JEFFREY Licht: Hi tur.
Es esmu Jeffrey Licht.
Un es esmu šeit, lai runāt ar jums par Hārvardas bibliotēkas un ēku rītdienas
bibliotēka šodien, es domāju.
Tātad fona šeit, piķis šai sesijai
būtībā ir, ka ir daudz bibliogrāfijas datu
pieejami Harvard bibliotēkās.
Un tur ir iespēja, caur kādu no instrumentiem
un projekts, kas ir tiek izstrādāta, lai iegūtu piekļuvi informācijai
un ņemt to uz vietām, Harvard Library nedara tieši tagad,
darīt jaunas lietas ar to, eksperiments un spēlē aptuveni ar to.
>> Tātad sākumpunkts tas ir API sauc Harvard Library Cloud, kas
ir atvērts metadatu serverī, ko es runāt par tagad.
Tātad fons ir tāds, ka sīkumi lot Hārvardas bibliotēkā.
Mums ir vairāk nekā 13 miljonu bibliogrāfisko ieraksti, miljoniem attēlu,
un tūkstošiem Uzziņu, kas Pamatā ir dokumenti, kas apraksta
kolekcijas, sakot, ko ir tiem, kastes dokumentu
un tā tālāk, kas veido vairāk nekā miljons individuālie dokumenti.
Un tur ir arī daudz informācija, ka bibliotēkā ir
par to, kā saturs tiek izmantots, ka varētu būt interese cilvēkiem
kuri varētu vēlēties strādāt ar to.
>> Tātad visu informāciju bibliotēkā ir metadatus.
Tātad metadati ir dati par datiem.
Tātad, ja mēs runājam par informāciju, kas ir
pieejami caur bibliotēkā mākonis, kas ir pieejams,
tas ne vienmēr faktiskie dokumenti
paši, ne vienmēr pilnībā tekstu grāmatu vai pilnu attēlu,
gan, ka faktiski var būt gadījums.
Bet tas ir patiešām informāciju par datiem.
>> Tātad jūs varat iedomāties kataloģizācijas informācija, zvanu numurus, priekšmeti,
cik daudz kopijas grāmata ir, ko
ir izdevumi, kādi ir formāti, autori, un tā tālāk.
Tātad tur ir daudz informācijas par informācija kolekcijā ka,
pats par sevi, ir sava veida būtības noderīga.
Un, lai gan, ja jūs esat darot padziļinātu izpēti,
Jūs, protams, vēlas, lai saņemtu faktisko saturu sevi un apskatīt datus,
metadati ir noderīga ziņā abi analizējot corpus kopumā,
kā to, kas lietas ir kolekcijā.
Kā tie ir saistīti?
Tas palīdz jums tiešām atrast citas lietas, kas ir patiešām galvenais mērķis no tā.
Of punkts metadatu un katalogu
ir palīdzēt jums atrast visu informāciju, kas ir
pieejami kolekcijās.
>> Tātad šis ir piemērs metadatu par grāmatu Hārvardas bibliotēkā.
Tātad, tas ir tur.
Un jūs varat redzēt, tas ir faktiski mēreni sarežģīti.
Un daļa no vērtības metadatu ietvaros Harvard bibliotēkas sistēmā
ir tas, ka tas ir bijis sava veida Iebūvēto ko catalogers
un montē cilvēki piesakās daudz zināšanu un prasmju
un domāju, ar to laika gaitā, kas ir daudz vērtību.
>> Tātad, ja jūs to apskatīt šo rekordu Annotated Alice, jūs varat uzzināt
tev titulu, kas rakstīja to, autors, un visi dažādi mācību priekšmeti
kuras cilvēki ir jāklasificē to.
Un jūs varat redzēt, tur ir arī, kas Papildus daudz labas informācijas
šeit, tur ir daži dublēšanās.
Tur ir daudz sarežģītas, ka ir atspoguļots caur metadatiem
kas jums ir.
>> Tātad viena nosaukums šo grāmatu ir Alises piedzīvojumi Brīnumzemē.
Tātad šī ir Annotated versija, ka grāmatas.
Bet tas ir arī sauc anotācijām Alice, Alises piedzīvojumi
in Wonderland, jo tas ir kaut kas
Martin Gardner rakstīja un atzīmes grāmatu.
Un tur ir daudz lielu informāciju par loģika puzles un lietas
ietvaros Alice, ka jums iespējams, nezināja par.
Tātad jums vajadzētu iet izlasīt.
>> Bet jūs varat redzēt, tur ir daudz sīkāk šeit,
ieskaitot identifikatorus, kad to tika izveidots, no kurienes tas nācis,
runājot par Harvard sistēma, un tā tālāk.
Tātad tas ir paraugs metadatu veids
ka jūs varētu redzēt par grāmatu Harvardas bibliotēka kolekcija.
>> Tas ir kaut kas pilnīgi atšķirīgs.
Tāpēc pastāv sistēma, ko sauc par VIA Harvard, kas pamatā
ir kataloģizācijas attēlus un mākslas priekšmetu un vizuālās lietas visā Harvard,
un pievienojot dažas metadatus tiem, tos klasificējot,
un, dažos gadījumos, nodrošinot mazie sīktēlus
ka jūs varat veikt apskatīt, ja jūs to vēlaties.
>> Tātad šis ir piemērs metadatus, ka jums ir uz šķīvja
no, domājams, Alice in Wonderland.
Un jūs varat redzēt, tur ir mazāk metadatu šeit.
Tas ir tikai cita veida objekts.
Un tā tur ir mazāk informācijas.
>> Tu pārsvarā ir fakts, ka, zvans numurs, pēc būtības, kurš izveidoja to, -
>> Mēs nezinām, kad tas tika izveidots.
