=Paper=
{{Paper
|id=Vol-1297/048-55_paper-9
|storemode=property
|title=Модель семантического управления личной информацией
(Model of Semantic Personal Information Management System)
|pdfUrl=https://ceur-ws.org/Vol-1297/048-55_paper-9.pdf
|volume=Vol-1297
|dblpUrl=https://dblp.org/rec/conf/rcdl/BezdushnyBS14
}}
==Модель семантического управления личной информацией
(Model of Semantic Personal Information Management System)
==
https://ceur-ws.org/Vol-1297/048-55_paper-9.pdf
Модель семантического управления
личной информацией
© А. А. Бездушный © А. Н. Бездушный © В. А. Серебряков
МФТИ ВЦ им. А.А. Дородницына РАН
andrey.bezdushny@gmail.com anb@ccas.ru serebr@ccas.ru
его задумке, должно было точно имитировать
Аннотация ассоциативные процессы человеческого мышления,
исключая присущие человеку недостатки, такие как
Целью данной работы является
рассмотрение основных подходов к забывание информации. Одной из технологий,
необходимых для реализации своего устройства, Буш
управлению информацией и знаниями, а
также прототипирование системы считал возможность организации хранилища,
предоставляющей человеку возможность содержащего практически неограниченное
количество информации, такое что «даже если бы
организации личного информационного
пространства в соответствии со пользователь вставлял в него по 5000 страниц
стандартами Semantic Web и инициативой сведений в день, ему бы потребовались сотни лет
чтобы заполнить свое хранилище». Сейчас стоимость
Linked Open Data. Структурированное
представление данных позволяет проводить жестких дисков мала настолько, что человек может
автоматизированный анализ сведений, с хранить всю изученную им информацию в течение
неограниченного количества времени, при
которыми ежедневно сталкивается человек,
а использование стандартов Semantic Web необходимости просто увеличивая объем хранилища,
предоставляет гибкие возможности для путем добавления нового жесткого диска. Таким
образом, на пути создания Мемекса, в настоящее
интеграции с репозиториями Linked Open
Data. Предлагаемая методика развивает время лежит лишь проблема проектирования гибкой
идею подхода Semantic Desktop, введенного системы, способной помогать человеку при
выполнении ежедневных задач, дополняя и
Leo Sauermann, способа организации
данных на персональном компьютере, в структурируя его мыслительные процессы.
котором любой объект на компьютере –
файл, e-mail или событие календаря,
2 Управление информацией
рассматривается как RDF ресурс (объект с С каждым годом количество информации, с
уникальным идентификатором – URI). которой ежедневно сталкивается человек, растет, и
все больший ее объем переходит в электронный
1 Введение формат – публикуется в сети или сохраняется на
Решением вопросов эффективной организации и персональных компьютерах. Эта информация
работы с информацией и знаниями, занимаются распределяется между различными источниками, в
которых хранится в разнородных форматах. Часть
системы управления личной информацией (Personal
Information Management Systems). Одним из первых сведений может храниться в виде документов,
свое видение подобной системы, в 1945 г., высказал другая – в виде ссылок или заметок, третья – в
контексте не связанных между собой
Вэнивар Буш в эссе «Как мы можем мыслить» [2]. В
нем Буш описывает устройство под названием информационных систем. Такая организация
данных приводит к фрагментации информации – в
Мемекс (Memex), в котором люди могут хранить всю
свою личную информацию – мысли, записи, книги, и рамках различных источников, человеку приходится
которое может выдавать нужную информацию с поддерживать различные, зачастую не связанные
между собой, но обладающие общей структурой,
достаточной скоростью и гибкостью. В основу
работы Мемекс Буш закладывал механизмы организационные схемы. Разнородность форматов
ассоциативных ссылок и примечаний. Устройство, по хранения данных затрудняет процесс задания
зависимостей между этими схемами, в результате,
сведения о взаимосвязях фиксируются только в
Труды 16-й Всероссийской научной конференции памяти человека. Со временем, эти сведения
«Электронные библиотеки: перспективные методы и неизбежно забываются, затрудняя процесс
технологии, электронные коллекции» — RCDL-2014, воссоздания контекста работы и поиска ресурсов,
Дубна, Россия, 13–16 октября 2014 г. работа с которыми велась ранее.
