1
00:00:00,000 --> 00:00:11,370

2
00:00:11,370 --> 00:00:12,370
JEFFREY LICHT：こんにちは。

3
00:00:12,370 --> 00:00:13,550
私はジェフリーリヒトだ。

4
00:00:13,550 --> 00:00:17,890
そして、私はあなたに話をここにいる
ハーバード大学図書館と建物明日の

5
00:00:17,890 --> 00:00:20,870
図書館今日、私は推測する。

6
00:00:20,870 --> 00:00:23,040
だからここ背景、
このセッションのピッチ

7
00:00:23,040 --> 00:00:26,930
本質的に存在することである
書誌データの多く

8
00:00:26,930 --> 00:00:28,400
ハーバードライブラリで利用できる。

9
00:00:28,400 --> 00:00:33,434
そして機会がある、
いくつかのツールを通じて

10
00:00:33,434 --> 00:00:36,350
と開発されているだプロジェクト、
情報へのアクセスを取得する

11
00:00:36,350 --> 00:00:42,430
や場所にそれを取る
ハーバード大学図書館は、今はやっていません

12
00:00:42,430 --> 00:00:45,460
それで新しいものを行う、実験
そしてそれで遊んで。

13
00:00:45,460 --> 00:00:52,413
>> したがって、このへのエントリポイントは、APIである
ハーバード大学図書館クラウド、と呼ばれる

