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基于关联数据的知识链接构建研究-知识服务平台
基于关联数据 的知识链接构建研究 曹树金 中山大学资讯管理学院 构建开放的知识链接 知识链接——根据知识对象之间的关系将 他们联系起来的过程、方法和技术。 目前知识链接的构建大多数根据知识来源 或领域的不同采用不同的构建方法,如: 基于参考链接技术跨组织的知识链接 基于引文关联的知识链接 基于知识概念关联的知识链接 基于关联数据技术构建跨领域跨系统的开 放知识链接网络 基于关联数据的知识链接构建研究 从理论的角度提出基于关联数据的知识链 接构建思路与层次框架 从实践的角度讨论基于关联数据的知识链 接构建的三个关键过程 总结基于关联数据的知识链接构建的四点 优势 基于关联数据的知识链接构建思路 关联数据的发明人Tim Berners-Lee为关 联数据总结了四个原则 使用URI作为任何事物的标识名称; 使用HTTP URI,使任何人都可访问URI标识名 称; 当有人访问某个标识名称时,提供有用的RDF 信息; 尽可能提供相关的URI以使人们发现更多的信 息。 基于关联数据的知识链接构建思路 知识可以看作关联数据的一种事物对象,以URI 作为知识对象的标识名称; 使用HTTP/URI机制发布和获取知识对象标识; 以RDF三元组形式提供知识链接的描述信息; 在RDF描述文件中,尽可能多地提供指向其他知 识对象的URI链接信息,以使用户通过知识链接 发现更多的相关知识对象。 基于关联数据的知识链接层次框架 基于关联数据的知识链接层次框架 知识描述层,用关联数据方法描述和封装各类型知识 对象; 知识链接层,基于RDF三元组形式,建立和维护知识 对象之间的相互链接,构成知识链接图; 数据整合层,获取知识链接的关联数据,并通过映射、 解释、数据质量评估等处理后,存储到整合的Web数据仓 库中提供使用; 知识应用层,主要为用户提供知识检索、知识评价、 知识发现和知识重组等服务。 基于关联数据的知识链接构建过程 标识 链接 发布 标识 为知识对象指定URI 以唯一的URI作为每一个知识对象的标识名称,不管是 存在于Web上的知识对象 (如数字化的文献、文献中的图片、表 格等知识要素、知识元概念等),还是存在于真实世界的非 Web知识对象 (如文献作者、研究机构、团队、科研人员等)。 对于不同类型或不同领域的知识对象,可以采用类型相 关的后缀标识符结尾加以区分。 标识的要求 有效性——在可控的命名空间内定义知识对象的URI; 唯一性——选择知识对象合适的主键,确保每个知识对象的URI 的唯一性,例如可以选择ISBN作为书籍的URI的一部分; 稳定性——保证URI长期存在、可解释; 易用性——保证URI短小、易记。 链接 选择合适的谓词词汇集 描述链接关系的谓词也可以是一种URI,来自于公认的词汇集。 (如FOAF词汇集、都柏林核心词汇集DC、简单知识组织系统SKOS、网络本体语言 OWL、项目描述DOAP词汇集、复审词汇RDF Review Vocabulary) 使知识链接的RDF描述语义更加明确,用户和网络抓取程序也能 更容易获取知识链接,并能通过这些共用词汇集的词汇及其词间 关系建立更多无形的知识链接。 构建跨域的RDF链接 从知识链接角度看,能将某种知识连接到由其他领域、其他来源 知识的RDF链接是最有价值的 从技术角度看,这种跨域的RDF知识链接是一个主体和客体分别 来自不同知识源的RDF三元组。用户通过该链接,实现从最初的 知识源跳转至其他知识源,从而发现更多潜在的知识对象。 尽可能多的有效链接 尽可能多地用知识链接描述知识对象主体与其他客体的关联关系, 以便用户及抓取工具根据这些链接发现更多的相关知识; 知识链接需要是
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