>> --and nosaukumu.
>> Vēl viens piemērs.
Tas ir secinājums atbalstu.
Tātad tur ir kolekcija Lewis Carroll papīriem Harvard.
Tātad, tas raksturo, ko ir šajā kolekcijā.
Tātad, kāds ir gājusi cauri, un paskatījos pa visām kastēm
un katalogā to, ņemot vērā dažus fona, rakstisku kopsavilkumu par to, kas ir šeit.
Un, ja tu būtu meklēt vēl pie tam, šis
iet uz lapām un lapas un lapas, bet jums pateiks
kādas vēstules un kādi datumi no kādiem kastes
pastāvēja visā kolekcijā.
Bet tas ir kaut kas ka, ja jūs esat pie Harvard,
Jūs varat iet un reāli fiziski izskatīties uz augšu un, domājams, ieskatieties.
>> Tātad tas viss ir lieliski.
Šis metadatu ir noderīgi.
Tas ir Hārvardas bibliotēkas sistēmā.
Ir instrumenti internetā, kur jūs var iet un paskatīties uz to,
un redzēt to, un meklēt to.
Un jūs varat šķēle to un kauliņus tas daudz dažādos veidos.
>> Bet tas ir patiešām pieejama tikai tad, ja Jūs esat cilvēks sēžot
jūsu interneta pārlūku, vai kaut ko vai tālrunis un navigācijas caur to.
Tas nav īsti pieejama jebkāda veida izmantojamās modes
citām sistēmām vai citiem datoriem, lai izmantotu,
ne ar sistēmām Harvard bibliotēka,
bet sistēmas ārpasauli, tikai citiem cilvēkiem kopumā.
Tātad jautājums ir, kā mēs varam padara to pieejamu datoriem
lai mēs varētu darīt interesantāku sīkumi ar to, nekā tikai
pārlūkošanas to paši?
>> Tātad, kāpēc jūs vēlaties to darīt?
Ir daudz iespēju.
Viens no tiem ir, jūs varētu izveidot pilnīgi savādākas pārlūkošanu
saturu, kas ir pieejams caur Harvard bibliotēku.
Es jums parādīs vienu vēlāk sauc Stacklife,
kas ir pilnīgi atšķirīgs uzņemties meklē saturu.
>> Jūs varētu veidot ieteikumu dzinēju.
Tātad Harvard Bibliotēka nav uzņēmējdarbības sakot, jums patīk šī grāmata.
Tad iet to apskatīt šos 17 citi grāmatas, ka jūs varētu interesēt
vai šie 18 citus attēlus.
Bet tas, protams, varētu būt vērtīgs līdzeklis.
Un ņemot vērā metadati, tā var iespējams salikt kopā.
Jums varētu būt atšķirīgas vajadzības noteikumi meklējot saturu,
piemēram, varbūt neskatoties uz instrumentiem, kas ir pieejami, kas bibliotēku padara
pieejami, jūs varētu vēlēties lai meklētu citādā veidā
vai optimizēt konkrētam izmantošanas gadījumā, kas varbūt tas ir ļoti specializētas.
Varbūt tur ir tikai daži cilvēku pasaulē, kurš
vēlas, lai meklētu saturu šādā veidā, bet tas
Būtu lieliski, ja mēs varētu ļaut viņiem darīt.
Tur ir daudz analytics tikai, cik cilvēki
izmantot šo saturu, kas būtu patiešām interesanti zināt, uzzināt
kas grāmatas tiek izmantotas, kādi nav, un tā tālāk.
Un tad tur ir daudz iespēja integrēt
ar citu informāciju tas ir, kas tur tīmeklī.
Tātad, mēs have--
>> Piemēram, NPR ir Book Review segments,
kur viņi intervēt autori par grāmatu.
Un tā tas būtu lieliski, ja tu būtu looking up grāmatu ar Harvard
Bibliotēka, un jūs sakāt, OK, tur ir bijusi intervija ar autoru.
Iesim to apskatīt to.
Vai tur ir Wikipedia lapas, kā autoritatīvs, akadēmiskā atsauce
par šo grāmatu, kas jūs varētu vēlēties apskatīt.
>> Ir šie avoti veidi izkaisīti visā tīmeklī.
Un apvienojot tos kopā varētu būt arī lieliska reklāma
lai kāds meklē saturs, meklē kaut ko.
Bet tas arī nav veida lieta, jūs vēlaties
vēlas bibliotēkas, kas ir atbildīga lai iet uz leju un nomedīšanas
visi šie dažādie avoti un tapām tos kopā
jo viņi mainās nepārtraukti.
Un ko viņi domā, ir svarīgi maijs nav tas, ko jūs domājat, ka ir svarīgi.
>> Un vēl jo vairāk, būtībā tur sīkumi mēs neesam domājis par vēl daudz.
Tātad, ja mēs varam atvērt šo augšu, vairāk cilvēki Bez pusi ducis vai arī tā,
kuri meklē šo par regulāri var domāt par ideju
un masāža datus, un darīt to, ko viņi vēlas ar to.
>> Tātad, mēs vēlamies, lai tas pieejamie pasaulei dati.
Nu, tur ir pāris komplikācijas.
Viens ir tas, ka šī metadatiem ir dažādās sistēmās.
Tas ir dažādos formātos.
Tātad tur ir daži normalizācija kas nepieciešams, lai notiktu,
kas normalizācija tiek process apvienojot lietas no dažādiem formātiem
un kartēšanas tos vienu formātā tā, ka lauki tiks atrasti augšu.
>> Ir daži autortiesību ierobežojumi.
