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基于关联数据的知识组织深度序化机制研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 从关联数据在知识组织与控制中的应用为切入点,进一步揭示基于关联数据的知识组织深度序化机制,促进关联数据技术在知识组织、知识发现领域的应用。[方法/过程] 通过系统分析法提出"三位一体"的语义组织框架,分析基于关联数据的知识组织语义序化机制,并以机构知识库关联数据的构建发布为例说明语义序化机制具体实现路径。[结果/结论] 本体与关联数据驱动的语义检索服务体现了基于关联数据的知识组织深度序化机制。研究表明,关联数据作为轻量级的语义网实现方式,为知识组织的深度序化提供了语义化的技术、方法、工具和实现路径,为知识发现、知识推理提供了基础。 相似文献
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[目的/意义] 通过对国内外数字文化资源语义融合相关研究成果的总结和Europeana案例分析,为国内数字文化资源整合的研究与实践提供参考和借鉴。[方法/过程] 选取目前发展较为成熟的数字文化资源整合项目Europeana作为案例,分别从资源内容描述规则、语义知识本体模型设计、元数据语义化操作和关联数据的发布与访问4个方面对其数字文化资源语义融合的实现方法进行分析。[结果/结论] 研究发现,构建聚合式元数据模型、建立细粒度语义概念模型、创建开放的语义关联数据网络、提供泛在化关联数据应用服务是实现数字文化资源语义融合的关键。 相似文献
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[目的/意义]探讨学者关联数据集的定位及其构建方法,以期为学科发展、学者评价与信息共享利用提供便利。[方法/过程]在阐释现有机构知识库内涵基础上,分析学者关联数据集之功能特点,并以我国图书情报领域为例,通过开源软件D2R发布该领域学者的关联数据集。[结果/结论]学者关联数据集不同于机构知识库,它以所属学科领域的学者为数据起点,以网罗一切相关信息资源,并以完全开放、关联与共享的方式提供知识。在学者关联数据集的构建与发布过程中,重点需克服实体URI定义、作者重名、专著与网络学术记录难以采全等问题。 相似文献
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近10年我国传统知识组织系统关联化研究述评 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]对传统知识组织系统关联化现状进行梳理和分析,为国内传统知识组织系统语义化研究提供参考和建议。[方法/过程]通过文献数据库及网络平台进行检索和调查,概述国内相关研究情况,并从研究者采用不同语义化描述方法模型的角度对国内传统知识组织系统的语义化描述现状和研究成果进行分析。[结果/结论]对比国外相关研究,指出我国目前的研究运用的语义描述框架对传统KOS的表达能力有限、缺少转换后本体模型的质量控制、关联数据发布成果较少、且鲜有关于后续问题的研究,需要扩展综合现有的语言模型,进行转换后模型的质量控制,同时加强研究成果的开放与共享,逐步实现从理论研究到实践运用的过渡。 相似文献
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[目的/意义]政府数据开放已经成为大数据发展的重要数据来源。探讨基于关联数据的政府数据开放模式和过程,为政府数据的有效开放和充分利用提供帮助。[方法/过程]对政府数据开放的模式和方法进行讨论,提出基于关联数据和"先发布、后关联"的两步式政府数据开放模式,以上海市政府开放数据为例,分析和阐述该模式的3个主要过程及其关键问题的具体实现方法,包括描述与发布、关联与组织、服务与使用。[结果/结论]为关联开放政府数据的研究和实践提供了一个可行的模式和方法参考。 相似文献
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[目的/意义] 分析和评估国家图书馆发布的关联数据集,以了解典型国家级资源的数据质量状况,为其他图书馆的数据发布和应用集成提供借鉴。[方法/过程] 在现有质量评估指标体系的基础上构建针对关联书目数据的质量评估框架和指标,通过人工调研和自动统计、分析方法对关联数据集的RDF词汇、URI有效性等7个指标进行统计和分析。[结果/结论] 5个国家图书馆发布的图书关联数据集在RDF词汇、著录项描述、信息关联等3方面显示出较为明显的一致性,在语法检测及URI的有效性检测等方面显示出国家图书馆数据的高质量。 相似文献
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数字化技术的广泛应用和数字档案馆工程的开展,使数字档案资源的数量迅猛增长,且数字档案资源呈现出分散、多样、异构的特点,从而形成了诸多“资源孤岛”,给档案管理者的实践工作带来巨大挑战。“关联数据作为语义网的最佳实践,是一种新兴的数据关联与集成技术”[1],其发展为解决该难题提供了新契机。基于此,本文从当前档案管理工作实践出发,分析了把语义网相关技术应用于档案管理实践工作中的必要性和可行性,并探讨如何利用关联数据及相关技术实现语义网环境下数字档案资源关联与共享模式,并提出了基于关联数据的数字档案资源关联与共享框架,推动数字档案资源建设工作向知识化、智能化方向发展。 相似文献
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[目的/意义]利用关联数据名称唯一性特点,对书目数据进行语义化关联组织,使不同图书馆资源通过文献版本关系发现实现语义聚集。[方法/过程]分析书目关系类型及文献不同版本的特点,提出文献不同版本类型对应的版本关系,然后采用属性值顺序匹配方法,经过同种文献确定、版本关系发现两个步骤发现文献之间的版本关系,并利用美国国会图书馆、德国国家图书馆相关数据以及维基关联数据进行实证研究。[结果/结论]构建基于关联数据、书目数据的文献版本关系发现方法,实现同种文献不同版本的语义关联,发现实证数据间的版本关系,并指出其应用方向。通过该方法可以提供基于关联数据的知识检索服务,满足用户阅读、科研需求。 相似文献