14
00:00:52,413 --> 00:00:57,650
オープンメタデータサーバは、
その私が今について話します。

15
00:00:57,650 --> 00:01:02,595
そのように背景が存在することである
ハーバードライブラリ内の多くのもの。

16
00:01:02,595 --> 00:01:07,150
私たちは、1300万の書誌を持っている
レコードは、画像の何百万、

17
00:01:07,150 --> 00:01:11,090
とエイズを見つけるの数千、その
本質的に記述した文書である

18
00:01:11,090 --> 00:01:15,500
何を言ってコレクション、
論文の箱、その中にある

19
00:01:15,500 --> 00:01:21,080
などを介して表現すること
万人個々のドキュメント。

20
00:01:21,080 --> 00:01:24,290
そして、多くのもあります
ライブラリが持っている情報

21
00:01:24,290 --> 00:01:28,180
コンテンツが使用されることについての方法
人々に興味がある可能性があり

22
00:01:28,180 --> 00:01:32,400
誰がそれで作業したい場合があります。

23
00:01:32,400 --> 00:01:36,150
>> だから、情報のすべて
ライブラリーは、メタデータを有している。

24
00:01:36,150 --> 00:01:39,500
そのように、メタデータは、データに関するデータである。

25
00:01:39,500 --> 00:01:42,070
だから我々はについて話すとき
さんについて

26
00:01:42,070 --> 00:01:44,890
図書館を通じて利用可能
利用できるのクラウド、

27
00:01:44,890 --> 00:01:47,760
それは必ずしもありません
実際のドキュメント

28
00:01:47,760 --> 00:01:53,060
自分自身、必ずしも完全ではない
本やフル画像のテキスト、

29
00:01:53,060 --> 00:01:54,890
そのかかわらず、実際に場合もある。

30
00:01:54,890 --> 00:01:57,550
しかし、それは本当にです
データに関する情報。

31
00:01:57,550 --> 00:02:00,909
>> だから、カタログ作成を考えることができます
情報、コール番号、科目、

32
00:02:00,909 --> 00:02:02,700
どのように多くのコピー
著書があり、どのような

33
00:02:02,700 --> 00:02:06,380
エディションは何であり、
フォーマットは、著者等である。

34
00:02:06,380 --> 00:02:12,250
だからに関する多くの情報があります
そのコレクション内の情報、

35
00:02:12,250 --> 00:02:14,400
それ自体が、一種の本質的に有用です。

36
00:02:14,400 --> 00:02:19,230
そして、あなたがしている場合でも
綿密な研究をして、

37
00:02:19,230 --> 00:02:25,160
あなたは明らかに実際に取得したい
コンテンツ自体のデータを見て、

38
00:02:25,160 --> 00:02:30,140
メタデータは、の点で便利です
両方の全体としてのコーパスを分析し、

39
00:02:30,140 --> 00:02:33,870
のようなコレクションにどのようなものです。

40
00:02:33,870 --> 00:02:35,520
彼らはどのように関連していますか？

41
00:02:35,520 --> 00:02:39,482
それは、あなたが本当に他のものを見つけることができます
その実際にそれの主な目的である。

42
00:02:39,482 --> 00:02:41,190
のポイント
メタデータとカタログ

43
00:02:41,190 --> 00:02:43,230
あなたはすべてを見つける手助けをすることです
さんについて

44
00:02:43,230 --> 00:02:46,590
コレクション内で利用可能。

45
00:02:46,590 --> 00:02:53,690
>> だから、これはメタデータの例です。
ハーバード図書館での本のために。

46
00:02:53,690 --> 00:02:56,370
だから、そこだ。

47
00:02:56,370 --> 00:02:59,850
そして、あなたはそれがだ見ることができます
実際に適度に複雑な。

48
00:02:59,850 --> 00:03:04,610
とメタデータの値の一部
ハーバード図書館システム内

49
00:03:04,610 --> 00:03:09,320
それがソートされてということです
の目録により構築

50
00:03:09,320 --> 00:03:12,720
そして適用する人々によって組み立て
専門知識とスキルの多く

51
00:03:12,720 --> 00:03:20,030
そして、時間をかけてそれを考え
その値をたくさん持っている。

52
00:03:20,030 --> 00:03:25,450
>> だから、あなたはこのレコードを見ると
注釈付きアリスは、あなたが見つけることができます

53
00:03:25,450 --> 00:03:32,590
あなたはそれを書いたタイトル、持っている
著者、およびすべての異なる被験者

54
00:03:32,590 --> 00:03:35,380
その人々がにそれをカタログ化している。

55
00:03:35,380 --> 00:03:40,110
そして、あなたはで、またあります見ることができます
良い多くの情報に加えて、

56
00:03:40,110 --> 00:03:42,852
ここでは、いくつかの重複があります。

57
00:03:42,852 --> 00:03:45,560
の複雑さがたくさんあり​​ます
メタデータを介して反射した

58
00:03:45,560 --> 00:03:46,300
あなたが持っていること。

59
00:03:46,300 --> 00:03:50,320
>> だから、この本の1タイトルです
不思議の国のアリス。

60
00:03:50,320 --> 00:03:53,880
だから、これは注釈が付けられて
その本のバージョン。

61
00:03:53,880 --> 00:03:56,380
しかし、それはまた、注釈付きを呼ばれています
アリス、不思議の国のアリス

62
00:03:56,380 --> 00:03:58,570
不思議の理由
それはその何か

63
00:03:58,570 --> 00:04:00,430
マーティン·ガードナーは書い
と本を注釈付き。

64
00:04:00,430 --> 00:04:03,369
そして、偉大な多くの情報があります
ロジックパズルや物事について

65
00:04:03,369 --> 00:04:05,410
アリス以内にあなたのこと
おそらく知らなかった。

66
00:04:05,410 --> 00:04:07,000
だから、それを読んで行く必要があります。

67
00:04:07,000 --> 00:04:11,940
>> しかし、あなたはあります見ることができます
ここでは詳細の多くは、

68
00:04:11,940 --> 00:04:15,340
ときに、識別子を含む
それはどこから来たのか、作成された、

69
00:04:15,340 --> 00:04:17,420
ハーバードの面で
システム、など。

70
00:04:17,420 --> 00:04:20,350
だから、これはサンプルです。
メタデータの種類

71
00:04:20,350 --> 00:04:24,340
あなたは本の中のために表示される場合がありますことを
ハーバード図書館コレクション。

72
00:04:24,340 --> 00:04:26,680
>> これは完全に異なるものです。

73
00:04:26,680 --> 00:04:32,610
だからと呼ばれるシステムがあります
VIAハーバード、基本的にその

74
00:04:32,610 --> 00:04:39,990
画像やアートのオブジェクトをカタログされている
とハーバード大学全体の視覚的なもの、

75
00:04:39,990 --> 00:04:44,010
そして、いくつかのメタデータを追加
彼らに、それらを分類し、

76
00:04:44,010 --> 00:04:49,200
そして、場合によっては、提供
小さなサムネイル画像

77
00:04:49,200 --> 00:04:51,250
あなたが取ることができる
あなたがそうしたい場合を見てください。

78
00:04:51,250 --> 00:04:54,240
>> だから、これは一例です
プレートのためのあなたが持っているメタデータ

79
00:04:54,240 --> 00:04:57,840
おそらく、から、不思議の国のアリス。

80
00:04:57,840 --> 00:05:00,499
そして、あなたはあります見ることができます
ここに少ないメタデータ。

81
00:05:00,499 --> 00:05:02,040
これは、オブジェクトのだけ異なるようなものだ。

82
00:05:02,040 --> 00:05:03,425
だから少ない情報があります。

83
00:05:03,425 --> 00:05:07,790
>> あなたは主に呼び出し、その事実を持っている
数、本質的にそれを作成し、 - 

84
00:05:07,790 --> 00:05:10,410
>> それが作成されたときに私たちは知りません。

85
00:05:10,410 --> 00:05:13,320
>> タイトルを - そして。

86
00:05:13,320 --> 00:05:14,300
>> 別の例。

87
00:05:14,300 --> 00:05:16,380
これは発見の援助である。

88
00:05:16,380 --> 00:05:19,030
だから、ルイスのコレクションがあります
ハーバード大学のキャロルの論文。

89
00:05:19,030 --> 00:05:23,601
だから、これは何を記述
そのコレクションである。

90
00:05:23,601 --> 00:05:26,100
だから、誰かが経験してきたと
すべてのボックスを通して見えた

91
00:05:26,100 --> 00:05:32,220
そして、いくつかの背景を考えると、それをカタログ
ここに何の要約を書かれた。

92
00:05:32,220 --> 00:05:35,290
そして、あなたが見ていた場合、
さらにこの時、この

93
00:05:35,290 --> 00:05:39,620
ページとページのために行く
とページは、しかし、あなたを教えてくれます

94
00:05:39,620 --> 00:05:41,860
何文字と何
何のボックスから日付

95
00:05:41,860 --> 00:05:44,289
コレクション全体に存在していた。

96
00:05:44,289 --> 00:05:46,330
しかし、これは何かある
あなたはハーバード大学にいる場合には、その、

97
00:05:46,330 --> 00:05:50,720
あなたが行くと、実際に物理的に見ることができる
UPと、おそらく、見てみましょう。

98
00:05:50,720 --> 00:05:53,440
>> だから、これはすべて素晴らしいです。

99
00:05:53,440 --> 00:05:54,450
このメタデータの便利。

100
00:05:54,450 --> 00:05:56,327
これは、ハーバード大学図書館システムにあります。

101
00:05:56,327 --> 00:05:58,910
ツールは、あなたがどこに来店中です
移動し、それを見てみることができ、

102
00:05:58,910 --> 00:05:59,993
そしてそれを見て、それを検索します。

103
00:05:59,993 --> 00:06:02,810
そして、あなたはそれをスライスし、サイコロができます
それさまざまな方法で。

104
00:06:02,810 --> 00:06:06,920
>> しかし、もしそれが本当にのみ利用可能だ
あなたは人間座っている

105
00:06:06,920 --> 00:06:12,600
ウェブブラウザか何かで、または
お使いの携帯電話とそれをナビゲート。

106
00:06:12,600 --> 00:06:16,730
それは、本当に利用できない
使用可能なファッションの任意の種類

107
00:06:16,730 --> 00:06:19,520
他のシステムのために、または
使用するには、他のコンピュータ、

108
00:06:19,520 --> 00:06:21,500
しない内システムとの
ハーバード大学図書館、

109
00:06:21,500 --> 00:06:24,890
外の世界ではなくシステム、
一般的にはちょうど他の人々。

110
00:06:24,890 --> 00:06:30,210
そこで問題は、どのように我々はできる、である
コンピューターが利用できるようにする

111
00:06:30,210 --> 00:06:33,560
私たちはもっと面白いを行うことができますので、
単なるそれともの

112
00:06:33,560 --> 00:06:36,550
それを自分自身を閲覧？

113
00:06:36,550 --> 00:06:39,766
>> では、なぜあなたはこれをしたいのでしょうか？

114
00:06:39,766 --> 00:06:41,140
多くの可能性があります。

115
00:06:41,140 --> 00:06:43,980
一つは、あなたが完全に構築することができている
ブラウジングの異なる方法

116
00:06:43,980 --> 00:06:46,962
利用できるの内容
ハーバード大学図書館を通して。

117
00:06:46,962 --> 00:06:48,670
私はあなたに1つを紹介します
後でStacklifeと呼ばれる、

118
00:06:48,670 --> 00:06:52,440
完全に異なるを有する
コンテンツ探しに取る。

119
00:06:52,440 --> 00:06:54,560
>> あなたは、推奨エンジンを構築することができます。

120
00:06:54,560 --> 00:06:57,955
だから、ハーバード大学図書館ではありません
と言うのビジネスは、あなたはこの本が好きです。

121
00:06:57,955 --> 00:07:01,080
そして、これらの17他のを見て行く
あなたが興味があるかもしれない図書

122
00:07:01,080 --> 00:07:03,200
またはこれらの18他の画像。

123
00:07:03,200 --> 00:07:06,040
しかし、それは確かに可能性
貴重な特徴である。

124
00:07:06,040 --> 00:07:09,272
とメタデータを考えると、それはかもしれない
一緒にそれを置くことが可能である。

125
00:07:09,272 --> 00:07:11,980
あなたにはさまざまなニーズを持っているかもしれません
コンテンツを検索する観点から、

126
00:07:11,980 --> 00:07:16,200
多分そのツールにもかかわらず、のような
図書館が行う利用可能です

127
00:07:16,200 --> 00:07:18,450
利用可能な、あなたがお勧めします
別の方法で検索する

128
00:07:18,450 --> 00:07:21,847
または特定のユースケースのために最適化し、
これ多分それは非常に特殊です。

129
00:07:21,847 --> 00:07:23,930
たぶん、わずか数がある
世界の人々誰

130
00:07:23,930 --> 00:07:25,846
コンテンツを検索する
このように、それ

131
00:07:25,846 --> 00:07:28,985
我々あれば素晴らしいことだ
彼らがそれをやらせることができます。

132
00:07:28,985 --> 00:07:30,860
分析がたくさんあり​​ます
どれだけの人で

133
00:07:30,860 --> 00:07:33,860
実際になるコンテンツを使用
見つける、知っているのは興味深い

134
00:07:33,860 --> 00:07:37,280
何本使用されている、
何ではない、など。

135
00:07:37,280 --> 00:07:41,670
そして、たくさんのがあります
統合する機会

136
