậy, có dữ liệu kết hợp. Như vậy, dữ liệu thông minh đủ để khám phá dễ dàng và được kết hợp một cách hợp lý với dữ liệu khác.
Mức 4- Các Ontology và các luật lập luận: Ở mức này, dữ liệu mới có thể được suy ra từ những dữ liệu đã có theo các luật logic. Thực chất, dữ liệu bây giờ thông minh đủ để được mô tả với các quan hệ cụ thể và các dạng hình thức phức tạp. Điều này cho phép kết hợp hoặc tái kết hợp dữ liệu nguyên thuỷ nhiều hơn và sự phân tích về dữ liệu mịn hơn. Một ví dụ về sự phức tạp của dữ liệu là việc chuyển tự động tài liệu trong một miền này sang một tài liệu tương đương trong một miền khác. Ở mức này, có thể soạn một định nghĩa mới trên Web ngữ nghĩa, máy có thể xử lý các tài liệu Web có dữ liệu thông minh. Hơn nữa, có thể định nghĩa dữ liệu thông minh vì dữ liệu nó độc lập với ứng dụng, có thể soạn, phân lớp và lấy một phần của các hệ thông tin lớn hơn.

1.3 Những đặc trưng cơ bản của Sematic Web

• Máy có thể hiểu được thông tin trên Web: Internet ngày nay dựa hoàn toàn vào nội dung. Web hiện hành chỉ cho con người đọc chứ không dành cho máy hiểu. Semantic Web sẽ cung cấp ý nghĩa cho máy hiểu.
• Thông tin được tìm kiếm nhanh chóng và chính xác hơn: Với Semantic Web, việc tìm kiếm sẽ dễ dàng nếu mọi thứ được đặt trong ngữ cảnh. Ý tưởng chủ yếu là toàn bộ ngữ cảnh mà người sử dụng được biết đến. Mục tiêu của Semantic Web là phát triển các tiêu chuẩn và kỹ thuật để giúp máy hiểu nhiều thông tin trên Web hơn, để có thể tìm ra các thông tin dồi dào hơn, tích hợp, duyệt dữ liệu và tự động hóa các thao tác. Người dùng không những nhận được những thông tin chính xác hơn khi tìm kiếm thông tin từ máy tính, mà máy tính còn có thể tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, biết so sánh các thông tin với nhau.
• Dữ liệu liên kết động: Với Semantic Web, có thể kết hợp các thông tin đã được mô tả và giàu ngữ nghĩa với bất kỳ nguồn dữ liệu nào.Ví dụ: bằng cách thêm các Metadata (dữ liệu về dữ liệu) cho các tài liệu khi tạo ra nó, có thể tìm kiếm các tài liệu mà Metadata cho biết tác giả là Eric Miller. Cũng thế, với Metadata có thể tìm kiếm chỉ những tài liệu thuộc loại tài liệu nghiên cứu.
• Hỗ trợ công cụ tự động hóa: Cung cấp các loại dịch vụ tự động từ nhiều vùng khác nhau: từ gia đình và các thư viện kỹ thuật số cho đến các dịch vụ kinh doanh điện tử và dịch vụ sức khỏe.v.v.
• Hỗ trợ quản lý tri thức: Ưu điểm lớn nhất của Semantic Web là dữ liệu đã được cấu trúc hóa. Vì vậy, nền tảng của Semantic Web hỗ trợ rất nhiều cho việc quản lý tri thức. Khả năng biểu diễn luật và khả năng suy diễn tri có thể tạo nên những bước đột phá cho các hệ thống quản lý tri thức hiệu quả:

• Tri thức sẽ được tổ chức trong các không gian khái niệm theo ngữ nghĩa
• Các công cụ tự động sẽ hỗ trợ cho việc bảo trì tri thức nhờ việc kiểm tra sự không nhất quán và trích rút ra những tri thức mới.
• Việc tìm kiếm dựa trên từ khóa sẽ được thay thế bởi việc trả lời các câu truy vấn. Những tri thức được yêu cầu tìm kiếm sẽ được thu thập, trích rút và biểu diễn theo cách thân thiện với con người.
• Việc trả lời cho các câu truy vấn trên nhiều tài liệu sẽ được hỗ trợ.
• Việc định nghĩa người dùng nào có thể xem được phần thông tin nào (thậm chí là phần nào của văn bản) sẽ có thể thực hiện được.

