基于同义词表的异构数据库-本体映射

本体是信息在语义层和知识层的描述。将现有的其它数据形式转换为本体表示将有利于实现数据共享和语义推理。目前计算机系统中的数据大多以关系数据库形式存在,因此基于关系数据库构建本体的研究具有重要意义。本文首先分析了单一数据库-本体映射问题,扩充了Ghawi规则以覆盖更多类型的数据关系,其次针对同质异构数据库-本体映射问题,进一步扩充Ghawi规则,给出了基于同义词表的异构数据库-本体映射规则集,实现了异构数据库-本体映射。     

关系数据库中本体完整性约束验证方法

近几十年来,计算机网络的飞速发展和信息化的推进,语义Web数据中的信息以指数形式增长,需要有一种映射机制将语义Web数据映射到数据库中.关系数据模式与本体之间映射是语义网研究中的一个重要问题.针对现有的本体按照一定的策略在不损失其语义的情况下组织到关系数据库中没考虑本体数据的完整性的问题,本文提出如何将组织到关系数据库中本体数据验证完整性约束方法.     

基于关系数据库的本体构建方法研究

本体可以很好地解决异构数据库集成中语义异构问题。由关系数据库模式转换到本体结构是信息集成的基础技术之一。该文提出了一种基于关系数据库的本体建模方法,并对构建过程中丢失的外键所包含的语义信息进行恢复,使得数据库的语义表达更为完整。     

本体驱动的企业知识检索系统研究与实现

为了在企业知识管理中获得更准确全面的知识,提出了一种基于语义的检索方法.该方法采用映射关系数据库、概念抽取和本体编辑工具半自动构建企业知识本体,并运用该本体对用户查询进行语义处理,实现了基于语义的知识检索系统.实际应用表明,该系统能有效返回含有语义信息的检索结果,实现对企业知识的智能化检索.     

从关系数据库到本体映射研究综述

随着语义Web技术的逐步发展,本体在数据集成和异构系统语义交互研究中起到越来越重要的作用.本文对近年来从关系数据库到本体建立语义关联的研究现状进行了阐述,将其分为从关系数据库抽取本体以及关系数据库模式与给定本体进行映射两大类,分别针对这两类方案的特点、应用领域、相关研究和工具进行了详细分析,并对当前的典型研究成果进行比较.在此基础上指出映射维护、工具可视化、利用实例知识或领域知识辅助映射以及自动映射的评价是未来的研究和发展方向.     

对象关系数据库到RDF(S)的映射方法

随着智能信息技术的发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索等各个领域.知识图谱中的信息一般采取RDF(S)的数据模型来表示.知识图谱的构建需要从大量的数据源抽取信息,而数据库是不可忽视的重要数据源.近几年,对象关系数据库得到了广泛的应用,且其中存储着丰富的语义信息,而基于对象关系数据库自动构建RDF(S)的研究却较少.因此,文中给出了对象关系数据库与RDF(S)的形式化定义,根据形式化定义将对象关系数据库中的语义信息进行抽取,提出了构建RDF(S)数据的映射规则.该映射规则不仅考虑了数据库的面向对象的语义,还考虑了数据库的约束,可以充分抽取数据库中包含的语义信息.最后实现了一个名为ORDB2 RDF的映射工具,验证了该映射规则的正确性与映射结果的语义完整性.     

数据库元数据的自动语义标注

语义异构是异构数据库信息集成中要解决的关键问题.为了使关系数据库的表和字段具有语义信息,将数据库元数据自动标注成语义元数据成为研究的热点.基于概念名和概念结构的语义相似度计算,提出了一种数据库元数据自动语义标注方法.首先从关系数据库的元数据中提取隐含的语义信息,并据此创建领域本体,然后通过计算元数据与本体实体间的语义相似度对提取的元数据进行自动语义标注,提出的相似度算法综合考虑了概念名称和结构的相似性,并采取了必要的优化措施进行改进.经实验测试证明,该方法具有较高的标注正确率,是一种行之有效的语义标注方法.     

一种关系数据库到本体的自动构建方法

随着语义网的发展,对本体的需要也越来越大。但是目前大多数的数据被存储在关系数据库中,这些数据不能被语义网应用程序所访问。因此如何将关系数据中的数据转化为可以被语义网应用的数据,是一个需要解决的问题。针对上述问题,提出了一种从数据库自动地构建OWL本体的方法。该方法把本体构建过程分为语义信息的发现和本体映射两个部分。并且定义了一种图M-Graph,通过M-Graph的生成与分析,结合映射规则自动地构建OWL本体。实验验证,该方法可自动地由关系数据库构建OWL本体,并且可以得到相对丰富和准确的本体。     

基于本体的关系数据库访问研究进展

基于本体的关系数据库访问在语义Web和数据库领域都引起了广泛关注,其基本思想是将本体作为一个统一的概念视图,使用户能够对已有的关系数据源进行透明访问.从本体的选择、本体和关系数据库之间语义映射的生成与维护、查询的重写与应答等几个方面入手,介绍了基于本体的关系数据库访问当前的研究进展,讨论了该技术当前面临的问题和今后的发展方向.     

