关联数据映射语言：R2R

关联数据的目标是使客户端应用通过跟踪RDF链接发现新的数据源,实现对不同数据集的平滑整合,但现有方法创建的RDF链接十分有限,为此德国柏林自由大学于2010年提出面向RDF数据集映射的R2R语言。该语言包括r2r:prefixDefinitions,r2r:sourcePattern,r2r:targetPattern,r2r:transformation,r2r:mappingRef等映射属性,字符串函数、列表函数、算术函数、XPath函数及URI、文字、语言、数据类型等四种变量修饰符,提供r2r:has-Mapping,r2r:mapsTo,r2r:dependsOn,r2r:sourceDataset,r2r:targetDataset等映射元数据,映射语句遵循"资源—映射属性—三元组文字"结构及Turtle语法等规则。在总结以上语法框架的基础上通过实例阐释其用法,并与SPAR-QL语言进行比较。研究认为R2R语言在支持RDF表示、变量和修饰符定义、名称空间前缀表示、空白节点定义变量等方面与SPARQL存在语法一致性特征,在功能和句法表示方面二者存在一定差别。推广R2R语言有助于从词汇和数据集实例两个层面提升RDF链接创建能力,进而为创建关联数据集成服务环境提供支持。     

利用关联数据实现机构知识库的语义扩展研究

研究利用关联数据实现机构知识库语义扩展的关键技术,并以中国科学院机构知识库平台CASIR为例,抽取其实体关系并添加约束规则,应用D2R工具进行RDF化的知识呈现和语义标注,最终将其扩展到DC、FOAF、SKOS、ISWC、VCARD等关联数据源。该方法合理可行,为加速实现机构知识库从基础服务版到语义集成资源服务版的发展转变奠定基础。     

D2R在图书馆书目数据关联服务中的应用分析

针对书目数据关联化程度低的问题,从检索结果、FRBR化聚合、资源与服务的链接、与知识组织工具的关联等5方面对"211"高校图书馆书目数据服务现状进行调查与分析,从技术、资源组织等方面具体阐述D2R在实现书目数据关联服务中的优势,并从总体设计与详细设计两方面进行应用分析,这不仅可实现书目数据和其他数据的融合,而且可以促进书目数据服务的功能嵌入。     

基于D2R发布学者关联数据集探究——以图书情报领域为例

[目的/意义]探讨学者关联数据集的定位及其构建方法,以期为学科发展、学者评价与信息共享利用提供便利。[方法/过程]在阐释现有机构知识库内涵基础上,分析学者关联数据集之功能特点,并以我国图书情报领域为例,通过开源软件D2R发布该领域学者的关联数据集。[结果/结论]学者关联数据集不同于机构知识库,它以所属学科领域的学者为数据起点,以网罗一切相关信息资源,并以完全开放、关联与共享的方式提供知识。在学者关联数据集的构建与发布过程中,重点需克服实体URI定义、作者重名、专著与网络学术记录难以采全等问题。     

基于本体和关联数据的书目组织语义化研究

以书目对象基于形式形态多样性、生命周期变化性、复合对象复杂性的序化问题作为书目语义化组织的研究起点,提出并初步实践基于本体构建语义关联、通过关联数据的一致化语义描述方法(RDFS/OWL)和统一存取机制(SPARQL)进行语义化组织的方法。     

基于关联数据的数字资源语义互联模式研究

立足于数字资源的语义互联模式研究,审视当前关联数据技术相关的理论和实践研究,提出基于关联数据的数字资源语义互联模式,详细阐述这一模式的架构,明晰该模式下关联数据的衍射机制及本体的协同机制,探讨关联数据质量、关联数据间距与关联数据强度对语义互联效率的影响,并分析该模式的优势及面临的挑战。     

关联数据的自动关联构建研究*

介绍三种自动关联构建的方法——基于实体的文本映射、基于图相似度的映射和基于规则的关联构建。基于实体的文本映射是实现自动关联的基本方法,图映射是对单一三元组比较方法的扩展,这两种方法都具有很强的通用性,但创建的关系类型却非常有限。而基于规则的关联构建能够创建较为丰富和复杂的关系,但依赖于特定的数据模型和相关规则。     

面向关联数据的语义数字图书馆资源描述与组织框架设计与实现

本文提出了一个面向关联数据的语义数字图书馆资源描述与组织框架,该框架具有四个层次:元数据层、本体层、关联数据层和应用层,其核心是RDF语义元数据的构建与关联。以"图书、情报与档案学"领域的数据为例对该框架进行了实现,实现的重点是在本体层和关联数据层,包括相关本体的设计、普通元数据到语义元数据的自动转换、不同数据集间RDF语义链接的建立、关联数据的发布等。     

