如何使用RDFa？

        一种方法是使用RDFa解析器从RDFa文档中提取三元组，然后在您的应用程序中对其进行处理。我想这就是Google和他们在搜索引擎中所做的。 或者，您可以告诉SPARQL存储区（在内存中还是持久性存储区），使用文档的API或SPARQL 1.1的LOAD命令来加载文档，然后使用SPARQL查询访问数据。这也使您可以同时查询多个文档。 除非您的应用或数据非常简单，否则我建议不要尝试直接处理三元组。     

        有很多方法可以访问RDF数据。例如，诸如dbpedia之类的网站具有sparql端点，因此您可以使用某种数据库语言直接查询三元组。这很方便。 您有时还可以直接获取rdf并使用Jena（Java）之类的框架对其进行解析。     

        RDF只是一个图形，它通过命名的边将节点（通常是资源）与其他节点（其他资源或文字）连接起来，但是有点儿扭曲。可以通过逻辑推断边，这意味着即使您从未逐字提供答案，也可以得到问题的答案。推理引擎足够聪明，可以从对系统的了解以及对描述逻辑的了解中得出这些答案。示例：如果您指定A是B的母亲，则推理引擎可以推断B具有父A。您从未指定连接

B -- hasParent -> A

的边，但是您指定

A -- motherOf -> B

，并且还指定

hasParent

和

motherOf

是逆。 拥有数据后，您可以向数据库/推理引擎提问。此操作基本上是子图等同性搜索。您的查询是一个图，并且您的数据库包含一个巨大的图，其中所有资源均由命名边连接。数据库的任务是找到巨大图形中与查询匹配（同构）的那些部分，同时还要考虑每个边缘和节点的风格，而不仅要考虑它们的互连性。 这有什么用途 ？很多东西。您可以使用此数据模型完成非常强大的工作。要理解的一个微不足道的事情是对社交网络进行思考：通过关系（friendOf）连接并被描述（isAged，lifesIn）的人（资源，图形的节点）。通过查询，您可以找到拥有至少三个女性朋友并居住在巴黎的所有23岁的年轻人。