基于图模型的RDF／RDFS本体抽取方法
基于结构化信息源的本体构建方法综述
第7 期
储（ 约占 77． 3% ）
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车成逸， 等： 基于结构化信息源的本体构建方法综述
， 实现关系数据库和本体之间数据的互操
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第二类方式从数据库模式和本体间建立映射的目的出发 ， 又可以进行分类： 基于模型转换途径的分类 ； 基于映射所针对 的数量的分类； 基于映射结果表达形式的分类 。 目前关系数据库模式和本体间模型转换的途径主要有两 种： 把关系数据库模式转换为类似本体形式表达 ； 把关系数据 库模式和本体分别转换到某种中间模型 。 有些研究工作
61073139 ） ； 中央高校基本科研业务 基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （ 60873010 ，
N100604017 ， N090604012 ） ； 国家教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目（ NCET-05-0288 ） 费资助项目（ N090504005 ， 作者简介：车成逸（ 1969-） ， 男， 朝鲜民主主义人民共和国人， 博士研究生， 主要研究方向为数据库、 信息抽取、 本体； 马宗民（ 1965-） ， 男（ 通信作 者） ， 教授， 博士， 主要研究方向为智能数据与知识工程 （ mazongmin@ ise． neu． edu． cn） ； 焦晓龙（ 1987-） ， 男， 硕士研究生， 主要研究方向为本体工程．
［3 ］
采用了把关系数据库模式用本体的形式表达的转换途径 。 通 比如采用关系数据库逆向 常这类工作首先通过一些转换规则 ， 工程（ relational database reverse engineering ） 的思想， 自动或半 自动地把 关 系 数 据 库 模 式 表 达 为 本 体 的 形 式 （ 以 RDFS 或 OWL 最为常见 ） ， 然后再寻找转换本体和输入本体之间的映 射。现有的研究主要集中在第二种模型转换途径上 ， 即把关系 数据库模式和本体分别转换到某种统一的中间模型
浅谈基于语义网的知识管理
浅谈基于语义网的知识管理摘要随着知识型企业的出现，知识己逐渐成为企业首要的生产要素。
企业如何通过对知识实施有效管理来效益最大化，增强竞争能力，已经引起人们的普遍重视。
本文从知识管理目前存在的问题出发，提出了语义网相关技术在知识管理中的作用，给出基于语义网的知识管理方法。
关键词语义Web；知识管理；信息查询在人类社会进入新世纪的同时，人类也进入了一个全新的时代——知识经济时代。
随着知识型企业的出现，知识逐渐成为首要的生产要素。
企业如何通过对知识实施有效管理来效益最大化，增强竞争能力，已经引起人们的普遍重视。
企业知识管理已成为当今管理学界和企业管理者们最为关注的课题之一。
1 知识管理1.1 知识管理的出现所谓“知识经济”，就是“以知识为基础的经济”，这个术语于对知识和技术在经济增长中所起作用的充分了解，体现了人力资本和技术中的知识是经济发展的核心，强调了知识作为一种资源在新的经济社会形态中所具有的基础特征。
就企业管理来讲，知识管理 __主要有四个方面：(1)经济全球化给组织(企业)产生了巨大压力。
(2)知识密集型产业成为现代经济增长的主导力量。
对传统产业来说“知识化”将是其维持现有地位或实现创新的惟一出路。
(3)知识作为一种独立的生产要素在各种要素投入中占据主导地位，与此相应地“知识工人”在企业中的地位不断强化。
(4)信息技术的飞速发展和信息基础设施的极大改善为组织运作提供了与工业化时代在本质上不同的基本环境。
在上述背景下，管理学家和企业管理者们日益认识到，知识及其学习代表着企业(组织)竞争优势的重要源泉，“企业知识管理”便由此应运而生。
1.2 目前存在的问题在互连网上有数以百亿计的文档被超过上亿的用户使用，这些文档中有很多是在企业或组织内部的Intra上。
随着网络的不断发展，这些为企业服务的文档会越来越多地出现在网络上，所以我们有理由相信未来企业对于信息和知识的管理都会偏向于网络。
但是目前基于网络知识管理系统都存在着明显的不足：1) 信息检索目前的信息检索方式主要是基于关键词的检索而并非语义。
基于图的RDF数据划分方法的研究与实现
基于图的RDF数据划分方法的研究与实现作者：史腾飞杨梦伦来源：《卷宗》2016年第01期摘要：RDF作为支持数据语义描述的统一标准的数据模型，在数据表示、数据交换及系统框架支撑方面提供了很好的技术支撑。
为了满足异构数据的存储和处理需求，本文针对RDF数据管理及处理进行了研究，提出了基于图拆分的RDF数据存储及优化查询方法，改善RDF数据存储及查询效率。
首先把原始RDF文本数据转换成RDF数据图，然后运用新的算法将数据图进行语义拆分，使RDF数据划分为耦合度较低的若干部分。
通过对边割比率进行实验，将基于点权重的划分算法与METIS算法和哈希算法进行对比，分析三种方法的优缺点。
