在WC3文档对象模型中，文档是一个抽象的东西:包含文本、注释、属性和其他嵌套元素的元素。

在语义网中，我们处理的是一组“三元组”。每个三重是:

一个主题，三元组的内容，id，数据库主键，一个URI;而且 谓词，“动词”，“属性”，“数据库列”-另一个URI;而且 对象，原子值或一些URI。

OWL之于语义web就像schema之于W3C文档对象模型。它记录了各种uri的含义，并指定如何以一种可以由机器检查的正式方式使用它们。语义web对于应用于它的OWL可能有效也可能无效，就像文档对于模式可能有效也可能无效一样。

RDF之于语义网就像XML之于DOM——它是一组三元组的序列化。

当然，RDF通常被序列化为XML文档……但重要的是要理解RDF与“RDF的XML序列化”不是一回事。

类似地，OWL可以使用OWL/XML序列化，或者(不好意思)可以表示为RDF，而RDF本身通常序列化为XML。

RDF、RDFS和OWL是表示日益复杂的信息或知识的方法。它们都可以用RDF/XML语法(或任何其他RDF序列化语法，例如Turtle或N3)序列化。

这些技术是相关的，应该是可互操作的，但它们有不同的起源，这可能就是为什么它们之间的关系很难掌握的原因。选择一种还是另一种取决于建模所需要的情况有多复杂。

表达能力的总结

RDF:简单的表示，主要关注实例及其类型的映射(RDF: type)。可以定义自定义属性来链接数据和创建三元组。使用SPARQL查询RDF数据。 在Turtle中序列化RDF的例子:

@prefix : <http://www.example.org/> .
:john    rdf:type           :Man .
:john    :livesIn  "New-York" .
:livesIn    rdf:type    rdf:Property .

---

RDFS: Some situations are not easily modelled by RDF alone, it is sometimes interesting to represent more complex relations like subclasses (the type of a type) for example. RDFS provides special means to represent such cases, with constructs like rdfs:subClassOf, rdfs:range or rdfs:domain. Ideally, a reasoner can understand the RDFS semantics and expand the number of triples based on the relations: For instance if you have the triples John a Man and Man rdfs:subClassOf Human then you should generate as well the triple John a Human. Note that this is not possible to do with RDF alone. RDFS data are queried using SPARQL. Example of RDFS serialised in Turtle:

@prefix : <http://www.example.org/> .
:john    rdf:type           :Man .
:Man    rdfs:subClassOf    :Human .
:john    :livesIn  "New-York" .
:livesIn    rdf:type    rdf:Property .
# After reasoning
:john    rdf:type    :Human .

---

OWL: The highest level of expressivity. Relation between classes can be formally modelled based on description logics (mathematical theory). OWL relies heavily on the reasoner, it is possible to express complex constructs such as chained properties for instance or restriction between classes. OWL serves to build ontologies or schema on the top of RDF datasets. As OWL can be serialised as RDF/XML, it is theoretically possible to query it via SPARQL, yet it is much more intuitive to query an OWL ontology with a DL query (which is usually a standard OWL class expression). Example of OWL constructs serialised in Turtle.

@prefix : <http://www.example.org/> .
:livesIn    rdf:type    owl:DatatypeProperty .
:Human    rdf:type    owl:Class .
:Man   rdf:type    owl:Class .
:Man    rdfs:subClassOf    :Human .
:John    rdf:type    :Man . 
:John    rdf:type    owl:NamedIndividual .

RDF是一种定义三元“主语”、“谓语”、“值”的方法。 例如，如果我想说，

"我叫皮埃尔"

我会写

<mail:me@where.com> <foaf:name> "Pierre"

参见<foaf:name> ?它是FOAF本体的一部分。本体是描述给定主题的属性和类的正式方式，OWL是定义本体的一种(RDF)方式。

你使用c++， Java等等…定义一个类，一个子类，一个字段，等等…

class Person
{
    String email_as_id;
    String name;
}

RDF使用OWL来定义这类语句。

另一个问这类问题的地方:http://www.semanticoverflow.com/

一图胜千言!下面这张图应该可以加强克里斯托弗·古特里奇的观点 在这个回答中说语义网是一个“分层架构”。

来源:https://www.obitko.com/tutorials/ontologies-semantic-web/semantic-web-architecture.html

RDFS允许您通过在一个灵活的、基于三元的格式上进行标准化，然后提供一个词汇表(“关键字”，如rdf:type或RDFS:subClassOf)来表达事物之间的关系，这些词汇表可以用来表示事物。

