Semantic web 与 Semantic web services
W3C简介
W3C简介:自从Web诞生以来，Web的每一步发展、技术成熟和应用领域的拓展，都离不开成立于1994年10月的W3C(World Wide Web Consortium，万维网联盟)的努力。
W3C是专门致力于创建Web相关技术标准并促进Web向更深、更广发展的国际组织。
一、 W3C的发展历史和组织机构1994年10月，Web还是大学、研究机构的新宠时，Web技术和应用的发起人、被誉为Web之父的Tim Berners-Lee就敏锐地意识到Web 的出路不是象牙塔中少数人的互联网络，而是供全社会使用的一种公共的信息资源和交流资源，而要达到这个目标，对其中所涉及的技术进行规范化、指导软件产业对基于此平台的技术的开发、相关技术的普及、推广和培训都必不可少。
因此，Tim Berners-Lee这位Web的先驱联合CERN、DARPA和欧盟倡导并组织成立了Web的核心技术机构——W3C。
W3C的核心最初位于Tim Berners-Lee供职的美国麻省理工学院计算机实验室(MIT/LCS)；随后，该组织迅速吸引了大量在Web上的志同道合者，开始出现多个中心的格局，随后出现的另外两个中心分别位于法国的INRIA(Institut National de Recherche en Informatique et Automatique)和日本的Keio大学(庆应大学)，其中2003年INRIA由ERCIM(Eruopean Research Consortium in Informatics and Mathematics)接替；此外，W3C还在全球各地建有14家办事机构，其中香港就有一处。
W3C的工作以成员机构为载体负责实施。
截止目前，W3C在全球已有超过450家会员机构，并与其他国际标准化等多家组织机构建立了广泛的合作关系。
此外W3C还有少量的专职工作人员，总共有70多人。
创建伊始，W3C就开始以引领Web 技术的发展和促进为己任。
语义网概念及技术综述
语义网概念及技术综述语义网（Semantic Web）是一种由 W3C（World Wide Web Consortium）推广的，基于 XML（eXtensible Markup Language）和 RDF（Resource Description Framework）等技术的网络，它旨在增强网络信息的语义表达和机器可读性，从而使得计算机能够更好地理解和处理网络信息。
一、语义网的概念语义网是一种以“数据”为中心的网络，它通过使用 XML、RDF 等技术，将网络信息以机器可读的方式进行组织和表达。
与传统的 Web 相比，语义网更加强调信息的结构和含义，而不是简单的文本表现形式。
因此，语义网被认为是 Web 的一个重要发展阶段，是实现智能 Web 的关键步骤。
二、语义网的技术1.XMLXML 是构建语义网的基础技术之一，它是一种用于描述数据的标记语言。
XML 可以用来表示数据结构，并且可以很好地与 HTML、HTTP 等现有网络技术集成。
通过 XML，我们可以将数据以机器可读的方式进行组织和表达，从而使得计算机可以更好地处理和理解数据。
2.RDFRDF 是另一种构建语义网的关键技术，它是一种用于描述资源及其关系的模型。
RDF 将每个资源视为一个三元组，包括主体、属性和值三个部分。
通过这种方式，我们可以将网络信息以一种通用的、机器可读的方式进行描述和组织，从而实现数据的共享和重用。
3.RDFSRDFS 是 RDF 的扩展，它增加了一些新的概念和规则，例如类、子类关系、属性限制等。
这些概念和规则可以帮助我们更好地描述和组织数据，并且可以用于构建更加复杂的语义网应用。
4.OWLOWL 是另一种基于 RDF 的语言，它提供了更加丰富的概念和规则，例如类、属性、关系等。
OWL 提供了三种不同的表达层次，分别是 OWL Lite、OWL DL 和OWL Full，以满足不同应用场景的需求。
OWL 可以用于描述更加复杂的概念和关系，并且可以用于构建更加高级的语义网应用。
文献查新报告-模板
三、查新点与查新要求
查新点：采用“以功能为中心的”语义标注思想，使用当前主流语义Web服务框架（OWL-S或WSMO、SWSF、WSDL-S等）并运用语义网标准本体语言（OWL）来实现深层Web语义标注的方法、技术和支撑工具。
构江西财经大学信息管理学院江西南昌330013名计算机工程与科学2006年09期摘实现语义web构想的关键是利用本体词汇来标注web资源如web页服务等基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在web页中添加语义元数据使其内容被人和机器所理解
《信息检索》课程报告
项目名称：面向语义Web服务的深层Web语义标注技术研究
5.中国学位论文数据库1989—2012.5
6.中国科技成果数据库1989—2012.5
7.中国专利数据库1985—2012.5
8.中国计算机文献数据库1989—2012.5
9.国家科技成果网1978－2012.5
10.中国科技论文在线2000－2012.5
11.互联网相关中文网站
国外数据库：
1.