从关系数据库构建语义丰富本体的方法

网络中大量数据存储在关系数据库中,利用这些数据资源构建领域本体是实现语义Web的任务之一。制定了一组优化的通用转换规则(特别注重对元组信息的语义分析与挖掘),结合领域专家的选择判断,在尽量保留和挖掘关系数据库语义信息的基础上,给出了一个从关系数据库半自动构建OWL本体的方法,同时利用WordNet对本体进行语义丰富,并最终通过系统实现转换过程。     

一种基于FCA的面向关系数据库的本体学习方法

从已有的数据模型中进行语义提取,经过一定的规则映射生成本体的过程称为本体学习。关系数据库模型是当前数据的存取与组织的主要模型,从中学习得到本体,一直是本体工程领域研究的热点之一。利用手工定义的E-R模型到本体的映射规则来完成本体的构建,是国内外大部分学者采用的方法。但这样获得的本体概念层次关系主观依赖性强,不利于本体的实际应用。为了能更加客观地获取数据之间的概念层次关系与语义信息,提出了一种基于FCA(形式概念分析)从关系数据库进行本体学习的方法。该方法既保持了关系数据表中原有的数据语义关系,又发挥了FCA自动提取语义信息的特点,提高了最终本体生成的质量,有利于在具体的领域应用中使用本体。最后结合材料服役安全数据库的数据信息,演示了运用所提出的方法学习得到领域本体的过程。     

结构化范例库向OWL本体自动映射算法

在分析从关系数据库学习本体方法现状与不足,考虑到结构化范例库蕴含更丰富语义信息且拥有大量可复用的领域知识的基础上,提出一个低时间复杂度的结构化范例库向OWL本体自动映射的算法,并阐述该算法的流程。其优点在于不仅能获取范例库中蕴含的语义信息,而且将范例、规则知识项直接映射为对应的OWL个体,从而实现最大限度的知识复用。应用实例证实了该算法的有效性。     

基于知识库的知识发现的研究

传统的知识发现都是基于数据库进行的,但数据库中存储的数据缺乏语义性,对知识的发现缺乏全面性.将本体和移动代理技术引入知识发现中,首先从数据中获取语义信息并将其与知识一起存储进知识库,然后基于知识库提出了一种的新的知识发现系统,为知识发现提供了一种新的思路和方法.     

形式概念分析在本体构建中的应用

随着信息共享和数据交换的范围不断扩大,语义数据集成成为数据库技术研究中的热点。本体作为共享概念的形式化说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联、达成语义一致,提供了语义异构问题的解决途径。传统的关系数据库由于具备技术成熟、应用广泛、数据管理能力强、数据安全程度高等特点,依然是数据存储的主要手段。然而,关系数据只表达了"属性/值"二元关系,不具备语义描述的能力,如何在关系数据中直接抽取数据的语义,构建本体,提炼丰富的语义信息,弥补关系数据表的缺陷,是一个重要的研究方向。文中探讨了运用形式概念分析的技术,结合数据库模式及其数据,构建本体的方法。在研究本体构建的基本方法基础上,论述了形式概念分析方法,并结合给定的数据库模式及其数据信息,演示了运用形式概念分析的方法构建本体的过程。     

形式概念分析在本体构建中的应用

随着信息共享和数据交换的范围不断扩大,语义数据集成成为数据库技术研究中的热点.本体作为共享概念的形式化说明,用于表达数据源的语义、识别和建立概念间的语义关联、达成语义一致,提供了语义异构问题的解决途径.传统的关系数据库由于具备技术成熟、应用广泛、数据管理能力强、数据安全程度高等特点,依然是数据存储的主要手段.然而,关系数据只表达了"属性/值"二元关系,不具备语义描述的能力,如何在关系数据中直接抽取数据的语义,构建本体,提炼丰富的语义信息,弥补关系数据表的缺陷,是一个重要的研究方向.文中探讨了运用形式概念分析的技术,结合数据库模式及其数据,构建本体的方法.在研究本体构建的基本方法基础上,论述了形式概念分析方法,并结合给定的数据库模式及其数据信息,演示了运用形式概念分析的方法构建本体的过程.     

基于元数据的关系数据库语义集成方法

提出一种基于元数据的关系数据库语义集成方法,将关系数据库动态转换成具有丰富语义的虚拟资源描述框架(RDF)视图,使关系数据库中的数据成为语义网上可以被机器理解和处理的“智能数据”。介绍语义集成框架并分析关系数据库与领域本体语义映射的原理和方法,提出语义元数据描述模型。分析语义查询分解与转换的方法,描述原型系统的实现与应用情况。     

一种从关系数据库向Flogic本体转换的方法

目前提出的从关系数据库中获取本体的方法主要关注主键之间的相关性，导致抽取的语义信息不全。本文提出一种将关系数据库向Flogic表示的本体转换的方法，该方法通过对主键、数据、属性相关性的综合分析，可以抽取出关系数据库中隐含的语义信息，如继承关系及优化结构。     

一种利用模糊关系数据库构建模糊OWL本体的方法

经典OWL本体不能直接表示和处理语义Web应用中广泛存在的模糊知识,鉴于模糊关系数据库在模糊数据表示与处理方面的优势,提出利用模糊关系数据库来构建模糊OWL本体.通过对RDF数据类型进行模糊扩展,并从模糊数据类型角度扩展OWL,解决了模糊OWL本体的表示问题;在此基础上,研究了以模糊关系数据库为数据源的模糊OWL本体的构建方法,该方法为语义Web中模糊本体的构建提供了一个有效的解决方案.     

从关系数据库学习本体的方法研究综述

本体是语义Web的基础,它是解决语义层次上Web信息共享和交换的基础。因此,我们需要研究方法和技术来减少知识获取过程中的代价,实现简单快捷的本体构造,这也正是本体学习的目标。本文综述了从关系数据库学习本体的相关方法,分析了各种方法的特点与不足。     

语义Web粗糙本体：定义、模型和存储方法

在讨论语义Web粗糙本体定义、模型的基础之上,鉴于关系数据库是目前最通用的存储介质,提出了基于关系数据库的语义Web粗糙本体存储方法。重点讨论了语义Web粗糙本体的存储模式,并通过构建一个粗糙本体并其存储到关系数据库中。实例验证了所提出存储方法的有效性和可行性。