00:07:41,670 --> 00:07:45,210
他の情報と
それはそこにウェブ上です。

137
00:07:45,210 --> 00:07:46,880
だから我々はhave--

138
00:07:46,880 --> 00:07:50,260
>> 例えば、NPRはあります
書評セグメント、

139
00:07:50,260 --> 00:07:53,090
どこにインタビュー
書籍に関する作者。

140
00:07:53,090 --> 00:07:56,837
あなたがいた場合、そしてそれは素晴らしいことだ
ハーバード大学で本を検索する

141
00:07:56,837 --> 00:07:59,670
図書館、あなたが言う、OK、あります
著者とのインタビューされて。

142
00:07:59,670 --> 00:08:00,878
それではそのを見て行きましょう。

143
00:08:00,878 --> 00:08:05,461
またはWikipediaのページのように、あります
権威ある学術参照

144
00:08:05,461 --> 00:08:07,710
あなたこの本について
を見てみることをお勧めします。

145
00:08:07,710 --> 00:08:12,600
>> 情報源のこれらの種類があります。
ウェブ全体に散在。

146
00:08:12,600 --> 00:08:16,555
そして、それらを一緒に持参
偉大な使用の可能性

147
00:08:16,555 --> 00:08:18,930
誰かに見て
内容は、何かを探して。

148
00:08:18,930 --> 00:08:20,180
しかし、それもありません
ものの種類あなたがしたい

149
00:08:20,180 --> 00:08:23,205
ライブラリは責任になりたい
下って行くと追い詰めるために

150
00:08:23,205 --> 00:08:25,455
すべてのこれらの異なるソース
それらを一緒に差し込む

151
00:08:25,455 --> 00:08:28,920
彼らは連続的に変化しているので。

152
00:08:28,920 --> 00:08:33,570
そして、彼らが考えることが重要おそれがある
あなたが重要と思われるものではない。

153
00:08:33,570 --> 00:08:36,929
>> そして、それ以上に、基本的にあります
我々はまだ考えていないものがたくさん。

154
00:08:36,929 --> 00:08:42,222
だから、我々はこれを開くことができれば、より多くの
半ダースほどの他に人、

155
00:08:42,222 --> 00:08:45,174
誰にこのを見ている
アイデアを考えることができ、定期的

156
00:08:45,174 --> 00:08:47,340
そして、データをマッサージし
彼らはそれでやりたい。

157
00:08:47,340 --> 00:08:49,920

158
00:08:49,920 --> 00:08:54,045
>> だから我々はこれを作りたい
世界に利用可能なデータ。

159
00:08:54,045 --> 00:08:55,670
さて、カップルの合併症があります。

160
00:08:55,670 --> 00:08:58,540
一つは、このメタデータです
異なるシステムである。

161
00:08:58,540 --> 00:09:01,110
これは、異なる形式でだ。

162
00:09:01,110 --> 00:09:04,719
だから、いくつかの正規化があります
発生する必要がある、

163
00:09:04,719 --> 00:09:08,010
その正規化の過程であること
異なるフォーマットから物事をもたらす

164
00:09:08,010 --> 00:09:12,940
単一のフォーマットにマッピング
フィールドが一致するように、。

165
00:09:12,940 --> 00:09:15,160
>> いくつかの著作権の制限があります。

166
00:09:15,160 --> 00:09:21,010
奇妙なことに、カタログエントリ
本について、著作権のために責任を負う。

167
00:09:21,010 --> 00:09:24,060
だから、それだけだにもかかわらず、
本から得られた情報、

168
00:09:24,060 --> 00:09:25,330
それが著作権です。

169
00:09:25,330 --> 00:09:28,400
そして、実際に誰に応じて、
そのメタデータを作成し、

170
00:09:28,400 --> 00:09:32,175
に制限があるかもしれ
それを配布することができ、同じようなto--

171
00:09:32,175 --> 00:09:33,402
>> 私は知らない。

172
00:09:33,402 --> 00:09:36,110
それは、月かに似てないかもしれない
歌の歌詞の状況、

173
00:09:36,110 --> 00:09:36,610
例えば。

174
00:09:36,610 --> 00:09:38,560
だから我々はすべてそれが出てパン方法を知っている。

175
00:09:38,560 --> 00:09:40,450
だから、その問題を回避する必要があります。

176
00:09:40,450 --> 00:09:44,910
>> そして、もう一つの作品です
大量のデータがあることを。

177
00:09:44,910 --> 00:09:52,420
私は仕事したい人だのであれば
データを持つか、クールなアイデアを持って、

178
00:09:52,420 --> 00:09:55,350
1400万を扱う
私のラップトップ上のレコード

179
00:09:55,350 --> 00:09:57,487
問題が発生する可能性が
と管理が困難。

180
00:09:57,487 --> 00:09:59,320
だから我々は削減したい
人々のための障壁

181
00:09:59,320 --> 00:10:02,130
データを操作できるようにする。

182
00:10:02,130 --> 00:10:07,880
>> だから、アプローチはうまくいけばアドレス
これらの問題の全ては、2つの部分である。

183
00:10:07,880 --> 00:10:11,770
一つは、かかるプラットフォームを構築しています
すべてのこれらの異なるソースからのデータ

184
00:10:11,770 --> 00:10:14,350
そして、正規化し、それを悪化させる
それを豊かに、そしてなります

185
00:10:14,350 --> 00:10:16,650
それつの場所で利用できる。

186
00:10:16,650 --> 00:10:20,950
そして、それはを通してそれを利用可能に
人々が呼び出すことができるパブリックAPI。

187
00:10:20,950 --> 00:10:24,430
>> だから、APIはアプリケーションである
プログラミングインタフェース。

188
00:10:24,430 --> 00:10:28,930
そして、それは基本的に指し
エンドポイントシステムや技術

189
00:10:28,930 --> 00:10:31,720
電話して、データを取り戻すことができます
な方法で構造化されたフォーマット

190
00:10:31,720 --> 00:10:32,900
それは使用することができる。

191
00:10:32,900 --> 00:10:36,060
だから、依存ではありません
ウェブサイトに行くに

192
00:10:36,060 --> 00:10:37,970
オフデータをこする
例えば、それは。

193
00:10:37,970 --> 00:10:40,690

194
00:10:40,690 --> 00:10:45,010
>> だから、これはのホームページです
ライブラリクラウドアイテムAPI、

195
00:10:45,010 --> 00:10:47,220
本質的にそのバージョン2です。

196
00:10:47,220 --> 00:10:50,130
だから、の2回目の繰り返しだ
このデータのすべてをしようとし

197
00:10:50,130 --> 00:10:53,280
世界に利用できる。

198
00:10:53,280 --> 00:10:59,560
だから、だ
http://api.lib.harvard.edu/v2/items。

199
00:10:59,560 --> 00:11:03,830
そして、ちょうどこれを打破する
これが何を意味するのか、少し、

200
00:11:03,830 --> 00:11:06,115
これはAPIのバージョン2であるということである。

201
00:11:06,115 --> 00:11:08,490
バージョン1は、あります
私はについて話をするつもりはありません。

202
00:11:08,490 --> 00:11:09,750
しかし、バージョン1があります。

203
00:11:09,750 --> 00:11:14,740
>> そして、あなたがこれを呼び出している場合は、
APIは、あなたがアイテムを得ている。

204
00:11:14,740 --> 00:11:20,640
との考え方の一部
APIは契約であるAPIです。

205
00:11:20,640 --> 00:11:23,440
それはあるものだ
変更するつもりはない。

206
00:11:23,440 --> 00:11:24,850
例えばそう、 - 

207
00:11:24,850 --> 00:11:27,410
>> そして、その理由は、もし私がいることである
システムのいくつかの種類を構築すること

208
00:11:27,410 --> 00:11:33,210
ライブラリクラウドAPIを使用しようとしている
本を表示したり、人々が見つけるのを助けるために

209
00:11:33,210 --> 00:11:36,190
ユニークな方法で情報、
我々が起こることをしたくないものを

210
00:11:36,190 --> 00:11:38,940
私たちはどのように変化しに行くためのものです
そのAPIが働き、突然

211
00:11:38,940 --> 00:11:41,340
すべてが、エンドユーザ側で壊れる。

212
00:11:41,340 --> 00:11:46,710
あなたはAPIを作っている場合、のだから、一部
世界に利用できる、それはだ

213
00:11:46,710 --> 00:11:49,396
置くことをお勧め
人々ので、バージョン番号

214
00:11:49,396 --> 00:11:51,020
彼らが扱っているバージョンを知っている。

215
00:11:51,020 --> 00:11:54,300
>> 私たちが決めるのであれば私たちはより良い方法を見つける
この情報を使用可能にする、

216
00:11:54,300 --> 00:11:57,295
我々はにそれを変更する場合があります
そのバージョン3を呼び出します。

217
00:11:57,295 --> 00:11:59,920
まだ使用しているので、誰も
バージョン2、それはまだ動作します。

218
00:11:59,920 --> 00:12:03,490
しかし、バージョンは3でしょう
すべての新しいものを持っている。

219
00:12:03,490 --> 00:12:06,680

220
00:12:06,680 --> 00:12:09,210
>> これは、これはAPIであるが、
本当にURLのように見えます。

221
00:12:09,210 --> 00:12:11,680
だから何これは
の例は何です

222
00:12:11,680 --> 00:12:16,615
使用可能な残りのAPIを、と呼ばれる
ただ、通常のウェブ接続を介して。

223
00:12:16,615 --> 00:12:19,680
そして、あなたが実際にすることができます
ブラウザでアクセスしてください。

224
00:12:19,680 --> 00:12:28,550
>> だからここに私はちょうどFirefoxを開けたし、
api.lib.harvard.edu/v2/itemsに行って。

225
00:12:28,550 --> 00:12:31,560
だから私はここに来ることはある
基本的には最初のページ

226
00:12:31,560 --> 00:12:34,740
全体の結果の
私たちが持っているアイテムのセット。

227
00:12:34,740 --> 00:12:37,460
そして、それは、XML形式でここに。

228
00:12:37,460 --> 00:12:40,130

229
00:12:40,130 --> 00:12:42,210
そしてそれはまたしてだ
Firefoxが清書。

230
00:12:42,210 --> 00:12:45,850
これは、実際にこれらのすべてを持っていない
少し伸縮

231
00:12:45,850 --> 00:12:47,880
ここにdoohickeys。

232
00:12:47,880 --> 00:12:52,520
これはよりよいの一種である
バージョンの方法は、それを見て。

233
00:12:52,520 --> 00:12:57,040
>> しかし、これは私たちに言っていることです。
私はすべての項目を要求してきた。

234
00:12:57,040 --> 00:13:03,120
だから、13289475項目があります。

235
00:13:03,120 --> 00:13:06,150
そして、私は最初は探しています
10、位置ゼロから始まる

236
00:13:06,150 --> 00:13:09,760
コンピュータサイエンスのため
我々は常にゼロから始まります。

237
00:13:09,760 --> 00:13:15,150
そして、私はちょうど崩壊した場合、私は、ここに持っているもの
これが、私は10アイテムを持って表示されます。

238
00:13:15,150 --> 00:13:20,410

239
00:13:20,410 --> 00:13:25,210
>> 私はアイテムを見ると、私はすることができます
私はそれについての情報を持っていることがわかります。

240
00:13:25,210 --> 00:13:27,400
そして、これはMODSフォームと呼ばれるものである。

241
00:13:27,400 --> 00:13:30,860
そして私は切り替えるつもりだ
ここに戻って一瞬。

242
00:13:30,860 --> 00:13:33,750
OK。

243
00:13:33,750 --> 00:13:37,447
>> それでは、で何かを検索してみましょう
その最初の項目のための特定

244
00:13:37,447 --> 00:13:40,030
あなたが見たときに出てくることを起こる
コレクション全体を

245
00:13:40,030 --> 00:13:41,750
ランダム、定義により、である。

246
00:13:41,750 --> 00:13:44,550
それでは、いくつかのドーナツを探してみましょう。

247
00:13:44,550 --> 00:13:46,830
ああ。

248
00:13:46,830 --> 00:13:49,190
>> OK。

249
00:13:49,190 --> 00:13:49,940
だから、ドーナツ。

250
00:13:49,940 --> 00:13:55,360
だから我々は80の項目がある発見
ドーナツを参照するコレクション。

251
00:13:55,360 --> 00:13:57,150
我々は彼らの最初の10を見ている。

252
00:13:57,150 --> 00:14:01,890
さて、あなたはここでその方法を見ることができます
私はドーナツを探していた、

253
00:14:01,890 --> 00:14:04,400
私はちょうどに何かを追加しました
URLのクエリ文字列。

254
00:14:04,400 --> 00:14:09,680
だから、qはあなたができるドーナツを、等しい
もう少し簡単にここを参照してください。

255
00:14:09,680 --> 00:14:12,131
>> そして、これは基本的にありませ意味
APIの仕様、その

256
00:14:12,131 --> 00:14:13,880
何すべての定義
これらのパラメータは意味。

257
00:14:13,880 --> 00:14:17,150
そして、これは私たちがしようとしていることを意味
ドーナツのためにすべてを検索します。

258
00:14:17,150 --> 00:14:24,910
>> だからここに最初の項目は、我々は持っている
あなたは、タイトルがドーナツで見ることができます