1.4 Chức năng các lớp trong kiến trúc Semantic Web

Kiến trúc Semantic web được biểu diễn mô hình sau:

Hình 3: Mô hình kiến trúc của Semantic Web

Mô hình kiên trúc Semantic web gồm các lớp sau:

+ Lớp định danh tài nguyên-URI: URI là nền tảng của Semantic Web. Các thành phần khác của Web có thể được thay thế, nhưng URI thì không. URI liên hệ các thành phần của Web lại với nhau. Để định danh các thành phần trên Web, cần sử dụng bộ định danh, nghĩa là sử dụng một hệ thống đồng bộ về định danh và cũng bởi vì mỗi thành phần được định danh được xem như là một tài nguyên, gọi những bộ định danh này là “Các bộ định danh tài nguyên” hay URIs.
+ Lớp XML và XML Schema: XML đã nhanh chóng là nền tảng cho sự phát triển phần mềm. XML được thiết kế đơn giản, có thể trao đổi các tài liệu (document) qua Web. Nó cho phép người thiết kế định dạng tài liệu và sau đó viết một tài liệu theo định dạng đó. XML là một mở rộng của ngôn ngữ đánh dấu cho các các cấu trúc tài liệu bất kỳ, trái với HTML, là một loại ngôn ngữ đánh dấu chỉ dành cho các loại tài liệu siêu liên kết. Một tài liệu XML bao gồm một tập các thẻ đóng và thẻ mở được lồng vào nhau, mỗi một thẻ có một cặp các thuộc tính và giá trị. Thành phần chủ yếu của tài liệu XML là bộ từ vựng của các thẻ và sự kết hợp được cho phép thì không cố định, nhưng có thể được xác định thông qua mỗi ứng dụng XML.
+ Lớp RDF – RDF Schema: Giải pháp dùng siêu dữ liệu (Metadata) để mô tả dữ liệu trên Web, máy có thể đọc và hiểu được. Siêu dữ liệu là một dạng dữ liệu dùng để mô tả dữ liệu khác. Hay nói cách khác siêu dữ liệu là những thông tin mô tả tài nguyên trên Web. Chẳng hạn, sách là một loại tài nguyên trên Web, khi đó các thông tin mô tả cho tài nguyên này như tên tác giả, tên sách, ngày xuất bản, … chính là siêu dữ liệu.
+ RDF (Resource Description Framework) là nền tảng của Semantic Web và xử lý Metadata, được định nghĩa bởi tổ chức W3C. RDF cho phép trao đổi thông tin giữa các ứng dụng trên Web. Cấu trúc của một RDF Statement gồm 3 thành phần:
• Subject: Chủ thể, là cái mà đề cập, thường được nhận diện bởi một URI.
• Predicate: Thuộc tính của chủ thể, có kiểu Metadata (ví dụ như tiêu đề, tác giả,…), cũng có thể được xác định bởi một URI.
• Object: Giá trị của thuộc tính (ví dụ: một người có tên Eric Miller).
+ Lớp Ontology: Ontology là một tập các khái niệm và quan hệ giữa các khái niệm được định nghĩa cho một lĩnh vực nào đó nhằm vào việc biểu diễn và trao đổi thông tin. Đây cũng là một hướng tiếp cận để xây dựng Semantic Web. Tổ chức W3C cũng đã đề ra một ngôn ngữ Ontology trên Web(OWL: WebOntoloty Language) để xây dựng Sematic Web dựa trên nền tảng của Ontology.
Bộ từ vựng Ontology được xây dựng trên cơ sở tầng RDF và RDFS, cung cấp biểu diễn ngữ nghĩa mềm dẻo cho tài nguyên Web và có khả năng hỗ trợ lập luận. Để xây dựng được các bộ từ vựng này, người ta đã sử dụng các ngôn ngữ Ontology để biểu diễn chúng như: RDFS, OIL, DAML, DAML+OIL, OWL,… Các ngôn ngữ này cung cấp khả năng biểu diễn và hỗ trợ lập luận khác nhau và chúng dựa trên nền tảng là các ngôn ngữ logic mô tả tương ứng khác nhau.
+ Tầng Logic:Việc biểu diễn các tài nguyên dưới dạng các bộ từ vựng Ontology có mục đích là để máy có thể lập luận được. Mà cơ sở lập luận chủ yếu dựa vào logic. Chính vì vậy mà các Ontology được ánh xạ sang logic, cụ thể là logic mô tả để có thể hỗ trợ lập luận. Vì logic mô tả có biểu diễn ngữ nghĩa hình thức (đặc trưng của lý thuyết mô hình), và cung cấp các dịch vụ lập luận, là cơ sở để hỗ trợ máy có thể lập luận và hiểu tài nguyên.
+Tầng Proof:Tầng này đưa ra các luật để suy luận. Cụ thể từ các thông tin đã có có thể suy ra các thông tin mới. Ví dụ: A là cha của B, A là em trai C thì khi đó ta có thông tin mới là C là bác của B. Để có được các suy luận này thì cơ sở là FOL (First-Order-Logic). Và tầng này hiện nay các nhà nghiên cứu đang xây dựng các ngôn ngữ luật cho nó như: SWRL, RuleML.
+ Tầng Trust: Đảm bảo tính tin cậy của các ứng dụng trên Web ngữ nghĩa. Ví dụ: có một người bảo x là xanh, một người khác lại nói x không xanh, như thế Web ngữ nghĩa là không đáng tin cậy? Câu trả lời ở đây được xem xét trong các ngữ cảnh. Mỗi ứng dụng trên Web ngữ nghĩa sẽ có một ngữ cảnh cụ thể, chính vì thế các mệnh đề trên có thể nằm trong các ngữ cảnh khác nhau khi đó ngữ nghĩa tương ứng khác nhau nên các mệnh đề đó vẫn đúng, đáng tin cậy trong ngữ cảnh của nó. Để có được sự chứng minh về độ tin cậy thì các lập luận được áp dụng là không đơn điệu và có các cơ chế kiểm tra chứng minh kết hợp với công nghệ chữ ký điện tử để xác nhận độ tin cậy. Các ngôn ngữ chứng minh là ngôn ngữ chứng minh một mệnh đề là đúng hay sai.

