面向图书馆关联数据的语义链接构建研究

语义链接构建原则包括链接来源确定、链接对象评价与链接属性选择,而链接类型则分为概念间的词汇型链接与实体间的关系型链接。基于此,图书馆可利用SPARQL查询从目标数据集中选择满足链接要求的术语变量,或通过基于本体映射的相似度计算在概念间构建词汇型链接。另一方面,关系型链接构建可利用SPARQL查询寻找与馆藏存在语义相似性的实体并判断其语义关系,或利用字符串相似度匹配对资源文本特征属性进行精确匹配,从而实现图书馆与外部关联数据集的链接构建与资源共享。     

关联数据链接维护技术介绍

越来越多的资源以关联数据的形式发布出来并在相关数据集间建立了链接,但是关联数据的动态性带来了链接的有效性和完整性问题。文章介绍了关联链接维护的主要研究领域:链接的动态性描述和通信机制,然后介绍了链接维护技术的典型工具和协议。     

关联数据的动态链接维护研究

分析关联数据集之间链接的动态性,在此基础上探讨三种动态链接维护方法。基于WODLMP协议的方法要求链接双方都遵守WODLMP协议。基于更新通知的方法适用于目标数据集具有数据更新通知机制的情况,需要针对目标数据集的数据更新通知机制采取相应的更新数据获取方法。基于主动监测机制的方法对目标数据集的要求较低,只需要提供SPARQL查询接口或支持RDF堆下载即可。      

基于关联数据的知识发现模型研究

文章在关联数据广泛应用和发展的背景下,通过分析知识发现与关联数据的关系,提出了基于关联数据的知识发现问题;继而分析和明确了基于关联数据的知识发现的潜力和特征;最后,通过将基于知识发现的应用的特殊性与知识发现活动一般规律相结合的研究,分析和构建了基于关联数据的知识发现模型,为相关研究提供基础和参考。     

面向LOD的关联发现过程的定位、目标与复杂性分析

本文以关联数据应用过程中的关联发现过程为研究对象,分析了面向关联开放数据(LOD)的关联发现过程的定位、目标与复杂性。本文认为,关联发现过程处于关联数据应用过程三阶段(数据发布、数据互联与数据消费)中的第二阶段。关联发现过程的整体目标是构建多类资源之间的关联数据网络,该过程的本质就是关联数据网络不断演变的过程。关联发现的过程具有多任务、多路径、多步骤等复杂性特征。目前流行的关联发现框架还存在缺乏对整个网络演变过程的支持、任务类型单一、缺乏流水线机制等不足。因此,关联发现技术的研究急需新的面向整个关联数据网络的、支持完整演变过程的、支持多任务集成的理论、方法与框架。图5。表1。参考文献17。     

基于关联数据的知识发现应用体系研究

认为当前关联数据相关理论和技术日趋成熟,关联数据网络资源环境已经形成。进一步研究的趋势是充分地发挥关联数据的优势和潜力,使知识发现活动从中获益,同时通过知识发现应用促进和完善关联数据的发展,成为相关研究的新趋势。在基于关联数据的知识发现研究问题范畴内,分析和构建基于关联数据的知识发现应用体系,并且对体系中的主要功能进行阐释,为相关研究和应用建立统一的框架提供参考。     

论基于关联数据的知识链接构建与应用

从关联数据的链接机制入手,探讨采用关联数据技术构建知识链接的优势、构建模式和具体构建方法;根据知识链接的不同功能,将基于关联数据的知识链接划分为三种类型:等同链接、相关性链接、词汇性链接;最后从应用角度建立基于关联数据的知识链接的4层应用框架,包括描述层、链接层、整合层、应用层,同时展望基于关联数据的知识链接的应用。     

基于开放关联数据的数字档案资源跨媒体知识链接研究

本文从开放关联数据的含义和链接机制入手,探讨开放关联数据在数字档案资源跨媒体知 识链接中的应用价值,构建基于开放关联数据的数字档案资源跨媒体知识链接模型;以美国国家档案与文件署和美国国家档案博物馆等的数字档案资源为实例研究对象,构建数字档案资源跨媒体知识链接的应用框架,并给出相关应用对策。     

基于关联数据的知识聚合与发现研究进展

关联数据极大地推动了网络信息的关联建立,也为知识聚合提供了新的强有力的方法,由此引发从知识聚合到知识发现的拓展,关联数据的运用也迅速成为知识发现的有效途径和方法。文章对基于关联数据在知识聚合和知识发现领域的研究进行认真调研,并对关联数据知识聚合和发现的关系和前景进行分析和探讨。     

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。     

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.     

