Jeffrey LICHT: Sziasztok.
Én vagyok Jeffrey Licht.
Azért vagyok itt, hogy veled beszélni a Harvard Könyvtár és építési holnap
könyvtárban ma, azt hiszem.
Tehát a háttérben van, A pályán ezen az ülésen
lényegében az, hogy van Sok bibliográfiai adatok
rendelkezésre Harvard könyvtárak.
És van egy olyan lehetőség, révén néhány eszközt
és hogy a projekt fejlesztés alatt áll, arra, hogy hozzáférjenek az információs
és vigyük el a helyeken, hogy a Harvard Library nem csinálsz most,
csinálni új dolgokat vele, kísérlet és játszadozik vele.
>> Tehát a belépési pont ebbe egy API úgynevezett Harvard Library Cloud, amely
egy nyílt metaadat szerver, amely fogok beszélni most.
Tehát a háttér az, hogy van egy csomó dolgot a Harvard könyvtárban.
Jelenleg több mint 13 millió bibliográfiai nyilvántartások, millió kép,
és több ezer segédletek, amelyek alapvetően leíró dokumentumok
gyűjtemények, mondván, mi van bennük, doboz papírok
és így tovább, hogy egy több mint egy millió egyedi dokumentumokat.
És van még egy csomó információ, hogy a könyvtár
arról, hogy a tartalom használunk, amely lehet az érdeke, hogy az emberek
akik esetleg szeretnének dolgozni vele.
>> Tehát az összes információt A könyvtár metaadatok.
Tehát metaadatok adatok az adatokról.
Tehát amikor arról beszélünk, Az információk, amelyek
érhető el a könyvtár cloud hogy a rendelkezésre álló,
Ez nem feltétlenül A tényleges dokumentumok
maguk, nem feltétlenül a teljes szövege könyvek, illetve a teljes kép,
azonban, hogy valóban lehet a helyzet.
De ez tényleg információt az adatokat.
>> Szóval lehet gondolni katalogizálás információk, hívószámok, tárgyak,
hány példányban a könyv van, mit
a kiadást, melyek a formátumok, a szerzők, és így tovább.
Szóval van egy csomó információt Az információk gyűjtése, hogy,
önmagában is egyfajta eleve hasznos.
És bár ha Ennek alapos kutatás,
akkor nyilván szeretnénk elérni, hogy a tényleges elégedhet meg, és nézzük az adatokat,
A metaadatok hasznos szempontjából mindkét elemzése a korpusz egészére,
mint amit a dolgok a gyűjteményben.
Hogyan viszonyulnak?
Ez segít igazán találja egyéb dolgokat, amely valóban a fő célját is.
A lényeg a metaadatok és a katalógusban
van, hogy segítsen megtalálni az összes Az információk, amelyek
belül rendelkezésre álló gyűjteményt.
>> Tehát ez egy példa a metaadat egy könyv a Harvard Library.
Szóval ez van.
És láthatjuk, hogy az ténylegesen mérsékelten bonyolult.
És része a metaadatok értékének a Harvard Library rendszer
az, hogy ez már egyfajta A felépített katalógusáruházak
és összeszerelt kérő személyek sok szakértelem és ügyességi
és arra gondoltam, hogy ez idővel, amely egy csomó értéket.
>> Tehát, ha egy pillantást ezt a rekordot A magyarázó jegyzetekkel ellátott Alice, akkor megtudja,
megvan a cím, aki írta, a könyv szerzője, és a különböző tantárgyak
amelyekért az emberek katalogizált be.
És láthatjuk ott is, a Amellett, hogy a sok jó információ
Itt van néhány átfedések.
Van egy csomó összetettsége ez tükröződik a metaadatok
hogy van.
>> Tehát az egyik könyv címe is Alice Csodaországban.
Tehát ez egy megjegyzésekkel ellátott változata a könyvet.
De ez más néven a Annotated Alice, Alice kalandjai
in Wonderland, mert ez valami, ami
Martin Gardner írt és jegyzetekkel ellátott könyv.
És van egy csomó nagy információ mintegy logikai rejtvények, és a dolgok
belül Alice, hogy Valószínűleg nem tudni.
Szóval kell menni olvasni.
>> De láthatod van Sok részlet van,
beleértve azonosítókat, amikor azt jött létre, hogy honnan jött,
szempontjából a Harvard rendszer, és így tovább.
Tehát ez egy minta A metaadatok típusa
hogy lehet látni egy könyv A Harvard Könyvtár gyűjteménye.
>> Ez valami teljesen más.
Tehát van egy rendszer, az úgynevezett VIA Harvard, ami alapvetően
a katalogizálás képek és műtárgyak, és a vizuális dolgokat egész Harvard,
és hozzá néhány metaadat nekik, osztályozza őket,
és, bizonyos esetekben, amely kis thumbnail képek
hogy meg lehet venni egy nézd meg, ha úgy kívánják.
>> Tehát ez egy példa a metaadat, hogy van egy lemez
a feltehetően Alice Csodaországban.
És láthatjuk van kevesebb metaadatok itt.
Ez csak egy másfajta objektum.