Savādi pietiekami, katalogu ierakstu par grāmata ir atbildīgs par autortiesībām.
Tātad, pat ja tas ir tikai informācija, kas iegūta no grāmatas,
tas ir autortiesībām.
Un atkarībā no tā, kas faktiski izveidots, ka metadati,
var būt ierobežojumi attiecībā uz kuriem var izplatīt, līdzīgi kuri paredzēti, lai
>> Es nezinu.
Tā var vai nevar būt līdzīgi situācija dziesmas,
for example.
Tātad mēs visi zinām, cik tas pannas out.
Tātad jums ir nepieciešams, lai saņemtu ap šo jautājumu.
>> Un tad vēl viens gabals ir ka tur ir daudz datu.
Tātad, ja es esmu kāds, kurš vēlas strādāt ar datiem, vai ir foršs ideja,
nodarbojas ar 14 miljoniem ieraksti par manu klēpjdatoru
varētu būt problemātiska un grūti pārvaldīt.
Tātad, mēs vēlamies, lai samazinātu šķēršļi cilvēkiem
lai varētu strādāt ar datiem.
>> Tātad pieeja, kas, cerams, adreses visas šīs problēmas ir divas daļas.
Viens no tiem ir ēka platforma, kas notiek dati no visiem šiem atšķirīgus avotus
un pasliktina to, normalizē, bagātina to un padara
tā pieejams vienā vietā.
Un tas padara to pieejamu, izmantojot publisks API, ka cilvēki var zvanīt.
>> Tātad API ir Application Programming Interface.
Un tas būtībā attiecas uz parametra ka sistēma vai tehnoloģija
var zvanīt un saņemt datus atpakaļ strukturēta formātā tādā veidā
ka tas var tikt izmantots.
Tātad, tas nav atkarīgs par apmeklējot mājas lapu
un nokasot datu off no tā, piemēram.
>> Tātad šī ir mājas lapa Bibliotēka Cloud punkts API,
kas būtībā ir tās versija divi.
Tātad, tas ir otrais atkārtojuma cenšoties izdarīt visu šo datu
pieejamu visai pasaulei.
Tātad, tas ir http://api.lib.harvard.edu/v2/items.
Un tikai lauzt šo leju mazliet, ko tas nozīmē
ir tas, ka tas ir no API versija divi.
Ir versija, viens, kas Es netaisos runāt.
Bet ir variants viens.
>> Un, ja jūs aicināt šo API, jūs saņemat objektus.
Un daļa ideju API ir API ir līgums.
Tas ir kaut kas, kas ir nav gatavojas mainīt.
Tā, piemēram, -
>> Un iemesls ir tas, ka, ja es veidot sava veida sistēma, kas
gatavojas izmantot bibliotēku mākonis API parādīt grāmatas vai palīdzēt cilvēkiem atrast
informācija unikālā veidā, ko mēs negribam, lai notiktu
ir mums iet mainīt to, kā ka API darbojas, un pēkšņi
viss pārtraukumiem uz gala lietotāja pusē.
Tāpēc daļa no tā, ja jūs gūstat API pieejams pasaulē, tas ir
laba prakse likt versijas numurs tajā, lai cilvēki
zināt, ko versija viņi nodarbojas ar.
>> Tātad, ja mēs nolemjam mēs atrast labāku veidu padarīt pieejamu šo informāciju,
mēs varētu mainīties, ka, lai zvans, ka versiju trīs.
Tātad, ikviens, kas vēl joprojām izmanto versija divi, ka būs vēl strādā.
Bet trīs versija būtu ir visas jaunu stuff.
>> Tātad šī ir API, bet tas tiešām izskatās URL.
Un tā, kas tas ir piemērs ir tas, kas ir
sauc atpūtas API, kas ir pieejama vairāk nekā tikai regulāru interneta pieslēgums.
Un jūs faktiski var iet uz to atver pārlūkā.
>> Tātad, šeit es esmu tikko atvēra Firefox un devusies uz api.lib.harvard.edu/v2/items.
Un tā, ko man šeit ir būtībā pirmā lapa
Rezultātu no visas noteikt preces, ko mēs esam ieguvuši.
Un tas ir šeit XML formātā.
Un tas ir arī bijis prettified Firefox.
Tas nav reāli, ir visi šie maz izplešas un saraujas
doohickeys šeit.
Tas ir sava veida jaukāku versija veids, kā skatīties uz to.
>> Bet ko tas stāsta mums ir Esmu lūgusi visus posteņus.
Tātad tur ir 13289475 pozīcijas.
Un es esmu meklē pirmais 10, sākot no nulles stāvoklī
jo datorzinātnēs mēs vienmēr sākas no nulles.
Un tas, ko es esmu šeit, ja es vienkārši sabrukt tas, jūs redzat, es esam ieguvuši 10 pozīcijas.
>> Un, ja es to apskatīt objektu, es varu redzēt, ka es esam ieguvuši informāciju par to.
Un tas ir tas, ko sauc MODS forma.
Un tāpēc es esmu gatavojas, lai pārslēgtos atpakaļ šeit uz brīdi.
OK.
>> Tātad, pieņemsim meklēt kaut ko specifiska, jo pirmais punkts, ka
notiek nākt uz augšu, ja paskatās cauri visam kolekcijā
ir, pēc definīcijas, izlases.
Tātad, pieņemsim meklēt kādu virtuļiem.
Oh.
>> OK.
Tātad donuts.
Tāpēc mēs atradām ir 80 preces kolekcija, kas references virtuļi.
Mēs meklējam pirmajā 10 no tiem.