关键词：计算机应用；算法分析；METIS算法；图随着计算机和网络技术的快速发展，信息系统的数量和规模越来越大，目前web数据的管理和处理面临着半结构化数据、数据量大、查询速度缓慢、检索效率低下、可扩展性、普适性等6大主要问题。
这些数据的特点使异构数据整合成为一个挑战性的问题。
RDF作为支持数据语义描述的一种统一标准的数据模型，在数据表示、数据交换及系统框架支撑方面提供了很好的技术支撑。
如何对分布式存储的数据进行较好地划分是目前需要解决的重要问题。
因此，本文主要以提高使用SPARQL查询语句在RDF大数据中检索效率为主要目标，依据METIS算法核心思想，提出了一种新的图划分算法方案——基于图的RDF数据存储及查询方法，该方法能改善RDF数据存储及查询效率，为数据的处理提供更好的系统和方法上的支撑。
相关技术数据形式——RDF资源描述框架（RDF）作为支持数据语义描述的一种统一标准的数据模型，在数据表示、数据交换及系统框架支撑方面提供了很好的技术支撑。
RDF使用一个图数据模型，其中不同实体是图中的顶点，它们之间的关系用边来表示。
关于每个实体的信息用从顶点到该实体发出的有向边表示，其中边是连接顶点到其他实体的，或者到特殊的“文字的”顶点，该顶点包括对于该实体的一个特殊的属性值。
知识图谱的关键技术与应用
知识图谱的关键技术与应用随着人工智能技术的不断发展，知识图谱逐渐成为人工智能领域中的重要技术之一。
知识图谱不仅可以帮助机器理解语言，还可以通过知识链接和推理等功能实现类人的思维能力。
本文将介绍知识图谱的关键技术和应用。
一、知识图谱的定义知识图谱是一种人工智能技术，是一种用于描述事物之间关系的图形化表示方法。
它是一种基于实体、属性和关系的知识组织结构，可以将各种信息进行结构化、标准化和统一化处理，从而达到知识互通的目的。
二、知识图谱的关键技术1. 知识获取知识图谱的基础是知识获取，该过程涉及到信息抽取、实体识别、关系提取、实体链接等技术。
在知识获取过程中，对于不同的数据源，需要设计不同的算法模型和规则库，并通过自然语言处理、机器学习等技术在大规模语料库中自动化地提取实体和关系，并将其转化为结构化和标准化的知识形式。
2. 知识表示知识表示是指将从不同数据源中获取的知识进行统一标准的表示和存储，以实现知识的互通和可推理。
在知识表示过程中，需要考虑知识表示的粒度、表示形式和知识本体等方面。
当前最常用的知识表示技术包括RDF、OWL、RDFS等。
3. 知识推理知识推理是实现知识智能处理的核心技术之一。
知识推理通过基于本体、规则和语义等方式，进行知识关联、归纳、演绎等推理，并通过推理产生新的知识。
知识推理涉及到推理引擎、推理规则、查询语言等技术。
4. 知识查询知识查询是指在知识图谱中进行复杂的查询操作，以实现知识检索、推理以及问题解答。
知识查询技术包括SPARQL、SQL、RQL等。
三、知识图谱的应用1. 搜索引擎知识图谱可以帮助搜索引擎提供更准确的搜索结果。
例如，谷歌通过使用知识图谱，可以为用户提供更多的相关搜索结果，提高搜索精度。
2. 智能客服知识图谱可以帮助智能客服更准确地理解用户意图和问题，并给出更准确的回答。
例如，使用知识图谱可以建立机器人对话模型，实现智能对话，并提供更加便捷的客户服务。
3. 金融领域知识图谱在金融领域中也有广泛的应用。
基于图划分的领域本体RDF存储方法
基于图划分的领域本体RDF存储方法作者：王红王雪君杨蓉来源：《现代电子技术》2018年第24期关键词：标签传播; 图划分; 领域本体; 分布式存储; 民航突发事件; 相似案例中图分类号： TN919⁃34; TP391 ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1004⁃373X（2018）24⁃0141⁃05A domain ontology RDF storage method based on graph partitioningWANG Hong， WANG Xuejun， YANG Rong（School of Computer Science and Technology， Civil Aviation University of China， Tianjin 300300， China）Abstract： As the distributed storage of massive RDF graph data cannot effectively maintain the semantic structure integrity of data， a multi⁃level graph partitioning method based on the label propagation and label energy function is proposed. In the method， the ID identification of vertexes is conducted for the RDF graph obtained by parsing the domain ontology. The