EI（美国工程索引）
（1）【题 名】基于本体的语义标注原型评述
【作 者】廖述梅
【机 构】江西财经大学信息管理学院江西南昌330013
【刊 名】计算机工程与科学2006年09期
【文 摘】实现语义Web构想的关键是利用本体词汇来标注Web资源，如Web页、服务等，基于本体的语义标注原型就是用于支持内容创建者在Web页中添加语义元数据，使其内容被人和机器所理解。本文首先简介现有基于本体的标注原型，然后从不同角度综述了各原型，并进行了对照比较，最后指出了现有原型的不足。
web 单词
web单词【释义】webn.（蜘蛛）网；网状物，错综复杂的事物；网络；（鸟兽的）蹼；连接板，金属薄条（片）；（连续印刷用）一卷纸；（制造卷筒纸的造纸机上的）无端金属丝网；织物v.用网（或网状物）覆盖；使中圈套；形成网复数webs第三人称单数webs现在分词webbing过去式webbed过去分词webbed【短语】1Web design网页设计;网站设计;网站建设;网站设计要素2Charlotte's Web夏洛特的网;莎乐的神奇网网;夏绿蒂的网3web page网页;万维网页4Web Browser网页浏览器;浏览器;网络浏览器5Web Server网页伺服器;服务器;网页服务器;网络服务器6Semantic Web语义网;语义万维网;语义网络7spider web蜘蛛网;蜘蛛丝;蛛丝;比如蜘蛛网图8Web Services网络服务;Web服务;网路服务;应用9World Wide Web万维网;环球信息网【例句】1You need an up-to-date Web browser.你需要一个最新的网络浏览器。
2I found the information on the Web.我在万维网上找到了这条消息。
3The handbook is available on the Web.这本手册互联网上有。
4Web services are always up-to-date and available.网络服务总是最新的且随时可用。
5We were caught in a tangled web of relationships.我们陷入了错综复杂的人际关系网络。
Semantic_Web_Service简介
Semantic Web Service简介第17组组长：过雨佳101499组员：姜哲民101500黄国强101504高四辈101506黎睿知1015071 Web服务1.1 Web服务简介Web服务是一个为Web这样高度分散化，高度自治的分布环境所量身定做的一个模型，它是描述一些操作的接口，通过标准化的XML消息传递机制，可以通过网络访问这些操作。
该接口隐藏了服务实现的细节，允许通过独立于服务实现，独立于硬件或软件平台，独立于编写服务所用的编程语言的方式实现该服务。
其关键技术之一是SOAP。
SOAP (Simple Object Access Protocol)是一种对象间的访问协议，用于构建Web服务和服务请求之间的通讯，是Web服务的核心和主要的通信协议。
Web服务的实质是“共享资源，交互通信，协作研究”。
通过分布在全球各地Web上的各种资源，在某种共同认可的协议下达到共享的目的。
1.2 Web服务所面临的问题然而，Web服务交互所处的环境是分布的，异构的和动态变化的。
这种环境会给Web服务的交互带来许多问题。
例如，由于使用Web服务环境的不同，提供者和请求者之间的语义差异是不可避免的；另外，动态改变的Web和业务需求所带来的问题，也得通过增加服务的语义来解决。
这就要求SOAP具有较强的适应能力，以提供由Web服务交互环境等因素所带来的语义问题的解决机制。
因此通过增加Web服务的语义描述，使SOAP支持语义处理的机制是解决语义问题的一个可行方案。
2 语义Web2.1 语义Web简介1998年Web的发明者，国际W3C主席Tim Berners-Lee首次提出了语义Web的概念。
2001年9月9日国际W3C“技术与社会领域 (Technology and Society Domain)”下的语义Web活动论坛(Semantic Web Activity)正式宣告成立。
语义Web活动论坛在其宣言中指出：“语义Web 是当前Web的一个扩展，其中信息具有形式化定义的语义，更有助于计算机之间以及计算机与人之间的协同工作。
语义网技术的研究与应用
语义网技术的研究与应用一、引言语义网技术（Semantic Web）是一种基于互联网的语义化数据资源共享、组织和管理的技术，它为人们的信息获取与处理带来了革命性的变化。
该技术自20世纪90年代起便受到广泛关注，近年来在网络搜索、金融、医疗、家电等领域得到了广泛的应用。
本文将对语义网技术的研究现状和在应用领域中的发展进行探讨，以期为读者提供系统的掌握。
二、语义网技术的研究现状1. RDF技术RDF即资源描述框架（Resource Description Framework），它是语义网最基础、最基本的知识表示方式之一。
RDF能够将资源的元信息（Metadata）描述为三元组（Subject-predicate-object）形式，使得机器可以自动处理这些信息。
此外，RDF还可以与其他数据格式进行互操作。
2. OWL技术OWL（Web本体语言，即Ontology Web Language）是一种描述元数据和知识的形式化语言，在语义网技术中发挥着重要的作用。
OWL通过定义元标记、对象属性、数据类型和约束条件等，以形式化的方式来描述本体（Ontology），从而实现在语义层面上的数据共享和交互。
在现实应用中都要用到本体，联盟内部共享，本体的规范约束提高了数据的标准化。
3. SPARQL技术SPARQL（SPARQL Protocol and RDF Query Language）是用于访问RDF数据的一种查询语言，它支持基于图形的查询和模式匹配，可以用于发现模式、推理出结论、组合数据和相关查询等。
