XML+RDF+Ontology实现Web信息的语义描述

介绍了语义Web的定义及其体系结构,以及实现语义Web的三大关键技术XML、RDF和Ontology(OWL),然后分析了如何使用这三大技术来描述Web信息的语义。

XML+RDF+Ontology——实现Web数据语义的描述

本文首先给出了语义Web的体系结构,继而分析了XML结合RDF与Ontology怎样用于实现Web数据语义的描述,最后总结了全文。

XML Schema,RDF Schema及DAML比较

以语义Web的层次为出发点,比较XMLSchema,RDFSchema及DAML的功能和作用。从描述语言表达能力的各个方面,比较这三种语言的关系及差异。

语义Web上的Ontology表示语言研究

本体在语义Web中起着重要的作用,它能为软件Agent提供从语法层次到语义层次上的互操作性。在需求与技术的驱动下,多种本体表示语言也应运而生。介绍了3种本体表示语言(RDFSchema、DAML+OIL、OWL),并对它们进行了比较分析。

语义Web与Ontology研究

本文介绍了语义Web和Ontology的概念特征,探讨了语义Web与Ontology的关系,结合信息检索研究了Ontology在语义Web中的应用,并对实现中需解决的问题进行了说明。

基于Web Services/Ontology的异构系统集成框架

Web Services是一种面向服务的体系结构,其突出优点是实现了真正意义上的平台独立性和语言独立性。Ontology是集成各种异构系统时语义统一的有效方案。本文在分析了Web Services/Ontology的体系结构和关键技术后,提出了一个基于Web Services的Ontology集成框架,并对框架的工作原理进行了研究。该框架可以有效地用于处理复杂环境下各种异构系统的集成。

面向语义Web的RDF数据处理和应用

利用Multi-Agents实现RDF数据的获取、存储和利用.信息收集Agent提取语义Web上用RDF语言描述的元数据,存储Agent将这些元数据存储在XML数据库或关系数据库中,推理Agent根据用户提交的查询关键词进行语义匹配及语义相关性扩展,查询Agent执行对RDF数据库的查询,并返回结果给用户,从而实现基于语义的Web信息检索服务.

基于OIL和RDFS的语义化Web逻辑扩展

1引言Web的发展使得Internet能够迅速地普及,通过Web人们可以得到各种各样的服务.随着新的应用不断加入到Web应用,Web的发展面临着应用标准不兼容、语义定义不严格、有效性和结构化缺乏等大量问题.这些问题使得针对Web资源难以进行机器自动查询、检索.

信息服务的趋势:Semantic WEB

Web 发展造成了“信息爆炸”和“知识贫乏”的矛盾,基于 XML 和 RDF 发展的语义网是解决这一问题的关键。变“机器可读”为“机器可理解”是语义网的目标,信息服务可以应用语义网的模式和成果,提高搜索的准确率,提供高相关度的个性化服务,构建全新的数字图书馆门户。

语义Web语言DAML+OIL及其应用初探

It's not easy for traditional standards such as STEP to describe product information in a semantic way, andthese limitations result in difficulties in knowledge-based product information integration. In addition, contemporarycomputing environment needs a Web-based language to describe product information, while STEP standard and itsEXPRESS language have no such features however. The development of Semantic Web is making itself be an impor-tant method to facilitate the knowledge-based information integration. This paper presents a new semantic Web lan-guage, DAML+OIL, and tries to use it to describe product information. It is proved that using DAML+OIL to de-scribe product information is quite a feasible way.

Semantic Web研究综述

近年来 ,SemanticWeb逐渐成为WWW领域的研究热点以及智能化网络服务和应用开发中的关键技术之一。归纳了Se manticWeb技术的研究背景和主要发展历史。在分析了典型的SemanticWeb概念后 ,给出了SemanticWeb的定义。通过讨论SemanticWeb构想的层次框架模型 ,指出了各个层次扮演的角色 ,并着重分析了SemanticWeb的重要研究领域 ,指出了它们在SemanticWeb构架中的核心作用。通过分析SemanticWeb的应用领域和相关开发工具以及面临的问题和挑战 ,指明了SemanticWeb研究和实践的方向。作为总结 ,给出了SemanticWeb领域下一步的研究趋势。