initial label is assigned to the subject of the instance data. The label propagation method is used to set the label for each vertex，so as to form a vertex set with the similar semantic structure. On this basis， the size of the vertex set is limited by means of multi⁃level graph coarsening and the label energy function， so as to realize semantic partitioning of data. The method is applied to the distributed storage and query for the emergency domain ontology of civil aviation. The edge cut rate is used to analyze and compare the partitioning effect of domain ontology data. The experimental results show that the method can guarantee a high recall rate on the basis of reducing the edge cut rate， and improve the query efficiency of similar emergency cases in civil aviation， which can provide a further methodology support for distributed storage and semantic query of large?scale domain ontology.Keywords： label propagation; graph partitioning; domain ontology; distributed storage; civil aviation emergency; similar case领域本体[1]是指对特定领域内概念及概念间关系的形式化表达，通常可以解析为RDF[2]（Resource Description Framework）三元组，而RDF本质上是一种图结构数据，因此可将其以图的方式进行分割存储。
基于知识图谱的查询语句重写机制及方法
第39卷第1期2021年1月吉林大学学报(信息科学版)Journal of Jilin University(Information Science Edition)Vol.39No.1Jan.2021文章编号：1671-5896(2020)01-0087-07基于知识图谱的查询语句重写机制及方法刘思培I,蔡一凡2,曹玲玲-侯海婷-鲍家坤-袁鸯I(1.北方信息控制研究院集团有限公司总体部，南京211111；2.吉林大学软件学院，长春130012)摘要：随着语义Web技术和知识图谱的出现，目前查询模式大多要求查询结果与用户查询进行语义级匹配，简单的查询处理过程已经不能满足用户的査询需求。
为此，对知识图谱查询涉及的重写技术和实现方法进行了研究，在定义SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)查询模式的重写规则集合基础上，利用Prolog逻辑程序对SPARQL查询语句进行了重写实现。
在分布式数据存储环境下，通过对LUBM(Lehigh University Benchmark)实验数据的测试分析证实，相比原查询语句，重写后的查询语句能挖掘出知识图谱中更多的语义信息。
关键词：知识图谱；本体；SPARQL查询语言；查询重写中图分类号：TP181;TG156文献标识码：AMechanism and Method of Query Rewriting for Knowledge GraphLIU Sipei1,CAI Yifan2,CAO Lingling1,HOU Haiting1,BAO Jiakun1,YUAN Yang1(1.Overall Department,North Information Control Research Acdemy Group Company Limited,Nanjing211111,China；2.College of Software,Jilin University,Changchun130012,China)Abstract:With the emergence of semantic web technologies and knowledge maps,most of the current query models require semantic matching between query results and user