SPARQL擅长于从庞大的、分散的数据网中提取信息，提高了查询速度。
三、语义网技术在应用领域的发展1. 语义搜索与搜索引擎的命中相关，通过<subject,predicate,Object>的形式，解决了人机双方之间语义的差异。
因为RDF描述了实际存在的知识，比传统关键字搜索更加人性化，对搜索结果精度的提高具有显著影响。
新一代智能型互联网——Semantic Web
便给研究人员或电脑操作者的工作增添了一定压力和困难； 搜 索引擎还分不清 “ １０ ２ １７ 是邮政编码还是 电话分机号码， 是某
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现 代 信 息 社 会 中 ， 许 多 人 都 已 自 觉 不 自觉 地 、 程 度 不 一 地 与 互 联 网联 系到 了一 起 。 人 们 几 乎 不 可 或 缺 的 互 联 网从 上 个 世 纪 ９ ０年 代 初 诞 生 至 今 ，已 经 历 了 大 约 十 ＝ 个 年 头 。 世 人 已领 略 了它 的 风 采 ，享 受 了它 带 来 的 巨 大 便 利 ，同 时 也 开 始 认 识 了 它 的 不 足 。推 出 新 一 代 互 联 网 ，既 是 时 代 的 期 望 ，也 将 是 历 史 的 必 然 令 人 欣 喜 的 是 ，我 们 已 经 听 到 了 新 一 代 智 能 型 语 义 互 联 网稳 健 走 来 的 脚 步声 。
计算机认知实习报告
计算机认知实习报告随着个人素质的提升，越来越多人会去使用报告，不同种类的报告具有不同的用途。
那么什么样的报告才是有效的呢？以下是店铺收集整理的计算机认知实习报告，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
计算机认知实习报告篇11、实习目的：计算机科学与技术专业认识实习是学生在完成基础课学习转入到专业课学习阶段的一个极其重要的实践教学环节。
其目的是通过听取专业报告和写出听取报告后的感想和学习体会等多种方式，使学生了解本专业相关领域的发展现状。
具体任务包括：1、了解计算机、网络通信等相关领域的发展现状和最新科研成果，以及在生产科研中的应用；2、巩固学生的理论知识，培养学生的实践能力、创新能力，拓宽学生视野，树立努力学习专业知识的信心，并为学习后续课程打下一定的实践基础；3、增强动手上机实践能力的观念，树立正确的劳动观和价值观。
2、社会背景：随着社会的不断发展，科技的进步，计算机技术的飞速发展，标志着信息时代已走入蓬勃发展的时代。
作为信息载体的计算机日益显露出其举足轻重的地位知识经济将成为新世纪的主导产业。
伴随计算机的逐步使用和推广，计算机已在科研、生产、商业、服务等许多方面占据了最根本的地位，创造了提高效率的途径。
它已成为政府、企事业单位信息化建设中的重要组成部分，其重要性早已根深蒂固、深入人心。
3、实习内容：1、Semantic web 与 Semantic web services黄广军老师向我们讲授了Semantic web 与Semantic web services，主要讲了语义web的产生，语义web技术基础，主要研究方法，开发步骤与工具，应用系统以及Semantic web services的起源，web services框架以及语义web services结构，以及当前的一些研究热点等方面的内容。
搜索引擎工作原理是基于关键词，语法层次，词频位置扇入值，而且现有的改进方式是提供交互式界面，逐步求精，或是采用目录或基于反馈信息，但是效率很低，而语义web引入语义分析技术基于本体，对用户的查询请求语句或词组做语义分析，进行必要的扩展和形式化处理。
Semantic web 与 Semantic web services
语义依存图例
句子：今年他的毕业论文被河南科技大学 学报刊登。
语义依存树
刊登 今年
论文
被
毕业
的
学报
他
河南
大学
科技
句子相似度算法流程
有效语句 构建语义依 存树 LTP平台分 析 训练接 存储句子 关键词 查询结果标 题语句 计算词形相 似度 确定句子相 似度计算方 法 计算语义相 似度
判定λ值
原查询语句
原子概念 原子关系
A R
AI ⊆ △I RI ⊆△I △I
Human has-child
对概念C,D和关系(role)R 合取 C⊓ D CI∩ DI Human ⊓ Male
析取
非 存在量词
C⊔ D
¬C ∃ R.C
CI ⋃ DI
△I \C {x| ∃ y.<x,y>∈ RI∧y ∈ CI}
Doctor ⊔ Lawyer
Concept
name Person
isA – hierarchy (taxonomy)
email research field
conceptual entity of the domain
matr.-nr.
Property
attribte describing a concept
Student
Professor
1.1 语义web的起源（续）
1.1.3 引入语义分析技术 基于本体，对用户的查询请求语句或词组 做语义分析，进行必要的扩展和形式化处 理。 利用了语句中的语法结构信息和上下文语 境信息，并使用逻辑推理技术，提高了查 全率和查准率。
1.2 语义web的理论基础（学科）
• 计算语言学：自然语言处理技术 • 概率统计模型：利用语境信息和经验值排 歧
Semantic Web语义网
Semantic WebSemantic Web语义网是的英文名称。
语义网就是能够根据语义进行判断的网络。
简单地说，语义网是一种能理解人类语言的智能网络，它不但能够理解人类的语言，而且还可以使人与电脑之间的交流变得像人与人之间交流一样轻松。