És így kevesebb információt.
>> Meg többnyire a tényt, hogy egy hívás számú, lényegében aki teremtette, -
>> Nem tudjuk, mikor hozták létre.
>> --and címet.
>> Egy másik példa.
Ez a megállapítás támogatást.
Szóval van egy gyűjtemény Lewis Carroll papírjait a Harvardon.
Tehát ez leírja, hogy mi van, hogy gyűjteménye.
Szóval valaki ment keresztül, és nézett végig a dobozok
és katalogizált meg, adott némi hátteret, írásos összefoglalót, mi van itt.
És ha úgy döntesz, hogy néz ki További ebben, ennek
megy a hosszú oldalakon és oldalt, de meg fogja mondani,
betűkről és mit ből származik, amit dobozok
létezett az egész gyűjtemény.
De ez valami hogy ha a Harvardon,
mehetsz és fizikailag nézni up és feltehetően vessen egy pillantást.
>> Szóval ez az egész nagy.
Ez a metaadat hasznos.
Ez a Harvard Library rendszert.
Vannak olyan eszközök, ahol online lehet menni, és nézd meg, hogy,
és nézd meg, és keressük meg.
És akkor szeleteljük, kocka ez a sok különböző módon.
>> De ez tényleg csak akkor elérhető, ha Ön egy emberi lény ült le
az Ön böngészőjében, vagy valami, vagy A telefon és a navigálást is.
Ez nem igazán áll rendelkezésre bármilyen felhasználható divat
más rendszerek, illetve Más számítógépek használata,
Nem a rendszerek belül A Harvard Library,
de rendszereket a külvilág, Csak más emberek általában.
A kérdés tehát az, hogyan tudjuk hozzáférhetővé teszi a számítógépek
hogy többre vagyunk képesek érdekes cucc vele, mint
böngészés magunk?
>> Szóval miért is akarja ezt?
Van egy csomó lehetőséget.
Az egyik az, meg tudná építeni egy teljesen másfajta böngészés
A tartalmakat, amelyek rendelkezésre a Harvard könyvtárak.
Megmutatom az egyik későbbi nevén Stacklife,
amely egy teljesen más hogy a keresett tartalmat.
>> Lehet építeni egy ajánlást motort.
Tehát Harvard Library nem a üzleti mondván, tetszik ez a könyv.
Akkor menj vessen egy pillantást a 17 egyéb könyv, amit lehet, hogy érdekel
vagy a 18 más képeket.
De ez bizonyosan lehet hasznos jellemző.
És mivel a metaadatok, akkor: lehet tenni, hogy össze.
Lehet, hogy különböző szükségleteknek tekintetében keresi a tartalmat,
mint talán annak ellenére, hogy milyen eszközöket állnak rendelkezésre, hogy a könyvtár létrehozása
rendelkezésre, akkor érdemes keresni másképp
vagy optimalizálni egy adott felhasználásra esetben, ami lehet, hogy nagyon speciális.
Lehet, hogy csak néhány ember a világon, aki
akar keresni a tartalmat ilyen módon, de
Nagyszerű lenne, ha engedhette őket erre.
Van egy csomó analitika mindössze, hogy az emberek
használja a tartalma nem igazán Érdekes tudni, megtudja,
milyen könyveket használnak, mi nem, és így tovább.
És akkor ott van egy csomó lehetőséget, hogy integrálják
Más információk hogy odakint az interneten.
Tehát have--
>> Például, NPR rendelkezik a könyvkritika szegmens,
ahol interjút szerzők könyvekről.
És ez így jó lenne, ha te lennél keres egy könyvet a Harvard
Könyvtár, és azt mondod, OK, van volt egy interjú a szerző.
Menjünk egy pillantást, hogy.
Vagy ott van a Wikipedia oldalt, mint hiteles, tudományos hivatkozás
ezt a könyvet, hogy Érdemes egy pillantást.
>> Vannak ilyen típusú források szétszórva az interneten.
És abban, lehet egy nagyszerű használata
hogy valaki nézi a tartalmat, keres valamit.
De ez nem is az fajta dolog, amit
szeretné, hogy a könyvtár felelős megy le, és levadássza
Ezeknek a különböző forrásokból és bedugjuk őket
mert ők folyamatosan változik.
És mit tartanak fontosnak május nem lehet, amit fontosnak tartasz.
>> És még inkább, alapvetően van egy Sok dolgot még nem gondoltam még.
Tehát, ha tudjuk megnyitni ezt fel, több az emberek mellett egy fél tucat,
aki nézi ezt a rendszeresen lehet gondolni ötletek
és masszírozza az adatokat, és csináljanak, amit akarnak vele.
>> Tehát azt szeretnénk, hogy ez a adat, hogy a világon.
Nos, van egy pár komplikációk.
Az egyik az, hogy ez a metaadatok van a különböző rendszerekben.
Ez különböző formátumokban.
Szóval egy kis normalizálása amelynek meg kell történnie,
amely normalizálás a folyamat így a dolgokat különböző formátumokban
feltérképezése, hogy egységes formátumban úgy, hogy a mezők meg fognak egyezni.
