基于RDF技术的知识表示及应用

提出了一种用RDF描述受限领域知识的元数据,用RDF/XML存储和处理知识信息的方法,并在具体应用中实现了这种方法,这是一种开发智能型教学课件的解决方案。用RDF技术可以解决的问题还有：语义Web、智能搜索引擎、语义层的数据交换、信息的自动链接与引用、数字图书馆等。     

RDF在语义Web知识表示中的作用

基于Web具有的一些特征和应用于语义Web的知识表示语言RDF,分析了RDF提供的语法基础即如何用XML来实现语法,以及RDF如何无二义性地描述资源对象的问题,使得描述的资源的元数据信息成为机器可以理解的信息。在此基础上,提出了一种新的适合Web发展需要的知识表示方法,为智能应用领域提供基础;并阐述了以RDF为基础的知识表示语言可较好地实现语义Web的知识表示。最后通过基于OWL知识表示实例的语义检索应用给予了说明。     

面向RDF数据的语义扩展查询方法

随着大数据时代的到来,互联网所承载的信息呈现出异构性强、价值密度低、来源分布广、实时性高等新的特点.因此在信息检索时,与获取相关网页相比,人们更希望获得页面中包含的知识.RDF作为一种新的知识表示和发布形式,以其精确且易于理解的语义结构得到了广泛的认可和应用.但传统基于语法匹配策略的SPARQL查询方法无法发现RDF数据中不同谓词间的隐含语义,不能从语义层面上获取更加完备的查询结果.针对这一问题,设计了一种新的查询方法来扩充传统SPARQL查询模式.首先分析RDF三元组中谓词的语义属性.在此基础上,根据不同谓词间语义属性的标注,对输入SPARQL语句中具有语义属性的谓词进行扩展,从而给出了一种新的一般化的查询策略.最后通过实验验证了这种语义扩展查询方法的可行性和正确性.     

面向语义Web的知识表示框架

语义互联网（Semantic Web)主要在于提供计算机软件可处理的元数据（Metadata)描述和信息表达方式，介绍了RDF（S）技术为基础的在Web上表达知识信息的方法，讨论了运用RDF（S）技术建立知识表示本体（Ontology)，以及通过扩展基本的RDF（S）描述集合方法来增强表示特定领域知识的能力，提出了运用基于RDFS技术的基本RDF（S）元训集合，通用描述元语集合，公理描述元语集合和关系约束元语集合进行知识表示的技术框架，使用这4层元语集合，可以将一般领域的知识信息以RDF（S）的方式存储在Web平台上，并通过相应支持XML的程序进行处理。     

基于概念语义网络图的RDF知识推理研究与实现

当前，在语义Web中，基于OWL、RDF的知识表示、知识推理成为了研究和应用的热点。文章介绍在常用软件领域知识中。基于RDF知识库的概念语义网络图的构建和知识推理的相关算法。     

RDFS表示本体建模语言OIL的一种方法

给出扩充RDF Schema使之能够表达完全的知识表示语言的方法. 通过为这种语言增加必要的表达能力和语义来完善RDF Schema, 使RDF Schema能够描述本体建模语言OIL. 进一步给出OIL原语的RDF Schema定义： 任何OIL本体都可以使用RDF语法表示, 从而使其具有OIL的推理支持和形式化语义. 这种扩充方法同样也适用于其他知识表示的形式化.     

一个语义web信息处理平台的设计和实现

总结了语义Web研究现状,针对internet上存在大量的用RDF语言表示的本体,设计了一个语义web信息处理平台。其核心部分是关于本体的查询系统和API(应用程序的调用的接口),提供对现有RDF本体或用Prot啨g啨建立的本体的处理平台谡飧龊诵钠教ǖ幕∩?通过扩充应用子系统形成一个比较完整的语义web信息处理平台。     

用OWL绑定学习对象元数据

随着学习对象的增加,对学习对象的管理、查找、评价和共享需要通过元数据来实现。目前一般用XML或RDF绑定元数据。由于XML绑定缺乏语义性,RDF绑定虽然具有一定的语义性,但是其表达的语义不够。于是提出了用OWL绑定学习对象元数据,通过OWL提供的大量建模原语,可以为学习对象元数据增加更多的语义描述信息,从而更好地实现学习对象的语义查询。     

基于RDF的海量语义数据管理研究

随着Web信息呈指数级增加,目前存储模式已难以适应大规模RDF数据高效存储的需求。本文通过对语义万维网结构以及RDF语义文件存储和查询技术的研究,分析了海量语义数据管理的研究领域和现状,提出了基于RDF的海量数据管理框架。该框架旨在实现对海量数据的管理,以解决RDF数据管理中存在存储设计难度大,查询处理复杂且效率低,查询结果排序困难的问题。     

基于XML和RDF的异构空间信息共享模型

分析网上空间信息的异构性及共享解决方案,提出了一种新的基于XML和RDF的异构空间信息共享模型．采用了XML,RDF技术解决空间信息的语法和语义异构问题,设计了空间信息表示分级共识矩阵,将信息异构分解到各个表示级别以简化信息转换,在每一级别又提取空间信息领域的共识来表示信息以促进应用程序对信息的正确理解和语义互操作．实例证明了该模型能有效解决异构空间信息的表示和交换问题,满足用户空间信息共享的需要．