DBPedia and JQuery
I was wondering if I can develop and app using DBPedia as well as JQuery ajax. Since most of the people out here were looking around for a simple demo application where they can utilize the power of semantic web to get some interesting data as well as some easy way to do so.After this tutorial I guess you will have a fare idea to start to build your first semantic web app. So I came up with a small project called “ Know India “. This project concentrates on showing various information from different stated of India. Configuring the auto-complete as well as fetching the abstract. Fetching the External links for the states. Fetching the famous people, their pics and an abstract about them. Prerequisites for the above tutorial are as follows :- Basic knowledge on SPARQL. JQuery ajax, JQuery UI(Only for auto-complete purpose [Not Essential]) Download the code here (Sample Code)[The sample has something more than the present tutorial but is just some CSS and JQuery animation stuff. index.html
Comparatif des agrégateurs de fils RSS
, La presse bouge avec le numérique. Compare Pearltrees contre Scoop.it contre Storify contre Paper.li contre Montage contre Pinterest contre BlogBridge contre AWeber contre MailChimp contre Feedcat contre RSSA contre Nouri.sh contre Netvibes contre Feedly contre FeedDemon contre Re... Difficile de se faire un choix parmi des outils qui évoluent, se créent, fusionnent, se font racheter et disparaissent en pérmanence .... et s'affichent sur mobiles. , La presse bouge avec le numérique. Difficile de se faire un choix parmi des outils qui évoluent, se créent, fusionnent, se font racheter et disparaissent en pérmanence .... et s'affichent sur mobiles.
Fabriquer son observatoire Twitter avec Infomous
Comme dit dans un billet précédent, la campagne présidentielle semble être un terrain de jeu parfait pour les prestataires en e-réputation. Ayant un après-midi à tuer ce weekend, j’ai décidé de réaliser mon propre observatoire en couplant Twitter et Infomous. Vu le temps qui a été consacré à la réalisation de cet observatoire, vous vous doutez qu’il faut plus le prendre comme un échantillon des possibilités de l’outil; un exemple plus ludique que réellement professionnel. Je ne développerai pas ici comment on se sert de l’outil, Camille le faisant très bien dans ce billet. J’ai donc réalisé 3 cartographies: - La première carte montre les candidats qui font la tendance sur Twitter. Plus un candidat fait la tendance sur Twitter, plus son nom est grand dans le nuage. - La seconde cartographie représente les tendances en fonction des candidats. - La troisième cartographie montre quelles sont les tendances à propos de la présidentielle de façon globale. Quelques précisions: Pour conclure:
Web sémantique
Logo du W3C pour le Web sémantique Le Web sémantique, ou toile sémantique[1], est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C)[2]. Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le web sémantique est par certains qualifié de web 3.0 . Alors que ses détracteurs ont mis en doute sa faisabilité, ses promoteurs font valoir que les applications réalisées par les chercheurs dans l'industrie, la biologie et les sciences humaines ont déjà prouvé la validité de ce nouveau concept[5]. Histoire[modifier | modifier le code] Tim Berners-Lee à l'origine exprimait la vision du Web sémantique comme suit : I have a dream for the Web [in which computers] become capable of analyzing all the data on the Web — the content, links, and transactions between people and computers. — Tim Berners-Lee, Weaving the Web[13] — Weaving the Web[13]
L’avenir de la veille ne passe-t-il que par la technique
Les veilleurs ne risquent-ils pas de devenir d’ici peu des « presse bouton » ? Pour entamer l’année 2013, que je vous souhaite belle et pleine de réussites ), voici quelques constats et réflexions sur le devenir du métier de veilleur (voire de la veille ?). L’objectif ici est plus de susciter le débat (certes peu enchanteur en ce début d’année), que d’apporter des solutions toutes faites ou des bonnes recettes à appliquer. J’aurais pu formuler différemment le titre de ce billet : est-ce que trop de technique tue la technique pour la veille ? Doit-on systématiquement industrialiser la veille sur le web ? Le philosophe Bernard Stiegler pourrait dire (en caricaturant un peu sa pensée) que tout est technique. Loin de moi l’idée d’être technophobe (j’aime bien décortiquer les outils et ne remet pas en cause leur utilité), mais plutôt de partir de plusieurs constats et de questionner ici l’importance grandissante des outils et autres algorithmes dans les pratiques de veille. ). Quel fond ?
eRéputation : un barcamp pour une définition.
Visuel Définition de la Ereputation En prévision du BarCamp eRéputation du 11 février (save the date !), nous vous livrons une première reflexion sur une tentative de méthodologie de travail visant à définir l’e-Réputation. L’eRéputation (ou e-Réputation, eReputation, mais aussi réputation numérique, réputation sur le Web, réputation en ligne, réputation sur Internet, cyber-réputation… etc) est nullement définie, ne mesure on ne sait trop quoi mais si chacun sent à peu près ce qu’il veut dire (et en a sa propre définition), l’eréputation n’est finalement, en ce début 2012, qu’un concept assez fourre tout. Ce billet a pour objet d’essayer de définir le concept ou tout au moins, de faire le point sur la connaissance que l’on peut en avoir et de tracer des pistes de réflexion, notamment pour le BarCamp co-organisé par 50A. « We investigate how seller reputation affects bidding activity in an Internet auction market. qui amène ce genre d’équation : équation multivariables.
KGRAM
Contact: Olivier Corby, INRIA Participants: Catherine Faron-Zucker (I3S, CNRS), Corentin Follenfant (PolyTech'Nice) Documentation Download Download KGRAM KGRAM is an abstract machine that unifies graph match (graph homomorphism) and SPARQL query processing. KGRAM Goodies KGRAM Proxies KGRAM implements statements of SPARQL 1.1 Query Language: select expression, aggregate, property path, exists, minus and nested query. Use Kgram interpreter with Corese import fr.inria.edelweiss.kgramenv.util.QueryExec; QueryExec exec = QueryExec.create(engine); String query = "select * where {? Mashup with several Corese engines import fr.inria.edelweiss.kgramenv.util.QueryExec; QueryExec exec = QueryExec.create(); exec.add(engine1); exec.add(engine2); exec.add(engine3); String query = "select * where {? Bibliography Olivier Corby and Catherine Faron-Zucker, The KGRAM Abstract Machine for Knowledge Graph Querying, IEEE/WIC/ACM International Conference, September 2010, Toronto, Canada. KGRAM Logo : Colin Japiot
Pocket et IFTTT : une alternative efficace à Google reader
NB: un article plus récent fait le point sur mon système de veille un an après ce billet. Dans un récent article, j’ai indiqué combien mes pratiques de veille étaient gênées par l’évolution des médias sociaux en écosystèmes relativement fermés les uns aux autres. Par veille j’entends ici ma pratique de sélection de sources, lecture et partage d’extraits commentés vers des communautés d’intérêts ou des audiences qualifiées. Le temps que je passe devant mon mobile / tablette est de plus en plus importantJ’ai de plus en plus de mal à lire des articles sur un écran d’ordinateur, habitué que je suis à lire des textes nettoyés de la mise en page du site source pour être adapté aux écrans de mobiles / tablettesMon temps de lecture / partage s’est déplacé du bureau vers des moments interstitiels de veille dans des situations de connexion intermittente : transports, lieux d’attentes, etc. agrégateurs permettant de « mettre de côté » pour une lecture différée hors ligne. Sur le même thème