48
Системы управления личной информацией их метаданными или частичное объединение
автоматизируют процессы ведения и работы с информационных пространств разных
информационным пространством – совокупностью пользователей системы, а также предоставлять
всех сведений, с которыми человек работает сейчас возможности для комментирования и обсуждения
или работал ранее. Рассмотрим основные функции, информационных ресурсов.
которые, с нашей точки зрения, должны выполнять Таким образом, систему управления личной
системы управления личной информацией: информацией можно рассматривать, как
1. Ведение информационного пространства и своеобразного интеллектуального цифрового
структуризация информационных ресурсов, помощника, сопровождающего и помогающего
находящихся в нем. Под информационными пользователю вести его информационное
ресурсами, будем понимать любые данные, пространство. Дополняя сырые данные структурой и
имеющие важность для человека, и выделяемые им семантикой, пользователь получает возможность
в отдельную сущность – это могут быть файлы, автоматизации, выполняемых им, интеллектуальных
заметки, посещенные веб страницы, письма и пр. процессов.
Системой управления личной информацией,
должны обеспечиваться процессы, способствующие 3 Существующие подходы
формализации информационных ресурсов, а также к управлению информацией
операций, выполняемых над ними.
2. Поиск по информационному пространству. Несмотря на существование большого
Часто человек сталкивается с задачей повторного количество работ в области управления личной
поиска информации, с которой он работал ранее. В информацией, в настоящее время распространены
таком случае, при поиске, он обычно обладает лишь так называемые «персональные органайзеры»,
большим количеством косвенной информации, рассматривающие самые простые задачи, такие как
касающейся искомого ресурса. Эта информация планирование событий, установка напоминаний,
чаще имеет ассоциативный формат, например, с ведение заметок и контактов, работа с электронной
какими еще ресурсами велась работа одновременно почтой. Наиболее популярными примерами таких
с искомым, в какой период времени это органайзеров являются Microsoft Outlook, Mozilla
выполнялось, какая последовательность действий Thunderbird и др. Предоставляя возможности для
была совершена при первичном нахождении хранения ограниченных типов информации, эти
ресурса. Системы управления личной информацией средства, тем не менее, опускают вопросы
должны поддерживать ведение такого рода управления накопленными сведениями –
метаданных и предоставлять возможность поиска по формирования взаимосвязей между данными,
ним. организации составных структур, совместной
3. Автоматический анализ информационного работы.
пространства. Поскольку информационные ресурсы Рассмотрим основные направления работ,
хранятся в структурированном виде, становится опубликованных в последние годы, по теме
возможным проведение их автоматической управления личной информацией. В работе «The
обработки и анализа. Можно выделить несколько Gnowsis Semantic Desktop for Information Integration»
аспектов анализа. Автоматическое пополнение [16], описывается концепция Semantic Desktop -
метаданных об информационных ресурсах, подхода к организации данных на персональном
сведениями, найденными в сети. Другим аспектом компьютере, в соответствии с которым любая
является поиск схожих или связанных ресурсов, как информация, используемая пользователем, - файл, e-
в рамках информационного пространства mail или событие календаря, рассматривается как
пользователя, так во внешней сети. RDF ресурс с собственным уникальным
4. Категоризация ресурсов информационного идентификатором. В этой работе вводится модель
пространства. Часть ресурсов может быть личной информации (Personal Information Model -
категоризирована системой автоматически, PIMO) – формализующая ментальную модель
например, научные публикации, музыка, видео и информационного пространства, составленную
прочие ресурсы, категории для которых определены пользователем. Основная задача PIMO –
в сети. Другая часть – с участием человека, в таком предоставить общую модель данных, с которой
случае частичное распределение по категориям смогут работать различные приложения,
производится пользователем, а системой, на используемые пользователем. Единое
основании этого распределения, предлагаются представление данных предоставит больше
категории для новых ресурсов. возможностей для организации более гибкой
интеграции между приложений. К недостаткам
5. Возможность совместной работы. При
Gnowsis можно отнести то, что основной акцент
ведении общего проекта, люди часто сталкиваются с
делается на организации модели данных и ее
необходимостью совместной работы над частью
совместном использовании различными
информации. Для такого случая, системы
приложениями, в то время как вопросы управления
управления личной информацией должны
накопленными данными почти не рассматриваются.