2. CÁC LĨNH VỰC ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB

2.1. Lĩnh vực quản lý tri thức

Ngày nay quản lý tri thức nổi lên như một hoạt động quan trọng của các tổ chức lớn cũng như các các doanh nghiệp vì họ coi những tri thức nội bộ như một tài sản quý để từ đó có thể tạo nên hiệu quả tốt hơn, tạo ra những giá trị mới và tăng tính cạnh tranh. Quản lý tri thức cũng đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong các tổ chức quốc tế với các phòng ban bị phân tán về địa lý.
Với ưu thế vượt trội trong biểu diển, Sematic Web thể hiện tốt vai trò của trong việc quản lý tri thức.

2.2. Lĩnh vực tìm kiếm thông tin

Việc ứng dụng Semantic Web để tìm kiếm thông tin trong nội bộ các doanh nghiệp hay một lỉnh vực cụ thể  là hoàn toàn có thể thực hiện được ở thời điểm hiện tại với những nền tảng mà Semantic Web đang hỗ trợ. Và chúng ta hoàn toàn có thể tin tưởng rằng nếu tất cả các doanh nghiệp đều cấu trúc hóa các tài nguyên của họ, lượng tài nguyên được cấu trúc hóa trên phạm vi toàn cầu sẽ tăng lên và khả năng ứng dụng Semantic Web  sẽ có thể trở thành hiện thực để mang lại những giá trị to lớn cho người dùng.

