Your SlideShare is downloading. ×
0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Het slimme Web 3.0
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Het slimme Web 3.0

1,124

Published on

Een Nederlandstalige en niet-technische uitleg over ons werk aan nieuwe methoden voor een slimmer Web.

Een Nederlandstalige en niet-technische uitleg over ons werk aan nieuwe methoden voor een slimmer Web.

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
1,124
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
16
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. Web 3.0: van omgevallen boekenplank tot georganiseerde kennisbank Frank van Harmelen Vrije Universiteit Amsterdam Creative Commons License: allowed to share & remix, but must attribute & non-commercial
  • 2. Het Web….. omgevallen bibliotheek of boekenplank?
  • 3. Zoeken... harmelen Personaliseren...
  • 4. mi j .... tv oor jne n.ne Me dici
  • 5. rm an b uu mijn tvoor n .n e dicijne Me
  • 6. Waarom is dat nou zo moeilijk?
  • 7. Hoe voelt het om een computer te zijn?
  • 8. van tekst naar data Meta- data <ziekte> <symptomen> <beschrijving> <medicijn> <toedienen>
  • 9. van Web 1.0 naar Web 3.0 ανδ ανοτηερ ωεβ παγε Τηισ παγε α ωεβ παγε αβουτ ισ αβουτ ιν Ενγλιση Φρανκ τηε ςριϕε αβουτ Φρανκ Υνιερσιτει Ανδ τηισ Ανδ τηισ παγε ισ παγε ισ αβουτ αβουτ Στεφανο ΛαρΚΧ ? ? ? netwerk van web-paginas, data, geschreven door mensen, ? Veel van deze is geen netwerk.... bruikbaardata pagina’s maar die door computers! ? komen al uit voor mensen, geschreven data, nuttig voor mensen! alleen bruikbaar voor mensen... die bruikbaar was voor computers!
  • 10. van Web 1.0 naar Web 3.0  Web 1.0 = netwerk van plaatjes en tekst door mensen, voor mensen  Web 2.0 = netwerk van communities door groepen mensen, voor groepen mensen  Web 3.0 = netwerk van data door computers, voor computers, nuttig voor mensen
  • 11. Bestaat dat al? st az on ) m A lm o et) Het gaat hard! by an ’s (a s e pl 00 old feiten ase th 0.s ed Linked Open Data cloud. s bevat al miljarden rd 0 k co tab on(10ie o e ar bo r r antryctis n du a t o es rks ry ve ce o dic ) f L hi o ve e ieny c & , N l ap t w e D sc er leis a FR C - v uh K c , gr ar ns y ife e rrc (U lio & b s i llio an l on sear bi st c rti s) s (m ts sehie n ifi a nt f 0’ e cn fa o ie o 10. n 00 am edia ic m sm sc es ( ic clop baco am ph ncy n ra E e oggroeit snel elke maand en G
  • 12. Web-data: iedereen kan alles zeggen over alles  Gebruik URL's (= on the Web) q volledige ontkoppeling van data & meta-data [<x> IsOfType <T>] x T verschillende <person> eigenaren & locaties
  • 13. Waar komt al die meta-data vandaan?
  • 14. Wie maakt die meta-data ? - De computer! - eenvoudige natuurlijke-taal analyse Voorbeeld: Encyclopedia Britannica over “Amsterdam” trade antwerp europe amsterdam netherlands merchant center city town
  • 15. Wie maakt die meta-data ? (2)  Niet weggooien wat we al hebben: q Databases (Amazon.com) q Navigatie hierarchieen q meta-data zit al in documenten • Office • Acrobat • MP3, jpg  Als gratis spin-off van wat we toch al doen q MIT Media Lab photo annotator
  • 16. Fictie of werkelijkheid?
  • 17. Wordt dit al gebruikt? q 10.000’en nieuws berichten per dag q de meeste klanten zijn.... machines! q stuur die geen tekst, maar q herken mensen, plaatsen, gebeurtenissen, bedrijven,... q en stuur de data over de tekst q machines kunnen beter zoeken, selecteren, combineren, personaliseren, samenvatten q voor mensen Ανδ τηισ παγε ισ Ανδ τηισ αβουτ παγε ισ Στεφανο αβουτ ΛαρΚΧ
  • 18. Een (bijna) voorbeeld harmelen
  • 19. Samenvatting Het Web van de toekomst wordt een Web van Data  Dit Data Web groeit snel  De eerste bedrijven gebruiken het al  Wordt snel zichtbaar op steeds meer websites
  • 20. Vragen & discussie Frank.van.Harmelen@cs.vu.nl http://www.cs.vu.nl/~frankh/popularising.html

×