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语义网的公司(9): Garlik

今天看到一个新闻: Experian Buys Garlik

Experian以管个人信用记录闻名——当然还有很多别的生意。在美国,每个人每年都应该去查一次自己的信用记录。Experian就是三家主要的服务提供商中的一家。它买大蒜干什么?

这里Garlik可不是大蒜,是一家老资格的语义网公司,成立于2005年,在英国。根据crunchbase,Garlik前后拿了2500万美元投资。它现在的生意主要是在线个人信息监控,按文章里的说话是

“captures and monitors information from web and social networking sites, and then generates an alert when an online loss/disclosure or theft of consumer data is detected”

这件并购其实发生在去年年底,SemanticWeb.com有一篇更详细的文章:Experian Acquires Garlik, Ltd.

Garlik的顾问有Tim Berners-Lee(Web发明人,W3C主席),Nigel Shadbolt(英国计算机学会主席)和Wendy Hall(ACM主席)——这三个人以前是语义网,现在是Web Science主要推手。Garlik现在的CTO是Steve Harris——他以前和Nigel一起在University of Southampton很多年。

Garlik和AKT(Advanced Knowledge Technologies)项目——一个英国主要的语义网项目——很有关系。不意外的,Nigel是AKT的PI之一,而Steve是AKT里面做triple store的。这也算是一个研究产业化成功的一个典型范例了。

关于Garlik如何应用语义网技术(特别是大规模语义数据库triple store)来帮助在线身份管理,可以看下面几个讲话:

对于我们搞技术的,Garlik主要还是因为它推出的几个开源语义数据库闻名,命名很有意思

  • 3store – 这个是AKT项目的产品。3就是triple吗。
  • 4store – 这个很受人的好评。可以装15G triples,支持RDF推理。注意它底层不是基于别家的关系数据库的。
  • 5store – 进一步提高可扩展性。据说可以支持1T triples,但不支持推理。
从Garlik案例看来,有哪些心得?今天没时间细写,以后有时间再补充,只说几个结论
  • Garlik本质上是做语义数据集成。集成人的信息当然不简单,比如各种拼写错误等,要做一些自然语言理解。注意:不能指望用户来提供语义数据,而是努力从用户提供的随便什么数据里搞出语义数据来。
  • 为什么要用triple store?如果是静态的数据,用关系数据库也没什么不可以。可是,在线数据的特点就是老是变。你总不能老是去改表结构。语义建模的优势,就在于与时俱进的能力强。
  • 把智能放在数据里而不是代码里。比如它家的DataPatrol,程序的控制很多就是放在RDF里,加个triple,去个triple,功能就变了。这样有利于适应复杂多变的数据
  • FOAF有应用吗?Garlik就是。
  • 用cluster,可以低价地实现大规模RDF推理。不需要MapReduce, Hadoop啥的——当然,那也是一条路。

总结1:Garlik的成功,展示了语义网在处理动态数据上的优势。以后如果有数据库界的同仁再质疑,可以和他说,你的个人信息,在Experian都是用语义网的技术管理的。

总结2:最近一年大公司买语义网小公司的例子越来越多,过去两个月几乎每个星期都有这样的例子发生。这是1年前都没有的现象,是技术走向成熟的一个标志。中国的语义网市场现在还近乎空白,其实欧美这上百家语义网的小公司(可能更多,我没细数过),很多都很值得抄一抄。

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  1. Micky
    2012/01/08 @ 22:50

    很好,要学习的地方很多。有没有考虑过回国创业呢?

  2. 2012/01/08 @ 22:54

    似乎没有什么能拿出手的东西。还是先多学习一段时间吧。

  1. 2012/04/16 @ 01:32

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