论文基于关联数据集成信息平台语义化实现方法是关于本文可作为相关专业语义论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文语法,语用,语义论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
〔摘 要〕首先,针对关联数据的国内外发展现状和相关技术进展进行研究,并且调研了目前主要的关联数据集,并深入研究了DBPedia数据集、DBLP数据集和CORDIS数据集.接着基于中国科学院集成信息平台CASIIP,同时结合中国科学院研究所群组集成知识平台项目一期、二期的建设情况,充分分析平台语义化扩展方面的需求和可行性,并且在关联数据的基础上提出了CASIIP语义化的扩展解决方案.最后在CASIIP的内容管理组件、搜索组件和综合资源管理组件中利用DBPedia的lookup和Spotlight分别实现了组件语义化扩展.实验证明,该方法合理可行,为CASIIP实现从基础内容发布建站平台软件到语义化集成资源的平台软件发展奠定了基础.
〔关键词〕关联数据；IIP；信息平台；语义化；DBPedia；关联数据集
〔中图分类号〕G250.7 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2016）06-0066-08
〔Abstract〕First,according to the related data at home and abroad development status and technical progress of research and investigation of the current major linked data sets,and in-depth study of the DBPedia data sets,the DBLP data set and CORDIS data set.Then based on the Chinese Academy of Sciences integrated information platform CASIIP,combined with China Academy of Sciences Institute of group knowledge integration platform project phase,phase II construction,a full analysis of semantic platform extended the demand and feasibility of,and in the data association based on the proposed solution CASIIP semantic expansion.Finally in the CASIIP content management module,search components and integrated resource management components using DBPedia the lookup and spotlight respectively,to achieve the assembly semantic expansion.Experiments showed that the method was reasonable and feasible.CASIIP implementation from the foundation content release station platform software to the semantic resource integration platform software development laid the foundation.
〔Key words〕linked data；IIP；information platform；semantic expansion；DBPedia；linked data set
中国科学院集成信息平台（CASIIP）是为研究所一线科研人员以及所图书馆员提供信息集成和交互服务的个性化门户平台,需要在充分利用研究所图书馆资源的同时,实现对第三方开放资源的集成服务,并能够通过平台建立起科研人员和图书馆员之间良好的互动交互机制,同时基于不同科研用户的需要,提供用户个性化组织和利用信息资源和服务的功能.目前平台在中科院研究所得到广泛应用,已经在62个研究所开展应用服务.
随着互联网知识内容产出方式的不断变化,用户所需求的数字知识资源越来越广泛化综合化,类型和格式也日益复杂化多样化.和此同时,关联数据技术的快速发展增强了语义网技术的可行性,近年来日益增长的关联开放数据网络为实现计算机自动发现和处理网络上异构的来自不同数据源的数据提供了便利.面对用户需求的变化和外部关联数据云的爆发式增长,如何利用关联数据云中的数据对CASIIP平台进行语义化扩展是本文重点讨论的问题.
1 关联数据和关联数据集的发展近况
1.1 关联数据整体概述
关联数据（Linked Data）[1]的宗旨是构建计算机能理解的具有结构化和富语义的数据网络,是在2006年由Tim Berners-Lee首次提出的.这一概念的提出能够更好地支持构建智能化的应用,弥补目前仅仅是人能读懂的文档网络的不足.关联数据通过网络把以前没有关联的相关数据连接起来,成为推动语义Web发展的重要方式之一.
关联数据已经被W3C推荐为语义网最佳实践,已经成为当前语义网领域研究和实践的热门主题.W3C为促进语义网和关联数据的发展所倡导的“关联开放数据项目（Linked Open Data Project）”从2006年至今,已经吸引了多领域和无数参和者的关注,将数据发布为关联数据并且相互关联起来,形成了关联数据云（LOD Cloud）,也是实质的数据网络.近年来关联开放数据网络以惊人的速度增长,并且仍然保持高速地发展.截至2014年8月份,整个关联开放数据网络已经包含了570个关联数据集,并通过2 909个链接集进行相互关联,如图1所示.
总结:本论文可用于语义论文范文参考下载，语义相关论文写作参考研究。
参考文献：
1、 基于关联数据图书馆信息聚合 潘有能 （浙江大学公共管理学院信息资源管理系 浙江杭州 310028）摘 要：关联数据是W3C推荐的一种用来发布和联接各类数据、信息和知识的标。
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