语义网是对未来网络的一个设想,在这样的网络中,信息都被赋予了明确的含义,机器能够自动地处理和集成网上可用的信息.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,下一步需要的就是一种Ontology的网络语言(比如OWL)来描述网络文档中的术语的明确含义和它们之间的关系.添加了更多的用于描述属性和类型的词汇,例如类型之间的不相交性(disjointness),基数(cardinality),等价性,属性的更丰富的类型,属性特征(例如对称性,symmetry),以及枚举类型(enumerated classes).语义网的一些基本特征：(1)语义网不同于现在WWW，它是现有WWW的扩展与延伸；(2) 现有的WWW是面向文档而语义网则面向文档所表示的数据；(3) 语义网将更利于计算机“理解与处理”，并将具有一定的判断、推理能力。
虽然语义网给我们展示了WWW的美好前景以及由此而带来的互联网的革命，但语义网的实现仍面临着巨大的挑战：(1)内容的可获取性，即基于Ontology而构建的语义网网页目前还很少；(2)本体的开发和演化，包括用于所有领域的核心本体的开发、开发过程中的方法及技术支持、本体的演化及标注和版本控制问题；(3)内容的可扩展性，即有了语义网的内容以后，如何以可扩展的方式来管理它，包括如何组织、存储和查找等；(4)多语种支持；(5)本体语言的标准化。
语义网与万维网的区别语义网“不同于现存的万维网，其数据主要供人类使用，新一代WWW中将提供也能为计算机所处理的数据，这将使得大量的智能服务成为可能”；语义网研究活动的目标是“开发一系列计算机可理解和处理的表达语义信息的语言和技术，以支持网络环境下广泛有效的自动推理”。
英美等国卫生信息标准简介
二、英美等国卫生信息标准简介（一）国际疾病分类法国际疾病分类法（International Classification of Diseaaes，ICD）是根据疾病的病因、病理、临床表现和解剖部位等特性，将疾病分门别类，把同类疾病分在一起使其成为一个有序的组合。
《国际疾病及其相关健康问题统计分类法》为按照既定标准将疾病单位纳入类目的一种系统，其内容是全部病症，将它们以易于管理数目的类别，按照便于病死率报告的分组方式组织起来。
ICD是国际上统一使用的疾病分类法，由世界卫生组织（WHO）编撰，用于发病率和一般流行病学目的，美国健康和人类服务部编撰了该分类法的临床修改版，大大地扩大了范围。
编制疾病分类表的最初目的是为了使死亡率数据的收集和分析标准化。
世界上第一个疾病分类法是W.Farr(1807-1883)于1853年出版的死因标准术语集。
而 ICD的前身则是1893年由J.Bertillon(1851-1922)编撰的新死因分类法。
1946年世界卫生组织承担了ICD的编撰工作，称为《国际疾病、创伤和死因的统计分类法》。
1975年出版了第九版，称为ICD-9，是使用比较广泛的版本，1979年美国国家健康统计中心出版了临床修订版，简称ICD-9-CM。
其欧洲版为HCIMO(classification internationale des maladies et operations，adeptation hospitaliere)。
该分类法每10年左右改版一次，ICD目前最新版本是1993年1月1日开始生效的第十版(ICD-10)，改称《国际疾病及相关健康问题统计分类法》，这种名称使得该分类法的内容和目的更为清晰明了，反映了该分类法使用范围已经超出了疾病和损伤分类的范畴，但是人们比较熟悉的缩写方式ICD则依然保留。
ICD-10的网址为：http://www3.who.int/icd/vollhtm2003/fr-icd.htm （二）系统医学命名法系统医学命名法(Systematized Nomenclature of Human and Veterinary Medicine，SNOMED直译为“人类与兽类医学系统术语”，是一种系统化和多轴的临床用语词汇表，支持疾病的多方面编码。
语义web服务的分析与应用
语义WEB服务的分析与应用摘要：WEB服务机制缺乏对服务的语义描述，难以在逻辑层面上实现基于语义的服务发现、服务流程组合和服务动态调用。
通过在WEB服务中加入语义WEB，即构造WEB语义服务，以克服传统WEB服务语义操作能力的局限，使其支持WEB服务自动发现、执行以及动态智能组合。
关键字：语义WEB服务;WEB服务;语义WEB;OWL-S;随着网络技术的发展，WEB正由网页的集合转向服务的集合。
面对网络上存在的大量服务，如何检索、使用这些服务，更好地满足用户的需要，成为目前迫切需要研究的问题。
因此，采用一种合适的WEB服务描述方法是必需的。
语义WEB(Semantic WEB)致力于开发“以计算机可处理形式表示信息的语言”，正逐渐成为WEB服务描述的重要方法。
1.WEB 服务中添加语义WEB的必要性WSDL已经提供了一种面向人理解的语义化描述，但是还不够，为什么？为了使用一个WEB Service，软件实体需要一个计算机可解释的服务描述。
而语义WEB标识语言的目标之一，就是创建这些描述被定制和共享的框架；WEB站点应该使用一个基本的类和属性的集合来声明和描述服务。
WEB服务机制缺乏对服务的语义描述，难以在逻辑层面上实现基于语义的服务发现、服务流程组合和服务动态调用。
而且WSDL和UDDI技术关注服务功能和接口的静态描述，忽视对服务进行非功能属性的描述，而非功能属性如服务质量正是用户在SOA环境中动态选择服务所关注和必需的。
使用RDFS定义WEB服务本体，并逐层对其进行Agent扩展和QoS扩展，构建WEB服务及其质量本体，克服已有技术只能在设计时对服务接口进行微调以满足用户需求的缺陷，丰富了WEB服务机制的语义描述，使得WEB服务能够被机器理解、对用户透明、被代理自动处理，在语义逻辑上实现WEB服务之间的交互性，而且用户在选择服务时可以同时考虑WEB服务的质量，从而提高服务选择时的灵活性和自主性。