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科学数据开放共享活动中不同利益相关者动力分析 总被引：4，自引：3，他引：1
[目的/意义]研究科学数据开放共享动力，以为我国科学数据开放共享实践提供理论指导。[方法/过程]运用利益相关者理论和规范分析法，解析不同利益相关者参与科学数据开放共享的动力。[结果/结论]利益相关者理论可以用于指导科学数据开放共享实践。科学数据开放共享利益相关者主要包括政府、研究机构、研究资助机构、图书情报机构、数据中心、行业协会、出版社、研究人员、其他企业、用户等。这些利益相关者都可从科学数据开放共享受益，拥有不同的利益和动力。 相似文献
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国内外科学数据开放共享研究综述 总被引：3，自引：2，他引：1
[目的/意义]通过综述国内外科学数据开放共享研究成果，为促进国内相关理论研究与实践发展提供参考。[方法/过程]运用文本内容分析法，从科学数据开放共享政策、平台与项目、利益与障碍、机制与模式、利益相关者角色与责任、应用与调查、对策与建议7个方面解析国内外研究进展。[结果/结论]目前国内外对科学数据开放共享主题进行了广泛探索，特别是在科学数据开放共享政策与平台、机制与模式、利益与障碍等关键问题上有了一些新认识。但整体上仍处于起步阶段，仍需从有效区分科学数据开放共享与科学数据共享的概念与行为、建立健全科学数据开放共享机制和加强科学数据开放共享实践调查分析等方面提升科学数据开放共享研究水平。 相似文献
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开放科学、开放共享、开放数据三者关系解析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]通过明晰开放科学、开放共享、开放数据三者关系为我国科学数据开放共享实践提供理论指导。[方法/过程]运用规范分析法，在梳理与界定开放科学、开放共享、开放数据的定义与特征的基础上，解析开放科学、开放共享、开放数据之间的两两关系和三者关系。[结果/结论]开放科学、开放共享、开放数据存在三位一体的逻辑关系。开放数据是开放共享和开放科学的物质基础，开放共享是开放数据与开放科学之间的桥梁，开放科学是开放数据和开放共享的最终目标。不同利益相关者需要为开放科学尽力，以便全面促进开放科学的发展。 相似文献
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[目的/意义] 对国内外SKOS模型及其应用研究成果现状进行梳理及分析,旨在为国内应用SKOS模型展开服务提供参考与启发。[方法/过程] 通过中外数据库检索和网络调查,对有关SKOS模型及应用的文献按年代进行统计分析,从知识组织系统SKOS描述方法、SKOS模型的局限与扩展、SKOS词表管理与质量控制、SKOS模型的应用4个方面分别进行评价和总结。[结果/结论] 分析得出国外SKOS研究的特点是跨学科、跨语言和注重实践。我国应该加强SKOS研究成果的共享,拓展研究广度,增加研究深度,从而加速知识组织系统语义化应用的进程。 相似文献
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[目的/意义]对LISTA数据库收录的图情学科学术文献、期刊、作者的题录数据进行关联数据发布研究,并利用可视化软件RelFinder进行多角度的语义关系发现实验,以期揭示不同学术单元数据之间的隐含关系和一些潜在的规律。[方法/过程]首先,选取图情学科为研究领域,抓取LISTA数据库666种期刊、5 075位核心作者以及1 073篇学术文献的题录数据并导入MYSQL数据库。接着,构建轻量级任务本体对数据进行规范化描述,利用开源软件D2RQ转换为RDF三元组,并结合语义仓储软件Virtuoso发布为关联数据。最后,使用RDF可视化软件RelFinder进行图情学科学术单元之间的语义关系发现,对直接关系、一次间接关系、二次间接关系以及多次间接关系的发现过程进行总结。[结果/结论]RelFinder能较好地发现图情学科学术文献、期刊、作者之间隐含的深层次关系,对检索学术文献、揭示学术脉络和发现学术领域知识都有重要意义。 相似文献
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中文叙词表的语义化转换 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]随着语义网与关联数据的兴起与发展,采用SKOS语言对叙词表进行语义化描述成为主流,这为叙词表在网络上的发布、共享以及在网络环境下的应用提供新的契机。[方法/过程]以《汉语主题词表》为例,对中文叙词表的语义化表示、验证和关联数据发布进行探索。首先,制定基于SKOS、SKOS-XL和SKOS扩展的叙词表语义化表示方案, 实现对叙词表的无损语义描述, 开发基于N-Triples格式的词表语义化转换程序, 使大规模词表的语义化转换更加简单高效;其次,采用新兴的SPIN框架对语义化词表的完整性进行验证, 为SKOS词表的正确性与合法性提供保证;最后,采用“Jena TDB+Fuseki+Pubby”的组合将SKOS/RDF词表数据在网络上发布为关联数据,并开发词表关联数据检索界面。[结果/结论]实验结果表明,采用本文的方法能够实现整个《汉语主题词表》的高效语义化转换、验证与发布,促进中文叙词表在网络上的共享与应用。 相似文献