259
00:14:24,910 --> 00:14:29,310
とAnと呼ばれる字幕がある
私は推測であり、アメリカの情熱、

260
00:14:29,310 --> 00:14:31,610
適切な。

261
00:14:31,610 --> 00:14:36,134
different--がたくさんあり​​ます

262
00:14:36,134 --> 00:14:38,050
あなたがポイントに到達したら
データを取得する、

263
00:14:38,050 --> 00:14:41,020
異なるがたくさんあり​​ます
あなたにそれを得ることができますフォーマット。

264
00:14:41,020 --> 00:14:44,050
そして、異なる強みがあります
それらのすべてのための弱点。

265
00:14:44,050 --> 00:14:49,000
したがって、この1は、あなたが見ることができます
ここでは、このフォームは非常に豊富です。

266
00:14:49,000 --> 00:14:51,946
そして、それは標準化されているの。

267
00:14:51,946 --> 00:14:55,040
>> だから、特定のタイトルがあります
フィールド、サブタイトルフィールド。

268
00:14:55,040 --> 00:14:58,950
代替があります
タイトル、アメリカの情熱。

269
00:14:58,950 --> 00:15:01,650
それに関連付けられた名前がある。

270
00:15:01,650 --> 00:15:03,120
リソースのタイプはテキストです。

271
00:15:03,120 --> 00:15:06,070
多くの情報があります
ここにこの形式で。

272
00:15:06,070 --> 00:15:09,480
>> しかし、たくさんあり​​ます
異なるフォーマットの。

273
00:15:09,480 --> 00:15:11,920
だから我々はちょうど何であったか
を見るとフォーマットです

274
00:15:11,920 --> 00:15:17,700
の略と呼ばれるMODS、
メタデータオブジェクトの説明サービス、

275
00:15:17,700 --> 00:15:18,250
潜在的に。

276
00:15:18,250 --> 00:15:23,030
私は実際には約全くわからないんだけど
S.しかし、それはかなり複雑なフォーマットです。

277
00:15:23,030 --> 00:15:24,240
これは、デフォルトのフォーマットです。

278
00:15:24,240 --> 00:15:30,260
>> しかし、それは続け一つだ
すべてのデータの豊富さ

279
00:15:30,260 --> 00:15:33,820
ライブラリがあるため持っていること
それは何に非常に近いです

280
00:15:33,820 --> 00:15:35,110
ライブラリは、内部的に使用されます。

281
00:15:35,110 --> 00:15:39,030
それは標準だ
国全体で使用、

282
00:15:39,030 --> 00:15:40,944
大学図書館で世界中に。

283
00:15:40,944 --> 00:15:42,110
そして、それは非常に相互運用可能です。

284
00:15:42,110 --> 00:15:44,852
だから、文書を持っている場合は、
すなわち、MODSの形式である

285
00:15:44,852 --> 00:15:47,560
あなたが他の誰かにそれを与えることができます
そのシステムは、MODSを理解する

286
00:15:47,560 --> 00:15:48,518
そして彼らはそれをインポートすることができます。

287
00:15:48,518 --> 00:15:50,840
だから、標準です。

288
00:15:50,840 --> 00:15:54,250
それは非常によく、非常に具体的に定義さだ。

289
00:15:54,250 --> 00:15:58,980
そして、それはそれを作るものです
相互運用可能な、誰かが言えば理由

290
00:15:58,980 --> 00:16:04,930
これは別のタイトルです
記録は、誰もがそれが何を意味するか知っている。

291
00:16:04,930 --> 00:16:07,740
フリップ側では、それは非常に複雑です。

292
00:16:07,740 --> 00:16:13,160
>> だから、見てみると
ここでこのレコードでは、

293
00:16:13,160 --> 00:16:15,320
私はちょうど取得したい場合
このドキュメントのタイトル、

294
00:16:15,320 --> 00:16:21,150
おそらくドーナツで、この本、の、
アメリカの情熱、それを解析する

295
00:16:21,150 --> 00:16:22,940
少し複雑です。

296
00:16:22,940 --> 00:16:27,380
別がありますのに対して
ダブリンコアと呼ばれるフォーマット、

297
00:16:27,380 --> 00:16:29,730
これは、はるかに簡単なフォーマットである。

298
00:16:29,730 --> 00:16:33,764
>> ここで見るとそう、ないあります
タイトル、サブタイトル、代替のタイトル。

299
00:16:33,764 --> 00:16:35,930
単にタイトルがあります、
ドーナツ、アメリカン情熱、

300
00:16:35,930 --> 00:16:38,780
と別のタイトル、アメリカの情熱。

301
00:16:38,780 --> 00:16:42,907
だから、あなたがどの​​ような形を見ているとき
あなたは、からデータを取得したい

302
00:16:42,907 --> 00:16:44,740
多くの方法によって異なります
あなたはそれを使用するつもりだ。

303
00:16:44,740 --> 00:16:46,573
あなたが使用している
相互運用性またはあなたが行う

304
00:16:46,573 --> 00:16:49,970
そのシンプルな何かをしたい
で動作するように簡単な場合があります？

305
00:16:49,970 --> 00:16:56,002
>> フリップ側では、たくさんの
詳細はソートの下に踏み付けう。

306
00:16:56,002 --> 00:16:58,460
あなたは、のニュアンスが失われる可能性があります
何特定のフィールド手段

307
00:16:58,460 --> 00:17:02,960
あなたはダブリンコアを扱っている場合には、
そのあなたがMODSで得ないだろう。

308
00:17:02,960 --> 00:17:06,462
だから、それらは、フォーマットの2である
あなたは、APIから抜け出すことができます。

309
00:17:06,462 --> 00:17:08,920
そして、基本的に、我々は維持している
それMODSで舞台裏。

310
00:17:08,920 --> 00:17:14,179
しかし、我々はMODSにあなたにそれを与えることができますし、
ダブリン·コアと同様に他の何か。

311
00:17:14,179 --> 00:17:16,470
その他の対価時
あなたがデータで探しています

312
00:17:16,470 --> 00:17:21,210
あなたは、JSON、そのいずれかとしてそれを得ることができている
JavaScriptのオブジェクト表記の略で、

313
00:17:21,210 --> 00:17:24,720
の略やXML、
拡張マークアップ言語。

314
00:17:24,720 --> 00:17:30,080
これらのデータ表現の両方
正確に、正確に同じデータを持つ

315
00:17:30,080 --> 00:17:31,080
同じフィールド。

316
00:17:31,080 --> 00:17:33,644
しかし、彼らはただだ
構文的に異なる。

317
00:17:33,644 --> 00:17:40,401
>> だから、これはA--です

318
00:17:40,401 --> 00:17:41,400
さて、ちょうど切り替えてみましょう。

319
00:17:41,400 --> 00:17:47,490
だから、これは私たちのクエリです
XML形式のドーナツ。

320
00:17:47,490 --> 00:17:53,470
私はちょうどこれをJSONであることに切り替えた場合、
私はそれが違って見える見ることができます。

321
00:17:53,470 --> 00:17:58,580
だから今、これは同じ内容で、
しかし異なる構造。

322
00:17:58,580 --> 00:18:00,080
より少ない角括弧があります。

323
00:18:00,080 --> 00:18:02,530
それほど冗長あります。

324
00:18:02,530 --> 00:18:06,440
>> そして、これは、あなたの場合形式です
ウェブ環境で作業している、

325
00:18:06,440 --> 00:18:09,680
あなたが最も可能性が高いうとしている
1ので、使いたい

326
00:18:09,680 --> 00:18:12,630
JSONについての素晴らしい事のある
それは、JavaScriptと互換性があります。

327
00:18:12,630 --> 00:18:17,680
私は、Webアプリを書いているのであれば、私が引っ張ることができる
JSONに、ちょうど直接それに取り組む。

