OWL本体到关系数据库模式的映射

通过对现有本体存储模式的分析,以及对OWl本体和关系数据库模式之间的概念对应关系的分析,定义了从OWL本体到关系数据库模式的转换规则,给出了OWL本体存储模式的设计原则,并基于该原则提出了一种新的本体存储模式.针对本体描述语言OWL的构词特点,该模式提出将本体中的语义信息存放在不同的表中,以达到方便理解、结构稳定和提高效率的目的,适应于多数中小型本体的存储.     

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。     

关系模式到OWL的映射研究

提出一种从关系模式到OWL的映射方法,给出了一个映射的实例验证了该方法。     

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。     

基于本体映射和规则推理的排课模型研究

对排课问题进行了描述,给出了解决排课问题的多种排课方法,并且对这些排课方法进行了分析和比较。在排课模型中运用本体知识创建了OWL排课本体,运用本体映射方法达到数据的同步,运用SWRL语法对本体进行约束,运用规则推理引擎JESS进行推理,结合排课算法给出了整体的排课模型架构。     

基于OWL的本体建模研究

计算机对语义Web上的文档理解是建立在本体基础之上的,本体是用来定义概念和数据之间的关系的,因此本体建模是非常重要的。介绍了本体与语义Web的关系,并以基于OWL的本体为例,对本体的建模以及相关问题进行研究。     

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。     

OWL的本体推理方法研究

针对RDFS与OWL语言之间的兼容性问题,从本体推理机的角度研究了扩展RDFS推理机支持OWL语义的两种方法。在Sesame系统的基础上,通过规则扩展的方法实现了升级方案对RDFS和OWL语言双重支持功能。实验测试表明,扩展后的本体推理机完全支持RDFS语言,其推理能力也大大超过了单纯的OWL语言推理机。     

基于UML类图的OWL本体映射方法

传统的本体构建在抽取关键观念和关系时,各领域专家的参与增加了构建领域本体的成本,限制了以领域本体为基础的语义两的发展和普及。针对该问题,通过分析UML类图和OWL的异同点,提出从现有UML模型中提取本体的概念、属性、关系、约束等领域知识并将其映射为OWL本体的方法,利用该方法将加油卡发行UML模型成功转换为OWL本体,从而实现本体创建的经济性和高效性。     

OWL本体关系数据库构建方法

随着本体种类和资源的增加,本体的结构越来越复杂,为了合理地存储各种结构类型的本体、支持高效的本体查询,本文提出了一种基于关系数据库的OWL本体存储方法。该方法通过细致考虑OWL的基本元素,采用与传统的本体分解存储模式不同的构词分类方法,将OWL本体中的类、属性、实例、属性特征和属性约束分别存储在一张二维表中,从而解决了资源与属性值之间的复杂关系问题,并保证了OWL本体存储到关系数据库后语义信息的完整性。最后,利用关系数据库管理系统高效的检索和匹配速度以及SQL语言的高度非过程化,将检索和匹配OWL本体转换成检索关系数据库,弥补了OWL本体数据查询效率低的不足之处。     

关系数据库存储OWL本体方法的研究

Web本体语言(OWL)是一种用于对本体进行语义描述语言,不仅提供强大的语义表达能力,而且能够表达机器可以理解的内容。关系数据库在存储与管理大规模数据方面相应技术比较成熟。针对该情况,结合两者的优势,提出一种关系数据库存储OWL本体的存储模式,在存储大规模数据和保持语义完整性两者之间取得一个平衡点,使关系数据库存储OWL本体既能存储海量数据,又能最大限度保持其语义完整性。     

一种基于片段映射的本体映射模型

在大规模本体映射中,不相关元素的匹配可能造成时间和空间的浪费。本文提出了一种基本片段映射的映射模型,将本体分解后进行片段映射。这种方法可以提高大规模本体的映射效率,并能有效发现m-n映射关系。     

基于本体映射模型的人才供求关系的研究

本体映射作为本体学习和发展的基本方法之一,在本体间的语义整合方面有着广阔的前景。结合JAVA与XML技术,将本体映射模型在人才供需应用系统中加以实现,实验结果表明本课题研究达到了预期的效果。     

一种构造OWL本体的方法研究

在该文中,首先讨论了3种最常见的抽象(即包含、聚集和联系)以及他们在本体中含义,然后分析并用实例演示了3种抽象的OWL实现方法。当所有的语义联系都被识别和描述后,就产生了OWL本体的主干部分(即分类、对属性的约束、以及分类间的关系)。并提出了一种支持本体构造的语义分析方法,该方法可以识别和定义概念间的语义联系,并将概念间的语义联系映射或转换成OWL原语。     

基于OWL的本体集成

提出一种新的本体集成方法。分析了本体集成的原因,阐述了本体集成时应遵循的4条基本原则,并给出了集成的分类,提出了一种基于OWL DL图闭包的本体集成方法。该方法将OWL DL本体抽象为RDFS图模型,根据给定的OWL DL推理规则生成OWL DL本体的图闭包,在此基础上进行本体集成,同时提出了几种计算实体相似度的方法,将本方法与COMA++和FCA-merge进行实验对比,本方法在准确率和召回率上占优势。