基于Ontology的Web语言OIL及其应用

Ontology在网络信息交换中起着重大的作用,OIL是一种基于Ontology技术的Web环境下的领域模型语言。使用OIL定义的领域模型扩展了RDFS,可以实现在Web体系中的计算机可理解知识系统。将Ontology应用到Web上,就产生了语义化的Web。

Ontology在图书服务网络中的应用

在深入分析 W3 C的语义 Web网相关协议和研究项目等基础上 ,结合软件工程领域成熟的 UML技术 ,从图书服务实例出发 ,在三个层次上分析了 Ontology的开发思路和方法 ,着重就基于 RDFS的简单 Ontology开发 ,基于 OWL的有复杂语义信息的 Ontology设计 ,以及为 Web服务增加语义功能的

Ontology研究综述

Ontology是描述概念及概念之间关系的概念模型 ,通过概念之间的关系来描述概念的语义。作为一种有效表现概念层次结构和语义的模型 ,Ontology被广泛地应用到计算机科学的众多领域。本文作者对目前Ontology的研究与应用现状进行了综述性地介绍 ,从Ontology的定义、Ontol ogy理论研究、Ontology在信息系统中的应用以及在语义Web中的地位等方面加以了系统阐述。

基于Ontology与Jena的研究综述

Ontology是共享概念模型明确的形式化的规范说明.它是实现语义Web的关键技术之一.Ontology的目标是捕获相关领域的知识,提供对该领域知识的共同理解,确定该领域内共同认可的词汇,并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇(术语)和词汇之间相互关系的明确定义.文章首先对Ontology在语义Web中地位、Ontology的定义、相关理论、构建方法以及构建工具等方面加以系统阐述,然后介绍了构造语义Web应用程序Java框架的工具Jena.最后对目前基于Ontology与Jena的应用现状进行综述性介绍.

从RDF(S)到OWL,什么在改变之中?

作为一种 Ontology 描述语言,需要具有丰富的语义表达能力、精确的语义表述性能和有效的可计算性。鉴于 RDFS 语义表达能力的有限,OWL 借鉴了 DAML,OIL 和 DAML+OIL 的经验,在 RDFS 的基础之上,通过增加语言构成要素,扩充了 RDFS 的语义表达能力,并且提高了语义表述的精确性,然而随之而来的是计算复杂性和推理难度的增加,有效可计算性的降低。描述逻辑的存在为 OWL 语言的设计打下了重要的基础,使 OWL 能够在表达能力和可计算性之间找到平衡。

基于RDF构建语义化本体模型

文中阐述了语义化WEB服务对领域本体模型及其本体语义化表述的需求,通过分析RDF的语义化特点后指出,基于RDF可较好地实现语义化WEB服务领域本体模型。并通过实例给予了说明。

基于RDF、OWL的知识表示及其转换研究与实现

主要介绍语义Web中表达能力和推理能力很强的一种本体描述语言——OWL,给出OWL与RDF转换的实例,并介绍用VisualC++编制的相互转换程序。

基于RDF的学术资源整合模型

论文之类的学术资源可以抽象为知识库,在对论文资源库进行特点分析后可以发现,可以在传统数据格式的基础上容易地利用RDF描述关于网络对象(论文资源)的简单陈述句,利用OWL语言创作论文资源本体,给出相应的查询和逻辑推理机制,最终部署出具有新一代网络特征--语义Web的学术资源知识发现系统,将极大地方便用户的查询和组织者的管理。

Web数据到RDF数据的框架实现

【目的】构建Web数据到RDF数据(W2R)转换框架,实现Web数据的RDF结构化。【方法】采用W2R词表构建转换框架的底层结构,并根据设计的系统本体和Web页面元素组成映射文件进行数据的RDF结构化,同时采用Virtuoso数据库进行数据存储。【结果】通过对映射文件的灵活配置,在不修改任何程序代码的基础上,实现Web数据的RDF结构化、不同数据源之间数据的整合以及RDF数据的Named Graph存储及推理。【局限】系统的本体结构以期刊和文献结构为主,尚不支持其他知识领域。此外,针对RDF数据的持久化存储,W2R框架目前仅支持Virtuoso数据库。【结论】W2R框架实现Web数据的RDF结构化,为语义网络和关联数据的应用提供标准化数据。