поддерживать обмен информационными ресурсами,
На этих вопросах концентрируются работы SemEx
49
[7], IRIS [5], Haystack [13], MyLifeBits [9], истории совершенных ранее действий, а также на
DeepaMehta [15]. В SemEx, IRIS и Haystack данные текущем местоположении и моменте времени,
представляются в иерархическом виде, в основе Google Now предоставляет пользователю
иерархии лежат наиболее распространенные типы релевантную информацию, такую как прогноз
данных, такие как email, контакты, проекты. В IRIS погоды, пробки и др. Dropbox Datastore
и Haystack для каждого типа данных определен обеспечивает возможность хранения
набор интерфейсов, предоставляющих базовые структурированной информации в «облаке»
операции, такие как возможность ответа или Dropbox. Основной структурой в Dropbox Datastore
пересылки письма, создания события или являются таблицы, для чтения и записи в них
напоминания. В Haystack, дополнительно предоставляется программные интерфейсы.
предоставляется возможность настройки
стандартных и создания собственных визуальных 4 Предлагаемое решение
представлений данных, а также определяются
программные интерфейсы для создания В данном разделе приводится описание
дополнительных операций над данными. В работах архитектуры предлагаемого решения, а также
MyLifeBits и DeepaMehta, рассматриваются проводится сравнение двух схем, соответствующих
альтернативы к иерархическому подходу разным моделям работы пользователей с данными,
представления данных. В MyLifeBits, предлагаются одна из которых не использует систему управления
интерфейсы отображения ресурсов с информацией (рис. 1), а другая – использует (рис. 2).
использованием временной шкалы. По мнению На схемах, рассматривается работа двух
авторов, введение временной шкалы позволяет пользователей, чьи информационные пространства
более наглядно отобразить ресурсы, а также частично пересекаются. В процессе работы каждый
увеличить количество одновременно выводимых пользователь пополняет собственное
ресурсов. В работе DeepaMehta, данные информационное пространство, состоящее из
предоставляются пользователю в форме разнородных данных – документов, событий, писем.
тематической карты (topic map) – ориентированного Работа с ресурсами ведется по средствам различных
графа, узлами которого являются ресурсы, приложений и информационных систем.
определенные пользователем. Без использования системы, информационные
В работе Beagle++ [6] подробно пространства пользователей нигде формально не
рассматриваются вопросы ранжирования ресурсов, определены, только сам пользователь может
полученных в результате поискового запроса. определить, какие данные связаны между собой и как
Ранжирование производится на основании именно. Вследствие этого, все дальнейшие
объединения результатов, полученных с помощью взаимодействия с данными – поиск, совместная
алгоритмов ObjectRank и TF/IDF. работа, формирование иерархической структуры,
могут производиться лишь в рамках того приложения,
Работы iMecho [4] и Fledspar [3], рассматривают которое отвечает за конкретный тип ресурсов.
вопрос использования ассоциаций при поиске Поскольку информация делится между различными
ресурсов. В iMecho, предлагается формировать приложениями, большое количество метаданных о
журнал работы пользователя с ресурсами, который в ресурсах, таких как иерархическая организация, связи
дальнейшем анализировать для выделения и зависимости между ресурсами, могут дублироваться
зависимостей между ресурсами. В Fledspar, в каждом из них. Системы управления личной
предоставляется удобный интерфейс для информацией вводят дополнительный уровень
ассоциативной навигации по ресурсам, а также организации данных, позволяют пользователю явно
реализуется возможность осуществлять поиск определить своей информационное пространство и
ресурсов на основании информации связанной с предоставляют интерфейсы для работы с ним.
ними. В работе Desktop Gateway [12], помимо Сведения хранятся в системе в соответствии с
интеграции между приложениями, также форматами, определенными в OWL онтологии, за
рассматриваются вопросы использования данных счет чего, к слабоструктурированным данным
полученных из сети. добавляется семантика, а также появляется
Перечисленные работы делают больший упор на возможность производить их автоматический анализ,
формирование информационного пространства и категоризацию и индексацию. Также важным
работу с ним, в меньшей мере затрагивая вопросы моментом является то, что пользователи могут
анализа данных и автоматизации действий, осуществлять работу с данными с помощью
выполняемых пользователем. В них слабо освещены привычных для них приложений, т.к. по средствам
вопросы объединения информационных адаптеров и агентов информация из внешних
пространств различных пользователей и совместной источников может быть автоматически выгружена в
работы с ними. систему. Дополнительно, поскольку система по своей
Среди коммерческих систем можно выделить сути является многопользовательским приложением,
Google Now [10] и Dropbox Datastore [8]. Основной в рамках нее возможна совместная работа различных
задачей Google Now является отображение нужной пользователей с общим информационным
информации в нужный момент. Основываясь на пространством.
