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本体异构严重影响了关联数据集本体间的信息交互,导致关联数据集间的本体层关联缺乏。本文讨论了本体异构的类型,介绍了本体映射的过程和主要方法,提出了一种利用本体映射技术在数据集之间建立关联的方法,从而使得实例层面的数据可以实现自动建立链接,以便在此基础上开发更多的智能应用。 相似文献
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在分析了关联数据概念内涵与构建原则的基础上,剖析了基于URI数据复用、LOD开放发布与RDF链接管理的关联数据共享机制,指出URI开放复用在数据关联共享中扮演的基础性角色,Web开放发布对于数据自由存取与复用所具有的重要意义,以及RDF链接在数据共享网络构建中所承担的核心作用.以此为理论基础,进一步阐述了基于关联数据的科研数据资源共享模式,包括科研关联数据的创建发布与科研共享数据网络的构建两部分.其中科研关联数据的创建发布通过数据URI命名、科研关联数据词汇集创建、数据LOD发布为构建科研数据网络奠定基础.而科研共享数据网络构建则通过多种方式和工具在科研关联数据集内部与外部积极构建RDF链接并实施动态维护,以此为桥梁将分布多元异构科研数据连接成为数据共享网络空间. 相似文献
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在分析关联数据概念内涵与构建原则基础上,阐述了数据网络理念、HTTP URI命名与存取机制、RDF资源描述框架等关联数据核心要素对于信息聚合所具有的基础性作用.在此基础上,进一步剖析基于URI复用与RDF链接的关联数据聚合机制,指出资源URI开放复用在聚合机制中所扮演的基础性角色,并分析了作为聚合核心的RDF链接所具有的不同类型与聚合功能.以此为理论基础,阐述了基于关联数据的馆藏资源聚合模式,包括馆藏资源关联数据化与图书馆关联数据链接管理两部分.其中馆藏资源的关联数据化通过UR1命名机制、关联数据词汇集创建、馆藏语义描述与关联数据发布实现图书馆关联数据集的创建与发布,从而为馆藏资源聚合提供数据基础;而链接管理则通过多种方式在图书馆关联数据集与其他数据集之间构建RDF链接并进行动态维护,以此为桥梁将各种实体馆藏与虚拟馆藏聚合成为整体资源空间. 相似文献
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[目的/意义]特藏资源蕴含大量有待挖掘的历史价值和人文价值,然而,“信息孤岛”却影响着知识的传播和文化的传承。书目框架BIBFRAME的根本目的是将这些资源置于广阔的网络空间中,实现书目数据的关联发布。目前,大多数学者都关注CNMARC到BIBFRAME的本体映射研究,极少聚焦关联数据具体实现。[方法/过程]文章首先给出了CNMARC到BIBFRAME框架的本体映射表,随后提出了CNMARC格式数据的关联数据具体实现机制。整个实现机制从CNMARC2RDF的转换流程、RDF数据存储方案和书目数据更新机制三个方面进行系统讨论。[结果/结论]实践部分,以方志文献为研究对象,采用建立本体映射模板的方式进行书目数据的转换,并结合关联数据方式进行方志资源的发布与图谱展示。除了方志文献外,提出的关联数据实现方案可用于古籍文献、民国图书、书目数据等馆藏资源的关联数据建设,也可以为数字人文知识库的建设提供技术指导。 相似文献
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《科技通报》2016,(1)
不同本体之间的异构问题严重地影响了本体之间的知识共享和重用。针对本体之间异构性的问题,本文提出一种基于本体贝叶斯网络模型(OBN)的本体映射方法(OM-OBN:Ontology Mappingbased on OBN)。在映射的过程中,方法OM-OBN首先将待映射的本体模型转换成OBN模型,并为OBN模型的每个节点建立一个相似度表,然后根据相似度表中的数据建立本体之间的映射关系,然后再利用已有的映射关系去更新相似度表,最后采用迭代映射策略,反复地执行建立映射和更新相似度表的过程,直到OM-OBN无法建立新的映射关系为止。实验结果表明:方法OM-OBN可以实现本体模型到OBN模型的转换,并有效地利用转换后的模型来建立本体之间的映射关系。因此,方法OM-OBN可以解决异构本体之间知识共享和重用等问题。 相似文献
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一种基于本体的关系映射下相似度计算方法的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
当前有关本体映射技术的研究都集中于本体中的概念间或概念间属性的映射,而很少有关于概念间关系映射的研究.然而对于一些复杂的应用,仅仅依赖于概念之间的映射,或者概念间的属性映射是不充分的,例如通过指定关系约束条件来检索实例,就需要发现关系间的映射关系.本文提出了一种基于本体的关系映射方法,通过与概念映射和概念间的属性映射的集成,尽可能的增加启发信息,提高本体映射方法的准确率,以达到更好的映射效果. 相似文献
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本文讨论了用于实现语义互操作的3种映射,它们分别是:元数据映射、本体映射和术语映射。分析了它们的含义、算法和实现方式,找出3种映射方式的适用范围:元数据映射主要用于在目标元数据格式里找到与来源元数据格式的元素或修饰词具有相同功能或含义的元素或修饰词;本体映射用于解决不同本体间的知识共享与重用;术语映射用于在不同概念体系的术语间建立关联。 相似文献
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文章提出两种Web环境下的语义挖掘模型,分别是基于语义标注的Web语义挖掘模型,即在语义标注的基础上实现智能化知识挖掘过程,获取高质量知识模式;基于本体映射的Web语义挖掘模型,即参照领域本体概念体系,运用本体映射技术,对所获取的知识模式进行语义修正.通过对语义分类模式的预测准确率、模型创建速度的实验对比分析,基于本体映射的Web语义挖掘模型所提出的算法略占优势. 相似文献