>> Vannak szerzői jogi korlátozások.
Furcsa módon, a katalógusívet egy könyvet felel a szerzői jog.
Így aztán, bár ez csak származó információk könyvet,
ez a szerzői jogvédelem.
És attól függően, akik ténylegesen létre, hogy a metaadatok,
korlátozások lehetnek arról, hogy kik terjeszthető, hasonló to--
>> Nem tudom.
Ez lehet vagy nem lehet hasonló a A helyzet a dalszövegeket,
például.
Szóval mindannyian tudjuk, hogyan, hogy serpenyők ki.
Tehát meg kell hogy körül, hogy a kérdést.
>> És akkor egy másik darab hogy van egy csomó adat.
Tehát, ha én vagyok, aki dolgozni akar az adatokkal, vagy van egy jó ötlet,
foglalkozó 14 millió nyilvántartást a laptopomon
problémás lehet és nehezen kezelhető.
Tehát szeretnénk csökkenteni Az emberek előtti akadályok
hogy képes dolgozni az adatokkal.
>> Tehát az a megközelítés, hogy remélhetőleg címek az összes ilyen aggályok is két részből áll.
Az egyik épület egy platform, amely úgy az adatokat az összes ezeket a különböző eredetű
és súlyosbítja azt, normalizálja, gazdagítja, és teszi
elérhetővé egy helyen.
És ez teszi elérhetővé a nyilvános API, hogy az emberek hívhatják.
>> Így egy API egy Application Programming Interface.
És ez alapvetően utal, hogy a végpont, hogy a rendszer vagy technológia
lehet hívni, és kap adatokat vissza strukturált formában oly módon,
hogy fel lehet használni.
Tehát ez nem függ megy, hogy egy website
és kaparás adatok off IT, például.
>> Szóval ez a kezdőlapja A Library Cloud Elem API,
amely lényegében a verzió kettő.
Szóval ez a második közelítése törekedjünk, hogy az összes adat
áll a világ.
Tehát http://api.lib.harvard.edu/v2/items.
És csak azért, hogy megtörje ezt le egy kicsit, hogy ez mit jelent
az, hogy ez a változata két az API-t.
Van egy változata az egyik, ami Nem fogok beszélni.
De van egy változata az egyik.
>> És ha hívsz erre API, akkor kapok tételek.
És részben az elképzelést, API egy API egy szerződést.
Ez valami olyasmi, ami nem fog megváltozni.
Így például -
>> És az ok az, hogy ha én építeni valamilyen rendszer
fogja használni a könyvtár cloud API megjelenítésére könyvek, vagy segítsen az embereknek megtalálni
információs egyedülálló módon, amit nem szeretnénk, hogy megtörténjen
van, hogy menjünk módosításához hogy az API működik, és hirtelen
mindent megtöri a végfelhasználó oldalán.
Így része, ha még van API áll a világon, ez
Jó gyakorlat, hogy egy verziószám benne, hogy az emberek
tudja, milyen verziójú ők foglalkoznak.
>> Tehát, ha úgy döntünk, hogy talál egy jobb módja Az, hogy ez a rendelkezésre álló információk,
talán változtatni, hogy a nevezném verziója három.
Tehát mindenki, aki még mindig használ verziója a másik, hogy akkor is működik.
De verzió hárman az összes új cucc.
>> Tehát ez egy API, de ez Tényleg úgy néz ki, mint egy URL-t.
És akkor mi ez a Például az az, ami
úgynevezett pihenés API, amely elérhető több mint csak egy sima webes kapcsolat.
És tulajdonképpen lépjünk be a böngészőben.
>> Tehát itt Épp most megnyílt Firefox és elment api.lib.harvard.edu/v2/items.
És akkor mi van kapok itt Alapvetően az első oldalon
Az eredmények a teljes elemek halmaza, hogy megvan.
És ez itt, XML formátumban.
És ez is volt prettified a Firefox.
Ez valójában nem rendelkezik az összes ilyen kicsit bővítése és szerződéskötési
doohickeys itt.
Ez a fajta egy szebb verzió módja annak, hogy nézd meg.
>> De mi ez azt mondja nekünk, Már kért összes elemet.
Tehát vannak 13.289.475 tételeket.
És nézem az első 10, pozícióban kezdődő nulla
mert a számítógép-tudomány mindig nulláról indulnak.
És mi van itt, ha én csak összeomlik ez az, látni fogod, kaptam 10 darab.
>> És ha veszek egy pillantást egy elemet, tudom látni, hogy kaptam információt róla.
És ez az, amit a neve MODS formában.
És így fogok váltani vissza ide egy pillanatra.
OK.
>> Úgyhogy keresni valamit egyedi, mert az első elem, hogy
történik, hogy jöjjön fel, ha megnézed az egész gyűjtemény
, definíció szerint, véletlenszerű.
Szóval nézzük néhány fánkot.
Oh.
>> OK.
Tehát fánkot.
Tehát ott talált 80 db A gyűjtemény hivatkozó fánkot.
Megnézzük az első közülük 10.
