本文描述的是推荐系统使用Linked Data做为主要数据源的情况。
注：文中的SparQL语句可以在这里查询
首先介绍一点背景信息。Dr. Gautam Shroff在《Web Intelligence and Big Data》里提到语义网（semantic web）大致的vision是：将facts和rules从现有的web里面提取出来。老的facts又和rules产生新的facts，于是semantic web不断壮大。他指出这样的semantic web虽然没有被实现，但能跨领域地表示knowledge（facts和rules）的技术已经出现了：RDF（Resource Description Framework）RDFS（RDF Vocabulary Definition Language），OWL（Web Ontology Language）等。
<----------------------------------------
小知识：RDF使用3元组的形式组织数据：subject(主语)，predicate(谓语)，object(宾语)。其中，subject和object可以均是由URI标识的resource，也可以分别是resource和字符串。RDFS和OWL能用于创建描述entity和entity之间联系的vocabularies。Vocabularies是classes和 properties 的集合，他们被表示成RDF格式，使用的是RDFS和OWL中的术语。（摘译自[29]）
----------------------------------------->
Linked Data可以看成一种协议，它用于描述如何将有关联的data连接起来，以形成一个knowledge base（可以简单地当做存储knowledge的datasets）。不同的knowledge base又可以相互连接，最终形成LOD（Linked Open Data） cloud，部分截图如下（来自这里）：
图1
图中每个圈表示一个knowledge base，圈内部又是很多相互连接的data。来看张内部放大图，大致是这样子的：
图2 from [22]
从图中，我们可以获取挺多信息。比如，《洛奇II》的导演是史泰龙，他同时也是里面的主角。
回到图1。其中，DBpedia是从Wikipedia中抽取knowledge而建立起来的。Wikipedia中的每一篇文章在DBpedia里都有对应的URI。因此，DBpedia也被称为Linked Data version of Wikipedia。由于Wikipeida内容本身涉及不同领域，DBpedia便成为了LOD cloud 的一个core，或者说是hub —— 连接了来自不同领域的knowledge bases。其他的knowledge bases有LinkedMDB（RDF version of IMDB）,Freebase等。