对元数据、语义网一直是半懂不懂，要说对各个单列的概念，也算有点一知半解，但整体来说，这些东东能干啥？相互之间在实际应用中怎么关联起来？那是一点概念都没有。今天跟K兄吃了这顿饭，总算开窍了。

不妨从一个应用来开始。这个应用是包含Ajax的客户端应用，开发者自然清楚客户端的页面有什么元素，因此也就能用Ajax构造出上下文敏感的动态URI资源请求，并能将这个请求生成的结果嵌入到客户页面中。

好了，接下来的就是服务端的事了。关键是服务端可以接受什么类型的动态请求，或者说是这个请求指向的数据，是如何由保存于服务端的数据运算出来的。在URI和获取的结果之间，可以有数据表示的概念模型，这个概念模型既决定了URI请求翻译出来的语义，也决定服务端最终能提供多复杂的结果。这个模型可以表达成元数据标准。某个应用的元数据，实际上可以看成所存储数据的概念模型。有了这个概念模型，自然就可以通过预定义的、基于这些概念的公理运算，获得一些更复杂的结果。元数据的特性表现为“属性—值”对。公理的运算是在属性层面上的。对照关系数据库，属性大约可以看成就是域名或者列名。但数据库这个层面，只是数据的存取，是没有概念运算模型——也就是公理这回事的，随便写个sql就获取数据了。

从这层用法上，可看出元数据虽然也可以看成是数据的模型，但却是比关系数据更抽象的、具有固定语义的概念模型。它的语义包含在属性的关系当中。比如说color，那是指Name指向的那个东东的color。从 “属性之间的关系是确定的”这个层面上来说，属性的值——也就是数据如何保存并不重要，只要这个值符合某属性的约束并被置入到“属性—值”对中，它的意义才是确定的。否则，那只是孤立的数据，不是可用于属性运算的值。

接下来的问题，是元数据代表什么？从哪里来？理论意义上，一个元数据标准，可以对应一个应用领域所需要的资源描述。所以，很明白，元数据是领域应用的资源描述，从领域的应用中产生，是面向应用的。从这点出发，理解讲座中提到的DCAP、DCAM等等的关系，也就不中也不远了。这里头都两个问题了，一是what is resouce？二是元数据标准需要是强制标准么？K兄的意见是凡是可命名的都是资源，偶当时说凡是能相互作用的都是，后来改成有属性的都是，这其实等于说可知的都是。嗯，嗯，还是K兄说的直接。关于元数据标准是否需要强制标准的问题，下午K兄讲座时，有人提问，说偶们国家有无可能整合各种元数据的标准制定一个全面的标准。偶听了直想笑，人家是先有应用后有标准，偶们是没有应用先搞标准，这个弯没转过来，就是文化冲突了。由此也明白K兄曾说过的登记系统的重要性。那实际上是为元数据进化的提供一个现实的平台。DC制定政策来说，只是为了让DC标准的进化是可控的，而不是想一劳永逸。登记系统是这种可控性的必要设置。

元数据既然是资源的描述，那就有个如何理解资源并组织对资源的理解的问题，这就是FRBR和RDA了。以前编目的方法很简单，一是辨识标目，二是把标目填入象MARC这类比较符合直接辨识直接记录习惯的格式即可。FRBR推出了一个资源的概念模型，把资源分为作品、责任者、知识控制三部分。偶把这个看成是试图用某种哲学来理解世界。当然，这个哲学模型是共识，不是图学闭门造成的造出来的。RDA在此基础上扩展了这个模型，增加了若干层次。这样，由于抽象的层次多，对编目员的抽象思维能力也就高多了。多想多错，从实用的角度看，RDA也就不是那么用户友好了。有个折中的办法，就是按MARC格式著录，通过一定的算法映射到RDA。这方面说有几个开源软件了。K兄的看法是如果纯RDA编目的话，需要流程控制标准和IDE的界面才能搞得掂，也就不是现在书商抓抓几个民工就能编的MARC，编目可真的成高门槛的专业了。FRBR模型的优点是能揭示作品中很复杂的关联，特别是文学艺术作品的流传、演变和各种不同的表现形式。但对学术著作则帮助不大，学术著作的揭示要靠知识控制那块。似乎现在曾蕾老师牵头搞的工作组，要解决的是知识控制那部分的概念模型问题？标准的话题基本这些。

再回头说应用的事。元数据既然是概念集合，那么元数据的应用，就可以在概念的基础上进行集成，避免了建立一个应用要自己建立所有的数据，只要能获得这些元数据就可以了。但这是建立在有各种开放的API数据存取的基础上的。这样的话，元数据标准就成为了应用之间相互理解的基础。这个相互理解，就是元数据的互操作，这背后的推动力，实际上是数据开放API的存取。有数据又要开放，元数据才变得十足必要。不然只是在自己的小池塘里折腾而已。那数据为什么要开放呢？因为能赚钱。哦，专业点的叫利润增长点。象Amazon，先是在网上买书，再是什么都买。既卖之，自然要根据顾客的需要著录之，结果形成了史无前例的物品数据集，于是，想到开放API，让其他应用存取这些资源，量少随便用，日存取量达到一定数目可就要收钱了。这需要有个概念模型来归结资源的属性，这个模型就是很现实的元数据了。google也是如此。这个量少随便用真毒丫，搞得大家都在这些数据上开发，存取量大就收钱，好的应用就收编或者开发更好的。以后，应用越来越多，越来越好用，那些公司就成数据基础设施了。也因此这些公司总想左右元数据标准的制定，因为有数据才有话语权，搞得现在DC的影响还多在学术界内。

so，现在图书馆的问题就是解决开放API的问题，毕竟图书馆带点公益的性质。然后就是看看这些数据可以和哪些开放数据同居生出小宝宝应用，来更方便的扩展图书馆的影响了。

以前不知道元数据到底有啥大用，一顿饭从K兄那里挖出这么多东东，算是比较彻底的了解了元数据的前因后果过去未来原理应用了，以后该跟踪了解什么心理也大概有了个谱。饭吃完了。K兄坚持不让偶请客，提议的石头剪子布又输了，未能尽地主之谊，真是意犹未尽。回头要抓儿子多练练石头剪子布，下次好……哼哼。

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