JEFFREY LICHT：こんにちは。
私はジェフリーリヒトだ。
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
図書館今日、私は推測する。
だからここ背景、 このセッションのピッチ
本質的に存在することである 書誌データの多く
ハーバードライブラリで利用できる。
そして機会がある、 いくつかのツールを通じて
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
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
それで新しいものを行う、実験 そしてそれで遊んで。
>> 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
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。
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。
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、
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
何を言ってコレクション、 論文の箱、その中にある
などを介して表現すること 万人個々のドキュメント。
そして、多くのもあります ライブラリが持っている情報
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
誰がそれで作業したい場合があります。
>> 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。
そのように、メタデータは、データに関するデータである。
だから我々はについて話すとき さんについて
図書館を通じて利用可能 利用できるのクラウド、
それは必ずしもありません 実際のドキュメント
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、
そのかかわらず、実際に場合もある。
しかし、それは本当にです データに関する情報。
>> 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、
どのように多くのコピー 著書があり、どのような
エディションは何であり、 フォーマットは、著者等である。
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、
それ自体が、一種の本質的に有用です。
そして、あなたがしている場合でも 綿密な研究をして、
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、
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、
のようなコレクションにどのようなものです。
彼らはどのように関連していますか？
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。
のポイント メタデータとカタログ
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
コレクション内で利用可能。
>> 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。
だから、そこだ。
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。
とメタデータの値の一部 ハーバード図書館システム内
それがソートされてということです の目録により構築
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
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。
>> 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
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
その人々がにそれをカタログ化している。
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、
ここでは、いくつかの重複があります。
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
あなたが持っていること。
>> だから、この本の1タイトルです 不思議の国のアリス。
だから、これは注釈が付けられて その本のバージョン。
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
不思議の理由 それはその何か
マーティン·ガードナーは書い と本を注釈付き。
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
アリス以内にあなたのこと おそらく知らなかった。
だから、それを読んで行く必要があります。
>> 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、
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、
ハーバードの面で システム、など。
だから、これはサンプルです。 メタデータの種類
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。
>> これは完全に異なるものです。
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
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、
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、
そして、場合によっては、提供 小さなサムネイル画像
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。
>> 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
おそらく、から、不思議の国のアリス。
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。
これは、オブジェクトのだけ異なるようなものだ。
だから少ない情報があります。
>> 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、 -
>> それが作成されたときに私たちは知りません。
>> タイトルを - そして。
>> 別の例。
これは発見の援助である。
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。
だから、これは何を記述 そのコレクションである。
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
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。
そして、あなたが見ていた場合、 さらにこの時、この
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
何文字と何 何のボックスから日付
コレクション全体に存在していた。
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、
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。
>> だから、これはすべて素晴らしいです。
このメタデータの便利。
これは、ハーバード大学図書館システムにあります。
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、
そしてそれを見て、それを検索します。
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。
>> 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
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。
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
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、
しない内システムとの ハーバード大学図書館、
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。
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
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
それを自分自身を閲覧？
>> では、なぜあなたはこれをしたいのでしょうか？
多くの可能性があります。
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
利用できるの内容 ハーバード大学図書館を通して。
私はあなたに1つを紹介します 後でStacklifeと呼ばれる、
完全に異なるを有する コンテンツ探しに取る。
>> あなたは、推奨エンジンを構築することができます。
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。
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
またはこれらの18他の画像。
しかし、それは確かに可能性 貴重な特徴である。
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。
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、
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
利用可能な、あなたがお勧めします 別の方法で検索する
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。
たぶん、わずか数がある 世界の人々誰
コンテンツを検索する このように、それ
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。
分析がたくさんあり​​ます どれだけの人で
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
何本使用されている、 何ではない、など。
そして、たくさんのがあります 統合する機会
他の情報と それはそこにウェブ上です。
だから我々はhave--
>> 例えば、NPRはあります 書評セグメント、
どこにインタビュー 書籍に関する作者。
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
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。
それではそのを見て行きましょう。
またはWikipediaのページのように、あります 権威ある学術参照
あなたこの本について を見てみることをお勧めします。
>> 情報源のこれらの種類があります。 ウェブ全体に散在。
そして、それらを一緒に持参 偉大な使用の可能性
誰かに見て 内容は、何かを探して。
しかし、それもありません ものの種類あなたがしたい
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
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
彼らは連続的に変化しているので。
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。
>> 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。
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、
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
そして、データをマッサージし 彼らはそれでやりたい。
>> だから我々はこれを作りたい 世界に利用可能なデータ。
さて、カップルの合併症があります。
一つは、このメタデータです 異なるシステムである。
これは、異なる形式でだ。
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、
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
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、。
>> いくつかの著作権の制限があります。