Tagad jūs varat redzēt šeit tā, ka Es teicu, es esmu meklē donuts,
Es tikko pievienojis kaut ko vaicājuma virkne URL.
Tātad Q ir vienāds donuts, kuru jūs varat redzēt mazliet vieglāk šeit.
>> Un tas būtībā nozīmē, ka ir spec par API, kas
definē, ko visi šie parametri nozīmē.
Un tas nozīmē, ka mēs ejam meklēt viss virtuļiem.
>> Tātad pirmais punkts šeit mums ir Jūs varat redzēt nosaukums ir Donuts,
un ir apakšvirsraksts sauc Amerikāņu Passion, kas, es domāju,
gadījumā.
Ir daudz different--
Kad jums uz vietas iegūt datus,
tur ir daudz dažādu formātus, jūs varat saņemt to.
Un tur ir dažādas stiprās un trūkumi, lai visi no tiem.
Tātad šo vienu, jūs varat redzēt šeit, šī forma ir ļoti bagāta.
Un tas ir standartizēts.
>> Tātad tur ir īpašs nosaukums lauks, apakšvirsraksts lauks.
Tur ir alternatīvs virsraksts, American Passion.
Ir vārds, kas saistīts ar to.
Veids resursa ir teksts.
Tur ir daudz informācijas šeit šajā formātā.
>> Bet ir ķekars dažādos formātos.
Tātad, ko mēs bijām tikko meklē ir formāts
sauc MODS, kas apzīmē Metadatu Object Description Service,
potenciāli.
Es tiešām nav gluži pārliecināts par S. Bet tas ir diezgan sarežģīts formātā.
Tas ir noklusējuma formāts.
>> Bet tas ir viens, ka tur bagātība visiem datiem
ka bibliotēkā ir tāpēc, ka tas ir ļoti tuvu tam, ko
bibliotēka izmanto iekšēji.
Tas ir standarts, kas ir izmanto visā valstī,
visā pasaulē akadēmisko bibliotēku.
Un tas ir ļoti sadarbspējīga.
Tātad, ja jūs esat ieguvuši dokuments kas ir mods formātā,
Jūs varat dot, ka kādam citam kuru sistēmas saprast mods,
un tie var importēt.
Tātad, tas ir standarts.
Tas ir ļoti labi definēta, ir ļoti specifisks.
Un tas ir tas, kas padara to sadarbspējīga jo, ja kāds saka,
tas ir aizstājējs nosaukums ieraksts, visi zina, ko tas nozīmē.
No Flip pusē, tas ir ļoti sarežģīti.
>> Tātad, ja jūs to apskatīt Šajā ierakstā šeit,
ja es tikai vēlos, lai iegūtu nosaukums šo dokumentu,
Šīs grāmatas, kas, iespējams, Donuts, Amerikāņu Passion, analizējot to ārā
ir maz iesaistīta.
Tā kā tur ir cita formāts sauc Dublin Core,
kas ir daudz, daudz vienkāršāk formātā.
>> Un lai jūs redzēt šeit, tur nav virsraksts, apakšvirsraksts, pārmaiņus virsraksts.
Tur ir tikai nosaukums, Donuts, American Passion,
un citu nosaukumu, American Passion.
Tātad, ja jūs meklējat pie kādā formā jūs vēlaties, lai iegūtu datus no,
daudz ir atkarīgs no tā, cik jūs gatavojas izmantot to.
Vai jums, izmantojot par sadarbspēja vai jūs
gribu kaut ko vienkāršu, ka varētu būt vieglāk strādāt?
>> No Flip pusē, daudz detaļas get veida squished leju.
Jūs varētu zaudēt nianses kāda konkrētā nozarē līdzekļi
Ja jums ir darīšana ar Dublin Core, kas jums nebūs ar Modi.
Tātad tie ir divi no formātiem jūs varat izkļūt no API.
Un būtībā, mēs tur tas aiz ainas Modi.
Bet mēs varam sniegt jums to Modi un Dublin Core un kaut kas cits, kā arī.
Cita atlīdzība, kad jūs meklējat datos
ir varat saņemt to kā nu JSON, kas stendi JavaScript Object Apzīmējumi,
vai XML, kas apzīmē Paplašināmās iezīmēšanas valoda.
Un šie dati pārstāvniecības gan ir tieši tie paši dati, tieši tā
tajā pašā jomā.
Bet viņi vienkārši sintaktiski atšķirīgs.
>> Tātad šis ir a--
Nu, pieņemsim tikai pāriet.
Tātad šī ir mūsu vaicājums donuts XML formātā.
Ja es vienkārši pārslēgties tas ir JSON, Es redzu, ka izskatās citādi.
Tātad, tagad tas ir tas pats saturs, bet atšķirīga struktūra.
Ir mazāk leņķa iekavās.
Tur ir tik runīgs.
>> Un tas ir formāts, kas, ja jūs strādā interneta vidē,
jūs, visticamāk, būs vēlamies izmantot, jo viena
no nice lietas par JSON ir tā ir saderīga ar JavaScript.
Tātad, ja es esmu rakstiski web app, es varētu izdoties in JSON un vienkārši strādāt ar to tieši.
Tā kā ar XML, tas ir mazliet vairāk sarežģī.
Tātad vēlreiz, tie ir gan noderīgi.
Viņi vienkārši ir dažādi lietošanas gadījumi kur cilvēki varētu vēlēties, lai izmantotu tos.
OK.
Tātad atpakaļ pie API.
Tātad, mēs varam meklēt for--
>> Es dodu piemēru meklējot virtuļiem.
Mēs varam arī meklēt tikai konkrētā jomā ietvaros šeit.
Tā vietā, lai meklētu viss ieraksts,
Es varu tikai meklēt titulu lauku.