328
00:18:17,680 --> 00:18:20,187
XMLとのに対し、それはだ
もう少し複雑。

329
00:18:20,187 --> 00:18:21,520
だから、再び、これらは両方とも便利です。

330
00:18:21,520 --> 00:18:26,387
彼らはただ異なるユースケースである
どこの人々がそれらを使用したい場合があります。

331
00:18:26,387 --> 00:18:26,886
OK。

332
00:18:26,886 --> 00:18:29,810

333
00:18:29,810 --> 00:18:31,680
だから、戻ってAPIに。

334
00:18:31,680 --> 00:18:32,900
だから我々はfor--検索することができます

335
00:18:32,900 --> 00:18:36,220
>> 私は例を与える
ドーナツを検索。

336
00:18:36,220 --> 00:18:39,330
我々はまた、単に検索することができます
ここ内の特定のフィールド。

337
00:18:39,330 --> 00:18:41,310
だからではなく、検索の
レコード全体、

338
00:18:41,310 --> 00:18:43,870
私はちょうどタイトルフィールドを検索することができます。

339
00:18:43,870 --> 00:18:48,810
だから今では25のものがあります
タイトルにドーナツ、のいずれかを持っている

340
00:18:48,810 --> 00:18:52,430
復元についてです
経営における湿地

341
00:18:52,430 --> 00:18:54,990
ドーナツの穴の
おそらく、プログラム、

342
00:18:54,990 --> 00:18:58,970
必ずしも私たちは、探しているもの
私たちは、ドーナツを探しているときのために。

343
00:18:58,970 --> 00:19:02,790

344
00:19:02,790 --> 00:19:05,490
>> あなたがいるときに、することもできます
API--を扱う

345
00:19:05,490 --> 00:19:08,827
>> APIを持っていることの一部が与えている
人々は大規模なデータセットへのアクセスを。

346
00:19:08,827 --> 00:19:11,410
そして、異なるいくつかあります
あなたはそれを行うために使用できるツール。

347
00:19:11,410 --> 00:19:14,170
一つは、非常に簡単に、あなたです
データを通じて缶ページ。

348
00:19:14,170 --> 00:19:17,340
だから、クエリを実行するかのように
ウェブインタフェースを介して、

349
00:19:17,340 --> 00:19:19,470
あなたは、ページ1を見ることができ、
ページ2、ページ3。

350
00:19:19,470 --> 00:19:22,040
あなたが同じことを行うことができます
APIを介しての事。

351
00:19:22,040 --> 00:19:24,150
あなたはただである必要が
あなたがそれを行う方法で明示的。

352
00:19:24,150 --> 00:19:29,511
>> したがって、たとえば、私が探していた場合
ここに私の最初のクエリでは、

353
00:19:29,511 --> 00:19:32,510
私は物事の検索をやっている場所
タイトルにドーナツと、私が言うことができ、

354
00:19:32,510 --> 00:19:35,415
と制限は意味し、20に等しい
私に最初の20レコードを与え、しない

355
00:19:35,415 --> 00:19:38,540
デフォルトで最初の10、、
私は一度に20を見てみたいから。

356
00:19:38,540 --> 00:19:43,435
それとも私が言うことができる、セット
20と限界に等しい開始

357
00:19:43,435 --> 00:19:47,150
与える等しい20、
私は40を介して21を記録します。

358
00:19:47,150 --> 00:19:52,680
>> だから私は事を推測
ここで離れて取ることです

359
00:19:52,680 --> 00:19:57,290
我々は、クエリ文字列を使用していること
クエリでパラメータを設定します。

360
00:19:57,290 --> 00:20:02,760
そして、それはあなたがコントロールすることができます
あなたは何を取り戻す。

361
00:20:02,760 --> 00:20:05,980
>> あなたが使用できる別のツール、 - 

362
00:20:05,980 --> 00:20:09,250
>> そして、これは本当に便利です
データを探索という点。

363
00:20:09,250 --> 00:20:10,840
>> ファセットと呼ばれるものを--is。

364
00:20:10,840 --> 00:20:15,530
そのため、長期的なファセットです
必ずしも一般的ではありません。

365
00:20:15,530 --> 00:20:16,880
しかし、あなたはすべての前にそれを見てきました。

366
00:20:16,880 --> 00:20:18,630
あなたが見てみた場合
アマゾン、例えば、

367
00:20:18,630 --> 00:20:20,870
あなたがのために検索を行う
書籍ドーナツ、

368
00:20:20,870 --> 00:20:27,080
ここで彼らは本のシリーズを持っている、
それらはカテゴリ別にグループ化している、

369
00:20:27,080 --> 00:20:30,470
あなたがさまざまなカテゴリを取得し、
とどのように多くの書籍、各カテゴリで

370
00:20:30,470 --> 00:20:31,330
現れる。

371
00:20:31,330 --> 00:20:33,420
>> だから、これは基本的にファセットです。

372
00:20:33,420 --> 00:20:37,570
あなたは、1800すべての彼らの本を取る
アマゾンでドーナツと一致冊。

373
00:20:37,570 --> 00:20:39,820
それらの12をしている
朝食カテゴリ。

374
00:20:39,820 --> 00:20:43,100
ペストリーとベーキングで21、
などなど。

375
00:20:43,100 --> 00:20:47,670
>> だから、これは本当に便利です
コンテンツを探索するためのツール

376
00:20:47,670 --> 00:20:53,260
ライブラリ内にも
あなたは、ファセットを見たときのため、

377
00:20:53,260 --> 00:20:56,520
それはあなたの何科目のアイデアを提供します
被験者のどのような種類のように、存在する

378
00:20:56,520 --> 00:20:58,510
問合せセット内で最も人気があります。

379
00:20:58,510 --> 00:21:00,950
そして、それはあなたが追い出すと探るのに役立ちます。

380
00:21:00,950 --> 00:21:02,770
だから私たちは同じことを行うことができます。

381
00:21:02,770 --> 00:21:05,940
>> 我々は、使用したい場合
APIと小面を見て、

382
00:21:05,940 --> 00:21:08,950
我々は、別のパラメータを追加
私たちの友人クエリ文字列。

383
00:21:08,950 --> 00:21:12,540
だから、ファセットは、カンマ区切りに等しい
私たちは上のファセットに欲しいもののリスト。

384
00:21:12,540 --> 00:21:14,790
だから、ファセットの1は、対象となる可能性があります。

385
00:21:14,790 --> 00:21:16,565
もう一つは、言語かもしれません。

386
00:21:16,565 --> 00:21:19,665
私たちは、そのクエリを実行した場合とそう、私たちはget--

387
00:21:19,665 --> 00:21:23,372

388
00:21:23,372 --> 00:21:24,830
ここはほとんど同じに見えます。

389
00:21:24,830 --> 00:21:29,010
しかし、我々は最後に追加した
リストのファセットのセット。

390
00:21:29,010 --> 00:21:34,060
だから我々は、被写体と呼ばれるファセットを持つ。

391
00:21:34,060 --> 00:21:40,250
だから、これは私が見ればことを私たちに伝えている
ドーナツクエリから私の80の結果では、

392
00:21:40,250 --> 00:21:42,100
それらの13を持っている
主題米国。

393
00:21:42,100 --> 00:21:43,684
三は、被写体ドーナツを持っている。

394
00:21:43,684 --> 00:21:45,600
三、被写体を持っている
湿地復元の、

395
00:21:45,600 --> 00:21:47,720
そのドーナツの私達の穴があります。

396
00:21:47,720 --> 00:21:51,780
彼ら二人、シンプソンズ、
などなど。

397
00:21:51,780 --> 00:21:59,211
>> あなたのであれば、これは便利です
検索を絞り込むたい。

398
00:21:59,211 --> 00:22:00,210
それはあなたがそれを行うことができます。

399
00:22:00,210 --> 00:22:03,580
あなたが持っている場合は特に
80その結果、たとえば、より多くの。

400
00:22:03,580 --> 00:22:05,980
>> 同様に、我々はまた尋ねた
言語上のファセットのために。

401
00:22:05,980 --> 00:22:14,790
我々は我々の結果を見ればそう、私たちは76を参照してください。
それらの英語、フランス語の4つである、