Most, itt látható az is, hogy Azt mondtam, én keresek fánk,
Én csak hozzá valamit A lekérdezés szöveg az URL.
Tehát q egyenlő fánk, amit lehet hogy egy kicsit könnyebben itt.
>> És ez alapvetően azt jelenti, van a spec az API, amely
meghatározza, hogy mi minden Ezeket a paramétereket jelenti.
És ez azt jelenti, megyünk keresni mindent fánkot.
>> Tehát az első elem itt van láthatjuk a cím Donuts,
és van egy alcím úgynevezett American Passion, ami, azt hiszem,
megfelelő.
Van egy csomó different--
Ha egyszer kap arra a pontra, Az adat beszerzésével,
van egy csomó más formátumokat, hogy lehet kapni azt.
És vannak más erősségeit és gyengeségeit mindannyiuk számára.
Tehát ez az egyik, akkor láthatjuk, Itt, ebben a formában nagyon gazdag.
És ez szabványosított.
>> Szóval van egy konkrét címet mező, a felirat mezőbe.
Van egy másik cím, An American Passion.
Van a név társul hozzá.
Az erőforrás típusát szöveg.
Van egy csomó információt Itt ebben a formátumban.
>> De van egy csomó A különböző formátumok.
Tehát mi voltunk, csak néztem egy olyan formátum
nevű mod, amelynek jelentése Metaadat Object Description Service,
potenciálisan.
Én tényleg nem vagyok egészen biztos a S. De ez egy meglehetősen komplex formában.
Ez az alapértelmezett formátum.
>> De ez az egyetlen, ami megtartja gazdagságát az összes adatot
hogy a könyvtár, mert nagyon közel van ahhoz, amit
A könyvtár házon belül használt.
Ez egy alap, amely használt szerte az országban,
az egész világ felsőoktatási könyvtárak.
És ez nagyon átjárható.
Tehát, ha már van egy dokumentum ez a MODS formátumban,
tudod adni, hogy valaki másnak akinek rendszerek megérteni MODS,
és ők is importálni.
Tehát ez egy alap.
Ez nagyon jól definiált, nagyon különleges.
És ez az, ami átjárható, mert ha valaki azt mondja,
ez az alternatív címe annak a rekord, mindenki tudja, hogy ez mit jelent.
Az érem másik oldala, hogy nagyon bonyolult.
>> Tehát ha megnézed Ebben nyilvántartania,
ha csak azt, hogy a Cím ennek a dokumentumnak,
Ennek a könyvnek, ami valószínűleg Donuts, Egy amerikai Passion, értelmezési ki
egy kis részt.
Mivel van egy másik formában nevű Dublin Core,
ami egy sokkal, sokkal egyszerűbb formátum.
>> És így itt látsz, nincs cím, alcím, alternatív címet.
Már csak a cím, Donuts, An American Passion,
és egy másik címet, American Passion.
Tehát, ha keres, hogy milyen formában azt szeretné, hogy az adatokat ki,
Sok függ attól, hogyan fogsz használni.
Ön használja az interoperabilitás vagy szeretné
szeretnénk valami egyszerű, hogy Lehet, hogy könnyebb dolgozni?
>> Az érem másik oldala, sok a részletek kap egyfajta összenyomva le.
Lehet, hogy elveszíti az árnyalatok amit az adott területen úton
Ha van dolgunk, Dublin Core, amit nem kap a MODS.
Tehát ezek két formátum akkor gyere ki a API.
És alapvetően, mi tartja ez a színfalak mögött a MODS.
De mi adhat meg a MODS és Dublin Core és bármi mást is.
A másik szempont, amikor keres az adatokat
van aki hozzá tud jutni, mint akár JSON, amelyek jelentése JavaScript Object Notation,
vagy XML, amelynek jelentése Extensible Markup Language.
És ezek az adatok ábrázolások mind pontosan ugyanazokat az adatokat, hogy pontosan
ugyanazon területre.
De ők csak mondattanilag más.
>> Tehát ez a--
Nos, nézzük csak váltani.
Szóval ez a mi Kérdés fánk XML formátumban.
Ha én csak be kell kapcsolnia, hogy ez JSON, Látom másképp néz ki.
Tehát most ez ugyanaz a tartalom, de egy eltérő szerkezetű.
Kevesebb a szögletes zárójelet.
Van kevésbé lesznek beszédesek.
>> És ez egy olyan formátum, ha dolgozik a webes környezetben,
Ön nagy valószínűséggel lesz szeretnénk használni, mert az egyik
A szép dolog JSON ez kompatibilis JavaScript.
Tehát ha írok web app, tudom húzni JSON és csak dolgozni vele közvetlenül.
Mivel az XML, ez egy kicsit bonyolultabb.
Tehát még egyszer: ezek mind hasznosak.
Ők csak különböző használati esetek ahol az emberek lehet, hogy használni őket.
OK.
Szóval vissza az API.
Így lehet keresni for--
>> Adok egy példát keres fánkot.
Azt is keresni csak egy Különösen a területen belül van.
Tehát nem azt keressük, az egész rekordot,
Én is csak keresni a cím mezőt.
