基于关系数据库的RDF数据存储

资源描述框架(RDF)是W3C推荐的元数据标准,它提供了资源表示的通用框架.RDF提出的框架是面向机器可理解的,是实现语义Web的关键技术.如何实现RDF数据的高效存储是Web应用程序间语义互操作的基础.本文研究了基于关系数据库的RDF存储结构,分析比较了三种存储结构的特点,并提出了进一步优化的方案.     

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.     

基于本体的异构数据集成框架

针对电力系统数据集成中存在的语义异构问题,提出一种基于本体的数据集成框架。依据电力参数估计系统的数据需求模型,分析数据集成存在的语义冲突类型,在传统数据集成框架的数据集成中间件模块中加入本体语义描述模块。采用本体描述信息资源域中的概念,通过实现语义冲突主动发现并构建语义映射关系。实验结果表明,该框架能有效解决数据集成过程中的语义异构问题。     

基于语义的轻量级数据集成方法

为解决现有数据集成方法的集成成本过高、缺乏语义信息等问题,对带有语义信息的轻量级数据集成方法开展研究.对本体、元数据等相关理论进行概述,给出了一种基于语义的轻量级数据集成方法,并详细分析了其中的两个主要过程:本体的识别和元数据的抽取、本体映射和基于本体映射的元数据集成,并进行了实例分析.分析结果表明,所给方法切实可行,用元数据集成替代数据集成能够避免大量数据的移动和存储,有效降低数据集成的成本,使数据集成过程轻量化,同时,语义信息的融入能够更好地为上层应用提供支持.     

基于本体的语义元数据管理

语义元数据在语义网格中扮演着关键的角色,它为实现服务的查找、匹配、发现过程提供必要的信息描述和决策支持.探讨了语义元数据的产生背景、功能分类以及基于本体的语义元数据的管理需求和通用框架,然后对现有典型系统的基于本体的语义元数据管理进行了深入地分析和比较,提出了基于本体的语义元数据管理未来研究内容.     

RDF数据存储技术研究

资源描述框架RDF是一种元数据描述方法，它提供了Web上智能信息服务和语义互操作性的标准，是下一代Web一语义Web应用的基础。大量RDF数据的操作和处理需要数据库的支持，而关系数据库存储RDF数据的方法可以有效处理RDF数据。     

语义元数据的描述及生成技术研究

语义元数据是有关Web内容语义信息的数据描述，它的有效表示及生成是构建语义Web的关键性技术。本文在讨论各种语义元数据的表示方法后，研究语义元数据的生成技术，在分析现有技术的特点和不足后，评述语义元数据生成技术的发展趋势。     

从关系数据库到RDF的转换

随着语义Web的快速发展,利用已有的数据资源来构建本体受到了很大程度的重视。因此,作为资源描述框架的RDF在语义Web中的地位就显得越来越重要。由于大量的数据都存储在关系数据库里面,因此如何将关系数据库中的数据转换为RDF成为一个亟待解决的问题。提出了一种能自动将关系数据库数据转换为RDF的方法,同时给出了详细的映射规则和转换过程,并通过一个实例验证了该方法的可行性。     

一种基于ORM的OWL本体与关系数据库映射模型

如何使现有的关系数据库具有语义特征,如何对面向对象中的对象模型进行语义描述,是语义网应用过程中的两个重要问题。提出了一种Ontology-Object-Relational映射模型,提出了相关的映射规则及算法,基于映射元数据实现了本本、对象以及关系数据库间的映射与相互转换。实现了基于该模型的实验系统,并对关系数据库与本体实例间的相互转换进行了实验,实验结果表明本文所提出的映射模型、映射规则及算法是正确与可行的。     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。     

基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法

针对油气井工程领域关系数据库,提出一种基于语义视图的SPARQL-SQL查询转换方法.该方法采用特定本体描述数据源关系模式,通过RDF三元组形式,将关系表定义为领域本体之上的语义查询视图,从而建立数据源与本体之间的映射关系,并根据语义映射信息,将提交的SPARQL语句进行解析与查询重写,转换为面向关系数据源的SQL语句.通过实现油气井虚拟数据中心,验证了该方法的可行性与有效性,并获得了良好的应用效果.     

基于混合本体方法的集成算法研究

本文提出了一种基于混合本体的集成算法。该方法充分利用了领域知识模型以及局部本体之间存在的语义相关性，从语义匹配的角度探讨了构造新的全局本体的可能。本文还重点讨论了n个局部本体如何构造全局本体的算法；最后介绍了一个本体构造系统，并结合项目给出了具体实例。     

一种基于Ontology的数据集成方法

随着企业的应用系统、数据库系统、企业内部互联网及其互联网上分布式数据信息的爆炸式增长,如何集成数据库、信息系统及其它数据资源,是企业亟待解决的问题。该文主要讨论集成过程中的异构问题,尤其是语义异构问题。分析了利用本体解决语义异构的可能性。最后,该文描述了一种建立数据集成环境下本体的方法。     

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。     

一种有效的服务资源自动语义标注方法

在服务网格中,分布式网络计算的实现依赖于如何在OGSA下实现服务交互问题的有效解决.为此,服务接口必须采用机器可理解的方式描述,从而为网格服务的动态发现和组合提供底层支持.服务语义标注技术满足了上述需求,它提出使用共享域本体中机器可理解的元数据标注服务资源描述.提出了一种有效的服务资源自动语义标注方法,该方法将服务语义标注过程分解为域标注和概念标注两个阶段,重点针对域标注问题,提出了基于机器学习的域标注算法,对实际服务资源的标注实验验证了该算法的有效性.     

语义网检索中的知识收集方法研究

针对传统信息检索中存在的缺乏知识表示和语义处理能力低的问题,本文提出了一个基于本体的语义网信息检索框架,该框架包括知识收集与储存层、人机交互层和知识处理层。对该框架中知识收集与储存层的关键技术及实现进行了介绍,主要包括领域本体库的构建、元数据的提取和知识库的构建等功能。其中,对元数据提取中的核心技术的实现,如领域本体库的解析、文件预处理、语义标注、知识抽取等作了详尽的介绍。     

气象数据集元数据的本体推理研究与实现

文章在介绍气象数据集特征的基础上,运用面向对象的方法对气象数据集元数据进行对象化,提出了包括元数据类、数据集标识信息类等10个元数据类和表示元数据元素域的代码表类的构建方法,并在元数据类的基础上运用本体的构建方法构建了元数据本体,最后利用元数据本体进行语义推理并对文章的工作进行总结。