多元数据携带工具RDF的探讨

元数据的使用对网络信息约组织、挖掘、检索和利用十分有益,RDF的引入使得多种元数据共荣共存.本文通过介绍元数据、RDF的一些基本概念与RDF数据模型,描述了RDF应用的广阔前景.     

基于XML的元数据相关应用研究

元数据作为一种编码体系,在数据管理中占据着重要的地位。本文从元数据的概念、相关格式、携带工具(RDF),以及XML的相关概念入手,探讨了元数据的资源描述框架(RDF)及其在数字图书馆和数字博物馆中的应用。     

基于分面导航理论的RDF数据的持久化研究

分面导航是一种广泛使用的信息空间导航技术,但导航属性只是根据经验选取,缺乏评价体系。考虑 RDF元数据的语义限制,利用统计学的方法从RDF实例中挖掘出适合作为面的谓词,对统计过程丢失的适合作为导航能力的其他属性,利用层次聚类方法进行分析和获取,从而提出一种RDF数据到关系数据库模式的转换方法。实验结果表明此转换方法可以挖掘出语义限制条件下适合作为导航属性的RDF属性,提高了RDF数据的导航效率,保持了转换前的语义限制关系。     

基于RDF/XML的航空发动机设计知识表达与获取

针对航空发动机设计过程中的显性知识特点，结合元数据（Metadata）与都柏林核心（Dublin Core）方法，进行面向航空发动机设计知识资源描述的“元素集”定义；利用RDF／XML技术建立设计知识资源描述的XML文档，从而实现航空发动机设计知识的表达、获取与管理．     

基于XML／RDF的MARC元数据描述研究

数字图书馆建设中如何实现元数据的互操作是数字图书馆中元数据组织所面临的主要问题。对元数据互操作方法进行分析，指出元数据映射方法的不足，建议采用基于XML／RDF的标准描述方法解决数字图书馆中元数据互操作的问题。重点研究基于XML／RDF的MARC格式的描述。从而解决传统MARC格式在数字图书馆中应用的问题。这对目前广大图书馆中现存的大量的MARC数据在数字图书馆中的应用具有重要意义。     

基于关系数据库的RDFS存储研究

RDF是表达和处理Web上元数据的标准,而RDFS是RDF的词汇描述语言。在介绍RDF（S）模型的基础上,对目前RDFS的几种存储方式进行了比较分析,提出了一种基于关系数据库的RDFS存储策略,并设计出了对应的关系模型,最后通过使用Jena解析实现了RDFS在关系数据库中的存储。     

基于Internet的信息资源描述与交换方式

知识时代,人类越来越依赖于网络资源,人类的合作关系越来越紧密。基于元数据的描述与互操作正成为组织、交互网络资源的一种有效技术。通过对比数据结构,研究了元数据的本质与特点。介绍了都柏林核心元数据和修饰元数据。研究了资源描述框架RDF的数据模型和互操作特征。通过实例比较了都柏林元数据的HTML和RDF描述。最后介绍了基于CDF、PICS、OSD/DRP、DSig和EC/EDI等的信息资源交换方式。     

基于FIPA ACL和RDF的Agent通信语言

介绍了FIPA规范的Agent通信模型和ACL通信语言,基于元数据建模语言RDF提出了一种基于RDF的Agent通信语言。     

基于RDF的空间元数据描述与资源发现

讨论了基于XML/RDF的异构空间元数据无缝集成和RDF在分布式空间数据资源发现上的应用。     

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。     

Growing triples on trees: an XML-RDF hybrid model for annotated documents

Since the beginning of the Semantic Web initiative, significant efforts have been invested in finding efficient ways to publish, store, and query metadata on the Web. RDF and SPARQL have become the standard data model and query language, respectively, to describe resources on the Web. Large amounts of RDF data are now available either as stand-alone datasets or as metadata over semi-structured (typically XML) documents. The ability to apply RDF annotations over XML data emphasizes the need to represent and query data and metadata simultaneously. We propose XR, a novel hybrid data model capturing the structural aspects of XML data and the semantics of RDF, also enabling us to reason about XML data. Our model is general enough to describe pure XML or RDF datasets, as well as RDF-annotated XML data, where any XML node can act as a resource. This data model comes with the XRQ query language that combines features of both XQuery and SPARQL. To demonstrate the feasibility of this hybrid XML-RDF data management setting, and to validate its interest, we have developed an XR platform on top of well-known data management systems for XML and RDF. In particular, the platform features several XRQ query processing algorithms, whose performance is experimentally compared.