大规模目标解译本体存储映射模式的研究

借助关系型数据库（RDBMS）在数据存储、管理和访问控制方面的优势,采用RDBMS作为大规模人造目标解译本体底层的存储模式。利用RDBMS存储机制需解决本体同RDBMS映射的模式问题。通过分析现有的本体映射模式方法存在的不足,提出一种改进的混合本体映射模式,用于生成存储大规模人造目标解译本体的数据库存储模型,支持本体的演化及更新,实验结果证明该方法的有效性。     

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。     

面向资源融合网格的数据语义框架

当前语义web服务成了语义web研究和应用的热点之一,提出了几种语义web服务框架,但是这些架构主要是用于web服务的自动发现、自动调用、自动服务纽合,不适合描述网格环境下的数据语义。本文在目前的语义web服务框架基础上,提出面向资源容融合网格（FuseGrid）的数据语义框架（ODSF）。在ODSF中,数据对象的语义是自描述的;ODSF包括4个顶层元素,分别为元属性、数据库本体、映射以及业务规则,其中元属性、数据库本体以及映射本体表示数据对象的静态语义,而业务规则描述数据对象的动态语义。同时分析了该框架的语义数据访问方法及其关键算法。     

关系数据库的实体间关系提取方法的研究

知识图谱需要从大量文本、图像、数据库等信息源中提取知识,而关系数据库是其中一个重要的数据源,存储了大量高质量数据。目前,有许多研究工作集中于从关系数据库到RDF的转换,主要考虑结构信息的转换,较少研究实体间语义关系的发现。提出一种基于随机森林的数据库实体间语义关系发现与转换方法,将关系数据转换为RDF,能够有效地发现数据库中实体之间的隐含语义关系。该方法构建融合数据库模式和数据内容的特征向量,设计并实现基于随机森林的实体间语义关系发现算法;基于发现的语义关系,实现多对多、一对多等实体语义关系的转换。实验结果表明,相对于传统的直接映射算法,该方法有更高的提取质量,减少了最终生成知识图谱中的冗余与错误。     

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。     

SMap:基于语义的关系数据库模式与OWL本体间映射方法

伴随语义网的发展,语义网本体数量激增.然而万维网上绝大多数的数据仍存储在关系数据库中.建立关系数据库模式与语义网本体间的映射是一种实现两者之间互操作性的有效途径.因此,提出了一种基于语义的关系数据库模式与OWL本体间的映射方法SMap,包含简单映射发现和复杂映射学习两个阶段.在简单映射发现阶段,首先通过逆向工程规则将关系数据库模式和本体中的元素对应地分为不同类别,再为每个元素构建虚拟文档并计算它们之间的相似度,其中针对不同类别的元素设计了不同的虚拟文档抽取方案.在复杂映射学习阶段,基于已发现的简单映射以及重叠的数据库记录和本体实例,自动化地生成训练事实数据,然后运用归纳逻辑编程算法学习出多种类型的基于Horn规则的复杂映射.真实数据集上的实验结果表明,SMap在简单映射发现和复杂映射学习上均明显优于现有的关系数据库模式与本体间映射方法.     

基于OWL本体论映射的数据库网格语义模式集成研究

本文提出了一种在数据库网格中OWL本体论映射机制如何用于基于语义的数据库模式集成。方法是首先把关系模式转化为RDF/OWL语义描述以完成局部映射,再通过把局部数据语义与全局共享本体建立联系来完成全局映射。本质是把异构数据库模式的语义通过本体显性地表达出来,并在语义Web层完成模式的集成。特点是实现了在统一的语义层次上进行共享与查询,同时采用了局部映射与全局映射松耦合的构架,其特有的分层结构使得在跨库/单库环境中进行语义查询变得更加灵活。     

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.     