2.3. Lĩnh vực quảng cáo (Semantic Web Advertising)

Semantic Web Advertising là dựa trên khả năng “đọc” của máy để chuyển nội dung vào các mẫu quảng cáo sao cho phù hợp. Bằng cách áp dụng các công nghệ ngữ nghĩa vào giải pháp quảng cáo trực tuyến. Chức năng của công nghệ quảng cáo ngữ nghĩa là ngữ nghĩa phân tích tất cả các trang Web để hiểu đúng và phân loại các ý nghĩa của một trang Web cho phù hợp và đảm bảo rằng các trang Web có chứa quảng cáo thích hợp nhất. Semantic Web Advertising làm tăng cơ hội người sử dụng, vì quảng cáo liên quan đến những gì họ đang xem,
Lợi ích ứng dụng Semantic Web vào quảng cáo
• Giới thiệu đúng sản phẩm đến đúng người vào đúng thời điểm họ cần.
• Người thiết kế Web chỉ cần tập trung thiết kế nội dung,giao diện trang Web mà ko cần quan tâm đến nội dung quảng cáo.
• Nội dung được đưa vào sẽ phù hợp với nội dung trang Web hơn là hình các hình thức quảng cáo động trên Web truyền thống.
Một trong số những ứng dụng quảng cáo đầu tiên có định dạng Web 3.0 được đề xuất là sản phẩm do Radars Networks lập trình. Theo Spivack – người đồng sáng lập công ty này thì đây sẽ là một chương trình được hỗ trợ nhiều tính năng tiên tiến nhất trong khả năng kết nối và tương tác, giúp khách hàng có thể chọn lựa những sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất với kế hoạch sử dụng của họ, sở thích của họ và với đối tượng họ dùng chung.
Chẳng hạn khi một du khách đặt câu hỏi: “Bãi biển nào của Việt Nam đẹp nhất để nghỉ dưỡng?” thì một trong những câu trả lời sẽ là bãi biển Sầm Sơn, Thanh Hóa. Khi du khách click vào địa điểm Sầm Sơn, kết quả là những thông tin về nhà hàng, khách sạn, phương tiện đi lại,..cùng nhiều hình ảnh, video clip, bản đồ giao thông công cộng và cả những nhận xét của những người từng đến đó.

2.4. Lĩnh vực Thương mại điện tử

Thương mại điện tử có thể được hiểu là việc mua và bán các sản phẩm hay dịch vụ trên các hệ thống điện tử như, Internet hay các mạng máy tính. Việc kinh doanh dựa trên thương mại điện tử đã phát triển nhanh chóng từ khi có sự xuất hiện của Internet. Tuy nhiên, với WorldWide Web hiện nay, vẫn còn nhiều khó khăn và hạn chế cho việc phát triển các dịch vụ thương mại điện tử. Tuy nhiên, Semantic Web đã giải quyết được những khó khăn này trong hai hình thức kinh doanh thương mại điện tử là B2C (Bussiness to Consumer) và B2B (Bussiness to Bussiness).