Semantic Web Services的自动化组合技术的开题报告
Semantic Web Services的自动化组合技术的开题报告I. 研究背景与意义随着Web技术的发展，Semantic Web逐渐成为了未来Web的发展方向。
Semantic Web是一个允许计算机程序间进行交互的Web，通过使用可在Web上共享和再利用的语义，将信息的意义显式地陈述出来，并且与信息相关的质量和来源也同样地表达出来。
Semantic Web有望使Web变得更加智能化，从而能够更好地支持复杂的自动化任务，例如：智能搜索、分布式知识管理、Web服务自动化组合等。
在Semantic Web中，Web服务是一种典型的应用模式，它是在Web上实现的、自我描述的应用程序，可以通过XML或其他Web技术来描述、发现、组合和执行。
Web服务被广泛应用于许多领域，例如企业应用集成、电子商务，甚至医疗保健等领域。
Web服务的组合将多个Web服务进行集成，以实现特定的功能要求，例如旅游信息查询、音乐购买等。
Web服务组合需要满足多个要求：一是组合过程是自动化的，即可以在没有用户干预的情况下实现；二是服务组合要能够保证整个组合过程的正确性和可靠性，包括服务之间的数据传输和处理等。
然而，在现有的技术和方法中，如何自动化地组合Web服务，特别是如何自动化地解决语义差异问题（例如不同服务使用的语言或操作不同）问题，成为了一个重要的挑战。
因此，在这种背景下，本文将研究Web服务Semantic的自动化组合技术，以解决语义差异问题，从而提高Web服务组合的效率和质量。
II. 研究目标本文的目标是研究Web服务Semantic的自动化组合技术，针对语义差异问题，提出一种可靠、高效、自适应的自动化组合方法。
具体地，本文的研究任务包括：1. 研究Web服务Semantic的描述和Web服务组合的基本概念和方法。
2. 分析Web服务Semantic的组合过程中遇到的语义差异问题和其挑战，分析现有研究成果并进行比较。
计算机认知实习报告范文
计算机认知实习报告范文计算机认知实习报告范文1一、实习的目的认识实习是计算机科学与技术和络工程两个专业的学生在校期间重要的实践性环节，目的在于通过接触了解计算机的基本组成结构、计算软件的开发流程以及计算机络的相关知识，对所学专业有一个感性认识，树立正确的专业思想，为以后学习专业课程做好准备。
二、实习的内容1.计算机组装。
我们首先学习的是计算机的组装。
计算机组装的过程：(1)机箱的安装，主要是对机箱进行拆封，并且将电源安装在机箱里。
(2)主板的安装，将主板安装在机箱主板上。
(3)CPU的安装，在主板处理器插座上插入安装所需的CPU，并且安装上散热风扇。
(4)内存条的安装，将内存条插入主板内存插槽中。
(5)显卡的安装，根据显卡总线选择合适的插槽。
(6)声卡的安装，现在市场主流声卡多为PCI插槽的声卡。
(7)驱动器的安装。
(8)机箱与主板间的连线，即各种指示灯、电源开关线。
当我们了解计算机组装的步骤后，在老师的带领下，我们亲自动手对计算机机箱进行拆卸、重装。
计算机组装课让我了解到计算机机箱部的构造。
复杂的计算机是由主板、南桥、北桥、显卡等有序地组装在一起而构成的。
在亲手组装机箱的过程中我不仅认识到了计算机内部的一些构造和零部件，也从中学会与其他人的共同合作。
接下来是虚拟机的'安装，老师介绍VMware虚拟机在教材课程课测试中很重要的。
在计算机上装个VMware虚拟机既方便我们自己做实验，又不至于搞坏电脑，很实用的。
老师还向我们介绍了如何选购计算机，告诉我们可以通过一些软件检测计算机，通过检测出的指标，判别计算机是否是新机。
在以前我还以为买电脑就是简单地挑选机型、品牌，原来如果想买到好的电脑单看机型品牌是不行的，还得检测显卡、硬盘等一系列部件的指标。
通过计算机组装的这些课程，我认识到了计算机的基本结构，这为以后进一步学习计算机奠定了基础。
2.培养计划解读。
作为大一学生，我们对于计算机这个专业刚接触，不是很清楚。
统一描述模型和互操作语义模型
统一描述模型和互操作语义模型全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：随着互联网的普及和信息技术的快速发展，各种数据和信息的交流变得越来越频繁。
为了确保不同系统之间的数据传输和交流更加顺畅和智能化，模型和语义的统一描述成为一项十分重要的工作。
统一描述模型和互操作语义模型就是为了更好地解决不同数据格式和标准之间的隔阂，使得不同系统之间能够更加顺畅地进行信息交流和数据传输。
我们来看一下统一描述模型。
统一描述模型是为了解决不同数据格式之间的互操作问题而设计的一种模型。
它通过统一的方式描述数据的结构和语义，使得不同数据格式的系统之间能够更加顺畅地进行数据交流。
统一描述模型通常会采用一种独立于具体数据格式的方式来描述数据的结构和语义，比如使用XML、JSON等通用的数据描述语言。
通过采用统一描述模型，不同系统之间就可以更加容易地进行数据交换和共享，从而提高数据的利用效率和降低开发成本。
在统一描述模型的基础上，互操作语义模型则进一步解决了数据交流和交换中的语义问题。
互操作语义模型是为了确保不同系统之间能够更加准确地理解和解释数据的含义而设计的一种模型。
它通常会对数据的语义进行更加详细和精确的描述，使得不同系统之间能够更好地理解和解释数据的含义。
互操作语义模型通常会采用一种形式化的语义描述语言，比如OWL（Web Ontology Language）、RDF （Resource Description Framework）等，来描述数据的语义信息。
通过采用互操作语义模型，不同系统之间就能够更加准确地理解和解释数据的含义，从而提高数据交流的准确性和效率。
统一描述模型和互操作语义模型的建立对于不同系统之间的数据交流和共享具有重要的意义。