基于映射的图书馆关联出版物数据自动生成架构

关联数据为图书馆关联出版物数据管理提供了新的技术手段.但传统关联出版物数据的生成方式需要耗费大量的人力和时间,本文提出一种基于映射的图书馆关联出版物数据自动生成架构,利用基于语义网层次体系结构描述和组织出版物资源,把异构无序的海量资源组织成符合人们认知规律的知识点关联的领域知识体系,实现无语义结构资源到有序可管理知识的转变,并提供多层次的知识关联集成服务.     

关联数据中CNMARC到RDF的映射实现

关联数据是语义网的一个简单应用,用来在语义网中使用RDF和URI发布、分享、连接各类数据、信息和知识。图书馆界应用关联数据发布资源的过程中,最为关键的一步是如何将MARC格式转换成RDF格式。针对CNMARC的特点,借鉴国外图书馆MARC21转换成RDF的成功做法,构建CNMARC到RDF的映射实现,并探讨在转换过程中遇到的一些问题。图1。表8。参考文献17。     

关联数据发布流程与关键问题研究——以科技文献、科学数据发布为例

本文结合中国科学引文数据库和中国生态系统研究网络通量数据的关联数据发布,以关联数据的发布技术框架为研究对象,采取实例阐释的方法,提出了关联数据发布过程中可参考的标准化流程,并详细分析了其中的关键问题.研究表明,关联数据发布流程可以分解成数据建模、实体命名、实体RDF化、实体关联化、实体发布、开放查询六个关键步骤,发布过程中需要考虑到多语种问题、值词表的发布、RDF词表的发布等关键问题.关于利用D2R Server发布数据,本文建议:不要采用空白节点;尽量做好关系型数据库的前期设计;指定非文本属性的数据类型;适当进行实体表的拆分与合并.     

语义Web模式下综合科技资源的关联策略研究

在开发综合科技资源集成登记系统的实践基础上,研究综合科技资源的关联策略,针对其在语义化方面的局限性,提出一种利用D2RQ组件将综合科技资源的关系数据源公开为RDF接口,进而利用SPARQL端点查询技术将RDF接口公开为W eb服务的优化方案。试验证明,该方案合理可行,可为综合数字资源体系建设的未来发展提供思路。     

关联数据及其应用现状综述

自主、异类、异构和分布的海量数据间的语义关联一直是知识组织和知识发现的核心问题,关联数据(Linked Data)技术的出现为此提供一种轻型、渐增化、可伸缩和可扩展的动态机制。基于对大量文献的梳理和分析,描述Linked Data的原则与技术体系,介绍Linked Data发布、Link浏览器、Linked Data搜索引擎、Link更新维护等核心技术,简要介绍若干典型应用,提出在具体领域实施Linked Data应用的关键挑战。     

基于知识组织体系的多维语义关联数据构建研究

文章简要分析知识组织体系与关联数据的区别与联系,介绍了可在不同层次进行语义关联描述的本体模型和专业叙词表。面向科研创新信息需求,应用通用本体和农业科学叙词表等知识组织体系,建立了覆盖知识组织体系、科技文献和科学数据等多类资源的多维语义关联描述框架,实现了从资源的外部属性特征到内容层面的规范描述与语义关联。最后,以农业领域的信息资源为例,基于开源工具D2R,完成了关系型数据库中多类资源向多维语义关联数据的语义映射、自动转化与关联构建。     

基于Linked Data的RDF关联框架综析

关联数据研究由关联发布逐渐走向集成应用,为此需要解决RDF链接的关联问题分析支持向量机方法、后向关联方法、模式映射方法和R2R属性转换方法等RDF关联原理,在此基础上从系统框架、支撑语言和关键算法的视角分析Silk、LIMFS和R2R三种关联框架最后从算法、框架和应用的角度分析RDF关联研究的未来发展动向     

关联数据应用的体系框架及构建关联数据应用的建议

介绍关联数据应用的涵义、特点以及关联数据应用的分类,分析关联数据应用的体系架构和需要解决的关键问题,提出实施关联数据应用时,需要重视数据之间的关联关系的利用和建立、结果的展现方式、查询效率、数据质量和有效性问题,最后给出图书馆开展关联数据应用的建议。