关联数据及DBpedia实例分析*

基于关联数据的基本原则和发布方法,分析介绍DBpedia的实现技术：通过对WikiText格式数据进行语法解析和流程控制,实现对自由文本进行的结构化数据抽取和RDF表达,并基于URI参引、SPARQL查询和RDF文件转存等多种方法,实现多样化的Web数据获取;采用基于属性和基于模式的自动关联算法,与众多数据集之间实现关联。     

关联数据技术及其研究现状

介绍了关联数据的提出、基本原则、特征,概述了关联数据的发布技术和实现的方式,以及当前国内外的研究和应用发展状况。     

关联数据进展研究概述

首先介绍国内外作者对关联数据概念及其基本原则的研究现状,分析关联数据的发布方式和发布工具以及应用研究情况,然后对关联数据与语义网二者的关系进行剖析,最后给出关联数据研究在用户接口问题、法律许可问题、评价问题、隐私问题方面面临的一些挑战,认为关联数据将会使互联网发生深刻的变革。     

关联数据特点及发布研究

研究了关联数据的特点、类型,分析了关联数据的发布基础和发布方法。以宁波市数字图书馆服务外包产业信息门户关联数据应用为例,研究了关联数据发布与应用的架构,并以专业人才关联数据发布为例分析了关联数据发布和应用的实现方法,为关联数据的实践应用提供借鉴。     

Web数据关联创建策略研究

调研关联数据的关联关系创建算法和策略,分析同构模式下属性相似度和图形相似度算法以及相应的组合策略,对比研究异构模式下包含和不包含实例信息的架构映射方法,对可创建丰富语义关联的推导传递的思想进行剖析,并提出关联创建面临的挑战。     

面向图书馆关联数据的自动问答技术研究

早期针对语义网的自动问答主要是面向单一RDF数据集,随着网络上相互关联数据集的急速增加,迫切需要将自动问答扩展到多个RDF数据集,但同时在语义标注、答案整合方面也带来了更大的难度与挑战。本文提出了一种面向图书馆关联数据的自动问答新方法,通过将自然语言提问转换为结构化的SPARQL查询,从图书馆领域相互关联的五个RDF数据集中提取特定答案。该方法的创新点在于,将问句分为涉及一个数据集的简单句和涉及多个数据集的复杂句分别进行处理,又将简单句分为查询属性和查询实例两种类别分别制定SPARQL查询构建规则,将复杂句分解成若干个简单句进行处理,有利于SPARQL查询的构建和答案的整合。 通过实验测评,100个问句的回答精确率达到91%,表明这是一种行之有效的问答方法,对于促进关联数据在图书馆中的应用具有重要意义。图5。表5。     

面向关联数据的高校机构知识库构建方法研究

[目的/意义]针对当前我国高校机构知识库研究与应用离真正的开放互连、知识集成、知识检索还有较大差距的问题,提出一种面向关联数据的机构知识库构建方法,该方法覆盖机构知识库构建的整个过程,并支持机构知识的资源整合、语义检索、知识推理和关联数据发布,为各高校机构知识库建设提供参考。[方法/过程]调研和剖析国内外典型的机构知识库,将机构知识库构建方法分为5个步骤,包括:①评价和选择有价值的信息资源;②建立机构知识库概念模型;③进行语义描述和关联设置;④发现并创建关联化数据环境下的语义推理规则;⑤设计系统架构,并通过西南科技大学机构知识库构建实例来验证该方法的有效性。[结果/结论]实例验证表明,面向关联数据的机构知识库构建方法具有合理性和有效性,起到了降低机构知识库开发难度和缩短开发周期的作用,对于其他机构知识库的建设具有参考价值。     

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。     

关联数据的消费技术及实现

从关联数据技术实现的角度看,发布和消费是构建关联数据平台和实施关联数据应用应该考虑到的两个重要方面.关联数据的消费技术涉及到数据的访问、获取、发现、查询、交换、传输、处理和利用.而消费的方式和效果取决于关联数据源所提供的消费接口.通过梳理和总结关联数据消费技术的各个方面,调研DBPedia、Freebase、VIAF等大型的关联数据集和＜sameAs.org＞、SWSE、Sindice、Swoogle、Falcons等流行的语义搜索引擎所提供的数据消费接口,总结目前关联数据消费接口的类型以及相应的使用方式,分析其适用范围、优缺点等,以期为关联数据发布方和消费方提供技术参考.     

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。     

关联数据在图书馆中的应用研究综述*

简要介绍关联数据产生和发展的背景、关联数据的定义、基本原则及应用框架,从资源发现服务、数据融合与语义检索服务、学术研究和学术交流作用、跨机构的关联数据的开放与复用等方面分析关联数据驱动的图书馆Web应用现状,最后对图书馆应用关联数据提出几点建议。     

利用D2R实现关系数据库与关联数据的语义模式映射

关系型数据库和关联数据的概念模型都基于现实世界的实体、属性及其关系而构建,具备建立映射和实现转换的可能性。两者语义模式映射的重点是关联关系的构建与表达。开源软件D2R的映射语言,通过核心要素ClassMap、PropertyBridge及其属性,支持关系数据库的SQL实现,支持将关系数据库不同实体之间、同一实体内部及与外部数据的关联关系构建为RDF链接。     

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。     

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。     

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。     

生物医学关联数据研究进展与比较分析

首先介绍当前生物医学领域在数据资源集成与共享方面的发展需求,认为当前语义Web的主要技术之一--关联数据为生物医学发展带来重要的机遇,然后对生物医学领域关联数据基础研究、建设以及应用研究情况进行详细分析,进一步对典型生物医学关联数据进行具体特性方面的比较分析,指出当前发展面临的困难和问题,并提出今后发展的方向。