它可以降低数据交流的成本和提高数据的利用效率。
通过统一描述模型和互操作语义模型的建立，不同系统之间就能够更加容易地进行数据交换和共享，从而降低了数据交流的成本和提高了数据的利用效率。
它可以提高数据交流的准确性和可靠性。
swc分类
swc分类SWC分类（Semantic Web Challenge Classification）是用于描述语义网挑战赛中的分类方法。
语义网挑战赛是一个旨在推动语义网技术发展的国际性比赛，每年举办一次，参赛者通过设计和实现语义网应用来展示他们的创新和技术实力。
SWC分类主要是为了方便对参赛作品进行评价和比较。
不同的参赛作品可能涉及不同的语义网技术和应用领域，因此需要将它们进行分类，以便更好地进行评估和评判。
SWC分类主要根据参赛作品的应用领域、数据来源、技术方法等因素进行分类。
下面将介绍几个常见的SWC分类。
1. Ontology-based Applications（基于本体的应用）这类参赛作品主要使用本体来描述领域知识，并利用本体进行数据的整合、推理和查询等操作。
常见的应用包括本体构建、本体匹配和本体推理等。
2. Linked Data Applications（链接数据应用）这类参赛作品主要利用链接数据的方式来整合和共享分布在不同数据源上的数据。
参赛者需要设计和实现链接数据的模型、查询和可视化等功能。
3. Semantic Web Services（语义网服务）这类参赛作品主要关注语义网服务的发现、组合和执行等问题。
参赛者需要设计和实现语义网服务的描述、匹配和调用等功能。
4. Semantic Web and Machine Learning（语义网与机器学习）这类参赛作品主要结合语义网和机器学习的技术，用于解决数据挖掘、信息检索和推荐等问题。
参赛者需要设计和实现语义网与机器学习的集成方法和算法。
5. Semantic Web and Natural Language Processing（语义网与自然语言处理）这类参赛作品主要关注语义网和自然语言处理的结合应用。
参赛者需要设计和实现基于语义网的自然语言理解、问答系统和文本分析等功能。
6. Semantic Web and Internet of Things（语义网与物联网）这类参赛作品主要关注语义网和物联网的融合应用。
搜索引擎SemanticWeb连接有效性检验
搜索引擎SemanticWeb连接有效性检验Semantic Web连接有效性检验是指检查和确认网页中的链接是否有效和可访问。
在搜索引擎的索引过程中，连接的有效性是搜索算法进行排名和搜索结果筛选的重要因素之一。
本文将讨论Semantic Web连接有效性检验的重要性，并探讨当前常用的有效性检验方法。
Semantic Web是一种用于描述和解释网络内容的技术标准和框架。
在Semantic Web中，链接是连接不同资源和概念的关键组成部分。
连接的有效性直接影响到用户在搜索引擎中对相关信息的访问和利用。
如果链接无效或无法访问，用户将无法找到所需的信息，降低了搜索引擎的可用性和用户体验。
搜索引擎为了提供高质量和有用的搜索结果，需要定期对Semantic Web中的链接进行有效性检验。
有效性检验可以通过多种方式进行，包括检查链接状态码、检查资源内容、检查链接可访问性和检查链接域名等。
首先，检查链接状态码是一种常用的有效性检验方法。
当搜索引擎抓取和索引页面时，会检查链接的状态码来确定链接的有效性。
常见的状态码包括200（成功）、404（未找到）、500（服务器错误）等。
如果链接的状态码不是200，则说明链接出现了问题，需要进一步确认和处理。
其次，检查资源内容是另一种有效性检验方法。
在Semantic Web中，链接不仅仅是连接，还承载着资源的信息。
搜索引擎可以通过分析链接指向的资源内容，来判断链接的有效性和相关性。
如果链接指向的资源内容为空或与链接描述不符，可以认为链接存在问题。
第三，检查链接可访问性是一种重要的有效性检验方法。
Semantic Web中的链接可能指向不同的域名和网站。
搜索引擎需要验证链接是否可以正常访问，这需要通过向链接发送HTTP请求并检查响应状态码来实现。
如果链接无法访问或响应时间过长，可能是由于服务器故障或网络问题，搜索引擎需要对此进行标记和处理。
最后，检查链接域名是一种简单但有效的方法。
web.3是什么
Web.3，又称为 Web3.0，是由以太坊加密货币的联合创始人之一 Gavin Wood 在 2014 年提出的，但其中许多想法直到最近才被实现。
从那时起，它已成为与下一代互联网有关的任何事情的统称。
Web3 也被称为语义网（Semantic Web ），因为通过促进对用户元数据的解释，Web3 可以提供一个更加个性化的界面。
承诺将隐私和数字身份还给用户，同时由于NFTs 和dApps，实现了新的互动水平。
区块链技术在 Web3 中汇集了 Web1 和 Web2 的精华。
Web3 在我们目前熟知的互联网基础上增加了：可验证（Verifiable）、无需信任（Trustless）、自我管理（Self-governing）、免许可（Permissionless）、分布式和健壮（Distributed and robust）、有状态（Stateful）、原生内置支付（Native built-in payments）等特征。
Gavin Wood 和那些支持 Web3 概念的人声称，Web 2.0 是由大型技术公司控制的，这反过来又取决于监管机构，监管机构可能会或可能不会有效地维持公众对互联网或数据安全的信任。
Web3 它不需要我们将个人信息交给 Facebook 和 Google 等公司才能使用他们的服务。
网络将由区块链技术和人工智能提供支持，所有信息都发布在区块链的公共分类账上。
Web3 已经成为一个新的，更好的互联网愿景的统称。