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。
だから、それだけだにもかかわらず、 本から得られた情報、
それが著作権です。
そして、実際に誰に応じて、 そのメタデータを作成し、
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--
>> 私は知らない。
それは、月かに似てないかもしれない 歌の歌詞の状況、
例えば。
だから我々はすべてそれが出てパン方法を知っている。
だから、その問題を回避する必要があります。
>> そして、もう一つの作品です 大量のデータがあることを。
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、
1400万を扱う 私のラップトップ上のレコード
問題が発生する可能性が と管理が困難。
だから我々は削減したい 人々のための障壁
データを操作できるようにする。
>> 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。
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
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
それつの場所で利用できる。
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。
>> 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。
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
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
それは使用することができる。
だから、依存ではありません ウェブサイトに行くに
オフデータをこする 例えば、それは。
>> 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、
本質的にそのバージョン2です。
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
世界に利用できる。
だから、だ http://api.lib.harvard.edu/v2/items。
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、
これはAPIのバージョン2であるということである。
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。
しかし、バージョン1があります。
>> 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。
との考え方の一部 APIは契約であるAPIです。
それはあるものだ 変更するつもりはない。
例えばそう、 -
>> 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
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
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
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
すべてが、エンドユーザ側で壊れる。
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
置くことをお勧め 人々ので、バージョン番号
彼らが扱っているバージョンを知っている。
>> 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、
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。
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。
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。
>> これは、これはAPIであるが、 本当にURLのように見えます。
だから何これは の例は何です
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。
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。
>> 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。
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
全体の結果の 私たちが持っているアイテムのセット。
そして、それは、XML形式でここに。
そしてそれはまたしてだ Firefoxが清書。
これは、実際にこれらのすべてを持っていない 少し伸縮
ここにdoohickeys。
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。
>> 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。
だから、13289475項目があります。
そして、私は最初は探しています 10、位置ゼロから始まる
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。
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。
>> 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。
そして、これはMODSフォームと呼ばれるものである。
そして私は切り替えるつもりだ ここに戻って一瞬。
OK。
>> 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
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
ランダム、定義により、である。
それでは、いくつかのドーナツを探してみましょう。
ああ。
>> OK。
だから、ドーナツ。
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。
我々は彼らの最初の10を見ている。
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、
私はちょうどに何かを追加しました URLのクエリ文字列。
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。
>> そして、これは基本的にありませ意味 APIの仕様、その
何すべての定義 これらのパラメータは意味。
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。
>> 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
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、
適切な。
different--がたくさんあり​​ます
あなたがポイントに到達したら データを取得する、
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。
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。
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。
そして、それは標準化されているの。
>> 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。
代替があります タイトル、アメリカの情熱。
それに関連付けられた名前がある。
リソースのタイプはテキストです。
多くの情報があります ここにこの形式で。
>> しかし、たくさんあり​​ます 異なるフォーマットの。
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
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、
潜在的に。
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。
これは、デフォルトのフォーマットです。
>> しかし、それは続け一つだ すべてのデータの豊富さ
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
ライブラリは、内部的に使用されます。
それは標準だ 国全体で使用、
大学図書館で世界中に。
そして、それは非常に相互運用可能です。
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
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
そして彼らはそれをインポートすることができます。
だから、標準です。
それは非常によく、非常に具体的に定義さだ。
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
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。
フリップ側では、それは非常に複雑です。
>> だから、見てみると ここでこのレコードでは、
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、
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
少し複雑です。
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、
これは、はるかに簡単なフォーマットである。
>> 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。
単にタイトルがあります、 ドーナツ、アメリカン情熱、
と別のタイトル、アメリカの情熱。
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
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。
あなたが使用している 相互運用性またはあなたが行う
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？
>> 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。
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
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。
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。
そして、基本的に、我々は維持している それMODSで舞台裏。
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。
その他の対価時 あなたがデータで探しています
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、
の略やXML、 拡張マークアップ言語。
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
同じフィールド。
しかし、彼らはただだ 構文的に異なる。
>> だから、これはA--です
さて、ちょうど切り替えてみましょう。
だから、これは私たちのクエリです XML形式のドーナツ。
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。
だから今、これは同じ内容で、 しかし異なる構造。
より少ない角括弧があります。
それほど冗長あります。
>> 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、
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
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。
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。
XMLとのに対し、それはだ もう少し複雑。
だから、再び、これらは両方とも便利です。
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。
OK。
だから、戻ってAPIに。
だから我々はfor--検索することができます
>> 私は例を与える ドーナツを検索。
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。
だからではなく、検索の レコード全体、
