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@@ -744,14 +744,14 @@ _:namerica  a :Location; :name "North America"; :type "continent".
 
 如果你深入了解关于三元组存储的信息，可能会陷入关于**语义网**的讨论漩涡中。三元组存储模型其实是完全独立于语义网存在的，例如，Datomic【40】作为一种三元组存储数据库 [^vii]，从未被用于语义网中。但是，由于在很多人眼中这两者紧密相连，我们应该简要地讨论一下。
 
-[^vii]: 从技术上讲，Datomic 使用的是五元组而不是三元组，两个额外的字段是用于版本控制的元数据
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 从本质上讲，语义网是一个简单且合理的想法：网站已经将信息发布为文字和图片供人类阅读，为什么不将信息作为机器可读的数据也发布给计算机呢？（基于三元组模型的）**资源描述框架**（**RDF**）【41】，被用作不同网站以统一的格式发布数据的一种机制，允许来自不同网站的数据自动合并成 **一个数据网络** —— 成为一种互联网范围内的 “通用语义网数据库”。
 
 不幸的是，语义网在二十一世纪初被过度炒作，但到目前为止没有任何迹象表明已在实践中应用，这使得许多人嗤之以鼻。它还饱受眼花缭乱的缩略词、过于复杂的标准提案和狂妄自大的困扰。
 
 然而，如果从过去的失败中汲取教训，语义网项目还是拥有很多优秀的成果。即使你没有兴趣在语义网上发布 RDF 数据，三元组这种模型也是一种好的应用程序内部数据模型。
 
+[^vii]: 严格来讲，Datomic 使用的是五元组而不是三元组，两个额外的字段是用于版本控制的元数据
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 #### RDF 数据模型
 
 [例 2-7]() 中使用的 Turtle 语言是一种用于 RDF 数据的人类可读格式。有时候，RDF 也可以以 XML 格式编写，不过完成同样的事情会相对啰嗦，请参阅 [例 2-8]()。Turtle/N3 是更可取的，因为它更容易阅读，像 Apache Jena 【42】这样的工具可以根据需要在不同的 RDF 格式之间进行自动转换。
@@ -840,10 +840,10 @@ SPARQL 是一种很好的查询语言 —— 尽管它构想的语义网从未
 
 实践中，Datalog 在有限的几个数据系统中使用：例如，它是 Datomic 【40】的查询语言，Cascalog 【47】是一种用于查询 Hadoop 大数据集的 Datalog 实现 [^viii]。
 
-[^viii]: Datomic 和 Cascalog 使用 Datalog 的 Clojure S 表达式语法。在下面的例子中使用了一个更容易阅读的 Prolog 语法，但两者没有任何功能差异。
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 Datalog 的数据模型类似于三元组模式，但进行了一点泛化。把三元组写成 **谓语**（**主语，宾语**），而不是写三元语（**主语，谓语，宾语**）。[例 2-10]() 显示了如何用 Datalog 写入我们的例子中的数据。
 
+[^viii]: Datomic 和 Cascalog 使用 Datalog 的 Clojure S 表达式语法。在下面的例子中使用了一个更容易阅读的 Prolog 语法，但两者没有任何功能差异。
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 **例 2-10 用 Datalog 来表示图 2-5 中的数据子集**
 
 ```prolog