隨著關(guān)聯(lián)開放數(shù)據(jù)的使用越來越多,數(shù)據(jù)提供者不僅要將其數(shù)據(jù)集發(fā)布為LOD,且在發(fā)布過程中需要將數(shù)據(jù)集以易于處理的方式進行建模,這樣使得數(shù)據(jù)更具人性化即易于用戶理解、查詢和使用且易于計算機及關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)應(yīng)用程序處理。而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的最佳實踐之一,就是在數(shù)據(jù)建模的過程中重復(fù)使用已有詞表,即重用現(xiàn)有詞表中的類和屬性,采用其中的規(guī)范術(shù)語表示數(shù)據(jù)或通過術(shù)語鏈接不同的數(shù)據(jù)集。重用詞表能夠有效地提高數(shù)據(jù)集的互操作性,避免不必要的資源浪費;同時還可以最大限度的保證關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與已有數(shù)據(jù)集的語義一致性,便于其被通用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)應(yīng)用程序直接消費,而無需進行映射等處理過程。但在實踐中,由于可重用詞表的數(shù)量不斷增長,各詞表質(zhì)量層次不齊,數(shù)據(jù)發(fā)布者無法完全掌握所有的詞表以及詞表內(nèi)的術(shù)語;其次,由于數(shù)據(jù)發(fā)布者自身領(lǐng)域?qū)I(yè)性等原因,難以準(zhǔn)確及快速地決定選用哪些詞表描述數(shù)據(jù)的語義。因此對于如何重用詞表的服務(wù)需求增加,在數(shù)據(jù)建模過程中,如何根據(jù)數(shù)據(jù)發(fā)布者的需求確定重用詞表的策略,這涉及詞表的數(shù)量、與建模領(lǐng)域的匹配度、詞表的流行或通用程度、發(fā)布詞表的機構(gòu)、詞表的維護情況等多重因素。因而本文對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的詞表重用策略進行了理論探討和實證研究,主要圍繞以下幾個方面開展:(1)介紹了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的四大原則及三大特征,詳細探討了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的發(fā)布流程,從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及定義URI、選用詞表、建立RDF鏈接以及數(shù)據(jù)的Web發(fā)布和開放查詢逐一展開,分析數(shù)據(jù)發(fā)布流程中詞表使用的必要性。(2)界定了詞表的定義,對現(xiàn)有的詞表查詢服務(wù)進行了總結(jié)和簡單介紹,在此基礎(chǔ)上提出了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的詞表重用流程,探討了影響其重用的各個影響因素,包括詞表的質(zhì)量、詞表的管理及數(shù)據(jù)發(fā)布者等三方面。(3)通過對關(guān)聯(lián)開放數(shù)據(jù)云中數(shù)據(jù)集的介紹,引入了出版類數(shù)據(jù)集,將其進行分類并對其詞表重用類別情況、詞表重用影響因素及RDF謂詞使用情況進行統(tǒng)計分析;然后據(jù)此剖析了目前的詞表重用策略,包括選用廣泛使用的或標(biāo)準(zhǔn)的詞表、重用同一詞表、詞表數(shù)量最大化及最小化等,并對每一策略的特點進行了探討。
【學(xué)位單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G254
【部分圖文】：

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的詞表重用策略研究個詞表，其存檔了所有詞表自首次發(fā)布以來的各種版本，可以不訪問詞表網(wǎng)站而直接瀏覽及使用，還可以在LOV網(wǎng)站訪問其修訂日志。它提供了多種類型的搜索方式，既可以通過詞表名稱進行查詢，亦可以通過術(shù)語查詢其所在的詞表，檢索結(jié)果的排序算法基于在 LOD 數(shù)據(jù)集和 LOV 生態(tài)系統(tǒng)中的術(shù)語流行度計算。

以及使用該詞表的數(shù)據(jù)集數(shù)量。對于詞表的表達方式和標(biāo)簽也進行了展示，表達方式包括 RDF、RDFS、OWL 等；標(biāo)簽即對詞表所屬類別進行標(biāo)識，便于用戶進行查找和分類，例如 Methods、Metadata、Society、Biology、People 等。對于數(shù)據(jù)訪問的方法，LOV 提供了多種類型，既可以直接在網(wǎng)站頁面的 SPARQL 端點運行查詢，還可以通過 LOVAPI，此為訪問 LOV 完整功能和數(shù)據(jù)的便捷方式，用戶通過 API 調(diào)用實現(xiàn)遠程、動態(tài)查詢詞表及其術(shù)語等信息，也可以將這些信息獲取至本地。3.2.2 SwoogleSwoogle[55]（http://swoogle.umbc.edu/2006/）是由馬里蘭大學(xué)開發(fā)的基于爬蟲的語義 Web 搜索和元數(shù)據(jù)引擎，適用于互聯(lián)網(wǎng)上現(xiàn)成可用的所有 RDF 資源，包括各種本體、文檔、術(shù)語等，如圖 3.3 所示。語義 Web 包含了 Web 文檔以及與這些文檔平行并對其進行描述的語義 Web 文檔（Semantic Web Document，SWDs），Swoggle 目前索引了近 130 萬個語義 Web 文檔，其中包含近 240 萬個三元組。其主要利用搜索器系統(tǒng)發(fā)現(xiàn) RDF 文檔和內(nèi)置有 RDF 內(nèi)容的 HTML 文檔，對其進行推理后在數(shù)據(jù)庫中記錄和索引文檔的元數(shù)據(jù)。

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本文編號：2893264