50
Рис. 1. Работа пользователей без использования системы
Рис. 2. Работа пользователей с использованием системы
51
категоризация может проводиться по двум
5 Информационное пространство направлениям:
пользователя выделение в общие категории ресурсов,
Информационное пространство – это находящихся в общих разделах иерархической
совокупность всех сведений, с которыми человек структуры, организованной пользователем;
работает сейчас или работал ранее. Любые данные, выделение в общие категории на основании
имеющие важность для человека, и выделяемые им добавленных пользователем метаданных, таких как
в отдельную сущность рассматриваются как «теги».
элементы информационного пространства – За счет такой категоризации, при добавлении
информационные ресурсы. Информационными нового ресурса в систему, на основании уже
ресурсами могут быть файлы, заметки, посещенные внесенных пользователем сведений, пользователю
веб страницы, письма и пр. будет предложено возможное расположение нового
ресурса в иерархической структуре, а также
В рамках системы, в качестве информационных метаданные, которые могут быть к нему добавлены.
ресурсов, рассматриваются RDF ресурсы. Таким
образом, каждый пользователь в рамках системы ведет 7 Интеллектуальный анализ данных
работу с собственным RDF репозиторием данных,
представляющим его информационное пространство. Одной из наиболее важных функций в системах
Структура информационного пространства описывается управления личной информацией, является
с помощью OWL онтологии пользователя. По возможность хранить метаданные о созданных в
умолчанию, предоставляется системная онтология, системе ресурсах. Хорошо известно, что обычно, люди
которую, при необходимости, пользователь может забывают или затрудняются заносить метаданные
изменять, добавляя новые классы и свойства, а также вручную, поэтому важно, чтобы система могла
расширяя уже имеющиеся. Наполнение репозитория сформировать максимальное количество метаданных в
происходит либо по средствам автоматического автоматическом режиме. Как было описано выше, часть
импорта информации, либо вручную, через метаданных формируется адаптерами к источникам
пользовательский интерфейс системы. данных, на основании содержимого импортируемого
ресурса. Кроме того, в ряде случаев, можно получить
6 Категоризация дополнительную информацию из глобальной сети, для
этого системой предоставляется ряд адаптеров к
Деление файлов на различные иерархические внешним репозиторям. Адаптеры осуществляют поиск
категории, является одним из основополагающих «аналогов», для имеющихся в системе ресурсов, в
процессов, используемых пользователями при работе с различных репозиториях глобальной сети (в частности,
информацией на персональных компьютерах. Тем не в репозиториях Linked Open Data), и, в случае успеха,
менее, исследования [18] показывают, что, несмотря на переносят соответствующую информацию из
понимание того, что категоризация в дальнейшем найденных ресурсов в репозиторий пользователя.
может существенно облегчить поиск, многие Каждый адаптер отвечает за поиск «аналогов» одного
пользователи, по различным причинам, игнорируют или нескольких классов OWL-онтологии пользователя.
эту возможность. В качестве объяснения такого Другим аспектом анализа данных является поиск
поведения пользователи обычно ссылаются на похожих или связанных ресурсов. Для каждого ресурса,
сложности при принятии решения, в какую из находящегося в информационном пространстве
категорий отнести файл, проблемы при формировании пользователя, осуществляется поиск связанных с ним
подкатегорий, таких, чтобы их содержимое не ресурсов, как внутри информационного пространства,
пересекалось, а также на нехватку времени. Поэтому так и вне его – в глобальной сети. Алгоритмы поиска
возможность автоматической или полуавтоматической схожих ресурсов могут сильно отличаться в
категоризации сведений попадающих в систему, зависимости от класса искомого ресурса. Поэтому, за
является крайне важной. поиск схожих ресурсов для разных классов отвечают
Необходимым элементом, для проведения различные компоненты.