Un tāpēc tagad ir 25 lietas, kas ir donuts virsrakstam, no kuriem viens
ir par atjaunošanu mitrāju apsaimniekošanu
no cauruma virtulis programma, kas, iespējams,
mēs meklējam ne vienmēr tas, ko lai tad, kad mēs esam meklējot virtuļiem.
>> Jūs varat arī tad, kad tu esi nodarbojas ar API--
>> Daļa kam API dod cilvēkiem piekļūt lielu datu kopu.
Un tur ir pāris atšķirīgi rīki jūs varat izmantot, lai to izdarītu.
Viens no tiem ir, ļoti vienkārši, jūs var pārlapot datiem.
Tātad, tāpat kā tad, ja jūs vaicājumu izmantojot interneta interfeisu,
Jūs varat ielūkoties vienā lappusē, divas lapas, trīs lapas.
Jūs varat darīt to pašu lieta caur API.
Jums vienkārši nepieciešams, lai būtu skaidri, kā jūs to darīt.
>> Tā, piemēram, ja es esmu meklē pie mana pirmā prasījuma šeit,
kur es esmu dara meklēt lietas ar virtuļiem nosaukumā, es varu teikt,
un limits vienāds 20, kas nozīmē, man pirmos 20 ierakstus, kas nav
pirmais 10, kas ir noklusējuma, jo es gribu, lai apskatīt 20 laikā.
Vai es varu teikt, iestatīt sāk vienāds ar 20 un robežu
vienāds 20, kas dos mani ieraksti 21 līdz 40.
>> Tāpēc es domāju, ka lieta atņemt šeit ir
ka mēs esam, izmantojot vaicājuma virknes lai noteiktu parametrus uz vaicājumu.
Un tas ļauj kontrolēt ko jūs saņemsiet atpakaļ.
>> Vēl viens instruments, ko var izmantot, -
>> Un tas ir patiešām noderīga noteikumi izpētot datus.
>> --is kaut ko sauc facete.
Tātad termins facete ir ne vienmēr ir kopīgs.
Bet jūs visi esat redzējuši to pirms tam.
Ja jūs to apskatīt Amazon, piemēram,
un jūs meklēt donuts grāmatās
šeit tie esam ieguvuši virkni grāmatu, un viņi sagrupēti pa kategorijām,
un jūs saņemsiet dažādas kategorijas, un cik daudz grāmatu katrā kategorijā
parādās.
>> Tātad šis ir būtībā aspekts.
Jūs visus savas grāmatas, 1800 grāmatas, kas atbilst donuts pie Amazon.
12 no tiem ir brokastis kategorija.
21 mīklā un cepšanas, un tā tālāk, un tā tālāk.
>> Tātad tas ir patiešām noderīga instruments, lai iepazītu saturu
bibliotēkā, kā arī jo, kad paskatās aspekts,
tas dod jums priekšstatu par to, ko priekšmeti pastāv, piemēram, kāda veida priekšmetu
ir vispopulārākais jūsu vaicājuma komplektu.
Un tas palīdz jums braukt un pētīt.
Tātad, mēs varam darīt to pašu.
>> Ja mēs gribam, lai izmantotu API un apskatīt aspektus,
mēs pievienot citu parametrs mūsu draugs vaicājuma virknes.
Tātad šķautnes vienāds komatu atdalīta saraksts, ko mēs gribam, lai skaldne.
Tātad viena no aspektiem var būt pakļauti.
Vēl varētu būt valoda.
Un tāpēc, ja mēs palaist šo vaicājumu, mēs get--
Tas izskatās diezgan daudz pats šeit.
Bet mēs esam pievienojuši līdz beigām no saraksta kopums šķautnes.
Tātad mums ir šķautni sauc priekšmets.
Tātad šis mums saka, ka, ja es izskatos manu 80 izriet no virtulis vaicājumu,
13 no tām ir pakļaut ASV.
Trīs ir priekšmetu virtuļi.
Trīs ir tēmu par mitrāju atjaunošanas,
kas var būt mūsu caurums virtulis.
Divi no tiem, Simpsons, un tā tālāk, un tā tālāk.
>> Tātad tas var būt noderīgi, ja jums vēlaties, lai sašaurinātu meklēšanu.
Tas var palīdzēt jums darīt.
It īpaši, ja jums ir vairāk nekā, teiksim, 80 rezultātus.
>> Tāpat mēs arī lūdza par šķautnes uz valodu.
Tātad, ja mēs skatāmies uz mūsu rezultātu, mēs redzam 76 no tām ir angļu valodā, četri franču,
divi spāņu, divas, es domāju, ka tas undefined vai nezināms, holandiešu un latīņu.
Tāpēc es domāju, ka latīņu donut rezultātu, atkal,
nav nekāda sakara ar cep preces.
Bet tur jums iet.
>> Tātad šis ir sava veida redzami kā jūs varat pull saturu atpakaļ
no API tikai caur interneta pārlūks, kas ir lieliski.
Bet tas nav īsti tas, ko jūs būtu parasti izmantojot API par to.
Tātad viens piemērs, kā jūs patiešām varētu izdarīt, ir Esmu
rakstisks super neliela programma, kas, atkal, tas mans virtulis meklēšanu
un izvēlas pāris laukus un parāda tos tabulā.
Tātad tas ir ļoti daudz pats saturs, ka mēs tikko
zāģis ar dažiem laukiem izvilkta.
Tātad sarakstu nosaukumiem, kas atrašanās vieta, ko grāmata
ir par, valoda, un tā tālāk, un tā tālāk.