2.5. Mạng xã hội

Mạng xã hội là một cấu trúc xã hội được tạo bởi các nút thường là những con người riêng lẻ hoặc những tổ chức khác nhau. Các nút ở trong mạng xác hội được liên kết với các nút khác trong mạng bởi một hoặc nhiều kiểu phụ thuộc khác nhau như: giá trị, ý tưởng, trao đổi tài chính, bạn bè, quan hệ họ hàng… Những cấu trúc tạo được thường rất phức tạp.
Với Semantic Web, các mạng xã hội có khả năng phát triển vượt bậc. Vì ngay bản thân các ontology của Semantic Web cũng được hiểu là bao gồm các khái niệm và mối liên hệ giữa các khái niệm đó. Các nền tảng của Semantic Web có khả năng hỗ trợ rất nhiều trong việc tạo nên các ứng dụng dựa trên cấu trúc như vậy.
Có thể thấy rằng với các nền tảng của Semantic Web thì ứng dụng mạng xã hội là một trong những ứng dụng sẽ được thực hiện dễ dàng và hiệu quả nhất, mang lại những kết quả vượt trội nhất so với những ứng dụng hiện tại.

2.6. Một số lĩnh vực ứng dụng khác

Nhiều tập đoàn dược phẩm lớn đang phát triển phân tầng Semantic vào nguồn dữ liệu điều chế thuốc nhằm giúp các nhà khoa học tìm được sự liên kết giữa các phân tử thuốc và các loại bệnh. Amazon ứng dụng công nghệ Semantic trong việc giúp khách hàng tra tìm cơ sở dữ liệu. Kodak đánh thẻ tag bằng Semantic giúp người chụp ảnh quản lý tốt các tập tin ảnh trực tuyến. CIA nạp vào bộ nhớ các kết quả nghe lén điện thoại tại hải ngoại theo dạng Semantic nhằm dễ dàng định dạng mối liên hệ giữa các sự kiện, nhân vật và nơi chốn với hy vọng phát hiện được những nguy cơ khủng bố trước khi quá muộn.
Cùng với sự xuất hiện của Web 3.0, tính siêu liên kết của mạng thông tin ngày càng chặt chẽ và sẽ làm tăng tính hấp dẫn của thế giới internet. Dẫu hiện giờ đang là những ngày tháng sơ khai một phiên bản Web mới, nhưng đã được xuất hiện những ứng dụng đầy triển vọng của Radar Networks, Google Base và Flickr.

3. MỘT SỐ THÁCH THỨC SEMANTIC WEB

Tất nhiên, cái gì cũng có hai mặt, và Web 3.0 cũng thế. Một số những thách thức mà Web 3.0 phải đối mặt bao gồm:
• Khối lượng dữ liệu khổng lồ: World Wide Web hiện có cả tỉ trang web trên đó, mỗi trang web lại tạo ra một lượng dữ liệu to nhỏ khác nhau. Các cảm biến, thiết bị di động, hành vi của người dùng lại tạo thêm một đống nữa. Chính vì thế, nếu các nhà thiết kế, nhà phát triển web không kịp thay đổi công nghệ thì sẽ không thể đảm đương được hết những dữ liệu này, và không mang lại hiệu quả tối đa cho người dùng. Những hệ thống tự động hóa cũng phải được thiết kế lại để xử lý lượng dữ liệu đầu vào rất rất lớn. Dữ liệu trùng lặp cũng là một vấn đề cần được cân nhắc.
• Dữ liệu không rõ ràng: những từ như “trẻ”, “cao” hoặc “lớn” có thể được xem là dữ liệu không rõ ràng, hay nói cách khác là quá chung chung. Như thế nào là trẻ? Như thế nào là cao, cao bao nhiêu? Lớn là gì, lớn ra sao, so với cái gì? Kết quả là những truy vấn tìm kiếm của người dùng cũng sẽ chung chung như thế, ngoài ra còn có sự chung chung trong dữ liệu được cung cấp bởi các công ty / tổ chức, hoặc sự chung chung trong các cơ sở dữ liệu kiến thức sẽ khiến việc xử lý, giao tiếp trở nên khó khăn.
• Sự thiếu nhất quán: Mặc dù đã có các chuẩn chung nhưng chắc chắn sẽ luôn có sự khác biệt xuất hiện Có thể là vì giải pháp 1 tốt hơn giải pháp 2 nhưng giải pháp 2 lại dễ dùng hơn nên cả hai tồn tại song song. Điều đó tạo ra sự thiếu nhất quán trong thế giới Word Wide Web. Như hiện nay cũng thế, Flash và Silverlight, JSON và XML,…
• Bảo mật: khi dữ liệu được chia sẻ dễ dàng thì cũng mang theo nguy cơ cao về an toàn thông tin. Ví dụ, thông tin đó có thể bị giả mạo, có thể bị thay thế giữa lúc đang truyền đi, thông tin mang theo mã độc, thông tin không được mã hóa…

