采用RDF框架可以在声明过程中保留一些结构化信息。
RDF的特点使其很容易合并数据和跨不同的数据源进行查询。
使用SPARQL与数据进行耦合可能会非常抽象，因为RDF是分布式但又互相链接的。
图库就是“在单个服务管理下的一个RDF图仓库（repository）”，其作用是作为发布SPARQL表达式的端点（endpoint）。
遗憾的是，我们不会象解释我们以前的RDF示例没有使用任何定义的类那样详尽地解释这些变化。
此处需要能够自动识别RDFa内容是否存在并从中提取RDF。
这个RSS不是您所想到的那个RSS，它表示RDFSiteSummary（RDF站点摘要），以语义方式定义一种聚合格式。
该指示器的优点在于，你不用自己来描述身份和车体类型，RDF应用程序将会为您筛选。
由于利用RDF模型来定义SKOS，以XML格式读取与创建数据非常方便。
Google似乎是通过文件扩展来决定文件类型的，这些文件扩展只包括以.xml、.rdf和.rss为后缀的文件。
WSDL提供的一切本来完全可以用RDF序列化格式编写。
裙子是舰桥的女孩们和克劳迪特意为了她参加堡垒新年派对挑选的。
如果您在站点的RDF文件中表达了author关系，那么计算机会认为它们是相同的内容吗？
考虑到本专栏关注RDF的频率，有关这个W3C规范近来的大量活动是值得一提的。
并且，这些格式的信息都能看成RDF陈述，这使得RDF能用于集成来自多个数据源的数据。
RDF容器用于描述组信息。举个例子，列出一本书的所有作者或列出一个乐队的子句。
对于较大范围，起源跟踪的实际实现取决于您用来处理RDF的底层工具箱。
plete函数调用的结果是Statement元素的一个节点集。
到现在为止，在对人们可能怎样使用和查询问题跟踪器RDF元数据的简短讨论中，我们使用了简单而基本的查询API。
这不是一个巧合，因为RDFSiteSyndication规范背后的理念是创建一种与RDF兼容的聚合格式。
但是RDF现在变成了用于描述一般信息、资源和关系的标准。
通过像这样使用RDF文件，我的“语义Web代理”可以用来确定我是否可以信任我现在正在交往的人。
本文中演示的简单示例只触及了追溯RDF源头的皮毛。
Jena的设计目标是可以良好地处理RDF数据模型，正如JDBC适合处理关系模型一样。
RDF用「三元组」来呈现资料的意义，每个三元组就像句子一样有主语、述语和宾语。
有一种较早的更自然的方法用于以资源描述框架（RDF）形式进行WSDL编目和发现。
Sesame是面向Java编程语言的一种库，让您可以使用SQL数据库存储和处理RDF数据。
所有这些数据都是以RDF（ResourceDescriptionFramework，资源描述框架）格式发布的。
如您所见，Jenabean的主要优势是填补了Java对象和RDF之间的差异。