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。
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
復元についてです 経営における湿地
ドーナツの穴の おそらく、プログラム、
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。
>> あなたがいるときに、することもできます API--を扱う
>> 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。
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。
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。
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、
あなたは、ページ1を見ることができ、 ページ2、ページ3。
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。
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。
>> 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、
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、
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
デフォルトで最初の10、、 私は一度に20を見てみたいから。
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
与える等しい20、 私は40を介して21を記録します。
>> だから私は事を推測 ここで離れて取ることです
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。
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。
>> あなたが使用できる別のツール、 -
>> そして、これは本当に便利です データを探索という点。
>> ファセットと呼ばれるものを--is。
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。
しかし、あなたはすべての前にそれを見てきました。
あなたが見てみた場合 アマゾン、例えば、
あなたがのために検索を行う 書籍ドーナツ、
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、
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
現れる。
>> だから、これは基本的にファセットです。
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。
それらの12をしている 朝食カテゴリ。
ペストリーとベーキングで21、 などなど。
>> 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
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、
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
問合せセット内で最も人気があります。
そして、それはあなたが追い出すと探るのに役立ちます。
だから私たちは同じことを行うことができます。
>> 我々は、使用したい場合 APIと小面を見て、
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。
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。
だから、ファセットの1は、対象となる可能性があります。
もう一つは、言語かもしれません。
私たちは、そのクエリを実行した場合とそう、私たちはget--
ここはほとんど同じに見えます。
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。
だから我々は、被写体と呼ばれるファセットを持つ。
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、
それらの13を持っている 主題米国。
三は、被写体ドーナツを持っている。
三、被写体を持っている 湿地復元の、
そのドーナツの私達の穴があります。
彼ら二人、シンプソンズ、 などなど。
>> あなたのであれば、これは便利です 検索を絞り込むたい。
それはあなたがそれを行うことができます。
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。
>> 同様に、我々はまた尋ねた 言語上のファセットのために。
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、
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。
だから私はラテン語だと思います ドーナツ結果、再び、
焼き菓子とは何の関係もありません。
しかし、そこに行く。
>> 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
APIからわずかを通して 素晴らしいですウェブブラウザ、。
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。
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
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
と夫婦のフィールドを選択し、 テーブルに表示します。
だから、これは非常にある 同じコンテンツ我々だけ
いくつかのフィールドを引き出して見ました。
タイトルのため、リスト、 何本の場所
言語は、約、 などなど。
>> 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、
is--
>> 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、
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。
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。
しかし、我々は何をやっている 我々は、まず、ある
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、
それを作るJavaScriptライブラリ、 JavaScriptを操作するのは非常に簡単
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。
>> 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、
本質的に移動します URL、この場合には、これ、
このおなじみの見えるURLです。
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。
だから我々はapi.lib.harvard / EDUに行くと述べた。
ドーナツを検索する。
私たちに20のレコードを与えます。
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。
そして、データはJSONです APIから返されてしまった。
>> 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。
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、
何かがありますcalled--
>> まあ、それはアイテムと呼ばれています。
だから、それをすることができる。
そして、何それがないことは、それである 各項目を通過
その後、別のを呼び出す 各項目の機能。
基本的には、その関数 値を取っている
ある項目の 基本的に個々の記録
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。
>> 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。
そして、あなたはただ見てみると 右ここにこの作品では、
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、
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、
これのタイトルです オブジェクト、value.coverage、
その適用範囲は、ある -
>> 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
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、
その中で。
>> - そして、言語。
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
あるテーブルへ ここにこの文字列で識別。
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。
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。
そして、これはアイデアの結果と表です。
だから、結局何 このページはこちらです。
そして、表示​​するためにsource--
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。
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。
>> 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
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。
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
このデモとして、その 本質を示しています
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
で、Googleブックス言う。
>> 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、
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
実際にホリスに存在し、 図書館システム、
その後私にリンクを与える 戻ってそれらのアイテムに。
私が検索するのであれば、それがあった 暗い嵐の夜、私は
結果の束を取り戻す グーグル、その後つの結果から
その時間の中でリンクルです。
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。
>> 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
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、
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
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
ハーバード図書館システムの一部であった。
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。
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。
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
データを操作する。
>> 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
ライブラリが持っていること。
だから、図書館に行けば、 あなたが本を探している、
あなたは必ずしもない 実際のアイデアを持っている、
内のすべての項目のために 特定の主題、何
人々がしている コミュニティ、それはだかどうか
ハーバードとして定義さ 国またはあなたのクラス、
彼らが最も有用見つけたものがありますか？
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
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、
それはあなたに何かを伝えます。
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。
多くの人が予備の上に置く。