402
00:22:14,790 --> 00:22:19,620
スペイン語で2、2、私はそれがだと思う
未定義または未知の、オランダ語、ラテン語。

403
00:22:19,620 --> 00:22:22,830
だから私はラテン語だと思います
ドーナツ結果、再び、

404
00:22:22,830 --> 00:22:24,922
焼き菓子とは何の関係もありません。

405
00:22:24,922 --> 00:22:25,630
しかし、そこに行く。

406
00:22:25,630 --> 00:22:31,420

407
00:22:31,420 --> 00:22:38,630
>> だから、これは一種のあなたを見せている
どのようにコンテンツを引き戻すことができます

408
00:22:38,630 --> 00:22:41,270
APIからわずかを通して
素晴らしいですウェブブラウザ、。

409
00:22:41,270 --> 00:22:44,320
しかし、それは本当にありません何をだろう
通常はそれのためのAPIで使用している。

410
00:22:44,320 --> 00:22:48,710
どのようにあなたのだから、1例
実際にこれは私がしたある行うことができます

411
00:22:48,710 --> 00:22:54,720
スーパー小さなプログラムを書かれた、
これ、再び、私のドーナツの検索を行います

412
00:22:54,720 --> 00:22:59,010
と夫婦のフィールドを選択し、
テーブルに表示します。

413
00:22:59,010 --> 00:23:01,610
だから、これは非常にある
同じコンテンツ我々だけ

414
00:23:01,610 --> 00:23:04,830
いくつかのフィールドを引き出して見ました。

415
00:23:04,830 --> 00:23:12,090
タイトルのため、リスト、
何本の場所

416
00:23:12,090 --> 00:23:15,120
言語は、約、
などなど。

417
00:23:15,120 --> 00:23:20,480
>> だから、これは実際にあるので、起こったのか
私たちはいくつかのコードを見ていると思い、

418
00:23:20,480 --> 00:23:22,420
is--

419
00:23:22,420 --> 00:23:28,060
>> 私たちがここに持っていることは、単純なHTMLです
テキストを表示するページ、

420
00:23:28,060 --> 00:23:32,900
ライブラリクラウドに歓迎し、
その後、結果の表が表示されます。

421
00:23:32,900 --> 00:23:37,790
そして、明らかには結果ではありません
ページがロードされる表。

422
00:23:37,790 --> 00:23:41,380
しかし、我々は何をやっている
我々は、まず、ある

423
00:23:41,380 --> 00:23:46,290
と呼ばれるライブラリをロードしている
基本的にはjQueryの、

424
00:23:46,290 --> 00:23:52,030
それを作るJavaScriptライブラリ、
JavaScriptを操作するのは非常に簡単

425
00:23:52,030 --> 00:23:58,780
ネイティブ、HTML、ウェブページの作成、
クライアントサイドのロジックやWebページ。

426
00:23:58,780 --> 00:24:01,595
>> だから、私たちはここに持っていることはjQueryはある
取得というメソッドを持って、

427
00:24:01,595 --> 00:24:05,270
本質的に移動します
URL、この場合には、これ、

428
00:24:05,270 --> 00:24:09,070
このおなじみの見えるURLです。

429
00:24:09,070 --> 00:24:14,440
そしてからコンテンツを取得します
そのURLとは、その上に関数を実行。

430
00:24:14,440 --> 00:24:19,240
だから我々はapi.lib.harvard / EDUに行くと述べた。

431
00:24:19,240 --> 00:24:20,060
ドーナツを検索する。

432
00:24:20,060 --> 00:24:21,300
私たちに20のレコードを与えます。

433
00:24:21,300 --> 00:24:28,590
そして、この関数を、実行する
私はそれをデータを渡す、選択した。

434
00:24:28,590 --> 00:24:34,430
そして、データはJSONです
APIから返されてしまった。

435
00:24:34,430 --> 00:24:40,120
>> そして、我々はその中で、言っている
データ項目と呼ばれるフィールドがあります。

436
00:24:40,120 --> 00:24:48,117
私が行けば、バックを見てみましょう
ここにこれらの結果の1、

437
00:24:48,117 --> 00:24:49,200
何かがありますcalled--

438
00:24:49,200 --> 00:24:50,220
>> まあ、それはアイテムと呼ばれています。

439
00:24:50,220 --> 00:24:53,520
だから、それをすることができる。

440
00:24:53,520 --> 00:25:01,840
そして、何それがないことは、それである
各項目を通過

441
00:25:01,840 --> 00:25:05,300
その後、別のを呼び出す
各項目の機能。

442
00:25:05,300 --> 00:25:08,440
基本的には、その関数
値を取っている

443
00:25:08,440 --> 00:25:12,010
ある項目の
基本的に個々の記録

444
00:25:12,010 --> 00:25:18,220
私たちは、タイトルを引き出すことを可能にする、
カバレッジと言語。

445
00:25:18,220 --> 00:25:21,640
>> だから我々はすべての上の関数を呼び出す
我々は戻っAPIから得たアイテム。

446
00:25:21,640 --> 00:25:25,397
そして、あなたはただ見てみると
右ここにこの作品では、

447
00:25:25,397 --> 00:25:27,230
私たちは何をやっているである
我々は、文字列を作成している、

448
00:25:27,230 --> 00:25:31,810
本質的にいくつかのHTMLマークアップです
value.titleと、テーブルの周りに、

449
00:25:31,810 --> 00:25:35,790
これのタイトルです
オブジェクト、value.coverage、

450
00:25:35,790 --> 00:25:36,790
その適用範囲は、ある - 

451
00:25:36,790 --> 00:25:38,225
>> そして、我々はチェックをやっている
ここで定義されていないの誰が見て

452
00:25:38,225 --> 00:25:40,570
それは未定義言えば、それを隠して、
私たちは本当に興味がないので、

453
00:25:40,570 --> 00:25:41,600
その中で。

454
00:25:41,600 --> 00:25:42,939
>>  - そして、言語。

455
00:25:42,939 --> 00:25:44,730
そして、我々は何をしている
やってはそれを追加している

456
00:25:44,730 --> 00:25:48,510
あるテーブルへ
ここにこの文字列で識別。

457
00:25:48,510 --> 00:25:50,790
とjQueryがどのように動作するか
これは言っていることです。

458
00:25:50,790 --> 00:25:56,420
アイデアを持つテーブルを探している
結果はそれにこのテキストを追加します。

459
00:25:56,420 --> 00:25:59,380
そして、これはアイデアの結果と表です。

460
00:25:59,380 --> 00:26:04,998
だから、結局何
このページはこちらです。

461
00:26:04,998 --> 00:26:06,206
そして、表示​​するためにsource--

462
00:26:06,206 --> 00:26:11,310

463
00:26:11,310 --> 00:26:13,810
さて、ソースが実際にはありません
それが起こったときに更新。

464
00:26:13,810 --> 00:26:18,740
だから、実際に見ることができます
しかし、ここでテーブルの結果。

465
00:26:18,740 --> 00:26:24,770
>> だから、の単純な例です
APIに対して非常に基本的なクエリを実行する

466
00:26:24,770 --> 00:26:29,020
いくつかの他の情報を表示する
形成しており、あまりにも派手な何もしていない。

467
00:26:29,020 --> 00:26:36,370
さて、もう一つの例は次のようである
デビッド·ワインバーガーによって書かれたアプリケーション

468
00:26:36,370 --> 00:26:39,120
このデモとして、その
本質を示しています

469
00:26:39,120 --> 00:26:44,620
あなたがしている結果をマッシュアップできるか
ライブラリクラウドAPIから取得

470
00:26:44,620 --> 00:26:46,250
で、Googleブックス言う。

471
00:26:46,250 --> 00:26:52,225
>> そして、ここで思考は私ができることです
Googleブックスに対してクエリを実行し、

472
00:26:52,225 --> 00:26:56,060
フルテキスト検索を取得し、いくつかの結果を得る
背中、それらのアイテムのどれを見つける

473
00:26:56,060 --> 00:27:01,180
実際にホリスに存在し、
図書館システム、

474
00:27:01,180 --> 00:27:03,200
その後私にリンクを与える
戻ってそれらのアイテムに。

475
00:27:03,200 --> 00:27:12,730
私が検索するのであれば、それがあった
暗い嵐の夜、私は

476
00:27:12,730 --> 00:27:16,210
結果の束を取り戻す
グーグル、その後つの結果から

477
00:27:16,210 --> 00:27:19,460
その時間の中でリンクルです。

478
00:27:19,460 --> 00:27:29,330
そして、これらが存在して図書へのリンクです
ハーバード図書館システム内。

479
00:27:29,330 --> 00:27:32,160
>> だから私はここでのポイントではないと思います
これがかなくてもよいことをそんなに

480
00:27:32,160 --> 00:27:34,118
あなたが望む方法であること
ライブラリを検索するには、

481
00:27:34,118 --> 00:27:38,310
それは完全に異なっている
あなたに利用できなかった方法

482
00:27:38,310 --> 00:27:42,884
前、あなたのようなことの方法がありませんでした
でも、帳簿上のフルテキスト検索

483
00:27:42,884 --> 00:27:44,550
ハーバード図書館システムの一部であった。

484
00:27:44,550 --> 00:27:46,870
だから今、これは方法です
あなたはそれを行うことができます。

485
00:27:46,870 --> 00:27:51,930
そして、あなたはそれらを表示することができます
どんなフォーマットあなたが欲しい。

486
00:27:51,930 --> 00:27:55,990
だから、ここでのポイントは、基本的には、ある
私たちは人々のための新しい方法を開いている

487
00:27:55,990 --> 00:27:59,080
データを操作する。

488
00:27:59,080 --> 00:28:07,925
>> ライブラリクラウドのもう一つの作品は、ということです
それは、使用状況データの一部を露出させるのに役立ち