queries.The simple query process can not meet the user's query requirements.Therefore,the rewriting techniques and implementation methods involved in knowledge graph query are studied.On the basis of defining the rewrite rule set of SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)query mode,the SPARQL is rewritten by Prolog.In the distributed data storage environment,through the test analysis of the experimental data of LUBM(Lehigh University Benchmark),it is found that the rewritten query can mine more semantic information in the knowledge map than the original query. Key words:knowledge graph；ontology；SPARQL protocol and RDF query language(SPARQL)；query rewriting0引言知识图谱首先由Google提出，主要由模式层和数据层组成⑷。
219486744_地理实体和社会实体知识图谱的本体设计和应用场景探索
基金项目：典型地理实体语义化关键技术研究（重庆市科研机构绩效激励引导专项，DLYG2022JXJL002）地理实体和社会实体知识图谱的本体设计和应用场景探索杨孟翰 王方民 刘康甯 陈林（重庆市地理信息和遥感应用中心，重庆 401147）摘 要：当前社会的高速发展和跨领域融合趋势给地理信息系统（GIS）行业带来了巨大的影响和挑战。
GIS 行业所面临的挑战不仅仅是处理复杂的空间数据、整合多种数据类型等问题，还涉及跨学科合作的挑战，需要建立更紧密的联系和协作模式。
作为一种灵活的数据模型和应用理论，知识图谱可能是解决这些挑战的潜在解决方案。
本文旨在介绍地理实体和社会实体知识图谱的本体设计及其应用前景，重点讨论本体的构建方法、概念和关系的层级设计、本体设计的表达以及本体的评估方法。
此外，还探讨了地理实体和社会实体知识图谱的应用方向，并选择了多元异质数据融合、空间查询、城市规划和灾害评估管理四个方向进行深入分析，探讨其潜在的应用价值。
关键词：地理实体；知识图谱；本体构建；空间查询1 引言本文介绍了一种用于表示地理实体和社会实体的知识图谱的本体设计和相关应用场景。
传统地理信息系统（GIS）在城市规划、环境监测和灾害管理等多个领域都扮演着重要角色。
然而，当今社会的高速发展和行业融合带来了跨领域合作的必然趋势，也给GIS 系统带来诸多挑战。
例如，处理日益复杂的空间数据（包括卫星影像、地图和基于位置的服务等不同类型的数据）；在整合其他领域各类数据时，遭遇越来越多的困难。
通常在使用GIS 的同时，还需借助其他领域的专家进行辅助，才能实现较为复杂和跨领域的分析[1]。
综上所述，GIS 的实用性和应用范 围受到了巨大限制。
为应对这些挑战，研究人员开始把目光投向知识图谱。
知识图谱是一种灵活且可扩展的数据建模和应用方式， 对于多源异构数据的整合、查询和应用分析、知识服务等方向都有非常强大的能力。
知识图谱源自人工智能领域，并由谷歌和微软等搜索引擎推广[2]。
2022年硕士研究生入学考试930人工智能专业基础考试大纲及题型分布题型分布
2022年硕士研究生入学考试930人工智能专业基础考试大纲及题型分布题型分布一、选择题：（40道题，每题2分，共80分）数据结构：16道题机器学习：16道题知识表示与处理：8道题二、综合问答题：（8道题，共70分）数据结构：3题（共28分）机器学习：3题（共28分）知识表示与处理：2题（共14分）考试大纲数据结构【考查目标】1. 理解数据结构的基本概念；掌握数据的逻辑结构、存储结构及其差异以及各种基本操作的实现。
2. 掌握基本的数据处理原理和方法的基础上，能够对算法进行设计与分析。
3. 能够选择合适的数据结构和方法进行问题求解；具备采用C++、python语言设计与实现算法的能力。