>> 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。
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、
それは私に何かを伝えます。
逆に、そのも あなたに何かを伝えます。
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
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。
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
懸念の一つ理由 ライブラリのコア教義
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。
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
特定の月で、 それを使用することができる
特定のリンクに戻る デ匿名化データによる人
それをチェックアウトした人を見つける。
我々はavoid--できるので、道
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
侵害なし 誰のプライバシーの問題
基本的に私たちは見ている 使用データの10年 -
>> だから、長期間にわたってだ。
>> - 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、
とWHOがこの期間にわたって 時間の、その後は基本的に
我々は呼んで番号を、お返し 基本的にスタックスコア
それが使用されてだどのくらい表します。
そして、そのnumber--
異なる計算たくさんの その数に入る。
- 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
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。
>> 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
それが活用しています このようなものです
実際に呼ばStacklife、 メインハーバードを通じて利用可能
図書館ポータル。
だから、library.harvard.eduに行く。
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。
そのうちの一つはStacklifeと呼ばれる。
>> 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、
しかし、完全に構築されています これらのAPIの上に。
だから、特別なものはありません 舞台裏で起こって。
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。
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
経験。
>> 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、
私は次のようになり、結果を得る かなりmuch--あるこの、
>> 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
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、
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。
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。
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
>> 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
不思議の国のアリスで接続します。
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。
だから私はそれを見てみることができます。
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
私は注釈を持つことができます 右ここアリス。
私はそれについての情報を持っている。
そして、私はまたstackscoreを持っている この場合、26で、の。
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、
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、
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、
などなど。
>> 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。
だからここにデータ、この ソートあなたを見せている
仮想表現の 何棚全力の
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
と一緒にそれらを置く 1無限の棚の上。
そして、良い点は、私たちがcan--ということです
>> まず第一に、 これらの本についてのメタデータ
それが公開された場合によくわかります。
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。
それはあなたの次元を伝えるかもしれません。
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。
>> 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
高いスタックスコアを持っている図書。
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。
この場合には、私は今 このことを推測するつもり
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
アクセスされ、図書館 ほとんどのコピーを有している。
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、
これは、開始するには良い場所かもしれません。
>> 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
などなど。
ここでのポイントは、再度、 このことをそんなにはない
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。
しかし、それはそれを行うための別の方法です。
データとすることで そのAPIを通じて利用可能
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、
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
並外れても 一部の人に貴重な。
>> 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
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
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
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
所定の場所に置くう？
>> 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。
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
情報を一緒に引っ張った。 書籍や映像の
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。
アレフ、VIA、およびOASISは、 システムの名前。
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。
>> 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。
私たちは、個々の項目にそれらを分割。
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。
だから我々は個々の項目にそれを分割。
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
ネイティブMODSがあり、そのうちのいくつかはありません。
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。
その後、さまざまながあります 濃縮工程、ここで
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。
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。
私たちは、のステップを経る stackscoreを計算する。
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
何のコレクション人の this--追加した可能性があります
>> 人々は作成している アイテムのコレクション。
どのようなコレクションにはに属していますか？
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？
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、
、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。
そして、我々はそれらをロード と呼ばれるものに
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
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。
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。
>> だから、これはかなりのようなものです 簡単なプロセス。
興味深いの一つ それは約物事
我々は、扱っていること 1300万レコードを持つ
そして我々は扱っ以上しようとしている。
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。
それは長い時間がかかります 1300万レコードを処理。
>> 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
私の利点を推測する パイプライン、我々はしている問題
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
この中でこれらの手順 パイプラインが分離可能である。
依存関係はありません。
あなたが処理している場合 1本の記録、
には依存関係はありません 別の本の間の。
>> 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、
私たちは、クラウド内のキューに入れて。
私は、Amazon Webサービスであることを起こった。
だからのリストがあると、 万アイテム、言う
正規化する必要があると MODS形式に変換。
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。
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、
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、
それを処理し、スティック それ次のキューに。
>> 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、
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
限り早くデータを処理する 可能、その唯一のものである、
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
瞬時に、その便利です。
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
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。
>> だから、それがほとんどです。
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
次のURLで、その意志 後で利用できるように。
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、
あなたが任意のアイデアを持っている。
それで遊ぶ。
浮気。
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。
ありがとう。