És így most van 25 dolog, Van fánk a cím, amelyek közül az egyik
kb helyreállítása vizes élőhelyek kezelése
A lyuk a fánk programot, ami valószínűleg
nem feltétlenül az, amit keresünk Mert amikor a keresendő fánkot.
>> Azt is, ha éppen Foglalkozó API--
>> Része, amelynek API ad az emberek hozzáférést nagy adathalmazok.
És van egy pár más eszközöket lehet használni erre.
Az egyik az, nagyon leegyszerűsítve: oldalon keresztül az adatokat.
Ahogyan tehát ha csinálsz egy lekérdezést webes felületen keresztül,
akkor nézd meg az egyik oldalon, oldal két oldal három.
Meg tudod csinálni ugyanazt dolog az API.
Csak azt kell lennie explicit hogyan csinálod.
>> Így például, ha én keresem életem első lekérdezés itt,
ahol csinálok egy keresést a dolgokat A fánk a címben, azt mondhatom,
és határérték egyenlő a 20, ami azt jelenti, hogy nekem az első 20 rekordokat, nem
Az első 10, ami az alapértelmezett, mert meg akarom nézni 20 egy időben.
Vagy azt mondhatom, meg a kezdeni egyenlő 20 és határérték
egyenlő a 20, ami megadja nekem rögzíti a 21-től 40.
>> Szóval azt hiszem, a dolog hogy elvegye itt
hogy mi használ a lekérdezés húrok paraméterek beállítását a query.
És ez lehetővé teszi, vezérlő mit kap vissza.
>> Egy másik eszköz, melynek segítségével, -
>> És ez tényleg hasznos szempontjából vizsgálja az adatokat.
>> --is úgynevezett faceting.
Tehát a kifejezés faceting van nem feltétlenül közös.
De ha már az összes látták.
Ha egy pillantást Amazon, például,
és nem a keresés a fánk könyvek,
Itt van egy könyvsorozat, és ők kategóriák szerint csoportosított,
és megkapod a különböző kategóriákban, és hány könyvet minden kategóriában
jelennek meg.
>> Tehát ez alapvetően egy aspektusa.
Veszel minden könyvet, az 1800 könyvek, amelyek megfelelnek a fánk az Amazon-on.
Közülük 12 a reggeli kategóriában.
21 cukrászati ​​és sütés, és így tovább és így tovább.
>> Szóval ez tényleg hasznos eszköze, hogy felfedezzük a tartalmat
a könyvtár is mert ha megnézzük színesíti,
ez ad ön egy eszme, milyen tantárgyakat létezik, mint a milyen típusú tárgyak
a legnépszerűbb belül a Lekérdezéskészlet.
És ez segít elhajtani, és fedezze fel.
Így tudjuk ugyanezt csinálja.
>> Ha azt akarjuk, hogy a API és nézd meg arcát,
adunk egy másik paramétert barátunk a query string.
Tehát arcát egyenlő vesszővel elválasztva listát, hogy mit akarunk színesíti tovább.
Tehát az egyik aspektusát lehetnek kitéve.
A másik lehet a nyelvet.
És így ha futunk, hogy kérdésére, get--
Úgy néz ki, nagyjából ugyanaz itt.
De már hozzá, hogy a végén A lista egy sor oldalait.
Tehát van egy aspektus nevű téma.
Tehát ez azt mondja nekünk, hogy ha nézek én 80 eredmények a fánk lekérdezés,
13 közülük a alá Egyesült Államokban.
Három van a témában fánkot.
Három van a témában A vizes élőhelyek helyreállítása,
amely lehet a lyuk a fánk.
Ezek közül kettő, a Simpsons, és így tovább és így tovább.
>> Tehát ez hasznos lehet, ha szeretné szűkíteni a keresést.
Ez segíthet csinálni.
Különösen, ha van több mint, mondjuk, 80 db.
>> Hasonlóképpen, mi is megkérdeztük A metszettel nyelven.
Tehát ha megnézzük Eredményeink azt látjuk, 76 közülük angolul, négy francia,
Két spanyol, két, azt hiszem, ez meghatározatlan vagy ismeretlen, holland és latin.
Szóval azt hiszem, a latin- fánk eredmény, ismét,
semmi köze a péksütemények.
De tessék.
>> Tehát ez a fajta, amely megmutatja, hogyan lehet húzni a tartalmat vissza
A API csak a böngésző, ami nagyszerű.
De ez nem igazán mit akar általában használ API érte.
Tehát az egyik példa arra, hogyan ténylegesen ennek az, én már
írt egy szuper kis program, ami megint nem az én fánk keresés
és kiválasztja pár mezők és megjeleníti őket egy asztalhoz.
Tehát ez nagyon is ugyanazt a tartalmat, hogy mi csak
fűrészt néhány területen húzni.
Tehát tételek listája, a helyét, amit a könyv
szól, a nyelv, és így tovább és így tovább.
>> Szóval hogyan is történt valójában, hiszen Azt hiszem, meg kell nézni néhány kódot,
ez--
>> Mi van itt egy egyszerű HTML oldal, amely megjeleníti a szöveget,
Üdvözöljük a könyvtár felhő és majd megjeleníti az eredményeket.
