关联数据的词表重用策略研究

发布时间：2020-11-21 16:09

　　 随着关联开放数据的使用越来越多,数据提供者不仅要将其数据集发布为LOD,且在发布过程中需要将数据集以易于处理的方式进行建模,这样使得数据更具人性化即易于用户理解、查询和使用且易于计算机及关联数据应用程序处理。而关联数据的最佳实践之一,就是在数据建模的过程中重复使用已有词表,即重用现有词表中的类和属性,采用其中的规范术语表示数据或通过术语链接不同的数据集。重用词表能够有效地提高数据集的互操作性,避免不必要的资源浪费;同时还可以最大限度的保证关联数据与已有数据集的语义一致性,便于其被通用关联数据应用程序直接消费,而无需进行映射等处理过程。但在实践中,由于可重用词表的数量不断增长,各词表质量层次不齐,数据发布者无法完全掌握所有的词表以及词表内的术语;其次,由于数据发布者自身领域专业性等原因,难以准确及快速地决定选用哪些词表描述数据的语义。因此对于如何重用词表的服务需求增加,在数据建模过程中,如何根据数据发布者的需求确定重用词表的策略,这涉及词表的数量、与建模领域的匹配度、词表的流行或通用程度、发布词表的机构、词表的维护情况等多重因素。因而本文对关联数据的词表重用策略进行了理论探讨和实证研究,主要围绕以下几个方面开展:(1)介绍了关联数据的四大原则及三大特征,详细探讨了关联数据的发布流程,从数据准备及定义URI、选用词表、建立RDF链接以及数据的Web发布和开放查询逐一展开,分析数据发布流程中词表使用的必要性。(2)界定了词表的定义,对现有的词表查询服务进行了总结和简单介绍,在此基础上提出了关联数据的词表重用流程,探讨了影响其重用的各个影响因素,包括词表的质量、词表的管理及数据发布者等三方面。(3)通过对关联开放数据云中数据集的介绍,引入了出版类数据集,将其进行分类并对其词表重用类别情况、词表重用影响因素及RDF谓词使用情况进行统计分析;然后据此剖析了目前的词表重用策略,包括选用广泛使用的或标准的词表、重用同一词表、词表数量最大化及最小化等,并对每一策略的特点进行了探讨。
【学位单位】：山西大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：G254
【部分图文】：

关联数据的词表重用策略研究个词表，其存档了所有词表自首次发布以来的各种版本，可以不访问词表网站而直接浏览及使用，还可以在LOV网站访问其修订日志。它提供了多种类型的搜索方式，既可以通过词表名称进行查询，亦可以通过术语查询其所在的词表，检索结果的排序算法基于在 LOD 数据集和 LOV 生态系统中的术语流行度计算。

以及使用该词表的数据集数量。对于词表的表达方式和标签也进行了展示，表达方式包括 RDF、RDFS、OWL 等；标签即对词表所属类别进行标识，便于用户进行查找和分类，例如 Methods、Metadata、Society、Biology、People 等。对于数据访问的方法，LOV 提供了多种类型，既可以直接在网站页面的 SPARQL 端点运行查询，还可以通过 LOVAPI，此为访问 LOV 完整功能和数据的便捷方式，用户通过 API 调用实现远程、动态查询词表及其术语等信息，也可以将这些信息获取至本地。3.2.2 SwoogleSwoogle[55]（http://swoogle.umbc.edu/2006/）是由马里兰大学开发的基于爬虫的语义 Web 搜索和元数据引擎，适用于互联网上现成可用的所有 RDF 资源，包括各种本体、文档、术语等，如图 3.3 所示。语义 Web 包含了 Web 文档以及与这些文档平行并对其进行描述的语义 Web 文档（Semantic Web Document，SWDs），Swoggle 目前索引了近 130 万个语义 Web 文档，其中包含近 240 万个三元组。其主要利用搜索器系统发现 RDF 文档和内置有 RDF 内容的 HTML 文档，对其进行推理后在数据库中记录和索引文档的元数据。

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本文编号：2893264