Managing Discovery and Linking Services

There is a growing trend toward a consolidation of services for electronic resources management, A–Z journal listings, full text link resolving, and discovery services under a single service provider. In many cases, the adoption of a discovery service from a provider that is not the same as the libraries’ existing link resolver service means managing multiple knowledgebases. In this session, three librarians gave an overview of their experiences and strategies for maintaining separate link resolving and discovery services in lieu of adopting a full suite of services from a single service provider. Each speaker presented a case study on the advantages and challenges of managing their chosen discovery service: EBSCO Discovery Service, Ex Libris’ Primo and ProQuest’s Summon, in conjunction with the CUFTS/GODOT open source knowledgebase and link resolver service.     

面向药物研发的大规模数据语义整合与挖掘模式探索

整合并在语义层面上充分互连药物研发数据,将有利于从全局、系统化的视角开展药物研发工作,同时也有助于预测药物的不良副作用、加快药物研发流程、缩减药物开发成本等。文章试图探索语义技术如何支持药物研发数据的整合和挖掘,通过基于知识组织体系的语义标注,以及多类型实体互连策略构建充分互连的药物关联数据,支持药物研究人员对这些大量复杂实体及其关系的查找、探索和知识发现,从而帮助药物研发人员和,I盘床工作者更好地利用大规模药物数据,解决药物研发面临的实际问题。     

家谱关联数据服务平台的开发实践

数字图书馆对馆藏的揭示,沿袭传统的描述标准(如MARC),多以文献特征为主,很难直接满足广大读者对文献知识内容进行查询的需求。关联数据技术通过构建关系明确的语义本体,能够很好地提供基于文献知识内容的揭示、导航和检索,通过开放数据重用和与外部数据的互联,丰富了数据的关联性,扩展了数据利用场景,释放了数据的潜能,为基于互联网的数据服务提供了一种基础设施。这是未来数字图书馆进行知识服务的应有之义。上海图书馆以家谱数据作为起点,尝试利用关联开放数据技术重组图书馆传统资源,构建历史文献数据服务平台。该平台经过基于BIBFRAME的本体设计,从RDB到RDF的数据转换,基于关联数据四原则的系统设计和基于语义技术框架的系统开发,支持面向万维网的书目控制,提供针对普通用户的寻根搜索服务和针对专业人士的数据挖掘服务。图5。参考文献11。     

关联数据在网络信息管理中的应用

互联网的发展产生了大量的各种类型的信息,但由于传统网络数据的发布格式缺乏结构和语义,造成了网络上大多数文档和数据的孤立。关联数据作为一种新的网络数据发布方式,通过RDF(资源描述框架)构建数据模型,通过URI(统一资源标识符)命名数据实体,发布有关联的互联网信息,使用HTTP协议获取这些相互关联的信息,实现互联网信息的语义整合,实现关联数据浏览器和搜索引擎的应用,使计算机能够更加智能化地帮助人们组织和管理信息。     

The Canadian Linked Data Initiative: Charting a Path to a Linked Data Future

ABSTRACT

This article is a preliminary report on the work of the Canadian Linked Data Initiative (CLDI), a collaboration between five of Canada’s largest research libraries, Library and Archives Canada, Bibliothèque et Archives nationales du Québec, and Canadiana.org. Although still in its nascent stage, participating institutions are working together to advance the technical services divisions of our libraries in the area of linked data. Project working groups are making progress in five main areas: grant funding, digital collections, education and training, legacy metadata enhancement, and in the evaluation and adaptation of Bibliographic Framework Transition Initiative tools. By working across geographic and institutional boundaries, the CLDI aims to chart a path to a new age of technical services, one based on the foundation of Linked Open Data.     

关联数据开放应用协议

关联数据的应用正迅速发展并涉及到商业、媒体、出版、政府等领域。在关联数据发布、消费和再创造的过程中,必然涉及参与者的利益问题,需明确不同类型和归属的数据(或数据集)的所有权、发布权、使用权、收益权等。关联数据的发展迫切需要相关的许可协议。目前关联数据用到的协议主要有CC(知识共享)家族的CCBY-SA、CC0、CC BY、CC BY-NC和ODC(开放数据共用组织)的PDDL(公共领域奉献和许可),ODbL(开放数据许可)、ODC-By(开放数据共享署名许可),以及OGL(Open Government License,开放政府许可协议)等。对开放数据相关许可协议在国内的应用提出建议。