DW中一种基于本体的语义集成方法研究

文中介绍了数据仓库领域一种基于本体的语义集成方法。首先建立领域本体和数据源的局部本体,然后通过局部本体对应的概念树间的映射算法得到数据源全局本体,再和领域本体映射,得到映射关系。最后通过本体推理,得出隐含的语义关系,用最终的语义关系来指导数据抽取、转换和加载过程,实现数据仓库语义程度上的数据集成。     

基于语义的领域虚拟数据中心研究与实现

油井工程领域涉及的数据具有分布、异构和自治性强等特点,并且存在复杂的语义关联,无法为全局决策提供有效的数据支持。利用本体和虚拟视图集成技术,提出了油井工程虚拟数据中心解决方案,通过构造领域全局本体并利用本体抽取、本体映射和查询转换实现领域数据语义集成,提供了统一和基于语义的数据查询与共享服务。实际应用表明,虚拟数据中心能够为油井生产决策提供全面和实时的数据支持。     

基于本体的数据集成系统的设计与实现

针对当前对异构数据源的数据集成中存在的语义异构问题,尤其是元素层的语义异构,通过分析现有的基于XML数据集成方法的基础上,将系统的设计分为三层,其中在数据层实现对异构数据源XML模式的包装,而在用户层和数据层之间增加一个中间层来实现全局查询到局部查询的转换。同时将本体论的思想引入集成系统框架,通过在中间层建立全局本体库和局部本体库,以及构建本体库之间的映射关系,解决了数据集成中异构数据源元素层的语义异构问题。     

基于本体的专利数据源集成的研究及应用

分析了异构专利数据源集成中存在的困难,针对不同专利数据源间存在的分布性、自治性、异构性等问题,提出了一个基于混合本体的专利数据源集成解决方案.该方案采用局部本体描述单个专利数据源中的语义,通过本体合并构建全局本体实现多个专利数据源问的语义集成,定义全局本体与局部本体之间的映射关系解决多个异构数据源集成中存在的语义异构问题.使用该方案,用户可从集成的专利数据源中获取正确的查询结果,有效地解决了"信息孤岛"问题.     

一种基于Ontology的数据集成系统

针对异构数据源中实现基于语义的数据集成的需求，采用分层思想，在用户层与实际数据层之间增加一个中间层来屏蔽底层数据的异构，用本体作为公共语义描述工具，建立本体到各数据源的映射规则，设计实现了将基于本体的全局查询转化为基于各数据源的局部查询系统，解决了数据源之间的语义异构问题，其中用OWL表示本体和映射，并研究了系统中的关键技术。     

基于本体的ETL设计研究

提出了一种基于本体的ETL设计方法,通过建立各数据源的局部本体和目标数据仓库的全局本体以及本体间的映射,得出以OWL表示的各数据源和目标的映射关系.用本体元数据指导数据抽取,转换和加载过程,解决数据源ETL过程中的语义异构问题,实现了企业数据语义程度的集成.     

基于本体的异构数据集成方法

本体具有很强的表达概念语义和推理的能力,为解决多数据源数据集成中语义异构的问题,本体被逐渐应用于其中.给出了一种基于混合本体的信息集成方法,通过建立局部本体、全局本体,以及它们之间的映射,使对全局本体的全局查询能够分解为对底层数据源的查询,重点讨论了该方法中本体的映射,在映射中加入了属性转换,解决了其它映射形式只能表达简单的映射或映射不易维护的问题,并且提高了系统的查全率和查准率.     

一种基于本体的异构数据源模式集成

本体是概念模型的明确的规范说明,能够精确地描述概念体系和领域知识。为了将异构数据源中的数据识别出来并进行语义相关的集成,提出了一种基于本体集成异构数据源的方法。首先将各个数据源中的数据以XML文档形式进行描述,然后将各个XML文档的文档类型定义(DTD)转化为DIM数据模型表示,最后通过语义聚类、全局模式生成等步骤,实现XML文档的基于本体的语义集成。文中提出的方法以普林斯顿大学的心理学家、语言学家和计算机工程师联合设计的一种基于认知语言学的英语词典为本体库,可有效地识别出异构数据源中的具有等价语义或相近语义的数据,从而更准确地对异构数据源中的数据进行集成。     

基于本体的XML语义集成研究

针对具有相同语义的XML数据经常具有不同表达形式的问题,采用了基于本体的语义集成方法来集成异构XML数据源,即通过一系列映射规则将XPath的局部路径与本体关联起来,将用户的RDQL查询重写为基于XML的XQuery查询,从而达到语义集成的效果。本方法的意义在于用户可以通过本体查询异构的XML数据源。     

