Формати даних RDF та LODЯк і навіщо використовувати RDF/Linked Open Data в дослідницьких проектах
-----------------------------------------
Що таке RDF і LOD
RDF (Resource Description Framework) — модель представлення знань у вигляді трієк:
Код: Виділити все
суб’єкт — предикат — об’єктLinked Open Data (LOD) — підхід публікувати відкриті дані як взаємопов’язані графи через стабільні URI.
Ключові терміни:
- URI/IRI — глобальний ідентифікатор ресурсу (людина, стаття, набір даних, файл).
- Трійка — факт у формі "хто/що" — "якою властивістю" — "значення/інший ресурс".
- Граф — множина трійок; може зберігатись у triplestore.
- Онтологія/словник — набір класів і властивостей (напр. DCAT, schema.org, PROV-O).
Навіщо це проєктам
- FAIR: краща знаходжуваність і інтероперабельність (стандартизовані метадані).
- Зв’язність: посилання на авторів (ORCID), організації (ROR), публікації (DOI).
- Машинозчитуваність: агрегатори (OpenAIRE/EOSC/Google Dataset Search) краще індексують.
- Запити: SPARQL дозволяє ставити складні питання до графа.
- Переносимість: різні серіалізації, один смисл.
Серіалізації RDF (формати файлів)
- Turtle (.ttl) — читабельний для людини.
- JSON-LD (.jsonld) — JSON зі смислом, зручний для веб-сторінок.
- RDF/XML (.rdf) — історично перший.
- N-Triples/N-Quads — прості, зручні для імпорту великих обсягів.
Популярні словники/стандарти
- DCAT — опис наборів/каталогів даних.
- Dublin Core (DCTERMS) — базові поля (назва, автор, опис, дата).
- schema.org — Dataset, Person, Organization для веб-пошуку.
- PROV-O — походження/трасування результатів.
- SKOS — словники термінів/тезауруси.
- RDFS/OWL — моделювання класів/обмежень.
- SHACL — валідація якості RDF-графа.
Мінімальні приклади
1) Turtle (DCAT + DCTERMS)
Код: Виділити все
@prefix dcat: <http://www.w3.org/ns/dcat#> .
@prefix dct: <http://purl.org/dc/terms/> .
<https://example.org/dataset/air-2025>
a dcat:Dataset ;
dct:title "Якість повітря, 2025"@uk ;
dct:identifier "https://doi.org/10.1234/abcd" ;
dct:license <https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/> ;
dcat:distribution <https://example.org/dataset/air-2025#dist-csv> .
<https://example.org/dataset/air-2025#dist-csv>
a dcat:Distribution ;
dct:format "text/csv" ;
dcat:accessURL <https://example.org/files/air-2025.csv> .
Код: Виділити все
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "Dataset",
"@id": "https://doi.org/10.1234/abcd",
"name": "Якість повітря, 2025",
"description": "Добові агрегати по містах України за 2025 рік",
"license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
"creator": { "@type": "Person", "name": "Іваненко І." },
"distribution": [{
"@type": "DataDownload",
"encodingFormat": "text/csv",
"contentUrl": "https://example.org/files/air-2025.csv"
}]
}
Як публікувати RDF/LOD на практиці
- URI: надайте стабільні, “дереференсовані” посилання (щоб відкривались у браузері).
- Контент-перемовини: за HTTP Accept віддавайте HTML або RDF (JSON-LD/Turtle).
- SPARQL endpoint: для запитів користувачів/сервісів.
- VoID/DCAT описи: декларації про набір/каталог.
- Ліцензія: вказувати URI ліцензії (CC-BY/CC0 тощо).
-----------------------------------------
Як перетворити CSV/БД у RDF
- CSVW — метадані для табличних даних → RDF.
- R2RML — мапінг реляційних БД у RDF.
- TARQL — CONSTRUCT SPARQL поверх CSV.
- OpenRefine — інтерактивний мапінг у RDF.
LOD і 5-зіркові дані (Тім Бернерс-Лі)
Код: Виділити все
★ опублікувати дані у відкритій ліцензії
★★ опублікувати у машинозчитуваному форматі (напр. CSV)
★★★ використовувати відкриті формати (CSV/JSON)
★★★★ використовувати URI для ідентифікації сутностей
★★★★★ пов’язати ваші URI з іншими URI (ORCID, ROR, DOI, GeoNames…)
Інтеграція з репозиторіями та агрегаторами
- Багато репозиторіїв (зокрема інституційні) додають schema.org/JSON-LD на сторінках наборів — це покращує індексацію (OpenAIRE/EOSC/пошук).
- Для каталогів публікуйте DCAT-фіди; для версій/походження — PROV-O і RelatedIdentifier (DOI → DOI).
- У політиці цитування вказуйте конкретну версію (Version DOI або DOI + номер версії).
Коли варто/не варто робити RDF
Варто: коли потрібні зв’язки між сутностями, інтероперабельність, агрегація різних джерел, запити SPARQL, інтеграція з ОДА/каталогами.
Не обов’язково: якщо дані — прості таблиці для локального аналізу й не планується інтеграція/зв’язування (залишайтесь на CSV/Parquet, додайте якісні метадані).
-----------------------------------------
Швидкий старт (чекліст)
Код: Виділити все
[ ] Визначте URI-схему (https://org.example/dataset/ID)
[ ] Оберіть серіалізацію: Turtle для публікації, JSON-LD для сторінок
[ ] Заповніть DCAT/DCTERMS поля (назва, опис, автор, ліцензія, формат, посилання)
[ ] Додайте посилання на ORCID/ROR/DOI
[ ] Згенеруйте VoID/DCAT-опис каталогу
[ ] (Опційно) Налаштуйте SPARQL endpoint / RDF dump
[ ] Перевірте якість SHACL-шейпами
Запитання до спільноти
- Які словники ви використовуєте найчастіше (DCAT, schema.org, PROV-O, SKOS)?
- Чи є у вас приклади CSV→RDF мапінгів (CSVW/TARQL/R2RML), які можна повторно використати?
- Які інструменти зручні для валідації RDF (SHACL) у ваших проектах?