489
00:28:07,925 --> 00:28:08,800
ライブラリが持っていること。

490
00:28:08,800 --> 00:28:12,630
だから、図書館に行けば、
あなたが本を探している、

491
00:28:12,630 --> 00:28:15,770
あなたは必ずしもない
実際のアイデアを持っている、

492
00:28:15,770 --> 00:28:19,080
内のすべての項目のために
特定の主題、何

493
00:28:19,080 --> 00:28:21,200
人々がしている
コミュニティ、それはだかどうか

494
00:28:21,200 --> 00:28:24,890
ハーバードとして定義さ
国またはあなたのクラス、

495
00:28:24,890 --> 00:28:26,421
彼らが最も有用見つけたものがありますか？

496
00:28:26,421 --> 00:28:28,920
そして、ライブラリが実際にあります
何についての情報のトン

497
00:28:28,920 --> 00:28:32,999
多くの場合ために最も有用である
人々が本をチェックアウトするの、

498
00:28:32,999 --> 00:28:34,040
それはあなたに何かを伝えます。

499
00:28:34,040 --> 00:28:36,498
いくつかの理由があったに違いない
彼らはそれをチェックアウトしたい。

500
00:28:36,498 --> 00:28:38,270
多くの人が予備の上に置く。

501
00:28:38,270 --> 00:28:42,520
>> それは多くのために予備のリスト上にある場合
クラスの、それはあなたに何かを伝えます。

502
00:28:42,520 --> 00:28:45,960
教員はそれをチェックしている場合
たくさんと大学生ではないから、

503
00:28:45,960 --> 00:28:47,200
それは私に何かを伝えます。

504
00:28:47,200 --> 00:28:49,280
逆に、そのも
あなたに何かを伝えます。

505
00:28:49,280 --> 00:28:54,680
だから、本当に興味深いものになるだろう
そこにその情報を入れてみましょう

506
00:28:54,680 --> 00:28:59,969
人々は彼らが見つけるのを助けるためにそれを使用
図書館システム内で動作します。

507
00:28:59,969 --> 00:29:02,260
このフリップ側である
いくつかの深刻なプライバシーがあります

508
00:29:02,260 --> 00:29:07,854
懸念の一つ理由
ライブラリのコア教義

509
00:29:07,854 --> 00:29:10,770
我々は言ってもするつもりはないさ
他の人が読んでいる何人。

510
00:29:10,770 --> 00:29:17,360
そして、あなたはこれを言っている場合であっても
本が4回確認した

511
00:29:17,360 --> 00:29:20,070
特定の月で、
それを使用することができる

512
00:29:20,070 --> 00:29:25,252
特定のリンクに戻る
デ匿名化データによる人

513
00:29:25,252 --> 00:29:26,710
それをチェックアウトした人を見つける。

514
00:29:26,710 --> 00:29:30,792
我々はavoid--できるので、道

515
00:29:30,792 --> 00:29:33,750
私たちは抽出しようとすることができる方法
すべての情報からいくつかの信号

516
00:29:33,750 --> 00:29:36,740
侵害なし
誰のプライバシーの問題

517
00:29:36,740 --> 00:29:42,150
基本的に私たちは見ている
使用データの10年 - 

518
00:29:42,150 --> 00:29:43,930
>> だから、長期間にわたってだ。

519
00:29:43,930 --> 00:29:50,639
>>  - そしてOK、の方法を見てみましょう、と言う
この作品が使用された何度も、

520
00:29:50,639 --> 00:29:52,930
とWHOがこの期間にわたって
時間の、その後は基本的に

521
00:29:52,930 --> 00:29:56,300
我々は呼んで番号を、お返し
基本的にスタックスコア

522
00:29:56,300 --> 00:29:59,910
それが使用されてだどのくらい表します。

523
00:29:59,910 --> 00:30:01,084
そして、そのnumber--

524
00:30:01,084 --> 00:30:03,250
異なる計算たくさんの
その数に入る。

525
00:30:03,250 --> 00:30:05,150
 - しかし、それは非常に粗いのだ
あなたを与えるメトリック

526
00:30:05,150 --> 00:30:11,300
どのようにいくつかのアイデア
コミュニティはその仕事を大切にすることができる。

527
00:30:11,300 --> 00:30:16,772
>> とにものそのように別のソート
より多くのアプリケーションを肉付け

528
00:30:16,772 --> 00:30:18,480
それが活用しています
このようなものです

529
00:30:18,480 --> 00:30:24,000
実際に呼ばStacklife、
メインハーバードを通じて利用可能

530
00:30:24,000 --> 00:30:24,880
図書館ポータル。

531
00:30:24,880 --> 00:30:26,700
だから、library.harvard.eduに行く。

532
00:30:26,700 --> 00:30:29,360
あなたは、異なる数が表示されます
ライブラリを検索する方法。

533
00:30:29,360 --> 00:30:32,300
そのうちの一つはStacklifeと呼ばれる。

534
00:30:32,300 --> 00:30:38,980
>> そして、これは、そのアプリケーションである
ライブラリのコンテンツを閲覧し、

535
00:30:38,980 --> 00:30:43,490
しかし、完全に構築されています
これらのAPIの上に。

536
00:30:43,490 --> 00:30:46,910
だから、特別なものはありません
舞台裏で起こって。

537
00:30:46,910 --> 00:30:49,570
へのアクセスはありません
あなたが持っていないデータ。

538
00:30:49,570 --> 00:30:54,090
それはあなたを提供するために、APIを使っている
完全に異なるブラウジングと

539
00:30:54,090 --> 00:30:55,480
経験。

540
00:30:55,480 --> 00:30:58,570
>> だから私は、アリスを検索した場合
この場合のワンダーランドで、

541
00:30:58,570 --> 00:31:02,600
私は次のようになり、結果を得る
かなりmuch--あるこの、

542
00:31:02,600 --> 00:31:05,430

543
00:31:05,430 --> 00:31:10,870
>> これは、任意の他の検索と非常に似ています
あなたはこの場合を除き、行う可能性があります

544
00:31:10,870 --> 00:31:15,730
私たちはしてアイテムをランク付けしている
あなたを与えるstackscore、

545
00:31:15,730 --> 00:31:19,850
どのように人気のあるこれらのいくつかのアイデア
項目は、コミュニティ内であった。

546
00:31:19,850 --> 00:31:25,610
だから明らかに、アリスでワンダーランド
ウォルト·ディズニーによって非常に人気があります。

547
00:31:25,610 --> 00:31:36,570
しかし、あなたはまた、トップ4を見ることができます
ここにあなたがactually--ない場合がありますものがある

548
00:31:36,570 --> 00:31:39,220
>> 高度に使用されている事柄、
しかし、あなたはすぐにではないかもしれない

549
00:31:39,220 --> 00:31:41,240
不思議の国のアリスで接続します。

550
00:31:41,240 --> 00:31:44,650
だから私たちの古くからの友人
注釈付きアリスはここにある。

551
00:31:44,650 --> 00:31:46,350
だから私はそれを見てみることができます。

552
00:31:46,350 --> 00:31:52,010
そして今、私が探しているものを
基本的にはof--設定されている時

553
00:31:52,010 --> 00:31:53,760
私は注釈を持つことができます
右ここアリス。

554
00:31:53,760 --> 00:31:56,700
私はそれについての情報を持っている。

555
00:31:56,700 --> 00:32:00,230
そして、私はまたstackscoreを持っている
この場合、26で、の。

556
00:32:00,230 --> 00:32:03,169
そして、これはソートのおよそ私に語った
どのように我々はこのstackscoreに着いた、

557
00:32:03,169 --> 00:32:05,835
どのように、それをチェックアウトした人のように
それがチェックアウトされた何度も、

558
00:32:05,835 --> 00:32:08,440
教員や学部生のように、どのように
図書館が持っている多くのコピー、

559
00:32:08,440 --> 00:32:11,300
などなど。

560
00:32:11,300 --> 00:32:16,460
>> そして、あなたは、することもできます十分に面白い
ここでは、事実上のスタックを参照します。

561
00:32:16,460 --> 00:32:19,550
だからここにデータ、この
ソートあなたを見せている

562
00:32:19,550 --> 00:32:23,547
仮想表現の
何棚全力の

563
00:32:23,547 --> 00:32:25,880
あなたが取るした場合のように見える
すべてのライブラリの保有

564
00:32:25,880 --> 00:32:28,940
と一緒にそれらを置く
1無限の棚の上。

565
00:32:28,940 --> 00:32:30,990
そして、良い点は、私たちがcan--ということです

566
00:32:30,990 --> 00:32:33,380
>> まず第一に、
これらの本についてのメタデータ

567
00:32:33,380 --> 00:32:35,627
それが公開された場合によくわかります。

568
00:32:35,627 --> 00:32:37,085
それは、それが持っているどのように多くのページがわかります。

569
00:32:37,085 --> 00:32:38,459
それはあなたの次元を伝えるかもしれません。

570
00:32:38,459 --> 00:32:42,930
だから、それがここに反映だ見ることができます
本のサイズの点で。

571
00:32:42,930 --> 00:32:46,740
>> そして、我々は使用することができます
強調するために得点を積み重ね

572
00:32:46,740 --> 00:32:49,170
高いスタックスコアを持っている図書。

573
00:32:49,170 --> 00:32:54,930
それは暗くだのであれば、それはそれを意味し、
おそらく、それは、より頻繁に使用される。

574
00:32:54,930 --> 00:32:57,040
この場合には、私は今
このことを推測するつもり

575
00:32:57,040 --> 00:33:03,226
不思議の国のアリスのバージョンがある
それは非常に一般的に使用され、ほとんどの

576
00:33:03,226 --> 00:33:05,100
アクセスされ、図書館
ほとんどのコピーを有している。

577
00:33:05,100 --> 00:33:06,975
あなたが探しているのであれば
不思議の国のアリスのために、

578
00:33:06,975 --> 00:33:10,220
これは、開始するには良い場所かもしれません。

579
00:33:10,220 --> 00:33:13,500
>> そして、ここであなたはまたしてリンクすることができます
、と言って、Amazonは、本を購入する

