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硕士论文:基于关联数据的科研关系揭示与未来研究

  [摘 要] 本文从关联数据的角度,研究科研关系揭示问题。本文从关联数据的研究现状出发,认为基于关联数据的科研关系揭示未来研究重点应从科研实体的识别与抽取、语义描述框架构建、科研实体及关系的本体构建、科研关系揭示服务这四个方面来开展。科研关系揭示实现了海量数字资源中分散的、异构的科研实体转化成遵循统一标准的结构化数据,從而构建一个内容相互关联、多维度的资源体系,将不同学科主题、不同内涵外延、不同属性关系的实体进行识别、标识和链接,从而形成一个庞大的关联数据网络,以便快速、高效、全面地揭示科研关系。 
  [关键词] 关联数据;科研关系揭示;科研关系网络 
  [中图分类号] G205 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037(2017)5-28-4 
  Abstract: From the angle of linked date, this paper studied the scholarly relationship to revel problems.It starts from the present situation of linked date, and believes that the future research about revelation of scholarly relationship based on linked data should mainly follow four aspects: identification and extraction of research entity, construction of semantic description framework, ontology construction of scientific research entities and relationships, and revelation service of scholarly relationship. The scholarly relationship revelation has transformed disperse and heterogeneous scientific research entities in the massive digital resource into structured data following a unified standard,built a content-correlation and multi-dimension resource system, and achieved recognition, identification and association of entities with different subject themes,connotation extensions and attributes relationships, so as to form a huge network of linked data, for revealing scholarly relationship rapidly and efficiently. 
  Key words: linked data; scholarly relationship revelation; scholarly relationship network 
  1 引言 
  当前,学术数字资源已成为信息资源的主流,包含各类期刊、学位论文、会议录、科技报告、图书专著、专利、标准等。在这些数字资源中蕴含着丰富的科研实体,如科研主体(科研人员、科研机构、国家地区等)、科研活动(科学会议、科学实验、科研项目等)、科研条件(科研方法、科学仪器、科研经费、科学期刊等)、科研产出(科研成果、专利、标准等)以及科学文献、科学主题等[1],这些科研实体之间存在着相互交错的多维联系,称为科研关系。科研关系揭示研究有利于增加信息检索的准确性,提高检索效率;有助于构建大型的科研关系网络,展现知识与知识之间的潜在联系,进而更加有效地实现知识导航、智能检索、科学评价、专家识别等深层次的知识服务。如何实现相关实体的有效聚合,深入挖掘和有效地揭示科研关系是科研关系网络构建的基础。 
  2 关联数据研究现状 
  2006年,万维网之父伯纳斯-李(Tim Berners-Lee)首次提出关联数据(Link Date)的概念,他认为“关联数据”是一组用于发布、共享和链接网络上的结构化数据的最佳方法。关联数据以RDF(资源描述框架,Resource Description Framework)作为基础,将Internet上分布的异构的、不同形式的非结构化数据转化为具有统一标准的结构化数据,方便用户和机器的阅读与理解,并且利用URI(统一资源标识符,Uniform Resource Identifier)来命名和发布数据实体,然后通过http协议获取这些数据[2]。关联数据是在现有万维网基础上,构建一个能够与世间万物一一映射的数据网络,可以对世界上的任何实体以及它们之间存在的关联关系进行理解和描述,进而形成一个结构化、具有丰富语义且互通互连的知识网络,使用户可以通过计算机网络工具准确、快速、高效地在网络中找到互相关联的知识。因此,关联数据是语义网的一种轻量级的实现技术,它有坚实的技术基础,完整的系统结构,简单高效的发布方式,并且能够为不同类型、不同语言、不同粒度的数字资源动态聚合提供新的研究视角。 

 
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