【考查范围】一、复杂度分析和递归(一) 算法的时间与空间复杂度分析(二) 递归及递归的复杂度分析(三) 初级动态规划算法二、链表、栈、队列(一) 链表的基本概念和实现(二) 栈和队列的基本概念(三) 栈和队列的顺序存储结构(四) 栈和队列的链式存储结构(五) 栈和队列的应用：表达式求值算法等三、树与二叉树(一) 树的基本概念(二) 二叉树1. 二叉树的定义及其主要特征2. 二叉树的顺序存储结构和链式存储结构3. 二叉树的遍历4. 平衡二叉树5. 哈夫曼(Huffman)树和哈夫曼编码6. AVL树四、图(一) 图的概念(二) 图的存储及基本操作1. 邻接矩阵法2. 邻接表法(三) 图的遍历1. 深度优先搜索2. 广度优先搜索(四) 图的基本应用1. 最短路径2. 拓扑排序3. Dijkstra(迪杰斯特拉)算法及其特点分析五、查找(一) 查找的基本概念(二) 顺序查找法(三) 折半查找法(四) 树在查找的应用(五) 哈希(Hash)表(六) 局部敏感哈希算法(七) 查找算法的分析及应用六、排序(一) 排序的基本概念(二) 插入排序1. 直接插入排序2. 折半插入排序(三) 冒泡排序(四) 选择排序(五) 快速排序(六) 堆排序(七) 基数排序(八) 各种内部排序算法的比较(九) 排序算法的应用机器学习【考察目标】1. 掌握机器学习的基本概念、基本流程；理解机器学习的常用任务、方法和模型。
知识图谱基础之RDF,RDFS与OWL
知识图谱基础之RDF，RDFS与OWLhttps:///p/32122644看过之前两篇文章（[1](为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG的前世今生), [2](语义网络，语义网，链接数据和知识图谱)）的读者应该对RDF有了一个大致的认识和理解。
本文将结合实例，对RDF和RDFS/OWL，这两种知识图谱基础技术作进一步的介绍。
其实，RDF、RDFS/OWL 是类语义网概念背后通用的基本技术，而知识图谱是其中最广为人知的概念。
一、知识图谱的基石：RDFRDF表现形式RDF(Resource Description Framework)，即资源描述框架，其本质是一个数据模型（Data Model）。
它提供了一个统一的标准，用于描述实体/资源。
简单来说，就是表示事物的一种方法和手段。
RDF形式上表示为SPO三元组，有时候也称为一条语句（statement），知识图谱中我们也称其为一条知识，如下图。
RDF由节点和边组成，节点表示实体/资源、属性，边则表示了实体和实体之间的关系以及实体和属性的关系。
在第一篇文章中(为什么需要知识图谱？什么是知识图谱？——KG 的前世今生)，我们结合罗纳尔多的例子，介绍了RDF节点和边的类型约束，这里不再赘述。
对RDF不熟悉的读者，可以参考第一篇文章，里面有更直观的描述和解释。
RDF序列化方法RDF的表示形式和类型有了，那我们如何创建RDF数据集，将其序列化（Serialization）呢？换句话说，就是我们怎么存储和传输RDF数据。
目前，RDF序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD 等几种。
RDF/XML，顾名思义，就是用XML的格式来表示RDF数据。
之所以提出这个方法，是因为XML的技术比较成熟，有许多现成的工具来存储和解析XML。
然而，对于RDF来说，XML的格式太冗长，也不便于阅读，通常我们不会使用这种方式来处理RDF数据。
一种基于RDF图的本体匹配方法
龙源期刊网
一种基于ＲＤＦ图的本体匹配方法
作者：王颖刘群王慧强赖积保
来源：《计算机应用》2008年第02期
摘要：本体匹配是建立两个本体之间映射关系的过程，一个高效、严格的相似度计算方
法是本体匹配的前提条件，为此提出了一种基于RDF图匹配的方法。
该方法用RDF图表示本体，使本体间的匹配问题转化为RDF图的匹配问题，并利用匹配树表示匹配的状态，通过匹配树计算出两个本体中各实体之间的相似度，进而得到两个本体之间的映射关系。
实验结果表明，该方法在查全率和查准率方面都有很好的表现。
关键词：本体；本体匹配； RDF图匹配；匹配树。
主题提取的方法
主题提取的方法
主题提取是指从大量文本数据中，抽取出内容的主要主题或特征的过程。
目前，主题提取常用的方法有以下几种：
1. TF-IDF法：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于自然语言处理领域的常用技术，能够更好地发掘
文章里比较重要的语义信息，也常用于文本主题提取。
它主要计算某个词
在文章中出现的频率，以及该词相对于在其他文章中出现概率的低高来提
取出文章的主题。
2. LDA主题模型：LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种可
以识别文档的主题的统计模型。
它的基本思想是，假设文章的主题由一些
可能的单词组成，每个文章有一定概率地表达了每个主题，从而通过分析
文章中的词语，可以推断文章的主题信息。
3. 基于排序的方法：基于排序法是一种经典的文本处理与分类技术，主要思想是通过统计文本中关键词的词频，根据词频从高到低进行排序，
然后从词汇表中抽取出出现频率最高的几个词作为文章的主题。
4. 基于聚类的方法：基于聚类的方法的核心思想是将文本聚类，找
出词语间的相关性，从而抽取出文章的主题。
其使用的技术有K-means聚
类技术、hierarchical聚类技术等。
RDF和RDFS解析分析(1)
（一）RDF简介：RDF(Resource Description Framework), 一种用于描述Web资源的标记语言。
RDF是一个处理元数据的XML应用，所谓元数据，就是“描述数据的数据”或者“描述信息的信息”。
