語義網數據管理技術及應用

定　價：￥60.00

作　者：	金海，袁平鵬著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	網絡配置與管理

購買這本書可以去

ISBN：	9787030264688	出版時間：	2010-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	304	字數：

內容簡介

　　萬維網已經深刻影響到社會生活的各個方面。《語義網數據管理技術及應用》圍繞Web科學的核心問題之一——數據管理技術進行闡述。首先，介紹了語義網的意義及語義網的標準規(guī)范；然后，研究了語義數據模型及存儲技術，以實現(xiàn)語義數據的高效存儲、快速查詢和動態(tài)添加。由于現(xiàn)實中的數據通常為半結構化或非結構化數據，為了從中獲取語義數據，《語義網數據管理技術及應用》介紹了信息抽取技術、數據分類技術。在此基礎上，介紹了語義數據檢索、語義數據可視化技術，以便為用戶提供高質量的檢索結果，并向用戶可視化地呈現(xiàn)豐富的數據間語義關聯(lián)。最后，介紹了一些語義網應用系統(tǒng)。《語義網數據管理技術及應用》可供計算機科學與技術、模式識別等相關專業(yè)的研究人員、工程技術人員、教師、研究生和本科生學習參考。

作者簡介

　　金海，教授，博士生導師，化中科學大學計算機學院院長，國家杰出青年基金獲得者、霍英東高等院校青年教師基金獲得者、首批新世紀百千萬人才工程國家級人選。國務院學位委員會學科評議組成員、國務院特殊津貼專家。973計劃“計算系統(tǒng)虛擬化基礎理論與方法研究”首席科學家、教育部重大專項“中國教育科研網格計劃China Grid”專家組組長、863計劃信息技術領域（高效能計算機及網格服務環(huán)境）重大／重點項目總體專家組成員、教育部“長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃”創(chuàng)新團隊學術帶頭人。金海教授主要從事計算機系統(tǒng)結構的研究與教學工作，先后主持和參加40余項科研項目，在國內外公開發(fā)表學術論文500余篇.50余次擔任國際學術會議／程序委員會主席／副主席，60余次國外講學或在重要國際學術會議上作報告。曾獲留學回國人員成就獎（2003）、中國軟件行業(yè)十大杰出青年稱號（2004）.第五屆湖北省青年科技獎獲得者，湖北省第六屆十大杰出青年獲得者。金海教授先后獲國家科技進步二等獎1項、國家技術發(fā)明二等獎1項、教育部科技進步／技術發(fā)明一等獎3項、及省級各類獎項3項以上。袁平鵬，博士，副教授，中國計算機學會高級會員，1972年生.2002年于浙江大學獲得工學博士學位。擔任多個國內外期刊與學術會議審稿人.湖北省創(chuàng)新群體主要成員之一。主要從事語義網、分布式系統(tǒng)等方面的研究。在國內外發(fā)表學術論文40余篇.其中被SCI、EI等收錄20余篇次。獲得國家發(fā)明專利4項.獲得了10項軟件著作版權，申請了7項國家發(fā)明專利。