És vannak természetesen nem eredményez A táblázat, ha az oldal betöltődik.
De mit csinálunk az, először is, mi
tölt nevű könyvtárat jQuery, ami alapvetően
egy JavaScript könyvtár, ami miatt nagyon könnyű manipulálni JavaScript
natívan, HTML, és hozzon létre weboldalakat, kliens-oldali logika és a weboldalakat.
>> Tehát mi van itt van jQuery van egy módszer az úgynevezett Get,
amely lényegében megy egy URL-t, amely, ebben az esetben,
ez ismerős keres URL.
És akkor majd kap a tartalmat hogy URL majd futtassa a függvényt.
És azt mondtuk menjen api.lib.harvard / edu.
Keresés a fánk.
Adj nekünk 20 rekordokat.
És futtassa ezt a funkciót, amely Már kiválasztott, átadva az adatokat.
És ezek az adatok a JSON hogy kapott vissza az API.
>> És akkor azt mondjuk, azon belül is adatokat van egy mező nevű elemet.
És ha elmegyek egy pillantást vissza egy ilyen eredmény, hogy itt van,
van valami called--
>> Nos, ezt hívják elemet.
Szóval, hogy lehet, hogy.
És mit csinál ez áthalad minden elem
majd felhívja a másik funkciót minden egyes darabjáról.
És ez a funkció alapvetően vesz az értéket
A tétel, amely a Lényegében az egyéni rekordja
és lehetővé teszi számunkra, hogy húzza ki a címet, A lefedettség és a nyelvet.
>> Tehát meg a funkció minden elemet, amit értem vissza az API.
És ha csak egy pillantást ez a darab itt,
mit csinálunk a hozunk létre egy húr,
amely lényegében néhány HTML jelölőnyelv egy asztal körül, a value.title,
ami a címe a objektumot, value.coverage,
amely a lefedettség, -
>> És csinálunk egy csekket ide, akik a meghatározatlan
és elrejti azt, ha azt mondja nem definiált, mert nem vagyunk igazán érdekel
abban.
>> --and majd a nyelvet.
És akkor mi vagyunk Ennek van hozzáfűzve, hogy
hogy a tábla, amely azonosíthatók karakterlánc itt.
És hogyan jQuery működik amit ez mond
van keresni az asztalra ötlet eredményeket, és ezt a szöveget hozzá.
És ez az asztal ötlet eredménye.
Tehát amit a végén A ez az oldal itt.
És annak érdekében, hogy megtekinthesse source--
Nos, a forrás valójában nem Frissített hogy ez mikor történt.
Szóval lehet látni a tényleges eredményeit a táblázat itt mégis.
>> Tehát ez csak egy egyszerű példa Ennek egy nagyon egyszerű lekérdezést a API
és az információ megjelenítése valamilyen más alkotnak, és nem csinál semmit túl díszes.
Most egy másik példa olyan, mint egy alkalmazás által írt David Weinberger
mint egy demo ennek, ami Lényegében azt mutatja,
hogyan lehet a cefre fel a kívánt eredményt kapok a könyvtárból cloud API
a, mondjuk, a Google Books.
>> És a gondolkodás az, hogy tudom futtasson egy lekérdezést a Google Books,
kap egy teljes szöveges keresést, hogy néhány eredmény vissza, tudd meg, melyek azok a tételek
valóban léteznek a Hollis, A könyvtári rendszer,
majd adj linkek vissza az elemeket.
Szóval, ha keresni, ez volt Egy sötét és viharos éjszakán,
hogy újra egy csomó eredmények a Google, majd egy eredmény
amely egy ránc az időben.
És ezek a linkek könyvek létező a Harvard Library rendszert.
>> Szóval azt hiszem, a lényeg itt nem annyira, hogy ez lehet, hogy nem
lehet az is, hogy azt szeretnénk, keresni a könyvtár,
de ez egy teljesen más hogy nem volt elérhető az Ön számára
előtt, mint te nem volt módja a a teljes szöveg kutatása a könyveket, hogy még
része volt a Harvard Library rendszert.
Tehát most ez egy módja hogy meg tudod csinálni ezt.
És akkor megjeleníti őket amit kívánt formátumot.
Tehát a lényeg itt az, alapvetően, mi, hogy új lehetőségeket az emberek
dolgozni az adatokat.
>> Egy másik darab könyvtár felhő, hogy ez segít ki néhány, a felhasználási adatok
hogy a könyvtár.
Tehát, ha megy a könyvtárba, és keres könyvek,
Nem feltétlenül valóban van egy ötlete,
az összes elem egy adott témában, mit
emberek tartózkodnak a közösség, legyen az
meghatározása a Harvard vagy a ország vagy az osztály,
ugyan mit találtam a leghasznosabbnak?
És a könyvtár valójában egy csomó információt arról, hogy mi
akkor a leghasznosabb, mert ha sokat Az ember megnézni egy könyvet,
hogy megmondja neked valamit.
Biztos volt valami miatt akarják, hogy ellenőrizze ki.
