我不知道执行此操作的标准方法,但使用 RDF 的优点之一是您在决定如何执行此操作时具有很大的灵活性。 RDF,per se,不能表达否定(即,没有非常方便的方法可以说三元组 s p o 不成立),但 OWL 可以。对于您描述的四种情况,您可以采取以下几种方法:
1.该值不适用,即属性 p 不存在或在上下文中没有意义。
如果属性 p 对主题 s 具有值没有多大意义,那么不写任何三元组可能是可以接受的spo 的形式。由于RDF做了一个开放世界的假设,在数据检索中,通常只查询自己感兴趣的数据,而不会花太多精力去检查哪里有意想不到的东西。如果您确实想做一些健全性检查,那么您可以为属性声明 RDFS 域和范围。例如,您可能有:
hasBirthDate rdfs:domain AnimateObject .
hasConstructionDate rdfs:domain InanimateObject .
根据语义,如果你有
object82 hasBirthDate "2013-04-01" ;
hasConstructionDate "2013-04-02" .
那么你也会推断出
object82 a AnimateObject, a InanimateObject .
您可能会运行一个健全性检查来查找AnimateObjects 和InanimateObjects 的内容。如果两者兼而有之,则您可能有一个应该调查的问题。如果您使用 OWL,那么您实际上可以声明 AnimateObject 和 InanimateObject 不相交并检查逻辑一致性。或者,在 OWL 中,您可以添加断言,例如
object82 hasConstructionDate max 0
这表示object82 应该没有属性hasConstructionDate 的值。
无论如何,将rdfs:comments 添加到您的属性中,说明该属性应该用于什么以及不应该用于什么。在适当的时候,向个人添加rdfs:comments,以解释为什么他们不应该为给定的属性设置一个值,如果他们不应该有这样的价值的话。
2。该值是未知的,即它应该存在但我们不知道。
在这种情况下,确定“应该”的确切含义很重要。例如,在 OWL 中,您可以这样说
Person SubClassof (hasName min 1 String)
通过属性hasName 断言每个person 至少与一个String 相关;也就是说,每个人至少有一个名字。这是一种说法有一些价值,但我们可能不知道它在特定情况下是什么。如果您不能使用 OWL,而只能使用 RDF,那么您可能应该按照“每个 NamedEntity 应该至少有一个该属性的值”的方式,将 rdfs:comment 添加到属性 hasName。
3.价值不存在,即财产没有价值(例如活着的人的死亡年份)。
这是一个有趣的例子,因为 RDF 没有内置的时间概念(从某种意义上说,一些三元组在给定时间之前保持不变,然后其他一些三元组保持不变)。如果您只是将 RDF 图用作可以更新的类似数据库的存储(通过删除和插入新的三元组),您可能会为 “I'm not dead yet!” 使用一些特殊的保留值。拥有一个开放式数据模型,就像我们在 RDF 中所做的那样,使得做这样的事情变得特别容易,因为你真的可以为它使用一些新的价值:
mp:JohnCleese hasDeathDate mp:notDeadYet .
mp:GrahamChapman hasDeathDate "1989-10-04" .
当然,您也可以更精细一些,使用布尔值属性来指示第一个属性的值是否有意义:
mp:JohnCleese isDeceased "false" .
mp:GrahamChapman isDeceased "true" ;
hasDeathDate "1989-10-04" .
4.该值被保留,例如,当不允许数据使用者访问它时。
在我看来,这是最有趣的案例,因为它可能涉及最有趣的数据转换。如果你有一个很好的数据集供人们查询,并且你想指出他们将获得的结果,除了他们缺乏许可,你有很多选择来表示这一点。例如,您可以使用 HTTP 状态代码之类的东西来将图中的节点替换为充当编辑的空白节点。例如,您可能拥有以下数据:
ex:JohnDoe hasSSN "000-00-0000" .
ex:JaneDoe hasSSN "000-00-0001" .
当有人要数据时,你可能会回应(假设第一个值有效,第二个无效):
ex:JohnDoe hasSSN [ a ex:ValidSSN ] .
ex:JaneDoe hasSSN [ a ex:InvalidSSN ] .
一般而言,您可以向消费者展示与您实际拥有的数据不同的数据视图。我不知道做这种事情的任何标准。您可能对最近的 W3C 推荐 PROV-O: The PROV Ontology 感兴趣,这是一个描述信息来源的词汇表(例如,它是从什么生成的,它归属于什么);它可能有助于描述请求者可能无法以完整形式获得的各种资源。