现在您可以说当前的应用程序也对网页的内容有相当多的了解。如果我有 Hyves 帐户，Hyves 确切地知道我的名字是什么，我的朋友是谁，而且这些朋友都是人。因此，海维斯在这方面也很聪明。没错，但这种智能仅限于 Hyves 本身。我怀疑，人的特征是数据库中的字段，这就是为什么 Hyves 将这些识别为人的特征。其他应用程序不知道这些字段。他们只是看到一个带有文本的页面。所以他们没有注意到“Max”是一个名字，“Lieke”是一个朋友。如果信息按语义存储，则网络上的任何应用程序都可以访问该信息。
关系在互联网上可用。因此，实体的含义不限于单个 Web 应用程序。
既然我们知道了语义网是什么，那么问题就不可避免地出现了：它对你有什么用处？以帕丽斯·希尔顿为例。如果搜索引擎理解我指的是巴黎的希尔顿酒店，它可能会从搜索结果列表中忽略希尔顿女士的结果。这意味着您将更快地找到所需的内容。这听起来不是很壮观。然而，它更进一步：如果应用程序知道希尔顿是巴黎的一家酒店，它可以为我提供更多服务。 “我了解到希尔顿是巴黎的一家酒店，我也可以帮您订一张直飞巴黎的航班吗？我还需要安排从机场直接到酒店的接送服务吗？要不要我给你订个晚上吃饭的餐厅？”这突然使您的搜索问题的答案变得更有价值。
语义网的可能性
或许上面的内容你觉得很熟悉。现在，预订航班时还会询问您是否要租车 危地马拉WhatsApp 数据 然而，这个问题是通过 Transavia 和 Hertz 等网络应用程序之间的协作而出现的。在语义网络中，需要较少的此类协议，因为大量信息是普遍可用的。
因此，很明显，语义网可以提高信息的可用性。大致有两种方法可以引导世界建立这样的语义网：自下而上和自上而下的方法。
自下而上的方法是：“为互联网上的所有文档提供附加信息，从而使它们更容易被 Web 应用程序理解”。这些额外信息（“注释”）描述了网页中的实体及其关系。注释可以以RDF或微格式的形式完成。自下而上方法的主要支持者是互联网的联合创始人蒂姆·伯纳斯·李。在去年二月的播客中， Berners-Lee 表示，语义网的所有构建模块现在都已存在，因此开发人员可以使用它们。
自上而下 vs 自下而上