580
00:33:13,500 --> 00:33:15,182
などなど。

581
00:33:15,182 --> 00:33:17,140
ここでのポイントは、再度、
このことをそんなにはない

582
00:33:17,140 --> 00:33:25,030
ライブラリを参照するための最良の方法です
またはあらゆる機会のための適切なツール。

583
00:33:25,030 --> 00:33:28,400
しかし、それはそれを行うための別の方法です。

584
00:33:28,400 --> 00:33:31,359
データとすることで
そのAPIを通じて利用可能

585
00:33:31,359 --> 00:33:34,650
非常に単純なビルディングブロックで構成され、
これは、コンテンツを検索することができ、

586
00:33:34,650 --> 00:33:39,420
あなたが何かを構築することができます
そのことができますこのような

587
00:33:39,420 --> 00:33:41,520
並外れても
一部の人に貴重な。

588
00:33:41,520 --> 00:33:46,640

589
00:33:46,640 --> 00:33:51,860
>> だから、ソートの私が好きなだけだ
APIとは何かについては本当に言って

590
00:33:51,860 --> 00:33:56,070
それが公開されるものをと、全体あります
舞台裏で原料の束、その

591
00:33:56,070 --> 00:33:59,480
私はちょうど簡単にに触れるつもりだ
それは一種のこの時に来るという理由だけで

592
00:33:59,480 --> 00:34:03,720
中には完全に別の角度から
このような何かを行う方法の観点から

593
00:34:03,720 --> 00:34:04,580
所定の場所に置くう？

594
00:34:04,580 --> 00:34:10,820
>> だから、APIが標準です
このコンテンツのすべてへのインタフェース。

595
00:34:10,820 --> 00:34:13,820
しかし、そこにそれを得るために
私たちがしなければならなかった最初のこと

596
00:34:13,820 --> 00:34:17,260
情報を一緒に引っ張った。
書籍や映像の

597
00:34:17,260 --> 00:34:21,580
と見つけるエイズ、コレクション
さまざまなハーバードシステムからの文書。

598
00:34:21,580 --> 00:34:23,929
アレフ、VIA、およびOASISは、
システムの名前。

599
00:34:23,929 --> 00:34:28,820
そして、彼らは本質的に入る
パイプライン処理パイプライン。

600
00:34:28,820 --> 00:34:33,230
>> だから、まず第一に、私たちは輸出を取得する
これらのシステムのすべてのファイル。

601
00:34:33,230 --> 00:34:35,130
私たちは、個々の項目にそれらを分割。

602
00:34:35,130 --> 00:34:39,360
だから我々は、GIGABYTEのファイルを、持っている
それで万レコードを持っています。

603
00:34:39,360 --> 00:34:42,290
だから我々は個々の項目にそれを分割。

604
00:34:42,290 --> 00:34:45,374
そして、各項目ごとに、我々はそれを変換する
MODSに、これらのいくつかの理由

605
00:34:45,374 --> 00:34:47,040
ネイティブMODSがあり、そのうちのいくつかはありません。

606
00:34:47,040 --> 00:34:49,204
だから我々は、それらすべてを取得
同じフォーマットである。

607
00:34:49,204 --> 00:34:51,120
その後、さまざまながあります
濃縮工程、ここで

608
00:34:51,120 --> 00:34:55,969
我々は、データへのより多くの情報を追加
よりは、ライブラリで提供されていた。

609
00:34:55,969 --> 00:34:59,750
だから我々は、すべての最初に、追加する必要があります
私たちは、図書館がそれを保持するものを持っています。

610
00:34:59,750 --> 00:35:02,250
私たちは、のステップを経る
stackscoreを計算する。

611
00:35:02,250 --> 00:35:07,112
私たちは、別のステップを経る
面で多くのメタデータを追加する

612
00:35:07,112 --> 00:35:10,730
何のコレクション人の
this--追加した可能性があります

613
00:35:10,730 --> 00:35:12,532
>> 人々は作成している
アイテムのコレクション。

614
00:35:12,532 --> 00:35:13,990
どのようなコレクションにはに属していますか？

615
00:35:13,990 --> 00:35:17,220
どのように人々がタグ付けされています
過去にこのコンテンツ？

616
00:35:17,220 --> 00:35:20,750
その後、フィルタアウト、あなたが制限
レコードは、私が述べたように、なぜなら、

617
00:35:20,750 --> 00:35:24,120
、ためのいくつかのレコードがあります
著作権上の理由から、我々は表示できません。

618
00:35:24,120 --> 00:35:26,700
そして、我々はそれらをロード
と呼ばれるものに

619
00:35:26,700 --> 00:35:31,680
スペルミスではないSolrの、しかし、
ソフトウェアの一部の名前である

620
00:35:31,680 --> 00:35:35,710
それは、検索インデックス作成を行います
APIの背後にあるすべての検索をドライブします。

621
00:35:35,710 --> 00:35:40,110
そして、それが利用できるようになり
API、人々はそれを使用することができます。

622
00:35:40,110 --> 00:35:44,640
>> だから、これはかなりのようなものです
簡単なプロセス。

623
00:35:44,640 --> 00:35:47,230
興味深いの一つ
それは約物事

624
00:35:47,230 --> 00:35:50,990
我々は、扱っていること
1300万レコードを持つ

625
00:35:50,990 --> 00:35:53,820
そして我々は扱っ以上しようとしている。

626
00:35:53,820 --> 00:36:01,260
そして我々は、取り扱いができるようにする
比較的迅速な方法でこれらの。

627
00:36:01,260 --> 00:36:03,630
それは長い時間がかかります
1300万レコードを処理。

628
00:36:03,630 --> 00:36:09,529
>> したがって、このパイプラインがどのように
セットアップあなたがcan--ということです

629
00:36:09,529 --> 00:36:12,070
私の利点を推測する
パイプライン、我々はしている問題

630
00:36:12,070 --> 00:36:15,580
ここで解決しようとしていることである
すべての変換、すべての

631
00:36:15,580 --> 00:36:18,729
この中でこれらの手順
パイプラインが分離可能である。

632
00:36:18,729 --> 00:36:19,645
依存関係はありません。

633
00:36:19,645 --> 00:36:22,146
あなたが処理している場合
1本の記録、

634
00:36:22,146 --> 00:36:24,270
には依存関係はありません
別の本の間の。

635
00:36:24,270 --> 00:36:27,760
>> だから我々は何ができるかは、基本的に
パイプラインの各段階において、

636
00:36:27,760 --> 00:36:30,470
私たちは、クラウド内のキューに入れて。

637
00:36:30,470 --> 00:36:32,250
私は、Amazon Webサービスであることを起こった。

638
00:36:32,250 --> 00:36:35,140
だからのリストがあると、
万アイテム、言う

639
00:36:35,140 --> 00:36:38,100
正規化する必要があると
MODS形式に変換。

640
00:36:38,100 --> 00:36:41,620
そして、私たちはできるだけ多くのサーバをスピンアップ
私たちが望むように、多分10台のサーバー。

641
00:36:41,620 --> 00:36:44,860
そして、それらの各サーバーだけ
そのキュー内を検索し、そこに座って、

642
00:36:44,860 --> 00:36:46,730
する必要がある1があることを見ている
処理され、キューからそれを引っ張る、

643
00:36:46,730 --> 00:36:48,740
それを処理し、スティック
それ次のキューに。

644
00:36:48,740 --> 00:36:54,200
>> そして、それは私たちを可能にするので、どのような
適用されるためには、本質的に、

645
00:36:54,200 --> 00:36:58,110
多くのハードウェアとして、私たちはこれにしたいように
非常に短い時間のために問題

646
00:36:58,110 --> 00:37:02,970
限り早くデータを処理する
可能、その唯一のものである、

647
00:37:02,970 --> 00:37:08,220
今、クラウドコンピューティングの世界では
基本的に我々はできるサーバのプロビジョニング

648
00:37:08,220 --> 00:37:09,890
瞬時に、その便利です。

649
00:37:09,890 --> 00:37:12,260
だから我々は持っている必要はありません
周りに座って巨大なサーバー

650
00:37:12,260 --> 00:37:16,700
処理を行うにはすべての時間
それは週に一度だけ発生する可能性があります。

651
00:37:16,700 --> 00:37:21,440
>> だから、それがほとんどです。

652
00:37:21,440 --> 00:37:27,590
利用可能なドキュメントがあります
ライブラリクラウド項目APIの

653
00:37:27,590 --> 00:37:31,960
次のURLで、その意志
後で利用できるように。

654
00:37:31,960 --> 00:37:36,730
とを見てアクセスしてください
それは何があるかどうかを確認するには、

655
00:37:36,730 --> 00:37:37,579
あなたが任意のアイデアを持っている。

656
00:37:37,579 --> 00:37:38,120
それで遊ぶ。

657
00:37:38,120 --> 00:37:38,830
浮気。

658
00:37:38,830 --> 00:37:42,800
そして、うまくいけばあなたが来ることができる
偉大な何かを。

659
00:37:42,800 --> 00:37:44,740
ありがとう。

660
00:37:44,740 --> 00:37:45,899