医学图像网格基于语义的信息集成方法

提出了一种医学图像网格MedImGrid(medical image grid)基于语义的信息集成方法.基于HL7 RIM(health level 7 referenced information model)生成父本体(HL7-RIM ontology),采用混合方式(hybrid means)建立MedImGrid全局和局部本体的分级结构.结合代理和中间件技术开发了HL7(health level 7) Grid中间件,实现了具有医疗语义解析功能的HL7智能代理,以支持对异构数据源的Grid Service封装与统一访问.基于本体标记表达异构数据模式的语义模型在本体层的相关关联,参照MedImGrid各级本体实现数据源间的语义解析和映射.MedImGrid原型系统基于CGSP2(China grid support platform v2.0),采用了局部与全局语义映射松耦合的构架,其特有的层次结构使得网格环境下跨系统/医院的信息集成更加有效.     

基于语义的采油工程领域数据集成系统研究

针对采油工程领域海量、分布、异构的数据源,在构建领域全局语义模型的基础上,提出一套基于语义的采油工程领域数据集成系统(Oil Production Engineering Semantic-based Data Integration System, OPSDS)。该系统通过对领域数据模型进行本体抽取、本体演化、本体合并、约束推理,建立适合采油工程领域的全局语义数据模型,为用户和上层应用程序提供基于语义的数据服务。     

基于语义的遥感影像数据检索关键技术研究

传统的遥感影像数据库采用关键词匹配的方式进行查询,导致查询语义的缺失,通过将本体和Compass搜索引擎引入到遥感影像数据检索,可提高查询的查全率和查准率,提高查询的效果。文章提出了基于语义的遥感影像数据检索解决方案,构建了一个关于遥感数据共享的应用本体,并基于此本体初步实现了遥感数据检索系统,从而证明了该方案的可行性。     

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.     

深层网查询接口的自动集成

深层网数据库的访问方式主要是通过查询接口,所以查询接口是外部访问深层网数据库的门户.为了能够同时访问同一领域多个Web数据库,需要对多个Web数据库的查询接口进行集成.因此,提出基于本体的深层网查询接口集成方法.首先构建领域核心本体,在模式匹配过程中,不断完善核心本体;然后,以本体作为媒介,在不同查询接口模式间建立属性映射关系,发现属性间的语义关联;最后,根据本体概念出现的频数生成集成接口.实验表明提出的深层网查询接口自动集成方法是可行的和高效的.     

基于本体的数字家庭SOA服务发现机制

SOA的关键是服务,它为WebService提供了一个架构,使用该架构组织家庭服务可以实现跨平台的服务访问。然而SOA架构大多数规范如SOAP、UDDI和WSDL等均是基于XML的,所描述的服务缺乏语义信息,因此在检索过程无法有效处理一词多义和多词一义等语法问题。通过引入本体技术,建立家庭服务领域本体,从服务的功能、内容和设备三个方面利用功能概念本体、内容本体和设备本体进行语义标注,并扩展WSDL为S-WSDL来描述家庭服务。基于本体的家庭服务发现过程分为三个阶段:查找功能、过滤服务和参数类型匹配,充分利用本体的语义优势实现了智能数字家庭服务发现。     

面向不同结构化程度数据源的本体学习方法研究

本体研究已成为计算机领域的一个研究热点,而本体学习又是本体研究的热点问题之一。文章根据数据源的结构化程度,将数据源分为结构化、非结构化和半结构化数据源,分别研究了如何从这三种不同程度结构化的数据源中学习本体,探讨了后续研究工作的本体学习方法以及研究目标,并论述了目前研究存在的不足及对未来的展望。     

异构本体集成中基于视图的映射方法*

对现有本体映射方法进行比较和分析后,提出了一种基于视图的映射方法。本体视图实际上是对本体的抽取,即本体的一种应用模式。作为对用户知识的反映它不仅增加了本体映射的可理解性和清晰性,同时也简化了用户对信息的检索。通过构造本体视图间的双向映射关系,既保证了信息查找和定位准确、高效,又提高了映射关系的可扩展性,使本体映射更适合动态变化的信息环境。     

基于非结构化数据的本体学习研究

语义Web的创建需要一套共同的标准概念体系,即本体（Ontology）。而现在本体的构造手段仍然是以手工构造为主,效率和准确率都非常低,很容易导致知识获取的瓶颈。近年来,自动创建领域本体可以克服手工方法的不足,成为当前的研究热点之一;本体学习是自动或半自动构建本体的一系列方法和技术。提出了一种利用知网,基于非结构化数据的特定领域概念及其之间关系的提取算法,从军事领域选取4个种子概念：舰、导弹、机和炮,并通过实验测试了该算法。