也许这样解释元数据有些令人难以理解，举个简单的例子，书的内容是书的数据，而作者的名字、出版社的地址就是书的元数据。
数据和元数据的划分不是绝对的，有些数据既可以作为数据处理，也可以作为元数据处理，例如可以将作者的名字作为数据而不是元数据处理。
示例：它包含的是本体、属性和关系的描述。
（二）RDFS简介：RDFS即RDF Schema，用于定义元数据属性元素（例如“创建者”），以描述资源的一种定义语言。
（三）语义网的概念：语义网是一种使用可以被计算机理解的方式描述事物的网络。
语义网使用XML来定义定制的标签格式以及用RDF的灵活性来表达数据。
从而使得计算机具有在除了人的操控下可以对信息进行推理和判断的能力。
XML是一种用于定义标记语言的工具，其内容包括XML声明、用以定义语言语法的DTD（文档类型定义）描述标记的详细说明以及文档本身。
而文档本身又包含有标记和内容。
RDF则用以表达网页的内容。
语义网描述的是事物之间的关系（比方说 A 是B 的一部分，而Y 是Z 的成员）以及事物的属性（例如尺寸、重量、使用期限和价格等等）。
（四）语义网的体系结构：根据最初的Berners-Lee提出的语义网体系结构它应当包括如下几层：基础层、句法层、资源描述框架、查询和本体层、逻辑、验证、以及信任层。
第一层：基础层Unicode和URI。
Unicode是一个字符集，这个字符集中所有字符都用两个字节表示，这个符合现实世界的语言标准。
据格式采用Unicode的好处就是它支持世界上所有主要语言的混合，并且可以同时进行检索。
URI(Uniform Resource Identifier)，在整个基础层中Unicode负责处理资源的编码，URI负责资源的标识。
领域知识图谱的构建方法研究
领域知识图谱的构建方法研究随着信息技术的快速发展，人工智能技术也越来越成熟，其中知识图谱的应用越来越多。
知识图谱是一种基于语义关联的信息表示模型，可用于描述领域内实体和概念之间的关系。
本篇文章将探讨领域知识图谱的构建方法研究。
I. 建立领域词汇表首先，建立领域词汇表是构建领域知识图谱的重要步骤。
需要收集并整理领域相关的术语、概念、实体等，通过分类整合和清洗等方式，确定其在知识图谱中的名称、定义、属性以及实体关系标签等。
在这个过程中，可以借助于自然语言处理相关技术，如分词、实体识别、关系抽取等，来快速识别领域内的实体和关系，并进行分类整合。
II. 构建领域关系体系除了词汇表的构建，还需要确定实体与实体之间以及实体与概念之间的关系。
建立一个完整的关系体系有利于对领域知识进行清晰的表示和操作，从而提高知识图谱的质量和效率。
在建立关系体系时，需要在保证相对完整性和一致性的前提下，尽量避免出现冗余、缺漏或不一致的情况。
III. 数据采集和清洗数据采集和清洗是构建高质量领域知识图谱的关键环节。
数据采集可以通过网络爬虫、手工输入等方式完成，需要注意的是，应该确保采集的数据来源可靠，有效性高。
在采集数据的同时，还需要进行数据清洗，包括去重、对标签进行规范化和纠错等，以确保实体和关系的正确表示和统一命名标准。
IV. 知识表示和结构构建在完成数据清洗后，需要将数据以一种特定的数据结构进行表示。
知识表示可以采用RDF， RDFS，OWL，JSON-LD等语言和格式，将实体、属性和关系进行描述。
同时建立一个优秀的知识结构，是保证领域知识图谱正确和完整的重要因素。
V. 知识推理和应用领域知识图谱可以应用于自然语言处理、搜索引擎、推荐系统等方向，并可以通过知识推理进行知识发现和交互操作。
知识推理包括基于规则、逻辑和统计学的方法，可以实现知识的自动化推理和深度挖掘，为知识图谱的应用提供有力支持。
结语：以上简要介绍了领域知识图谱建立的关键步骤和方法，其实，领域知识图谱的构建远远不止我们所讲的这些。
知识图谱学习与实践（6）——从结构化数据进行知识抽取（D2RQ介绍）
知识图谱学习与实践（6）——从结构化数据进⾏知识抽取（D2RQ介绍）1 概述D2RQ，含义是把关系型数据库当作虚拟的RDF图数据库进⾏访问。
D2RQ平台是⼀个将关系型数据库当作虚拟的、只读的RDF图数据库进⾏访问的系统。
提供了基于RDF访问关系数据库的内容，⽽⽆需复制这个数据库将其以RDF的形式进⾏保存。
D2RQ有以下功能：使⽤SPARQL查询⾮RDF数据库；在Web上，将数据库内容当作链接数据进⾏访问；以RDF形式创建⼀个⾃定义的数据库，加载成RDF存储；使⽤Apache Jena API访问⾮RDF数据库的信息。
D2RQ是⼀个开源软件，基于Apache协议发布，源代码在Github上。
D2RQ平台的组成l D2RQ映射语⾔，⼀种声明的映射语⾔，⽤于描述本体和关系数据模型之间的关系。
l D2RA引擎，⼀种服务于Jena语义⽹⼯具库插件，使⽤映射重写对数据库的SQL访问的Jena API调⽤，并且将查询结果传递给框架⾼层。
l D2R服务器，⼀个提供调试⽤的链接数据视图和HTML视图的HTTP服务器，还提供了⼀个SPARQL协议endpoint数据接⼝。
2 D2RQ映射语⾔D2RQ是⼀种声明式语⾔，描述了关系型数据库规则和RDFS词汇或OWL本体之间的关系。