>> Tātad, kā tas patiesībā noticis, jo Es domāju, mums ir jāmeklē kaut kodu,
is--
>> Kas mēs esam šeit ir vienkāršs HTML lapa, kas parāda tekstu,
welcome to bibliotēku mākonī un pēc tam parāda tabulu rezultātu.
Un tur ir acīmredzot nē rezultātus galda, kad lapas izpaužas piekrauts.
Bet tas, ko mēs darām ir, pirmkārt, mēs
ievietojat bibliotēku sauc jQuery, kas ir būtībā
JavaScript bibliotēka, kas padara to ļoti viegli manipulēt JavaScript
natively, HTML, un izveidot mājas lapas, klienta puses loģika un tīmekļa lapas.
>> Tātad, kas mums šeit ir jQuery ir metode, ko sauc Get,
kas būtībā dosies URL, kas šajā gadījumā,
tas ir pazīstams meklē URL.
Un pēc tam iegūt saturu no ka URL un pēc tam palaist funkciju par to.
Tātad mēs teicām doties api.lib.harvard / edu.
Meklēt virtuļiem.
Dodiet mums 20 ierakstus.
Un tad palaist šo funkciju, kas Es esmu izvēlējies, iet tā datus.
Un dati ir JSON, ka got atgriezās no API.
>> Un tad mēs esam sakot, laikā, ka dati tur lauks sauc posteni.
Un, ja es eju paskatīties atpakaļ viens no šiem rezultātiem, kas ir šeit,
tur ir kaut called--
>> Nu, tā sauc posteni.
Tā, ka var būt, ka.
Un ko tā dara, ir tas iet cauri katrai pozīcijai
un tad izsauc otru funkcija katru posteni.
Un šī funkcija būtībā uzņemas vērtību
no objekta, kas ir būtībā atsevišķs ieraksts
un ļauj izraut nosaukumu, pārklājums un valoda.
>> Tātad mēs saucam funkciju ik punkts, ka mēs saņēmām atpakaļ no API.
Un, ja jūs vienkārši to apskatīt šajā gabals tieši šeit,
tas, ko mēs darām, ir mēs esam radot virkni,
kas būtībā ir dažas HTML atzīmes ap galdu, ar value.title,
kas ir nosaukums objekts, value.coverage,
kas ir pārklājums, -
>> Un mēs darām pārbaudi šeit, lai redzētu, kurš ir undefined
un slēpjot to, ja tā saka undefined, jo mēs neesam īsti ieinteresēts
ar to, ka.
>> --and tad valoda.
Un tad tas, ko mēs esam darām, ir pievienojot ka
ar tabulu, kas ir identificē ar šīs virknes šeit.
Un cik jQuery darbojas ir tas, ko šis saka
ir meklēt galda ar ideju rezultāti un pievienot šo tekstu uz to.
Un tas ir tabula ar ideju rezultātiem.
Tātad, ko jūs galu galā ar ir šīs lapas šeit.
Un, lai skatītu source--
Nu, avots nav reāli atjaunināta, kad tas noticis.
Tātad jūs varat redzēt faktisko rezultāti tabulā šeit tomēr.
>> Tātad tas ir tikai vienkāršs piemērs dara ļoti pamata vaicājumu pret API
un attēlot informāciju dažās citās forma, un nedara neko pārāk iedomātā.
Tagad, vēl viens piemērs ir kā pieteikumu raksta David Weinberger
kā demo vērā šo punktu, kas būtībā parāda,
kā jūs varat misu augšu rezultātus jūs esat saņemt no bibliotēkas mākonis API
ar, teiksim, Google grāmatas.
>> Un domāšana šeit ir tā, ka es varu palaist vaicājumu pret Google Books
saņemt pilna teksta meklēšanu, dabūt rezultātus atpakaļ, noskaidrot, kurš no šiem posteņiem
faktiski pastāv Hollis, bibliotēku sistēma,
un tad dod man saites atpakaļ uz šiem posteņiem.
Tātad, ja es meklētu, tas bija tumšs un vētrains naktī, es
saņemt atpakaļ ķekars rezultātu no Google, un tad viens rezultāts
kas ir Wrinkle in Time.
Un šie ir saites uz grāmatām, kas pastāv ietvaros Harvard bibliotēkas sistēmā.
>> Tāpēc es domāju, šeit nav tik daudz, ka tas var būt vai nebūt
būt tā, kā vēlaties meklēt bibliotēku,
bet tas ir pilnīgi atšķirīgs veids, kas nebija pieejama, lai jūs
pirms, tāpat kā jūs nebija veids, kā to pilna teksta meklēšanu par grāmatām, ka pat
bija daļa no Harvardas bibliotēkas sistēmā.
Tāpēc tagad tas ir veids, kā ka jūs varat darīt.
Un jūs varat parādīt tos neatkarīgi formātu jūs vēlaties.
Tātad jautājums šeit ir, būtībā, mēs paverot jaunas iespējas cilvēkiem
strādāt ar datiem.
>> Vēl viens bibliotēku mākonis gabals ir tas, ka tas palīdz atklāt dažus no izmantošanas datu
ka bibliotēkā ir.
Tātad, ja jums iet uz bibliotēku, un jūs meklējat grāmatu,
Jums nav obligāti faktiski ir ideja par to,
visiem posteņiem īpaši ievērojot, kāda
ir cilvēki, kas kopiena, vai tas ir
definēts kā Harvard vai valsts vai savu klasi,
kādi ir viņi atrada visvairāk noderīga?
Un bibliotēka tiešām ir ton informācijas par to, kas
ir ļoti noderīga, jo, ja daudz no cilvēki pārbaudes veic grāmatu,
kas stāsta jums kaut ko.