基于本体的极限与配合数据访问

为使极限与配合知识既能满足知识重用和语义互操作的需求,又具有较高的数据访问效率,以共享概念和数据存储两层结构组织极限与配合知识．以极限与配合本体作为共享概念层,以关系型数据库存储极限与配合数据,以映射连接极限与配合本体和数据库,从而可通过极限与配合本体直接访问极限与配合数据．在满足极限与配合知识重用和语义互操作需求的同时,保证了极限与配合数据的访问效率．通过原型系统和基于该系统的工程实例,验证了基于本体的极限与配合数据访问的可行性和有效性。     

一种面向领域的虚拟视图语义集成方法*

针对油井工程领域异构数据源,提出了一种基于语义的虚拟视图集成方法。通过本体抽取和本体合并分别构造数据源局部本体和全局本体实现基于语义的数据访问视图,并利用全局本体、局部本体和数据源模式之间的映射关系,将基于语义的查询转换为底层数据源的访问请求,提供统一、透明的数据访问视图,以避免数据加载和更新等问题。通过油井决策支持数据集成平台,该方法取得了很好的应用效果。     

基于本体理论的关系数据库存储模式

通过分析借鉴现有本体在关系数据库中的存储模式的优势与不足,提出面向查询的基于本体理论的关系数据库新型存储模式.分析关系数据库概念模型与OWL本体表述之间的关系,实现OWL本体描述关系数据库概念模型,将本体映射到POJO对象模型,利用ORM技术将对象模型映射到关系模型中,形成新型的关系数据库存储模式.该存储模式支持数据库概念模型的灵活演变与更新,实验验证了其有效性.     

基于本体的元数据管理系统的研究

介绍了运用本体和元数据相结合的思想解决异构数据库集成问题的系统,对基本思路、分层原理和设计方案进行了阐述.在该系统中,首先通过元数据来描述局部数据库的模式信息,然后引入本体来描述元数据中各种术语及相互关系的确切含义,采用分层的思想管理元数据从而建立语义统一的全局模式,达到屏蔽底层数据库异构的目的.该系统能从元数据中充分提取有用信息,利用本体从语义层面解决数据源之间的多种异构问题,极大的简化了对用户的查询处理.     

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。     

基于关系数据库存储OWL本体的方法研究

在研究OWL本体的存储模式和现有的基于关系数据库本体存储模式的基础上,本文提出了一种新的基于关系数据库存储OWL本体的方法。该方法根据OWL的构词特征,设计关系表来保存本体中资源之间的关系,描述了特征和约束、刻画了本体的层次和等价等关系,很好地存储了本体的语义信息。它适用于存储大规模的本体,同时大大提高了检索、查询、映射的效率。     

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。     

从XML到关系数据库映射技术研究

在使用XML作为异构数据源数据交换中介的过程中,如何将数据从XML文件中转入到数据库中是关键技术之一。本文主要论述了XML在数据库中存储方式,将DTD映射为数据库中的表的方法及算法和将XML Schema映射为关系模式的方法。     

基于Xindice的本体存储查询研究

随着语义Web技术的不断发展,基于XML的数据文档管理成为语义Web技术发展的难题,特别是RDF,DAML,OIL,OWL等本体语言的提出,基于XML的本体文档日趋复杂,传统的在关系数据库中依靠映射关系管理本体文档越来越困难.提出使用XML数据库Xindice来存储查询本体文档并设计了存储查询方法.     

RDB中基于RDFS的语义本体存储技术研究

资源描述框架(RDF)/资源描述框架模式(RDFS)是语义互联网架构中的技术。尽管XML/RDF数据库正迅速的发展,关系型数据库仍是目前企业级应用的首选。针对如何有效地把RDFS数据存储在关系数据库中,充分利用现有的数据库资源来管理RDFS数据,提出了一种RDB中基于RDFS的语义本体存储技术,实现了RDFS本体抽取,提出了RDFS本体的存储优化方案,提高了数据存储访问效率。     

基于Neo4j的领域本体存储方法研究*

在分析民航突发事件应急管理领域本体及其存储特点的基础上,提出了一种基于Neo4j的领域本体RDF图数据存储方法,研究了领域本体RDF有向标记图结构与Neo4j图数据库存储模型的关系,结合民航突发事件应急管理领域本体的实例查询,给出了RDF图与Neo4j之间的映射关系及其实现过程。实验验证了Neo4j图数据库在满足领域本体RDF图数据查询的同时,进一步提高了查询的效率,为大数据平台下的RDF图数据语义检索与推理提供了方法支撑。     

基于SWMVR的视频考勤系统应用研究*

随着语义Web技术的不断发展，基于XML的数据文档管理成为语义Web技术发展的难题，特别是RDF，DAML，OIL，OWL等本体语言的提出，基于XML的本体文档日趋复杂，传统的在关系数据库中依靠映射关系管理本体文档越来越困难。提出使用XML数据库Xindice来存储查询本体文档并设计了存储查询方法。