4. KẾT LUẬN

Semantic Web là một sự mở rộng của Web hiện tại với mục đích chính là con người cũng như máy tính có thể đọc, hiểu và sử dụng dữ liệu trên web. Điều này không thể thực hiện được ở Web hiện tại vì dữ liệu trên web là phi cấu trúc và máy tính không thể thực hiện được việc đó. Đó cũng chính là nguyên nhân khiến Web hiện tại đang chứa đựng những hạn chế. Đặc điểm nổi bật nhất của Semantic Web chính là khả năng giúp khắc phục những hạn chế này. Với kiến trúc đã được xây dựng một cách rõ ràng và những khả năng vượt trội, Semantic Web có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như quản lý tri thức, tìm kiếm thông tin, mạng xã hội, thư viện số… Mặc dù vẫn còn nhiều những vấn đề khác thách thức. Nhưng tóm lại, Web 3.0 là xu hướng không thể chối bỏ, và nó sẽ dần rõ nét hơn trong thời gian tới.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1].Wikipedia. http://en.wikipedia.org
[3] M. Hildebrand, J.R. van Ossenbruggen, L. Hardman. “An analysis of search-based user interaction on the Semantic Web”. CWI technical report INS-E0706, July 2012.
[4] Terziev, I., Kiryakov, A., and Mano, D. (2012), “Base upper-level ontology
(bulo) guidance”, Technical Report Deliverable 1.8.1, SEKT project, UK.
[5] John, D., & Martin, D. (2014), “Magpie: Supporting Browsing and
Navigation on the Semantic Web”, Proceedings of the International
Conference on Intelligent User Interfaces, Madeira, pp. 191-197
[6] Philipp, C., Siegfried, H., & Steffen, S. (2010), “Towards the self-annotating
web”, Proceedings of the 13th international conference on World Wide Web,
New York, pp. 462-471.
[7] Stephen, D., Nadav, E., David, G., Daniel, G., Ramanathan, G. V., Anant, J.,
et al. (2011), “SemTag and seeker: bootstrapping the semantic web via
automated semantic annotation”, Proceedings of WWW’ 03, pp. 178-186.
[8] Le, N. D., & Angela, G. (2011), “Matching Semantic Web Services Using
Different Ontologies”, Web Engineering, 5th International Conference,
ICWE 2005, Sydney, pp. 302-307.
[9]. Shelley Powers. “Practical RDF”. O’Reilly. 2012.
[10]. D. Bonino, F. Corno, L. Farinetti, A. Bosca. “Ontology Driven Semantic Search”. WSEAS Transaction on Information Science and Application, Issue 6, Volume 1, December 2011, pp. 1597-1605.
[11]. Gong Cheng, Weiyi Ge, Honghan Wu, Yuzhong Qu. “Searching Semantic Web Objects Based on Class Hierarchies”.WWW 2008 Workshop on Linked Data on the Web, 2013.
[12]. Haiping Zhu, Jiwei Zhong, Jianming Li, Yong Yu. “An Approach for Semantic Searchby Matching RDF Graphs”. FLAIRS Conference 2011: 450-454.
[13]. G. Tummarello, R. Delbru, and E. Oren. “Sindice.com: Weaving the Open Linked Data”. Proceedings of the International Semantic Web Conference (ISWC), 2011.
[14]. C.Rocha, D.Schwabe, M.Poggi. “A Hybrid Approach for Searching in the Semantic Web”.WWW 2004, May 17-22, 2012.