Tur ir bijis kaut kādu iemeslu dēļ viņi vēlas to pārbaudīt.
Daudzi cilvēki ielieciet to rezervē.
>> Ja tas ir uz rezerves sarakstā par daudz nodarbību, kas stāsta jums kaut ko.
Ja mācībspēki ir pārbaudīt to out daudz un undergraduates nav,
ka man stāsta kaut ko.
Vice versa, ka arī stāsta jums kaut ko.
Tātad, tas būtu patiešām interesanti nodot šo informāciju, kas tur un ļaujiet
cilvēki izmanto to, lai palīdzētu viņiem atrast darbu ietvaros bibliotēku sistēmā.
Otra puse no tā ir ir dažas nopietnas privātums
attiecas jo viens no core tenets Bibliotēkas
ir mēs nebrauksim, lai stāsta cilvēki, ko citi cilvēki ir lasījumā.
Un pat tad, ja jūs sakāt tas Grāmata tika paņemts četras reizes
konkrētā mēnesī, kas var tikt izmantoti
saite atpakaļ uz īpaši persona, ko de-anonīmas datu
un uzzināt, kas pārbauda to ārā.
Tātad tā, ka mēs varam avoid--
Veids, kā mēs varam mēģināt iegūt signālam no visu informāciju
nepārkāpjot kāds ir privātuma aizsardzības jautājumus
būtībā mēs skatāmies 10 gadu lietošanas datus, -
>> Tātad, tas ir ilgākā laika periodā.
>> --and teikt, OK, pieņemsim redzēt, kā daudzas reizes tika izmantots šis darbs,
un kurš šajā periodā no laika, un pēc tam būtībā
atdot numuru, ko mēs saucam kaudze rezultāts, kas pamatā
parāda, cik daudz tas ir bijis izmantots.
Un tas number--
Dažādu aprēķinu daudz iedziļināties šo numuru.
--but tas ir ļoti aptuvens Rādītājs, kas dod jums
priekšstati par to, kā sabiedrība var vērtēt šo darbu.
>> Un tā cita veida pat vairāk precizēti pieteikumu
kas ņem priekšrocība Tas ir kaut kas
sauc Stacklife, kas ir faktiski pieejami caur galveno Harvard
Bibliotēka portāls.
Tātad jūs iet uz library.harvard.edu.
Jūs redzēsiet vairākas atšķirīgas veidi, meklējot bibliotēku.
Un viens no tiem sauc Stacklife.
>> Un tas ir programma, kas pārlūko saturu bibliotēkas,
bet ir pilnībā būvēts uz augšu no šiem API.
Tāpēc nav īpaša sīkumi notiek aizkulisēs.
Nav piekļuves datus, kas jums nav.
Tas ir, izmantojot API, lai nodrošinātu jums ar pavisam citu pārlūkošanu
pieredze.
>> Tātad, ja es meklētu Alice Brīnumzemē šajā gadījumā,
Man iegūtu rezultātu, kas izskatās kā tas, kas ir diezgan much--
>> Tas ir ļoti līdzīgi citu meklēšanu jūs varētu darīt, izņemot šajā gadījumā
mēs ranga priekšmetus, stackscore, kas dod jums
priekšstati par to, kā populāri šie objekti bija kopienā.
Un tik skaidri, Alice in Wonderland Walt Disney ir ļoti populārs.
Bet jūs varat arī redzēt top četri šeit ir tie, jums, iespējams, nav actually--
>> Lietas, kas ir ļoti izmantoti, bet jūs nedrīkstat uzreiz
savienot ar Alice in Wonderland.
Tātad mūsu vecais draugs Annotated Alice ir šeit.
Lai es varētu to apskatīt to.
Un tagad to, ko es esmu meklē at ir būtībā noteikts of--
Es varu būt ar anotācijām Alise šeit.
Man ir informācija par to.
Un man ir arī stackscore no, šajā gadījumā, 26.
Un tas man saka veida rupji kā mēs saņēmām šo stackscore,
piemēram, kas pārbauda to ārā, tāpat kā daudzas reizes tas tika paņemts,
piemēram, fakultātes vai undergrads, kā daudzi kopijas bibliotēka,
un tā tālāk, un tā tālāk.
>> Un jūs varat arī, pietiekami interesanti šeit, pārlūkot skursteņi virtuāli.
Tātad dati šeit, šis parāda jums kārtot
virtuālā pārstāvības par to, kas plaukta varenību
izskatās, ja tu būtu veikt kā visi Bibliotēkas saimniecības
un nodot tos kopā uz vienu bezgalīgu plauktā.
Un jauki ir tas, ka mēs can--
>> Pirmkārt, metadatus par šīm grāmatām
bieži stāsta jums, kad tas tika publicēts.
Tā stāsta, cik daudz lapas, tā ir.
Tas varētu pateikt izmērus.
Tātad jūs varat redzēt, kas ir atspoguļots šeit ziņā lielumu grāmatām.
>> Un tad mēs varam izmantot kaudze rezultātu, lai izceltu
grāmatas, kas ir augstākas kaudze rādītājus.
Tātad, ja tas ir tumšāks, tas nozīmē, ka, domājams, ka tas tiek izmantots biežāk.
Tātad šajā gadījumā, es esmu gatavojas minējums, ka tas
ir versija Alice in Wonderland kas ir ļoti bieži izmanto un visvairāk
piekļūt, bibliotēka ir visvairāk kopēt.
Tātad, ja jūs meklējat uz Alice in Wonderland,
tas varētu būt labs sākums.
>> Un tad šeit jūs varat arī saistīt out uz, teiksim, Amazon iegādāties grāmatu,
un tā tālāk, un tā tālāk.