D2RQ本⾝是⼀个符合Trutle语法的RDF⽂档，映射是⽤在D2RQ命名空间下的术语表⽰的，D2RQ命名空间是映射定义了⼀个虚拟RDF图，包括数据库的信息。
和SQL视图概念类似，除了虚拟的数据结构是⼀个RDF图⽽不是虚拟的关系表。
这个虚拟的RDF图能够以多种⽅式访问，取决于映射的实现形式。
D2RQ平台提供了SPARQL访问，⼀个链接数据服务器，⼀个RDF数据集⽣成器，⼀个简单的HTML界⾯和Jena API访问D2RQ映射数据库。
下图显⽰了⼀个D2RQ映射实例的结构数据库映射为RDF术语，显⽰在右侧的，使⽤d2rq:ClassMaps and d2rq:PropertyBridges。
基于RDF图结构切分的高效子图匹配方法
基于RDF图结构切分的高效子图匹配方法关皓元;朱斌;李冠宇;赵玲【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2018(038)007【摘要】针对在SPARQL查询处理中,随着查询图结构逐渐复杂而导致基于图的查询效率愈发低下的问题,通过分析几种资源描述框架(RDF)图的基本结构,提出了一种基于查询图结构切分的子图匹配方法——RSM.首先,将查询图切分为若干结构简单的查询子图,并通过相邻谓词结构索引来定义查询图节点的搜索空间;然后,通过相邻子图结构来缩小搜索空间范围,在数据图中根据搜索空间中的搜索范围找到符合的子图结构;最后,将得到的子图进行连接并作为查询结果输出.将RSM与RDF-3X、R3F、GraSS等主流查询方法作比较,对比了各方法在不同数据集上对于复杂程度不同的查询图的查询响应时间.实验结果充分表明,与其他3种方法相比,在处理结构复杂的查询图时,RSM的查询响应时间更短,具有更高的查询效率.【总页数】8页(P1898-1904,1909)【作者】关皓元;朱斌;李冠宇;赵玲【作者单位】大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026;大连海事大学信息科学技术学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】TP181;TP311【相关文献】1.DPSM:可扩展高效的分布式子图匹配方法 [J], 罗京丽;唐黎哲2.基于图模型的RDF/RDFS本体抽取方法 [J], 赵天忠;苗壮;张亚非;陆建江;徐伟光3.基于资源描述框架图切分与顶点选择性的高效子图匹配方法 [J], 关皓元;朱斌;李冠宇;蔡永嘉4.基于2D激光扫描到子图匹配的SLAM方法 [J], 丁元浩;吴怀宇;陈洋5.基于路径适配的大规模RDF数据子图匹配算法 [J], 胡新苗;林穗;姜文超;熊梦;贺忠堂因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
工业界图谱建模方法RDF
工业界图谱建模方法RDF
RDF序列化方法
若需要对RDF数据进行传输和存储，则需要对RDF数据进行序列化（Serialization）。
目前，RDF 序列化的方式主要有：RDF/XML，N-Triples，Turtle，RDFa，JSON-LD等几种。
RDF/XML，就是用 XML 的格式来表示 RDF 数据。
之所以提出这个方法，是因为 XML 的技术比较成熟，有许多现成的工具来存储和解析XML。
然而，对于 RDF 来说，XML 的格式太冗长，也不便于阅读，通常我们不会使用这种方式来处理 RDF 数据。
N-Triples，即用多个三元组来表示 RDF数据集，是最直观的表示方法。
在文件中，每一行表示一个三元组，方便机器解析和处理。
开放领域知识图谱 DBpedia 通常是用这种格式来发布数据的。
Turtle, 应该是使用得最多的一种 RDF 序列化方式了。
它比RDF/XML 紧凑，且可读性比 N-Triples好。
RDFa, 即“The Resource Deion Framework in Attributes”，是HTML5 的一个扩展，在不改变任何显示效果的情况下，让网站构建者能够在页面中标记实体，像人物、地点、时间、评论等等。
也就是说，将 RDF 数据嵌入到网页中，搜索引擎能够更好的解析非结构化页面，获取一些有用的结构化信息。
读者可以去感受一下 RDFa（链接），其直观展示了普通用户看到的页面，浏览器看到的页面和搜索引擎解析出来的结构化信息。
一种基于数据表元组的原始本体抽取方法
一种基于数据表元组的原始本体抽取方法
唐颖峰;周肆清
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2009(18)2
【摘要】在基于关系数据库的本体构建过程中,由数据表抽取的原始本体的质量直接影响到最终生成本体的质量,而传统的抽取方法中将单个数据表映射为单个本体概念的方法忽略了数据表中元组数据所提供的语义信息,造成抽取的原始本体质量不高的问题.本文提出一种了基于数据表的原始本体抽取方法.应用FCA(形式概念分析)方法对单个数据表的元组数据进行分析,形成概念格,进而产生原始本体.该方法使得数据表中的元组数据得到了有效的利用,提高了原始本体的抽取质量,有利于最终本体生成质量的提高.