Sokan tedd a tartalék.
>> Ha ez a tartaléklistára a sok Az osztályok, hogy megmondja neked valamit.
Ha oktatók ellenőrzik, hogy ki a sok és egyetemisták nem,
hogy megmondja nekem valamit.
Vice versa, hogy is mond neked valamit.
Így lenne igazán érdekes, hogy tedd, hogy információt ott, és hagyja,
használják az emberek, hogy segítsen nekik megtalálni működik a könyvtári rendszer.
A másik oldala ennek az, van néhány komoly adatvédelmi
aggodalmakat, mert az egyik core tanait a könyvtárban
A nem fogunk kell mondani az emberek mások mit olvasnak.
És akkor is, ha azt mondod, ez a könyv kivett négyszer
egy adott hónapban, hogy fel lehetne használni
link vissza egy adott személy de-anonimizáló adatok
és azzal, ki ellenőriztük.
Tehát az is, hogy tudjuk avoid--
Az így tudjuk megpróbálja kibontani Néhány jelet minden olyan információt,
megsértése nélkül bárki adatvédelmi aggályok
lényegében nézzük 10 éves használati adatok, -
>> Tehát ez hosszú ideig.
>> --and mondják, OK, lássuk, hogyan Sokszor ez a munka használták,
és akik ezen időszak alatt az idő, majd lényegében
adja vissza a számot, amit úgy hívunk egy köteg pontszámot, ami alapvetően
megmutatja, mekkora, hogy már használják.
És hogy number--
A sok különböző számítások bemegy a szám.
--but ez egy nagyon durva metrikus, hogy megadja neked
néhány ötlet, hogy a Közösség értékelheti, hogy a munka.
>> És így egy másik fajta is több tartalommal megtölteni alkalmazás
hogy kihasználja Ennek van valami
nevű Stacklife, ami valójában érhetők el a fő Harvard
Könyvtári portál.
Szóval megy library.harvard.edu.
Látni fogod, számos különböző módjait keresi a könyvtárban.
És egyikük hívják Stacklife.
>> És ez egy olyan alkalmazás, amely böngészik a tartalom a könyvtár,
de teljesen épül Ezen felül az API-k.
Szóval nincs külön cucc folyik a színfalak mögött.
Nincs hozzáférés adatokat, hogy nem kell.
Ez a programozási felületek, hogy az Ön egy teljesen más böngészés
tapasztalat.
>> Szóval, ha keresni Alice Csodaországban Ebben az esetben,
Kapok egy eredménye, hogy néz ki, mint ez az, ami elég much--
>> Ez nagyon hasonló a más kereső talán nem, csak ebben az esetben
mi rangsor a tételeket stackscore, amely megadja
Néhány ötlet, hogyan népszerűbb ezekben tételek voltak a közösségen belül.
És így egyértelműen, Alice in Wonderland Walt Disney nagyon népszerű.
De azt is látni az első négy itt is lehet, hogy nem actually--
>> Dolgok nagyon használják, De lehet, hogy nem azonnal
csatlakoztassa az Alice Csodaországban.
Tehát a mi régi barát A Annotated Alice itt.
Szóval lehet, hogy egy pillantást rá.
És most mit keresek A alapvetően a beállított of--
Azt lehet jegyzetelt Alice itt.
Van információt róla.
És nekem is van egy stackscore Az ebben az esetben, 26.
És ez azt súgja valami durván hogyan jutottunk el ezt a stackscore,
mint aki utánanézett, mint például, hogy Sokszor azt kivették,
mint a kar vagy a undergrads, hogyan sok példányban a könyvtár,
és így tovább és így tovább.
>> És akkor is, elég érdekes Itt böngészhet a halom virtuálisan.
Így az adatok itt, ebben a mutatja rendezésnél
a virtuális képviselet amit a polcon erejével
kinézni, ha veszel minden könyvtár állománya
és tedd össze egy végtelen polcon.
És a szép az egészben az, hogy mi can--
>> Először is, a metaadatok ezekről a könyvekről
Gyakran mondja, amikor közzétették.
Azt mondja, hogy hány oldalt van.
Lehet mondani, hogy a méretek.
Tehát láthatjuk, ez tükröződik itt szempontjából a méret a könyveket.
>> És akkor tudjuk használni a verem pontszám kiemelni
A könyvek, amelyeket magasabb stack pontszámokat.
Tehát ha ez sötétebb, az azt jelenti, hogy, Feltehetően elterjedtebb.
Tehát ebben az esetben, én vagyok fog kitalálni, hogy ez a
az a változat, az Alice Csodaországban amelyet nagyon gyakran használják, és a legtöbb
elérhető, a könyvtár van a legtöbb példányban.
Tehát, ha keres Alice in Wonderland,
ez lehet egy jó kiindulópont lehet.
>> És akkor itt is hivatkoznak arra, hogy, mondjuk, Amazon, hogy megvásárolja a könyvet,
és így tovább és így tovább.
A lényeg itt, ismét, nem annyira, hogy ez a
a legjobb módja annak, hogy keresse a könyvtárban vagy a megfelelő eszköz minden alkalomra.