Punkts šeit, atkal, ir ne tik daudz, ka šis
ir labākais veids, lai pārlūkotu bibliotēku vai īstais instruments, lai katru reizi.
Bet tas ir vēl viens veids, kā to darīt.
Un padarot datus pieejams, izmantojot API, kas
ir izgatavots no ļoti vienkāršas celtniecības blokus, kas ļauj jums meklēt saturu,
Jūs varat veidot kaut ko piemēram, tas, ka var
būt ārkārtīgi vērtīgs, lai daži cilvēki.
>> Tātad tas ir sava veida, cik es gribu pateikt patiešām par to, API ir
un ko tas pakļauj, tur ir viss ķekars sīkumi aizkulises, kas
Es esmu tikai gatavojas pieskarties īsi tikai tāpēc, ka tā veida nāk pie šī
no pavisam cita leņķa noteikumi par to, kā tas kaut kas līdzīgs šim
get ieviesti?
>> Tātad API ir standarta interfeiss uz visu šo saturu.
Bet, lai saņemtu to tur, Pirmā lieta, ko mums bija jādara
Tika apkopotu informāciju Grāmatu un attēlus
un uzziņu materiālos, savākšana dokuments no dažādiem Harvard sistēmām.
Aleph, VIA, un OASIS ir nosaukumi sistēmu.
Un tie būtībā iedziļināties cauruļvadu, apstrādes cauruļvadu.
>> Tātad pirmkārt, mēs eksportu failus no visām šīm sistēmām.
Mēs sadalīt tās atsevišķiem posteņiem.
Tātad mums ir fails, kas ir gigabaiti, kas ir miljons ierakstu tajā.
Tātad mēs to sadala atsevišķās pozīcijas.
Tad par katru posteni, mēs pārveidojam to uz MODS, jo daži no tiem
ir dabiski MODS, daži no viņiem nav.
Tātad mēs tos visus būt vienā un tajā pašā veidā.
Tad ir dažādi bagātināšanas soļi, kur
mēs pievienot vairāk informācijas datu nekā bija pieejams bibliotēkā.
Tāpēc mums ir nepieciešams, lai pievienotu, vispirms mums ir, ko bibliotēkās turiet to.
Mēs iet cauri soli Aprēķinot stackscore.
Mēs ejam caur citu soli pievienojot vairāk metadatus ziņā
par to, ko krājumos cilvēku varētu būt pievienotas this--
>> Cilvēki rada kolekcijas priekšmetus.
Ko kolekcijas tas pieder?
Kā ir cilvēki tagged šis saturs agrāk?
Tad jūs izfiltrēt, un jūs ierobežot ieraksti, jo, kā jau minēju,
tur ir daži ieraksti, kas, ņemot vērā autortiesību dēļ, mēs nevaram parādīt.
Un tad mēs ielādēt tos uz kaut ko sauc
Solr, kas nav pārrakstīšanās, bet ir nosaukums kādu programmatūru
ka tas meklēšanas indeksācija, kas vada visus meklēšanas aiz API.
Un tad tā kļūst pieejama API, un cilvēki to var izmantot.
>> Tātad tas ir kā diezgan vienkāršs process.
Viens interesants lietas, par to ir
ka mums ir darīšana ar 13 miljonus ierakstu
un mēs gribam būt darīšana vai vairāk.
Un mēs gribam, lai varētu rīkoties tie salīdzinoši ātri veidā.
Tas aizņem ilgu laiku, lai apstrādāt 13 miljonus ierakstu.
>> Tātad, kā tas cauruļvads kas izveidota, ir, ka jūs can--
Es domāju priekšrocība cauruļvads, problēma, ka mēs esam
mēģinot atrisināt šeit, ir tas, ka visas pārmaiņas, viss
šie soļi šajā cauruļvads ir atdalāmi.
Nav atkarība.
Ja jūs apstrādes ieraksts vienu grāmatu,
tur nav atkarība in ka starp citu grāmatu.
>> Tātad, ko mēs varam darīt, ir būtībā, katrā solī cauruļvadā,
mēs ieliekam to rindā mākonī.
Man gadījās būt Amazon Web Services.
Tātad tur ir saraksts, saka, 10000 preces,
jābūt normalizējās un pārvērš mods formātā.
Un mēs spin tik daudz serveriem kā mēs vēlamies, varbūt 10 serveri.
Un katrs no šiem serveriem tikko sēž tur, izskatās šajā rindā,
redz, ka tur ir viens, ka ir nepieciešams jāapstrādā, velk to nost rindā,
apstrādā to un nūjas tas nākamajā rindā.
>> Un tā, ko tas ļauj mums jādara, ir jāpiemēro, būtībā,
tik daudz aparatūras, kā mēs vēlamies, lai šī problēma ļoti īsā laika periodā
apstrādāt datus, cik ātri vien iespējams, kas ir kaut kas tikai,
Tagad pasaulē mākoņdatošanas Mēs varam noteikums serveri būtībā
uzreiz, ir tas, ka noderīga.
Tātad mums nav jābūt milzu serveru sēž
visu laiku, lai to apstrādi kas var notikt tikai vienu reizi nedēļā.
>> Tāpēc, ka lielākoties tā.
Tur ir dokumenti, kas pieejami par Library Cloud Vienības API
Šajā URL, kas būs būs pieejama vēlāk.
Un, lūdzu, dodieties ieskatieties tā, lai redzētu, vai tur ir kaut kas,
Jums ir kādas idejas.
Spēlēties ar to.
Muļķis apkārt.
Un cerams, jūs varat nākt klajā ar kaut ko lielu.
Paldies.