категоризации, является выбор категорий, на
которые будут делиться ресурсы. В ряде случаев 8 Реализация
возможно выбрать их полностью автоматически –
это относится к ресурсам, набор категорий для В рамках данной статьи реализован прототип
которых, может быть получен из внешних системы, поддерживающий хранение и анализ
источников. Например, научные статьи делятся на научных публикаций. Прототип соответствует
категории на основании тематики работы, музыка и описанной выше архитектуре. Уровень адаптеров
фильмы на основании жанров и направлений. данных представляет адаптер файловой системы. На
Поскольку в общем случае, автоматическое уровне сервисов реализован модуль анализа
выделение категорий не возможно, формировать публикаций, осуществляющий пополнение
требуемые классы можно по мере работы репозитория данными из Академии Google (Google
пользователя с системой. В таком случае Scholar), а также выполняющий поиск новых
публикаций, схожих с загруженными ранее.
52
Рис. 3. Архитектура системы
На рис. 3 представлена модель реализованного Drag&Drop. В правой части рабочей области
приложения. Большой упор при реализации делался выводится информация, о выбранной статье –
на расширяемость системы. Серверная часть схожие статьи и детальная информация. В панели
системы выполнена на языке Java и представляет схожих статей, выводятся ссылки на статьи, схожие
собой веб приложение, реализованное с с выбранной публикацией. На панели детальной
использованием библиотеки Spring Framework [17]. информации, выводятся метаданные о выбранной
В качестве хранилища данных используется RDF- публикации. Все поля, выводимые на панели
база данных Sesame. Для получения и записи детальной информации, при необходимости, могут
данных в хранилище системой предоставляется быть отредактированы пользователем.
REST веб-сервис, использующий формат JSON-LD
[11] для представления RDF-данных. Расширение 9 Заключение
системы возможно как на клиентской, так и на
серверной стороне. Использование библиотеки В данной статье были рассмотрены задачи
AngularJS [2] предоставляет гибкие возможности управления личными знаниями и информацией,
для расширения пользовательского интерфейса описана архитектура системы, автоматизирующая
системы, добавления новых визуальных основные процессы, возникающие в ходе выполнения
представлений данных и изменения системных этих задач, представлен прототип, соответствующий
интерфейсов. Для расширения серверной части описанной архитектуре. Основные направления, по
приложения используется стандарт OSGI [14]. которым проводится автоматизация это:
структурирование информации, поиск информации с
Адаптер файловой системы представляет собой которой ранее велась работа, категоризация
приложение, запущенное на компьютере информации, пополнение сведений метаданными,
пользователя, которое отвечает за передачу полученными из внешних источников, поддержка
скачанных пользователем публикаций на удаленный совместной работы. В качестве реализации был
сервер. Приложение работает в фоновом режиме и, представлен прототип системы, поддерживающий
при изменениях содержимого папок, передает работу с научными публикациями. В рамках
информацию об этом на сервер. На стороне сервера, прототипа реализованы модули каждого из
на основании текстового содержимого описанных уровней архитектуры – адаптер к
выгруженных файлов, осуществляется поиск статей файловой системе, сервис анализа публикаций,
в Академии Google. В случае успешного поиска, в сервис поиска. За хранение ресурсов, загруженных
систему заносятся метаданные, такие как название, пользователями, отвечает RDF-база данных Sesame.
год, авторы, а также ссылки на схожие статьи.
В дальнейшем, большее внимание, планируется
Работа пользователя с информационным уделить созданию формальной модели системы,
пространством осуществляется через веб- явно описывающей основные модули и процессы,
интерфейс. На рисунке 4 представлен скриншот выполняемые в рамках системы. Другим
пользовательского интерфейса системы. Верхнее направлением работ, является введение элементов
меню отвечает за навигацию по типам ресурсов, а логического вывода, в рамках анализа
также предоставляет возможность поиска ресурсов информационного пространства. Поскольку
по системе. Рабочая область портала поделена на информация хранится в формате RDF и описывается
три блока. В левой части выводится навигационное с помощью языка OWL, принципиальных
меню, отображающее папки, синхронизованные с ограничений в этом вопросе нет. Также, отдельным
системой. В центральном блоке выводится список вопросом, заслуживающим изучения, является
публикаций, находящихся в выбранной папке. анализ процесса работы пользователя с
Публикации, находящиеся в центральном блоке, информацией. Анализируя выполняемые
могут быть отсортированы по средствам интерфейса
53
пользователем действия, можно выявлять скрытые использованы пользователем, например при поиске.
зависимости между ресурсами, а также формировать Исследования по данному направлению обычно
метаданные, которые в дальнейшем могут быть исследуются в рамках работ Task Mining.