Web3 的核心是使用区块链，加密货币和 NFT 以所有权的形式将权力还给用户，也就是我们所说的去中心化。
web2.0的技术本质
Web2.0的技术本质通过对于数百个Web2.0应用的考察可以发现，在这股Web2.0应用的大潮中，起决定作用的是技术、内容和用户三方面的相互作用，用户创造或附加内容，技术提供内容组织和与用户交互的手段，内容或基于内容的互动满足用户需求。
任何一个成功的Web2.0应用都是这三方面结合的复杂有机体，任何单独的方面都难成气候。
特别对于技术和内容来说，还必须到达相应的阈值、具备一定的条件才行。
“技术”、“内容”与“用户”在Web2.0应用中呈现出与以往完全不同的“互动”特征，这些特征是这些年来Web相关技术的发展（具体说来是语义Web技术、数字图书馆技术以及Web服务技术）所带来的。
首先，在Web上任何信息都可以被看成是“资源”（也即W3C 定义的Resource：能被标识——即具有URI——的任何东西），任何资源都是“可寻址”（URI解析）的。
对于数字图书馆来说也是这样，任何被管理的资源均被看成是有独立标识的存在，其内部可以是简单或复杂的“包”结构（Warwick Framework），相互之间也可以有各种复杂的关系（包含、交叉、嵌套），但其独立性与可管理性是同时存在的。
我们可以看到在所有的Web2.0应用中，数据可标识、可管理性是一个基本特点（RSS、微结构、微内容），用户也是作为一类特殊的数据存在于系统中（也即刘韧说的“用户必须经过注册才算2.0应用”），也是可以标识和管理的。
其次，除了数据与数据需要建立联系之外（现在好像还没有哪个2.0应用采用Ontology的，当然XFN、DCmetadata等也可以算作初级本体），数据与描述性数据（元数据）也需建立起复杂但是可控的联系，这些联系常常用到大量的标准或非标准的XHTML/XML进行编码（其中涉及大量的标准规范）。
这样的数据在系统层面就形成了信息甚至知识，通过系统实现特定的功能，即产生了丰富的Web2.0应用。
第三，各类数据及其相互之间的联系需要有想象力的组织模式把他们组织起来。
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5.3 重排序
• 基于语义相似度计算：向量空间、潜在语 义分析变换。 • 个性化要求 • 对片断的抽取
返回文档排序
文档和查询的相似度计算
n
Ci =
j =1 n
∑
w ij ⋅ w qj
2 n
∑ w ij ⋅
j =1
∑ w qj
j =1
2
根据相似度的高低排序返回文档
Semantic web应用
• 信息抽取 • 自动摘要 • 自动查询
• 粗糙集理论: 粗糙集可以通过粗糙隶属函数 来定义，其中 不可分辨 关系R下元素x属于集合X的程度。 • 人工神经网络技术
基于描述逻辑的知识推理
3.3 当前研究热点
• 自动本体生成技术：人工、半自动、自动 基于WordNet的最长匹配算法 • 短语识别中的语义排歧：统计模型、语境 准确度与算法效率 • 排序策略与算法 语义相似度计算：向量余弦值。向量空 间、潜在语义分析。
RDF Schema
• 定义资源以及属性的类别； • 定义属性所应用的资源类以及属性值的类 型； • 定义上述类别声明的语法； • 申明一些由其它机构或组织定义的元数据 的标准的属性类。
RDF Schema（续）
• RDF Schema定义了三个核心类：
3.1 基于规则的语义分析方法
• • • • • • 切词：主要对汉语。英语主要是去停用词。 词性标注：分析单词之间的语法关系。 短语划分：最关键任务。 浅层句法/语义分析：语义角色标注 深层句法/语义分析：语义层次结构 基于句块的分析：局部分析
语法模板——15种短语结构定义 语法模板——15种短语结构定义 ——15
统计方面的扩展 基于互信息的统计模型
p ( x, y ) MI ( x , y ) = p ( x , y ) * log p( x) * p( y)
带有衰减因子的互信息
DMI ( x, y ) = MI ( x, y ) • D ( x, y )
其中， D( x, y ) = e −α ( Dis ( x , y )−1) ，Dis( x, y ) 表示词和 词在所有窗口单元中的平均距离。表示词间相 关性随词间距离衰减的剧烈程度。
1.1.3 引入语义分析技术 基于本体，对用户的查询请求语句或词组 做语义分析，进行必要的扩展和形式化处 理。 利用了语句中的语法结构信息和上下文语 境信息，并使用逻辑推理技术，提高了查 全率和查准率。
1.2 语义web的理论基础（学科）
• 计算语言学：自然语言处理技术 • 概率统计模型：利用语境信息和经验值排 歧 • 人工智能技术：知识挖掘、智能推理
查询模型模块介绍
语义依存图例
句子：今年他的毕业论文被河南科技大学 学报刊登。
语义依存树
刊登 今年
论文
被
毕业
的
学报
他
河南
大学
科技
句子相似度算法流程
3.2 基于统计模型的研究方法
• • • • 最大熵模型 隐马尔科夫模型 粗糙集理论 人工神经网络技术
基于统计模型的研究方法
• 最大熵模型:
H( p) =− ∑ p(t) p(s | t)log p(s | t) t, s
5 智能搜索引擎：一个实例
5.1 搜索引擎类型 5.2 查询扩展 5.3 重排序
5.1 搜索引擎类型
• 理想型 理想型：web网页被完整语义标注，引擎对查询 请求语句作深层语义分析，具有智能推理功能。 • 完整型：具有全面语义分析、搜索和推理能力， 完整型 web 可以对web网页做自动标注。少量机构正在研发。 马里兰大学设计和研发的swoogle ； UMBC大学eBquity实验室开发的OWLIR； • 改进型 改进型：基于现有搜索引擎，对其输入输出接口 做语义升级。
Concept
conceptual entity of the domain