OWL类似，但更大、更好、更糟。OWL让您更多地了解您的数据模型，它向您展示了如何有效地使用数据库查询和自动推理器，它还提供了有用的注释，以便将数据模型带入现实世界。

第一个区别:词汇

在RDFS和OWL之间的区别中，最重要的是OWL提供了一个大得多的词汇表，您可以用它来表达事情。

例如，OWL包括所有来自RDFS的老朋友，如RDFS:type、RDFS:domain和RDFS:subPropertyOf。然而，OWL也给你新的和更好的朋友!例如，OWL允许你用集合操作来描述你的数据:

Example:Mother    owl:unionOf     (Example:Parent, Example:Woman)

它允许你定义跨数据库的等价值:

AcmeCompany:JohnSmith  owl:sameAs    PersonalDatabase:JohnQSmith

它允许你限制属性值:

Example:MyState     owl:allValuesFrom     (State:NewYork, State:California, …)

事实上，OWL提供了如此多新的、复杂的词汇来用于数据建模和推理，这是它自己的教训!

第二个区别:刚性

与RDFS不同的另一个主要区别是，OWL不仅告诉您如何使用某些词汇表，而且还告诉您如何不能使用这些词汇表。相比之下，RDFS为您提供了一个任意的世界，您可以添加几乎任何您想要的三重组合。

例如，在RDFS中，任何你想要的东西都可以是RDFS:Class的实例。你可能决定说Beagle是一个rdfs:类，然后说Fido是Beagle的一个实例:

Example: Beagle    rdf:Type    rdfs:Class

Example:Fido    rdf:Type    Example: Beagle

接下来，你可能想说关于Beagle的事情，也许你想说Beagle是在英国饲养的狗的一个例子:

Example:Beagle    rdf:Type    Example:BreedsBredInEngland

Example: BreedsBredInEngland    rdf:Type    rdfs:Class

本例中有趣的地方是，示例:Beagle同时用作类和实例。比格犬是菲多的一个阶级，但比格犬本身是另一个阶级的一员:在英国繁殖的东西。

在RDFS中，所有这些都是完全合法的，因为RDFS并没有真正限制哪些语句可以插入，哪些语句不能插入。相比之下，在OWL中，或者至少在某些类型的OWL中，上面的语句实际上是不合法的:您根本不允许说某个东西可以既是类又是实例。

这是RDFS和OWL之间的第二个主要区别。RDFS使所有人都可以自由使用，任何东西都可以使用，就像一个充满了狂野西部、speak - easy和萨尔瓦多·达利的世界。OWL的世界强加了一个更加严格的结构。

第三个区别:注释，元数据

假设您已经花了一个小时来构建描述您的无线电制造业务的本体。在午餐期间，您的任务是为您的时钟制造业务构建一个本体。今天下午，在喝完一杯美味的咖啡后，您的老板现在告诉您，您必须为您的高利润时钟收音机业务构建一个本体。有没有一种方法可以很容易地重复利用上午的工作?

OWL让这类事情变得非常非常简单。Owl:Import是您将在时钟无线电情况下使用的，但是Owl还提供了丰富的注释，例如Owl: versionInfo、Owl: backwardsCompatibleWith和Owl: deprecedproperty，可以轻松地将数据模型链接到一个相互一致的整体中。

与RDFS不同，OWL一定能满足您所有的元数据建模需求。

结论

OWL为您提供了更大的词汇表，这使得您可以轻松地谈论有关数据模型的任何内容。它甚至允许你根据当今计算机的计算现实来调整你说的话，并为特定的应用程序(例如搜索查询)进行优化。此外，OWL允许您使用标准注释框架轻松地表示不同本体之间的关系。

与RDFS相比，所有这些都是优势，通常值得您花费额外的努力来熟悉它们。

来源:RDFS vs. OWL

首先，正如前面所指出的，owl可以在RDF中序列化。

其次，OWL通过提供使用正式的可计算一阶描述逻辑定义三元组组件的设备，为RDF添加了本体功能(RDF本身仅为正式的知识表示提供了极其有限的功能)。这就是所谓的“语义丰富性”。

第三，重要的是要意识到在OWL- full(对于OWL 1)中rdfs:class和OWL:class是等价的，在OWL- dl中，OWL:class是rdfs:class的子类。实际上，这意味着您可以使用OWL本体作为RDF的模式(它不正式地需要模式)。

我希望这有助于进一步澄清。