Рис. 4. Пользовательский интерфейс системы
Литература Ireland, November 6, 2005. – 2005. – ISSN
1613-0073. http://ceur-ws.org/
[1] AngularJS. https://angularjs.org/ Vol-175/17_park_iris_final.pdf
[2] Bush V. As We May Think // The Atlantic [6] Chirita P. A., Costache S., Nejdl W. et al.
Monthly. – Atlantic Media Company, Beagle++: Semantically enhanced searching
Washington, DC, USA 1945. – V. 176 – and ranking on the desktop // The Semantic
P. 101–108. Web: Research and Applications. – Springer
[3] Chau D. H., Myers B., Faulring A. What to Do Berlin Heidelberg, 2006. – P. 348–362.
when Search Fails: Finding Information by [7] Dong X. L., Halevy A. A platform for personal
Association // Proceedings of the SIGCHI information management and integration // In
Conference on Human Factors in Computing Proceedings of CIDR 2005, Asilomar, CA,
Systems, Florence, Italy, April 5–10, 2008 – USA, January 4-7, 2005. – P. 119–130.
/ ACM – New York, NY, USA, 2008. – P. 999– http://www.cidrdb.org/cidr2005/papers/P10.pdf
1008. [8] Dropbox Datastore.
[4] Chen J., Guo H., Wu W., Wang W. iMecho: an https://www.dropbox.com/developers/datastore
associative memory based desktop search [9] Gemmell J., Bell G., Lueder R. et al.
system // CIKM '09: Proceedings of the 18th MyLifeBits: fulfilling the Memex vision //
ACM Conference on Information and Proceedings of the tenth ACM international
Knowledge Management, Hong Kong, China, conference on Multimedia, Juan les Pins,
November 02–06, 2009. – / ACM – New York, France, December 1–6, 2002 /Association for
NY, USA, 2009. – P. 731–740. Computing Machinery – New York, NY, USA,
[5] Cheyer A., Park J., Giuli R. IRIS: Integrate, 2002. – P. 235–238.
Relate. Infer. Share // Proceedings of the
Semantic Desktop Workshop at ISWC Galway,
54
[10] Google Now. experience // The Semantic Web – ISWC
http://www.google.com/landing/now/ 2006. – Springer Berlin Heidelberg, 2006. –
[11] JSON-LD. A JSON-based Serialization for P. 887–900.
Linked Data. http://www.w3.org/TR/json-ld/ [17] Spring Framework.
[12] Kareski A., Jovanovik M., Trajanov D. http://docs.spring.io/spring/docs/4.1.0.RC1/
Desktop Gateway: Semantic Desktop spring-framework-reference/htmlsingle/
Integration with Cloud Services // BCI'13: [18] Voit K., Andrews K., Slany W. Why personal
Proceedings of the 6th Balkan Conference in information management pim technologies
Informatics, Thessaloniki, Greece, September are not widespread // ASIS&T 2009
19–21, 2013 / ACM – New York, NY, USA, Workshop on Personal Information
2013. – P. 162–168. Management, November 7–8, 2009,
[13] Karger D. R., Bakshi K., Huynh D. et al. Vancouver, BC, Canada – 2009.
Haystack: A General-Purpose Information http://pimworkshop.org/2009/papers/
Management Tool for End Users Based on voit-pim2009.pdf
Semistructured Data // Proceedings of CIDR
2005, Asilomar, CA, USA, January 4–7, Model of Semantic Personal Information
2005. – 2005. – P. 13–26. Management System
http://www.cidrdb.org/cidr2005/
papers/P02.pdf Andrey A. Bezdushny, Anatoly N. Bezdushny,
[14] OSGI. Open Service Gateway Initiative. Vladimir A. Serebryakov
http://www.osgi.org/Specifications/ This paper considers the problem of personal
HomePage information management by using semantic
[15] Richter J., Völkel M., Haller H. DeepaMehta technologies, proposes the architecture of semantic
– A Semantic Desktop // In Proceedings of personal information management systems and presents
the Semantic Desktop Workshop at ISWC the prototype of the system implemented in accordance
Galway, Ireland, November 6, 2005. – 2005. with this architecture. Proposed method develops the
– ISSN 1613-0073. http://ceur-ws.org/ idea of the Semantic Desktop – an approach to the
Vol-175/30_dm_poster.pdf personal information space organization in accordance
[16] Sauermann L., Grimnes G.A., Kiesel M. et al. with the Semantic Web and Linked Open Data.
Semantic desktop 2.0: The gnowsis
55