圖書目錄

序
前言
第一章緒論
1.1 語義網及其面臨的挑戰(zhàn)
1.2 與web1.0和Web2.0的區(qū)別
1.3 語義網體系結構
1.4 語義網規(guī)范
1.4.1 資源描述框架
1.4.2 RDFS／OWL
1.4.3 SPARQL
1.4.4 GRDDL
1.4.5 RDFa
1.5 本章小結
參考文獻
第二章語義數據模型
2.1 數據模型簡介
2.1.1 語義及數據模型
2.1.2 語義數據模型特征
2.1.3 語義數據模型分類
2.2 邏輯及物理數據模型
2.2.1 層次和網狀數據模型
2.2.2 關系數據模型
2.2.3 面向對象的數據模型
2.2.4 模糊語義模型
2.2.5 圖模型
2.3 概念數據模型
2.3.1 實體一關系模型
2.3.2 RM／T
2.3.3 SDM
2.3.4 資源空間模型及語義鏈網絡
2.4 主動語義數據模型
2.4.1 主動語義數據模型概述
2.4.2 事件模型研究現(xiàn)狀
2.4.3 FEM
2.4.4 事件探測
2.5 本章小結
參考文獻
第三章語義數據抽取
3.1 信息抽取技術簡介
3.1.1 國內外研究現(xiàn)狀
3.1.2 信息抽取技術分類
3.2 科技文獻元數據抽取
3.2.1 科技文獻特征
3.2.2 信息抽取預處理
3.2.3 基于模板匹配的頭部信息抽取
3.2.4 基于統(tǒng)計的尾部信息抽取
3.2.5 信息封裝
3.3 科技文獻信息抽取系統(tǒng)及其性能評價
3.3.1 科技文獻信息抽取系統(tǒng)
3.3.2 評價指標
3.3.3 實驗結果及分析
3.4 語義數據清理
3.4.1 語義數據清理概述
3.4.2 歧義實體的識別
3.4.3 重復數據的發(fā)現(xiàn)
3.5 本章小結
參考文獻
第四章數據分類
4.1 數據分類意義
4.2 研究現(xiàn)狀
4.2.1 傳統(tǒng)文本分類
4.2.2 層次分類
4.2.3 基于知識的分類
4.3 多類別文本自動分類方法
4.3.1 支持向量機分類方法
4.3.2 k近鄰分類方法
4.3.3 多類別單標簽分類方法MSVM-kNN
4.3.4 多類別多標簽分類方法
4.4 多類別文本分類實現(xiàn)技術
4.4.1 文獻預處理
4.4.2 特征降維
4.4.3 權重計算
4.4.4 分類器設計
4.5 多類別分類方法性能評價
4.6 本章小結
參考文獻
第五章語義網數據存儲技術
5.1 語義網數據存儲技術現(xiàn)狀
5.1.1 RDF數據模型
5.1.2 RDF存儲結構
5.1.3 RDF查詢語言
5.1.4 語義數據索引技術
5.1.5 語義網數據存儲系統(tǒng)
5.2 語義網數據管理系統(tǒng)DBLink
5.2.1 DBI，ink的體系結構
5.2.2 基于主存的面向對象存儲模型
5.2.3 URI映射與內置數據類型
5.2.4 語義網數據分割與映射
5.2.5 語義網數據的壓縮存儲
5.2.6 模式空間與實例空間分離
5.3 DBLink性能評價
5.3.1 測試數據集
5.3.2 實驗環(huán)境
5.3.3 測試查詢集
5.3.4 實驗結果
5.4 本章小結
參考文獻
第六章語義數據檢索技術
6.1 語義數據檢索的分類
6.1.1 傳統(tǒng)數據／信息檢索
6.1.2 語義網數據檢索
6.1.3 語義網格／知識網格中的數據檢索
6.1.4 對等網絡中的信息檢索
6.2 語義關聯(lián)數據模型及其檢索的關鍵問題
6.2.1 支持知識評價的語義關聯(lián)數據模型
6.2.2 實用且有效的語義數據檢索機制
6.2.3 模糊語義數據的表達及檢索
6.2.4 基于語義的對等網數據組織及其檢索
6.3 支持知識評價的語義關聯(lián)數據模型
6.3.1 語義關聯(lián)數據模型
6.3.2 數據的檢索及回答
6.4 基于關鍵字的語義數據檢索
6.4.1 問題描述
6.4.2 近似搜索算法及分析
6.4.3 相關問題討論
6.5 基于語義模糊性和用戶偏好的檢索機制
6.5.1 后臺知識庫的語義模糊性
6.5.2 用戶檢索請求的規(guī)范化
6.5.3 檢索結果的排序
6.6 基于語義小世界的數據檢索
6.6.1 語義小世界的構建
6.6.2 數據檢索算法
6.7 本章小結
參考文獻
第七章語義數據檢索可視化
7.1 信息檢索可視化
7.2 研究現(xiàn)狀
7.2.1 可視化技術概述
7.2.2 基于分類的文檔簇法
7.2.3 基于超鏈接法
7.2.4 基于文檔內容的信息可視化方法
7.2.5 網絡知識發(fā)現(xiàn)的可視化方法
7.2.6 分類信息檢索可視化方法
7.2.7 其他信息可視化系統(tǒng)
7.3 基于關聯(lián)的語義網情景檢索
……
第八章語義網數據應用系統(tǒng)
參考文獻