De ez egy másik módja, hogy.
Valamint azáltal, hogy az adatok keresztül elérhető egy API, amely
készült nagyon egyszerű építőelemek, amely lehetővé teszi a keresést a tartalmat,
meg lehet építeni valamit mint ez, amely
pedig rendkívül értékes, hogy néhány ember.
>> Szóval ez a fajta, mint én akarom, ezzel kapcsolatban mondani arról, hogy mi az API
és mit kiteszi, van egy egész csomó dolgot a színfalak mögött, amely
Én csak akar nyúlni a röviden csak azért, mert ez a fajta jön erre
egy teljesen más szögben tekintve, hogy nem valami ilyesmi
kap fel a helyére?
>> Tehát egy API egy szabvány interfész minden a tartalom.
De, hogy ott, a első dolog, amit meg kellett tennie
ben húzza össze az információkat A könyvek és képek
és a segédkönyvek, a gyűjtemény dokumentum különböző Harvard rendszerek.
Aleph, VIA, az OASIS és a a nevét a rendszer.
És lényegében bemegy egy gázvezeték, a feldolgozó rendszer.
>> Tehát először is, kapunk export fájlok az összes ilyen rendszerek.
Mi szétszedés az egyes tételekre vonatkozóan.
Tehát van egy fájl, amely egy gigabyte, amely egy millió feljegyzéseket tartalmaz.
Így vágd szét az egyes elemeket.
Ezután minden egyes elem, amit konvertálni a MODS, mivel ezek közül néhány
amelyek natív MODS, némelyik nem.
Így kapunk mindet hogy ugyanabban a formában.
Aztán ott vannak a különböző dúsítási lépéseket, ahol
folyamatosan újabb információkat az adatokat mint állt rendelkezésre a könyvtárban.
Tehát mi kell hozzá, mindenekelőtt Van, amit könyvtárak tartsa.
Mi megy keresztül lépése kiszámításakor stackscore.
Átmegyünk egy másik lépésre hozzátéve, több metaadatok terén
A mi gyűjtemények emberek Lehet, hogy hozzá this--
>> Az emberek létrehozása gyűjtemények tételek.
Mit gyűjtemények nem tartozik?
Hogy az emberek címkézett a tartalom a múltban?
Akkor kiszűrni, és korlátozhatja A rekordok azért, mert, mint már említettem,
van néhány rekordokat, mert szerzői jogi okokból, nem tudjuk megjeleníteni.
És akkor mi betöltésére valami úgynevezett
Solr, amely nem elírás, de a neve egy szoftver
hogy nem kereső indexelés, amely hajtja az összes keresési mögött API.
És akkor elérhetővé válik Az API, és az emberek is használhatják.
>> Tehát ez olyan, mint egy meglehetősen egyszerű folyamat.
Az egyik érdekes dolog ez
hogy van dolgunk 13 millió lemezt
és mi lesz a dolgunk, vagy több.
És azt akarjuk, hogy képes legyen kezelni Ezek a viszonylag gyors divat.
Ez hosszú időt vesz igénybe, hogy folyamat 13 millió lemezt.
>> Tehát, hogy ez a csővezeték létre, hogy Ön can--
Azt hiszem, az az előnye a gázvezeték, a probléma, hogy mi vagyunk
próbálják megoldani itt, hogy minden átalakulások, az összes
lépések alapján gázvezeték elkülöníthetők.
Nincs függőség.
Ha feldolgozása nyilván egy könyvet,
nincs függőség hogy között egy másik könyvet.
>> Szóval, mit tehetünk alapvetően, minden lépésben a csővezeték,
rakjuk bele a sorba a felhő.
Azt történt, hogy az Amazon Web Services.
Szóval van egy lista, azt mondják, 10.000 tétel, hogy
kell normalizálni és alakítja MODS formátumban.
És mi felpörög annyi szerverek ahogy mi akarjuk, talán 10 szervereket.
És minden egyes ilyen szerverek csak ül ott, úgy néz ki, hogy sorban,
látja, hogy az egyik, hogy meg kell feldolgozni, lehúzza a sorban,
feldolgozza azt, és botok ez a következő sorban.
>> És akkor mi van, amely lehetővé teszi számunkra, tennie, hogy alkalmazza, lényegében,
annyi hardvert, mint azt szeretnénk, hogy ez a probléma egy nagyon rövid idő alatt
az adatok feldolgozására, amilyen gyorsan csak lehetséges, ami valami, csak,
Most a világ a cloud computing tudjuk rendelkezés szerverek alapvetően
azonnal, hogy hasznos.
Tehát nem kell, hogy egy óriás szerveren üldögél
minden időben, hogy a feldolgozó hogy megtörténhet csak hetente egyszer.
>> Szóval ez többnyire azt.
Van dokumentáció A Library Cloud Elem API
Ebben URL, amely elérhető később.
És kérlek, menj nézd meg, hogy hátha van valami,
Van valami ötleted.
Játszani vele.
Hülyéskedik.
És remélhetőleg akkor jön valami jó.
Köszönöm.