matr.-nr. name Person
isA – hierarchy (taxonomy)
email research field
Property
attribte describing a concept
Student
Professor
1.1 语义web的起源
2001年Tim Bernas Lee发表论文提出新 一代Internet技术。机器识别和处理 1.1.1 搜索引擎工作原理
基于关键词，语法层次，词频\位置\扇入值
1.1.2 现有改进方法 提供交互式界面，逐步求精。采用目录或 基于反馈信息。效率较低
1.1 语义web的起源（续）
主谓短语ZW 主谓短语ZW 述补短语PC 述补短语PC 状中短语ZZ 状中短语ZZ 方位短语SP 方位短语SP 的字短语DE 的字短语DE 兼语短语JU 兼语短语JU 比况短语BP 比况短语BP 连谓短语LW 连谓短语LW 述宾短语SB 述宾短语SB 定中短语DZ 定中短语DZ 量词短语MP 量词短语MP 介词短语PP 介词短语PP 联合短语LH 联合短语LH 同位短语TW 同位短语TW 所字短语SU 所字短语SU
Web services工作模式
Semantic web services层次结构
RDF组成
• RDF Data Model • RDF Schema • RDF Syntax
RDF Data Model
• • • • 它包含一系列的节点N； 它包含一系列属性类P； 每一属性都有一定的取值V； RDF Data Model是一个三元组：{节点，属 性类，属性值}； • 每一个RDF Data Model可以看成是由节点 和弧构成的有向图。
Semantic web 与 Semantic web services
电信学院 黄广君 guangjunhuang@
Semantic web
• • • • • 语义web的产生 语义web技术基础 主要研究方法 开发步骤与工具 应用系统
1 语义web的产生
1.1 语义web的起源 1.2 语义web的理论基础 1.3 语义web的目标
attends holds
Relation
relationship between concepts or properties
Lecture lecture nr. topic
Axiom
coherency description between Concepts / Properties / Relations via logical expressions
Web Services 框架
• Web Services 组件。包括 3 种组件： 服务提供者； 服务代理； 服务请求者。 • Web Services 操作。包括 3 种操作： 发布/不发布(Publish/Unpublish)； 发现(Find)； 绑定(Bind)。
Web services 工作原理
向量空间模型
•基本思想：以文本的特征向量来表示文本。 •三个基本概念：
文档(Document)——VSM中处理的对象单元，如句子、文章等。 义项(Term)——VSM中最小的不可分的语言单元，如字、词或词组。例如文档可 表示为：D(T1,T2,…Tn)，其中Tk为义项。 义项的权值(Weight)——对于含有n个义项的文档D(T1,T2…Tn)，每一个义项Tk都 根据一定的原则被赋予一个权值wk，表示他们在文档中的重要程度。这样一个文档 就可以表示为：D(T1，w1，．．．，Tn,wn)。在明确Tk的情况下可以简记为 D(w1,w2,…wn)
潜在语义分析的物理意义
4 基本开发步骤
• 定义领域本体。如果需要，还要定义全局 本体和本体间的影射规则。计算领域本体 的向量空间中心线。 • 构建训练集、语料库。训练集通常是大规 模文档集合。可以是标注的或未标注的。 • 设计业务模块。例如信息查询、数据挖掘。 • 测试系统。用公共测试集验证相关算法或 业务流程。
2.1 本体理论与本体论技术
2.1.1 本体定义
本体O由一个4元组构成：O={D, A, R, F}。
D为实体描述符集，它可以是一个客观实体 对象， 也可以是一个本体； A是描述D的属性集； R是描述D中各个实体之间相互关联的函数集； F是关于O的一组公理或语义规则。
一个简单本体实例
Ontology Example
语义排歧
原文：老虎咬死了猎人的狗。 划分1：[咬死了][猎人的狗] 划分2：[咬死了猎人][的狗] 解决1：使用统计经验值。 解决2：使用上下文语境信息。 问题：引入语境信息会降低算法效率。
排序策略与算法
• 根据相关度排序：频度、位置、扇入度 • 根据个人信息排序：挖掘历史数据。按类。 • 二次排序：基于伪反馈的语义相似度计算。 取top-k文档构建向量空间，计算查询词组 与向量空间的相似度。 • 基于潜在语义分析的相似度计算。
向量空间矩阵
见板书： 单词为行，文档为列，TF/IDF为矩阵元素。
潜在语义分析
• 潜在语义分析的主要方法即是对文档进行 计算，找到其中隐含的语义关系，步骤如 下：
1.生成词汇文本矩阵X，其中xij表示第i个词汇在第j个文本中 出现的频率，或tf-idf值。 2.潜在语义分析权值计算。 3.奇异值分解（SVD）。 4.计算各种相似度。
5.2 查询扩展方法
• 基于同义词词典无约束扩展 • 基于同义词词典的有限扩展：基于信息增 益、互信息等数据特征 • 基于语义模型的有限扩展：扩展词来源于 同义词词典、本体概念及实例、上下位概 念等
语义扩展算法流程图
构建语义树
语义词典WordNet
构建语义树
基于语义模型的查询扩展
• 构建领域本体和训练集。对查询请求预分 类，为扩展提供外部语境。 • 对源句做语法语义分析，提取概念集合及 概念之间依存关系，计算其统计权值和语 义结构权值，得到语义模型。 • 扩展查询词：同义词无约束扩展，信息增 益约束扩展，互信息扩展，语义模型约束 扩展。