JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data), adalah sebuah metode pengkodean Data Tertaut menggunakan format JSON. Tujuan dari pengkodean tersebut untuk memudahkan pengembang untuk mengubah data JSON yang ada menjadi JSON-LD.[1] Ini memungkinkan data untuk dilakukan serialisasi dengan cara yang mirip dengan JSON tradisional.[2] Ini adalah Rekomendasi Konsorsium World Wide Web. Awalnya dikembangkan oleh JSON untuk Menghubungkan Kelompok Data Komunitas sebelum dipindahkan ke Kelompok Kerja RDF [3] untuk ditinjau, diperbaiki, dan distandardisasi.[4]
JSON-LD dirancang dengan konsep sebuah "konteks" untuk memetakan data dari JSON ke model RDF . Konteks menghubungkan properti objek dalam dokumen JSON dengan konsep dalam ilmu ontologi. Untuk memetakan sintaks JSON-LD ke RDF, JSON-LD memungkinkan sebuah nilai untuk dipaksa ke tipe tertentu atau untuk ditandai sesuai dengan konteksnya. Konteks dapat disematkan secara langsung dalam dokumen JSON-LD atau dimasukkan ke dalam terpisah yang dapat menjadi referensi dari dokumen yang berbeda (dari dokumen JSON tradisional melalui header HTTP Link).
Contoh di atas menggambarkan seseorang, berdasarkan kosakata FOAF . Pertama, terdapat dua name properti JSON dan homepage serta tipe Person dipetakan ke konsep dalam kosakata FOAF dan nilai properti homepage ditentukan dari tipe @id. Itu ditetapkan sebagai IRI dalam konteks definisi. Berdasarkan model RDF, ini memungkinkan orang yang dijelaskan dalam dokumen untuk diidentifikasi secara jelas oleh IRI . Penggunaan IRI yang dapat diselesaikan memungkinkan dokumen RDF yang mengandung lebih banyak informasi untuk ditransklusikan, yang memungkinkan klien menemukan data baru dengan hanya mengikuti tautan-tautan itu; prinsip ini dikenal sebagai "Follow Your Nose".[5]
Memiliki semua data yang dianotasi secara semantik seperti pada contoh di atas, prosesor RDF dapat mengidentifikasi bahwa dokumen berisi informasi tentang seseorang ( @type ) dan jika prosesor memahami kosakata FOAF, ia dapat menentukan properti mana yang menentukan nama dan beranda untuk orang tersebut.
Penggunaan
Pengkodean digunakan oleh Schema.org,[6]Google Knowledge Graph,[7] dan sebagian besar digunakan untuk kegiatan optimisasi mesin pencari. Pengkodean ini juga telah digunakan untuk aplikasi seperti informatika biomedis,[8] dan mewakili informasi sumber .[9] Ini juga merupakan dasar dari ActivityStreams, format untuk "pertukaran informasi tentang aktivitas yang sedang berlangsung dan aktivitas yang telah selesai",[10] dan digunakan dalam ActivityPub, sebuah protokol jejaring sosial.[11] Untuk saat ini beberapa jenis schema markup[12] yang bisa digunakan adalah sebagai berikut:
Article
Breadcrumb
Carousel
Course list item
Course info
Discussion forum
Dataset
Education Q&A
Employer aggregate rating
Estimated salary
Event
FAQ
Fact check
Hotels
Image metadata
Job posting
Learning video
Local business
Math solvers
Movie
Merchant listings
Organization
Paywalled content
Practice Problems
Product snippet
Profile page
Q&A page
Recipe
Review snippet
Software app
Special Announcement
Subscribed Content
Vacation rental
Vehicle listing
Video
Perubahan dalam rich result yang didukung oleh mesin pencari ini juga akan terus di update dalam dukungan Google.
^Huynh, Trung Dong; Michaelides, Danius T.; Moreau, Luc (2016), "PROV-JSONLD: A JSON and Linked Data Representation for Provenance", Lecture Notes in Computer Science (dalam bahasa Inggris), Springer International Publishing: 173–177, doi:10.1007/978-3-319-40593-3_15, ISBN9783319405926