【总页数】4页(P125-128)
【作者】唐颖峰;周肆清
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种基于领域本体的药品研发信息抽取方法 [J], 蒋艳辉;姚靠华;周双文;王薇
2.一种基于SQL的元组集随机抽取算法 [J], 曾强;龚育昌
3.一种基于未知结构网页抽取本体的方法 [J], 强宇;胡运发
4.一种基于本体的异构数据语义抽取方法 [J], 成欣;李扬
5.一种基于本体约束的知识抽取方法 [J], 李国杰;许登峰;;
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一种从关系数据库提取本体的方法
一种从关系数据库提取本体的方法
赵荣娟;王丹
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2006()z1
【摘要】本体可以很好地解决异质数据源的语义异构问题。
关系数据库模式到本体的转换是用本体进行信息集成的基础技术之一。
设计了一种从关系数据库自动提取本体的方法,给出了关系数据库到本体的转换规则,最后给出了系统的模型和实现技术。
【总页数】3页(P116-118)
【关键词】关系数据库;本体;转换规则
【作者】赵荣娟;王丹
【作者单位】北京工业大学计算机学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP31
【相关文献】
1.一种将关系数据库转换为OWL本体的方法 [J], 丁岚;贾琦
2.一种基于关系数据库提取OWL本体的方法 [J], 翟保荣;钟志农;
3.一种关系数据库到本体的自动构建方法 [J], 郭朝敏;姜丽红;蔡鸿明
4.一种基于FCA的面向关系数据库的本体学习方法 [J], 欧阳纯萍;胡长军;李扬;刘
振宇
5.一种利用模糊关系数据库构建模糊OWL本体的方法 [J], 吕艳辉
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多分类SVM和RDF的生物信息元数据自动抽取
多分类SVM和RDF的生物信息元数据自动抽取
刘步中;杨继刚;张曦煌
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2010(031)011
【摘要】针对有向无环图支持向量机的元数据自动抽取机制问题进行了分析和研究,提出了基于此抽取机制和W3C资源描述框架的生物信息数据中的元数据(Meta-Data)自动抽取系统.有效地避免了分类重叠问题和抽取数据统一标记问题,为生物信息系统面向语义网应用扩展提供了整合数据基础.该自动抽取系统在生物信息系统面向语义网中具有广泛的应用前景.
【总页数】4页(P2659-2662)
【作者】刘步中;杨继刚;张曦煌
【作者单位】淮安信息职业技术学院,电子系,江苏,淮安,223003;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于特征及规则模式的学位论文元数据信息自动抽取研究 [J], 陈淑平
2.基于多分类潜变量SVMs的肺CT中的结节检测 [J], 王青竹;王斌
3.基于RDF/RDFS的渔业GIS元数据描述与发现 [J], 祝建军;黄冬梅;于庆梅;裴军峰;王玉儿
4.期刊论文元数据自动抽取系统的设计与实现 [J], 钱爱兵
5.ELMs和SVMs在多分类问题上的泛化性能比较 [J], 卢欣欣; 潘丽平
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（ ． 放军 理 工 大 学 指 挥 自动化 学 院 ，江 苏 南 京 ２ ０ ０ ； １解 １ ０ ７ ２ 解 放 军 镇 江船 艇 学 院 ， 苏 镇 江 ２ ２ ０ ；３解 放 军 理 工 大 学 ，江 苏 南 京 ２ ０ ０ ） ． 江 １０ ３ ． １ ０ ７
摘 要 ：为 了提 高 Ｒ ／ Ｆ ＤＦ ＲＤ Ｓ本体 中特 定领 域 知识 的利 用效 率 ， 出 了一 种从 源本体 中抽取 出特 定领域 本 提 体 的 算法 。 Ｒ ／ ＤＦ 将 ＤＦ Ｒ Ｓ本 体抽 象为 图模 型 ； 据 ＲＤ Ｓ推理 规 则 生成ＲＤ Ｓ本 体 图模 型 的 闭 包； 用 图理 根 Ｆ Ｆ 应
Ｖｏ Ｉ ． ｌ ８ Ｎｏ ２ 编 号 ：１ ０ — ４ ３ ２ ０ ） ２０ ２ — ４ ０ ９３ ４ （ ０ ７ ０ — １ ３０
基于图模型 的 Ｒ ／ Ｄ Ｓ本体抽取 方法 ＤＦ Ｒ Ｆ
赵 天 忠 。 苗 壮 张 亚非 。 陆建 江 徐 伟 光 ， ， ， ，
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第 ８卷 第 ２期
２０ ０ ７年 ４月
解 放 军 理 工 大 学 学 报（ 然 科 学 版） 自
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论 构 建抽取 算 法 ， 生成 以特 定领域 术语 词 典 中概念 为 节 点的 子 图 ， 到所 需 的领 域 本体 。 取 结果表 明 ， 得 抽 该方 法对 于 Ｒ ＤＦ层 次 的领域 本体 抽取 有 良好 的适 用性 ， 可快 速有 效地 构 建特 定领 域本 体 。
关 键词 ：资 源描 述 框 架 ；资源描 述 框 架模 式 ；本体 ；本体 抽取 ；图模 型 ；闭 包 中图 分类 号 ： １ ２ ＴＰ ８ 文献 标识 码 ：Ａ